Archives par mot-clé : une

À quelles questions répondent vos (méta)données ?

Question: Meaning of life, the universe and everything, Douglas Adams
Capture d’écran « gVIM with 42 help », Wikimedia Commons

Mise à jour 2019-09-07: ajout, à la fin du billet, d’information concernant les cas d’usage, suite à un commentaire exprimé sur Facebook.

Produire et réutiliser des données descriptives, ce n’est pas travailler sur une solution, mais sur des questions.

Quelle est la finalité du projet ?

Comment savoir si les données d’une organisation ou d’un collectif ont un fort potentiel informationnel ? Comment ces données peuvent-elles répondre à des questions qui demandent de faire des liens entre des entités et d’interpréter des relations ?  Si ces données ne sont pas suffisamment riches en information, comment les lier avec celles provenant d’autres sources, ouvertes et privées, pour les valoriser ?

La finalité de projets de données est de générer l’information la plus riche afin de répondre à des questions à la satisfaction des publics cibles. Toute initiative devrait donc débuter par un diagnostic de la disponibilité et de la qualité des données.  Cependant, comment effectuer un tel exercice sans savoir à quels besoins répondront-elles ou, plus exactement, à quelles questions devront-elles répondre ?

Trouver les bonnes questions: la dimension cognitive des projets

La dimension cognitive des projets numériques se rapporte à la sélection, l’organisation et le traitement de l’information. Ces activités doivent réunir des perspectives et compétences diversifiées: de la connaissance du domaine et des publics à la modélisation de l’information.  Il s’agit d’un travail collaboratif qui doit être réalisé en amont de la conception technique. Cette étape est rarement bien planifiée et réalisée, faute de budget, ressources ou méthode de travail. Pourtant, elle constitue le coeur du projet.  C’est, de plus, un processus qui permet d’améliorer la littératie numérique et développer des pratiques collaboratives au sein d’une organisation et d’un partenariat.

Interroger les données: repenser les vieilles interfaces 

Les vieux modèles d’interfaces de recherche influencent notre conception des questions que nous posons aux ensembles de données.  Elles forcent les utilisateurs à formuler leurs questions en fonction de critères limités. Ces interfaces pré web qui sont encore utilisées pour donner accès au contenu de catalogues en ligne  sont nettement déclassées par la recherche en langage naturel.

Cocher des critères comme la date, l’auteur, le sujet ou le titre ont assez peu à voir avec les comportements et besoins des utilisateurs.  L’indexation des  contenus et le paramétrage du moteur de recherche des sites sont généralement peu élaborés.  Par exemple, explorer les archives du journal Le Devoir est plus intéressant à partir de l’interface de Google. Il suffit de limiter la recherche au site et d’ajouter des expressions ou, même, des questions , comme ceci: « site:https://www.ledevoir.com/  causes du changement climatique ».  On peut alors explorer les textes, images et vidéos.  Les traces de nos usages ne serviront cependant pas les intérêts du média, mais le  modèle économique du moteur de recherche.

Remplacer les cas d’usage par une approche narrative

Avant de développer de nouvelles plateformes, il y aurait place à amélioration pour répondre aux  besoins d’information spécifiques des publics et accompagner le développement de services à valeur ajoutée.

Mais trouver les bonnes questions à poser requiert une  connaissance des publics cibles et, pourquoi pas, leur participation. Pour cela, il convient de remplacer l’approche technologique (cas d’utilisation) par une approche narrative, plus concrète et plus proche du phénomène informationnel (lier des données pour raconter une histoire).

When we frame information about an object we focus attention on certain aspects of that object or its history. It’s just like choosing a new frame for a painting, which then highlights different qualities of the artwork. Framing is less about the information we feature in a label and more about how we present that information.

Le sujet de cet article dépasse le domaine muséal: What makes a great museum label?

Exploiter des données plus riches de sens

Notre relation aux contenus culturels est de l’ordre du ressenti, du goût et des intérêts. Cependant, nos bases de données et catalogues fournissent une information factuelle, organisée de façon uniforme et anodine, bien loin de la diversité des cultures et expériences humaines.  D’autres métadonnées pourraient jouer un rôle aussi important que les métadonnées classiques de type catégorie-titre-auteur, pour la personnalisation des services et pour l’analyse des données d’usage.

Sous la direction d’Yvon Lemay et Anne Klein, de l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information, Archives et création: nouvelles perspectives en archivistique regroupe des publications de recherche sur l’exploitation des archives dans le domaine culturel (arts visuels, littérature, cinéma, musique, arts de la scène, arts textiles et Web). Cette publication devrait être lue par quiconque souhaite réfléchir sur la mise en réseaux des données sur la culture.

Indexation – Émotions – Archives, la recherche menée par Laure Guitard, se rapporte plus spécifiquement à l’enrichissement des modèles de données par la représentation de la charge émotionnelle des contenus et objets (page 151).

l’indexation – professionnelle et collaborative – pourrait permettre d’inclure l’émotion dans la description des archives afin que cette dernière soit reconnue comme une clé d’accès aux documents

Je souligne, avec cette référence, l’importance de la recherche académique et des regards croisés entre domaines d’étude pour apporter de la profondeur à des idées. Les monocultures sectorielle,  disciplinaire et technologique nuisent à nos ambitions numériques.

Renforcer le volet cognitif des projets

Il faut revoir des modèles d’indexation de contenu, ou de production de métadonnées. Disposer de données plus riches permet d’analyser la relation de l’utilisateur au contenu, de mieux connaître les publics,  de développer des algorithmes de recommandation et, finalement, d’imaginer d’autres façons de valoriser des catalogues, fonds et répertoires.

Nous ne devons pas nous laisser démonter par la complexité des projets ou, pire: brûler de précieuses ressources en « coupant les coins ronds». Nous pouvons y faire face en mettant en commun des ressources et des expertises diversifiées et en élaborant d’autres méthodes de travail. Donnons-nous du temps, mais commençons dès maintenant.

Ajout d’information concernant les cas d’usage et l’approche narrative, à la suite d’une très bonne question posée par Frédéric Julien, sur Facebook.

Extrait du commentaire de Frédéric : 

Je ne suis par contre pas certain de comprendre ce que tu entends par « remplacer les cas d’usage par une approche narrative ». Au cours de la dernière année, j’ai eu la précieuse occasion de participer à quelques exercices de consultation auprès de créateurs et usagers de données dans le cas du projet 3R. Ce que j’y entendu a énormément contribué à ma réflexion sur les cas d’usage dans le cadre de l’initiative ANL [Un avenir numérique lié]. Ces deux méthodologies ne me semblent pas du en contradiction l’une avec l’autre (ni avec ce que tu décris dans ton billet… à moins que certains détails ne m’échappent).

Réponse:

/…/ une approche narrative permet de réaliser des cas d’usage en les mettant en contexte (le « comment »). J’emploie un terme fort, « remplacer »,  pour attirer l’attention sur une étape du projet sur laquelle se fondent beaucoup d’objectifs (et d’espoirs). C’est une étape cruciale pour la mise en relation de l’information avec des utilisateurs. Elle est trop souvent escamotée ou sert uniquement à construire des exemples de requêtes.
Suivre une approche narrative ne signifie pas raconter une histoire, mais analyser des comportements, des usages, des interfaces et des structures de données pour produire des exemples qui vont démontrer l’utilité ou la valeur ajoutée du système.
Cependant, les cas d’usage réalisés de façon habituelle (comme en informatique), portent sur le « quoi » (les données, les étiquettes à mettre) alors que les éléments de la recherche et de la découverte ne sont plus les mêmes:

  • Interrogation de données liées conçue comme des requêtes sur des BD tabulaires (où est le potentiel du liage de données?)
  • Travail de terrain très rarement réalisé avec des utilisateurs finaux, dont des non-usagers (ex: non-visiteurs de musées) et des non-amateurs de certains type d’offres (ex: films québécois).
  • Confusion entre parcours de recherche et de découverte (qu’est-ce que chercher? découvrir? comment cela se produit-il dans des contextes spécifiques, avec certains supports et chez certains types d’utilisateurs ?)

 

Produire des données : entre outils de marketing et bases de connaissances

La découverte optimisée pour les moteurs de recherche est-elle la  seule solution pour accroître la consommation de contenus culturels locaux ?  Sommes-nous à la recherche de nouveaux outils de marketing ou souhaitons-nous développer des bases de connaissances communes ?  Les résultats attendus à court terme, par nos programmes et partenaires  sectoriels, pèsent sur les choix qui orientent nos actions.

Google, je cherche un bon film à regarder

 

La découverte optimisée pour les moteurs de recheche

Google poursuit son évolution pour devenir notre principale interface d’accès à la connaissance. La tendance zéro clic est une  forme de désintermédiation des répertoires qui est similaire à celle que connaissent les sites des médias. Il y a quelques années que les réseaux de veille prédisent la transition des moteurs de recherche vers des moteurs de réponse.

Alors, est-il stratégique de baliser nos pages web avec des métadonnées (aussi appelées données structurées) pour que des machines comprennent et utilisent nos contenus dans leurs fiches de réponse ?

Améliorer le potentiel d’une information d’être repérée et interprétée par un agent automatisé est une bonne pratique à intégrer dans toute conception web, au même titre que le référencement de site web. Mais se contenter de baliser des pages  pour les seules fins de marketing et de visibilité n’est pas stratégique. Voici pourquoi:

  • Architecture de l’information conçue pour servir des intérêts économiques et culturels spécifiques.
  • Aucun contrôle sur le développement de la base de connaissances.
  • Uniformité de la présentation de l’information, quel que soit le pays ou la culture.
  • Modèle et vocabulaire descriptifs simples, mais adaptés à des offres commerciales (une bibliothèque publique est une entreprise locale).
  • Le moteur de recherche n’utilise que certains éléments du vocabulaire Schema.org et modifie son traitement des balises au gré de ses objectifs commerciaux (voir ce billet sur les mythes et réalité de la découvrabilité).

Des données pour générer de la connaissance

Les plans de marketing et de promotion ont des effets à court terme, mais ponctuels, sur la découverte. Cependant, nous devons parallèlement développer les expertises nécessaires pour concevoir de nouveaux systèmes de mise en valeur des offres culturelles et de recommandation qui répondent à nos propres objectifs. Ne pas également prioriser cette avenue, c’est accumuler une dette numérique et  accroître notre dépendance envers les plateformes et tout promoteur de solution.

Comme je l’ai souligné en conclusion d’un billet rédigé lors de recherches sur la découvrabilité et la « knowledge card » de Google, « , apprendre à documenter des contenus sous  forme de données est  une étape  vers le dévelopement de « nos propres outils de découverte, de recommandation et de reconnaissance de ceux qui ont contribué à la création et à la production d’œuvres. »

Pour cela, il faut élaborer collectivement nos propres stratégies pour faire connaître le contenu de répertoires et  rejoindre de nouveaux publics. Nous serions, alors, en mesure de concevoir des moyens  non intrusifs pour collecter l’information qui permet de comprendre la consommation culturelle.

Adopter une méthode de travail pour une réflexion stratégique

Concevoir et réaliser des projets autour de données liées (ouvertes ou non) demande un long temps de réflexion et d’échanges de connaissances entre des acteurs qui ont des perspectives différentes. L’initiative de la Cinémathèque québécoise peut être citée comme un excellent exemple de transformation organisationnelle par l’adoption d’une nouvelle méthode de travail.  Marina Gallet pilote ce projet qui vise à formaliser les savoirs communs du cinéma en données ouvertes et liées.  Elle a gracieusement partagé cette expérience lors de la dernière édition du Colloque sur le web sémantique.

Représentation de la diversité culturelle et linguistique

Il existe de nombreuses façons de décrire les oeuvres d’un album de musique ou un spectacle de danse. Pour représenter ces descriptions sous forme de données, il existe des modèles et vocabulaires pour différentes missions et utilisateurs.  Une part grandissante de ces vocabulaires est en données ouvertes et liées. Ces descriptions ne sont pas toujours structurées ou conformes aux standards du web, mais leur diversité est essentielle à la richesse de l’information. Il est vital que les vocabulaires utilisés pour décrire des offres et des contenus soient en français pour que la francophonie soit présente dans le web des données et qu’elle soit prise en compte par les systèmes intelligents.

Le Réseau canadien d’information sur le patrimoine annonçait ce printemps, la réalisation de la version française de référentiels en données ouvertes et liées. Philippe Michon, analyse pour le RCIP, explique comment ces référentiels essentiels au patrimoine culturel seront rendus disponibles en données ouvertes et liées.

Recherche augmentée: découverte selon les goût et l’expérience recherchée

Il faut cesser de reproduire des  interfaces et modes d’accès aux répertoires qui sont dépassés. On ne peut cependant améliorer la découverte sans investir le temps et les efforts nécessaires pour sortir de nos vieilles habitudes de conception.

Nos interfaces de recherche sont devenues obsolètes dès l’arrivée du champ unique des premiers moteurs de recherche. Nos stratégies de marketing de contenu pour le référencement de pages web  aident les moteurs de recherche à répondre à des questions, mais  effacent les spécificités en uniformisant l’architecture de l’information.

L’information qui décrit nos productions culturelles et artistiques est trop souvent limitée à des données factuelles. Il faut annoter des descriptions avec des attributs et caractéristiques riches et orientés vers divers publics et usages. Des outils d’analyse et de recommandation peuvent ainsi fournir de l’information ayant une plus grande valeur. Il ne faudrait pas espérer refiler ce travail à des intelligences artificielles: l’indexation automatique ne produira pas nécessairement des métadonnées utiles et pertinentes pour une stratégie de valorisation. De plus, il ne faut pas sous estimer la valeur que l’expérience humaine (éditorialisation, sélection, critique, mise en contexte) apporte à des services qui jouent un rôle prescripteur.

Soutenir le dévelopement de bases de données en graphes

La mise en valeur de répertoires et collections, ainsi que des actifs informationnels (textes, images, sons) d’organisations ne devrait plus reposer sur des bases de données classiques.  Les bases de données en graphes permettent de raisonner sur des données et de générer de la connaissance , en faisant des liens, à l’image de la pensée humaine:

Quelle est le parfum de glace préféré des personnes [qui] dégustent régulièrement des expresso, mais [qui] détestent les choux de Bruxelles ? Une base de donnée Graph peut vous le dire. Comment ? Avec des données de qualité, les bases de données Graph permettent de modéliser les données et de les stocker de la manière dont nous pensons et raisonnons dans le monde réel.

Ceci est tiré d’un bon article de vulgarisation sur les bases de données en graphe.

Choisir des méthodes de travail adaptées aux projets collectifs

Pour qu’un écosystème diversifié de connaissances (multidisciplinaire, multi acteurs) soit durable, il doit reposer sur la distribution des fonctions de production et de réutilisation des données entre des partenaires.  Il faut aussi réunir des initiatives collectives dans une démarche où le développement de connaissances et l’expérimentation ne sont pas relégués au second plan par des intérêts individuels ou commerciaux. Enfin, il faut élaborer et adopter de nouvelles méthodes de travail pour des projets collectifs.

Je reviendrai bientôt sur les éléments nécessaire pour la gestion participative d’une base de connaissances commune.

Architectures et bases de connaissances

Définir les finalités et les modalités des projets de liage de données est un long cheminement qui demande des apprentissages, des efforts concertés et du temps. Nos programmes devraient  être revus.  Mettre en place les conditions de réussite d’un projet collectif est un projet en soi. Il faut tenir compte d’un cadre de formation, d’une nouvelle méthode de travail et d’une progression dans la durée. Exiger des résultats à court terme oriente les projets vers des « solutions » et laisse peu de place à la remise en question des habitudes.

Nos initiatives doivent être conjuguées pour élaborer une architecture commune  de la connaissance.  Parce qu’elle sort du cadre de nos actions habituelles, c’est une avenue qui offre plus de potentiel, à plusieurs titres, que des stratégies de visibilité et de marketing.

Découvrabilité: mythes et réalité

Mise à jour 2019-05-24: ajout d’une question et sa référence, en conclusion.

La recherche du Graal de la découvrabilité, ce moyen qui accroîtra la «consommation» de nos produits culturels, peut-elle nous faire tomber dans le piège de la solution technologique qui nous fait oublier le problème ?

Solution simple et problématique complexe

Appelé « solutionnisme »  par l’historien des sciences Evgeny Morozov, c’est la proposition d’une solution technologique à un problème d’origine complexe. Ceci a pour effet d’escamoter les débats qui sont essentiels à la recherche de solutions pour le bien commun.

Moins de quatre ans se sont écoulés depuis le sommet qui a propulsé le terme « découvrabilité » jusque dans les hautes sphères décisionnelles, en culture. Depuis lors, des événements et programmes de financement de la culture ont intégré cette thématique ou certains de ces éléments les plus emblématiques, comme les métadonnées.

Je réalise, depuis quelques années, des ateliers sur la découvrabilité et les métadonnées, avec les Fonds Bell et Fonds indépendant de production. Une collaboration avec Marie-Ève Berlinger apporte à ma démarche exploratoire la dimension stratégique de la promotion numérique. C’est dans ce contexte que nous avions échangé sur les mythes de la découvrabilité, au cours du Forum avantage numérique.

Voici quelques constats qui se rapportent aux mythes qui sont spécifiques à la production de métadonnées pour les moteurs de recherche.

La découvrabilité n’est pas une finalité

La finalité d’un plan de découvrabilité est le fruit d’une réflexion stratégique. Celui-ci fournit les questions, le contexte et le cadre sans lesquels la découvrabilité n’aurait pas d’autre objectif que de fournir des données à un moteur de recherche. Ce sont les activités de marketing et de promotion qui produisent des résultats mesurables.

L’exploitation des métadonnées par les moteurs de recherche n’est qu’un des piliers de la découvrabilité. Cette approche a été illustrée dansle cadre d’un projet auquel je collabore, avec Véronique Marino et Andrée Harvey (La Cogency).

Illustration des 4 piliers de la découvrabilité, par LaCogency
Illustration tirée d’un projet de découvrabilité numérique de LaCogency.

Il est surprenant de constater que la stratégie et les moyens techniques ne sont pas intimement intégrés dans des projets numériques. Il y a une importante mise à jour des connaissances conceptuelles et techniques à opérer au sein des agences qui conseillent et accompagnent les organismes et entreprises.

La réponse n’est pas une page web

La fiche d’information qui constitue la réponse du moteur de recherche (à la droite de la liste de résultats) n’a pas pour objectif de diriger l’utilisateur vers une page web spécifique. Elle rassemble différents éléments d’information afin de fournir la réponse la plus précise possible. Il faut donc sortir de la logique de la liste de résultats et ne pas penser l’usage des métadonnées en fonction d’une destination.

Les liens entre les éléments d’information qui composent la fiche de réponse construisent des parcours qui orientent la recherche de l’utilisateur, sans nécessairement aboutir sur un site web. Par exemple, chercher une oeuvre de VanGogh, comme la Nuit étoilée, permet de mesurer la distance et les clics qui nous séparent du site web du Museum of Modern Art.

Ceci accroît la collecte des données d’usage qui permettent d’analyser l’intention, le comportement et la consommation de l’utilisateur. Plus les fonctions et choix offerts sont utiles, plus l’utilisateur demeure dans l’interface du moteur de recherche. Les agrégateurs d’information, qui font face à la désintermédiation de leur services, constateront probablement une diminution progressive du volume de données qui sont collectées sur leurs pages.

L’effet des métadonnées est dans la durée

Les résultats de l’utilisation de métadonnées pour décrire des contenus ne sont pas mesurables, au sens strict.

La qualité de l’encodage des métadonnées peut être validée, mais l’outil de test ne peut juger la logique de la description (interprétation des balises uniquement). Une validation que peu de producteurs de métadonnées semblent se donner la peine de faire. Il est également possible d’attribuer un indice de découvrabilité à  une information en fonction de critères spécifiques.

L’effet des métadonnées peut être observé sur un temps long. L’enrichissement progressif de la fiche de réponse illustre le potentiel qu’a une offre d’être liée par le moteur de recherche à d’autres informations. Il n’est pas possible de fournir des résulats immédiats et quantifiables, de façon similaire aux stratégies de référencement organique et payant de pages web.

Schema.org n’est pas le moteur de recherche

Schema est un vocabulaire commun de métadonnées qui a été développé pour les moteurs de recherche. Google recommande l’intégration des métadonnées sous forme de balises dans le code HTML d’une page afin de décrire l’offre qui y est présente. Cependant, les règles de l’algorithme évoluent au fil des expérimentations du moteur de recherche. Les métadonnées Schema qui étaient recommandées pour décrire des offres de type Movie, TVSeries et Music existent toujours. Cependant, Google n’en recommande plus l’usage et invite les entreprises concernées à faire une demande pour devenir des partenaires médias. Jusqu’où, alors, faut-il investir pour indexer une offre si le fonctionnement de l’algorithme et l’évolution du moteur de recherche nous sont inconnus ?

Une réflexion stratégique est nécessaire pour répondre à cette question. Deux avenues s’ouvrent:

1. Rendre des offres interprétables pour les moteurs de recherche (indexation) et appuyer la stratégie de référencement du site

  • Fournir uniquement les métadonnées Schema qui sont obligatoirement requises par le moteur de recherche. Ceci fait partie des bonnes pratiques du développement de sites web.
  • Tout comme pour le référencement, il est important d’assurer une veille sur l’évolution des fonctions analytiques et techniques des moteurs de recherche.

2. Valoriser les éléments d’un catalogue ou d’une collection en produisant un graphe de données liées

  • Fournir des métadonnées très riches selon le vocabulaire Schema.
  • Prévoir un important travail de modélisation (de préférence, par une personne compétente) afin de mettre en valeur des attributs et des liens, en travaillant sur les propriétés et les niveaux hiérarchiques.

Enjeux d’importance pour une stratégie numérique:

  • Aucun résultat garanti sur le traitement des métadonnées par le moteur de recherche. Ceci ne doit donc pas être l’unique objectif d’un tel projet.
  • Vocabulaire et modèle de représentation uniques: uniformisation de la représentation répondant aux objectifs d’affaires des moteurs de recherche.

Précision 2019-05-25: ce billet concerne uniquement le langage de balisage pour moteurs de recherche (métadonnées Schema) et non la représentation des connaissances avec les standards du web sémantique.

Pas de solution, mais quelques questions

L’uniformisation des modèles descriptifs est-elle un risque pour la diversité culturelle ?

La problématique de la «consommation culturelle» ne devrait-elle pas être abordée dans les deux sens ? En orientant nos projets sur la promotion,  nous oublions la relation au public et l’analyse de ce qui rend une oeuvre de création attractive. Ce rapport sur les pratiques culturelles numériques et plateformes participatives, piloté par la chercheuse Nathalie Casemajor, contient des pistes de réflexion à ne pas négliger, dont cellec-ci:

Les efforts de découvrabilité ne suffisent pas à eux seuls à créer l’appétence culturelle, et l’analyse des données consommatoires et comportementales n’est pas la panacée pour agir sur le développement des goûts et des dispositions culturelles en amont.

Nous devrions nous donner des moyens pour définir les modalités et conditions de la découvrabilité que nous souhaitons. Celles-ce se trouvent quelque part, entre le monde vu par une entreprise et celui que nous voyons au travers du prisme de nos cultures et sensibilités, d’une part,  et, d’autre part, entre lier des données pour un objectif de marketing et faire du lien social autour d’objectifs communs.