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Amar Lakel - Patrimonialisation numérique et avenir digital du document.

  • 1. + Patrimonialisation numérique et avenir digital du document – Amar LAKEL, MICA E3D MasterClass DNHD Bordeaux # 1 21/22 février 2019 HyperEdition, Documentarité, Technologies intellectives
  • 2. + Numérique : les humanités mises à l’épreuve.  D’une explosion de la numérisation du monde à une accumulation de sa captation.  Humanités numériques une série d’épreuves :  Que faire de ces big data ?  Quels outillages intellectifs ?  Comment appréhender les algorithmes d’analyse?  Quel agencement de compétences face à ces épreuves ?  Sommes-nous face à un renouvellement du rôle des SHS (et des SIC) dans l’économie des savoirs ?  Toutes ces épreuves sont pour nous un programme
  • 3. + Les épreuves de la documentarité
  • 4. + Épreuve 1 : complexité du document  Le big data est-il la promesse d’un big knowledge ?  Massification de la conversion des traces en données numériques  Hétérogénéité des formats numérisés (texte/image/son)  traçabilité des agencements éditoriaux  Granularité des corpus (objets connectés)
  • 5. + Épreuve 1 : complexité du process  Or le document numérique est un processus construit complexe  De ce qui est capté (action ou représentation)  De ce qui est conservé  De ce qui est éditorialisé (public, restreint, privé)  De ce qui est indexé et annoté (infomédiaire)  De ce qui est archivé (la mémoire numérique)  Le chercheur se retrouve devant une multitude de dispositifs complexes dont il faut à chaque fois essayer de suivre la généalogie (La méthode Foucault ?)
  • 6. + Épreuve 2 : Accéder aux données  La captation du monde dans le capitalisme informationnel est une histoire de propriété privée à haute valeur ajoutée  La propriété privée des données fait entrer les humanités dans un rapport de force économique  La question de la confidentialité et de la vie privée  Éthique de la recherche et puissance prédictive  Données de la recherche et bien commun
  • 7. + Solution 1 : Open Data Research  Normaliser les pratiques de web sémantique dans la production de données pour la recherche en vue de la mise en accès.  Normaliser les objets informationnels au cœur des disciplines en SHS (ex. des enquêtes psychosociales)  Développer des outils de constitution de corpus open source et en licence MIT (reproductibilité)  Constituer des cohortes pour des études multiples et longitudinales  Contractualiser l’accès à la data publique avec les géants du numérique et les grandes institutions publiques
  • 8. + Épreuves de la signifiance algorithmique
  • 9. + Recodage algorithmique : enrichir les données  Face aux grandes masses de données, seule la maîtrise algorithmique permettra l’expérimentation de nouvelles signifiances (ex. recodage automatique)  Texte : analyse de similarité, analyse stylistique, lemmatisation, détection d’objet, classification thématique, analyse de sentiments…  Image/Vidéo : détection de visages, détection d’émotions, d’objets, de lieux, annotations contextuelles, retranscriptions textuelles, découpages séquentiels  Son : Retranscription automatique, analyse séquentielle, de similarité, détection de langue, etc.  Peut-on imaginer une véritable politique publique de l’archivage numérique (BNF, INA, etc.) ?
  • 10. + Analyse structurale : corrélation et classification  Face aux grandes masses de données, la démocratisation des algorithmes « interprétatifs » dans les langages R et Python  Algorithmes de régression : comprendre les facteurs corrélés aux phénomènes étudiés  Algorithmes de clusterisation : créer des sociotypes en réduisant les dimensions de l’enquête  Algorithmes de classification :  Peut-on imaginer une véritable politique de formation universitaire des futurs lettrés du digital ?
  • 11. + Analyse systémique : Contextualisation des réseaux  Placer l’individu (au sens statistique) dans un système d’interconnexions (explicites ou implicites internes ou implicites externes) permet de comprendre le poids de sa « position » sur son existence (statut, comportements et représentations)  Approche holiste permet de qualifier algorithmiquement le réseau et ses individus au sens global et le comparer à d’autres réseaux de même nature  Approche atomiste permet de qualifier la position de l’individu dans le réseau et de le corréler à ses comportements  Approche communautaire permet d’analyser les sous-réseaux comme des cliques et voir se jouer les logiques de rassemblement  La scientométrie et la bibliographie sont les fondements de l’approche réseau et donc du renouveau de la documentarité dans les humanités digitales.
  • 12. + 3 projets Humanités numériques My Web Intelligence, Information de santé, et PoliNUM
  • 13. + My Web Intelligence : une architecture d’annotation Une logique projet • Problématisation de recherche • Dictionnaire de requêtes Agent de « scraping » • Constitution du corpus • HTTP ou API interface Crawling des liens • Epuisement du corpus • lien pertinent ? approbation ? Profondeur Algorithme de recodage • Nettoyage des données • détection des médias Une interface d’annotation • générateur de formulaires • interconnexion des API externes Algorithme structuraux • Classification et régression • Machine Learning Exports des données • Base de données(CSV et TEI) • Fichiers Graph • Fichiers propriétaires
  • 14. + 2 cas de sociologie du web : Humanités digitales et information de santé Scenario d’usage : le monde selon google • « il faut pouvoir tout lire »(Foucault) • Un dictionnaire est toujours social Recupération des corpus sans apriori • 1000 + 30 000 pages • groupés en sites Annotations humaines • Type d’émetteurs • Dispositif de communication Annotation externes • Résonnance sociale • Facebook, Twitter, Moz, etc Analyse réseau des liens qualifiés • Détection des communautés • Indices d’autorité et hub, pgrank Classifications thématiques des corpus • Lemmatisation • ACP et KMean Opérationnaliser le concept stratégique de « prise de position » Qui + Quoi + Ou Résonnance sociale + Autorité = Influence
  • 15. + Polinum : Allez plus loin sur les études monographiques  Un acteur central des politiques publiques du numérique qui disparaît. Patrimoine numérique ? Accès aux données pour la recherche  Archivage total d’un nom de domaine en normes TEI – Dublin Core mis en accès libre  Protocoles HD en cartographie augmentée pour retrouver la dynamique d’un écosystème numérique sur 10 ans  Méthodes mixtes couplage quali - quanti  Renouveau de la recherche en politique publique territoriale par le numérique
  • 17. + Innover en SHS malgré tout Quelques leçons sur la conduite de projet « humanités digitales » 1. Logique Open source et Licence MIT VS les pathologies académiques/bureaucratiques (mégalomanie, paranoïa et perversité) ? 1. Difficiles interactions avec les informaticiens (Partenariats académiques ? Partenariats avec entreprises ? Prestataires ?) 1. Nécessité de développement en continu vs logique projet 2. Quels financements pour l’innovation dans la recherche ? Une confédération de projets régionaux contre la centralisation bureaucratique parisienne ?
  • 18. + Innover en SHS malgré tout  Se former soi-même au développement informatique en SHS ? Quelle reconnaissance de la communauté ? Impact sur la recherche en SHS ? Impact sur la carrière ?  Avoir un vrai corps d’ingénieurs de recherche en humanités digitales au cœur des équipes de recherche (vs logique masse salariale nulle) ?  Fonder des vraies équipes projet sur le modèle des équipes Open- Sources en rupture avec la culture académique (vs révolution culturelle ?)