1. Historisches
Institut
Inhaltserschliessung (I-II):
Manuelle und automatische Indexierung
Analyse documentaire (I-II):
indexation manuelle et automatique
Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014-2016
15 août 2015
Modul/Module 2c
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Historisches
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Inhaltserschliessung (I-II): Manuelle und automatische Indexierung
Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique
Objectifs du cours
- Montrer les différences entre indexation manuelle et
automatique
- Expliquer leur utilité / à la recherche d’information
- Idem pour les classifications
- Introduire la notion de clusters

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Inhaltserschliessung (I-II): Manuelle und automatische
Indexierung
Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique
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Sommaire
Introduction : Retours sur la recherche d’information / à la notion
d’info-obésité
• L’indexation manuelle
• L’indexation automatique
• Les classifications
• Les clusters

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Inhaltserschliessung (I-II): Manuelle und automatische
Indexierung
Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique
Les contenus (contents) et la technologie
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Inhaltserschliessung (I-II): Manuelle und automatische
Indexierung
Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique
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Les contenus (contents) et la technologie
Les contenus d’information sont multiples:
- Revues, presse, livres… papier et numériques
- Internet, Intranet, réseaux d’entreprise
- Emails, documents internes
- Réseaux sociaux, infographies

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Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique
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L
e
s
d
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s
n
L
Les données non structurées
(source http://www.idc.com/)

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Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique
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Le modèle classique de la recherche d’information (1)

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Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique
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Le modèle classique de la recherche d’information (2)

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Modèles de la recherche d’information sur les moteurs de recherche
3 paramètres sont à considérer:
-> Représentations de documents et de la recherche (traduction
informatique)
-> Stratégies élaborées de recherche pour des résultats pertinents
-> Méthodes de ranking
3 modèles de recherche:
- Booléenne
- Vectorielle
- En utilisant les probabilités

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II – Indexation manuelle et automatique

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II – Indexation manuelle
• Indexation par dérivation
– Les mots-clés servant à l‘indexation sont dérivés du
document et „normalisés“
• Indexation par attribution
– Les mots-clés sont attribués à un document en utilisant une
terminologie autorisée (thesaurus, ontologie, index…)
Elle détermine les sujets importants du document.
Elle pose la question : qu’est-ce qu’un sujet pertinent ?
Fondée sur la lecture humaine et la capacité de comprendre
un document.

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II – Indexation automatique
Elle est fondée sur la fréquence des termes trouvés dans un
document.
Fréquence relative versus absolue
- Par document
- Relative par rapport à une collection de documents
- Elimination des stopswords (mots vides : « le », « la », « de », « du »,
« ce »…)
Fréquence des termes est reliée à la pertinence: sujets principaux sont
plus fréquents.

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II – Indexation automatique
3 modèles:
- Booléen
- Vectoriel
- Probabiliste

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II – Indexation automatique : Modèle booléen
Les vecteurs créés (les termes) sont libres.
Ils sont générés par hypothèse :
Soit B la base vectorielle des mots contenus dans le document.
Toute requête R est traitée de la même manière et ne contient que
les mots significatifs.
Le vecteur (le terme) de la requête est l’union des vecteurs de ses termes
significatifs dans B. Le résultat peut être nul.

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II – Indexation automatique : Modèle vectoriel
• A partir d‘un ensemble de termes, normalisation des termes et
élimination des stopwords
• Création d‘une matrice avec les termes restant pour chaque
document

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II – Indexation automatique : Modèle probabiliste
• Mesure la probabilité de pertinence d’un document par
rapport à une requête
• Utilise 2 probabilités pour chaque document :
- la probabilité de pertinence du document D, P(per/D),
- la probabilité de non pertinence du document D,P(nonper/D)
• La fonction de recherche g(D) donne un ordonnancement des
documents: g(D) = (P(per/D)/P(nonper/D))
• Probabilités calculées en fonction des termes d’indexation de la
base de données

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III – Les classifications
• Classification manuelle : on attribue manuellement des
classes prédéfinies à des documents.
• Classification automatique :
– on attribue automatiquement des classes prédéfinies à
des documents
– on regroupe des documents automatiquement dans des
clusters

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IV – Les clusters
• Il s‘agit de regrouper des documents similaires dans des
clusters (ensembles) de documents
• Les documents regroupés dans un cluster doivent être
similaires
• Les documents de clusters différents doivent être dans des
clusters différents
• Les clusters sont la forme la plus courante d‘un savoir non
contrôlé
• Non contrôlé = les données ne sont pas annotées

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IV – Les clusters

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IV – Les clusters
• Ce qu‘il faut retenir de la notion de cluster ou de clustering :
– Si un terme trouvé dans un cluster est pertinent, alors les
autres termes du cluster le sont également (principe de
similarité)
– Contrairement à une liste de résultats fournis par un moteur
de recherche, la RI avec clustering affiche les documents
par similarité donc + de chances de fiabilité de la recherche
– http://vivisimo.com (IBM) est un système fondé sur les
clusters

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IV – Les clusters
Applications pratiques:
- En biologie : pour les plantes, le regroupement de gènes
- En médecine: imagerie médicale
- En marketing et business: segments de marchés, clients
- Réseaux sociaux: reconnaissance de communautés
- Sciences sociales: analyse criminologique
- Climatologie : analyse des températures et des océans…

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Bibliographie
AMAR M., Les Fondements théoriques de l’indexation : une approche linguistique, Paris, ADBS, 2000.
CHARTRON G., DALBIN S., MONTEIL M.-G., VÉRILLON M., « Indexation manuelle et indexation
automatique : dépasser les oppositions », Documentaliste/sciences de l’information, vol. 26, no
4-5,
1989, p. 181-187.
CHAUMIER J., DEJEAN M., « L’indexation documentaire : de l’analyse conceptuelle humaine à
l’analyse automatique morphosyntaxique », Documentaliste/sciences de l’information, vol. 27, no
6,
novembre-décembre 1990, p. 275-279.
GARFIELD E., « “Science Citation Index” – A New Dimension in Indexing », Science, New Series,
vol. 144, n° 3619, 1964, p. 649-654.
JOLION J.-M. (dir.), L’Indexation, Paris, Hermès Science Publications, 2001. Numéro de : Document
numérique, 2000, vol. 4, no
1-2.
MENON B., « Quelle indexation pour l’information professionnelle ? », dans L’Information
professionnelle, sous la dir. de Viviane Clavier et Céline Paganelli, Paris, Hermes-Lavoisier, 2013,
p. 83-105.
TIMIMI I., KOVACS S. (coord.), Indice, index, indexation, Paris, ADBS, 2006.
Normes
AFNOR, Norme NF Z 47-102 : principes généraux pour l’indexation des documents, Paris, AFNOR,
1996.

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Indexation/Classification/Clusters
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Guide d’indexation Rameau, Paris, BnF, 2010, en ligne : <http://guiderameau.bnf.fr/>.