Le document traite de la valorisation et de la réutilisation des données open data, en soulignant que l'ouverture ne garantit pas l'accessibilité et la réutilisabilité. Il présente des solutions technologiques pour capturer, transformer et exposer les données, ainsi que des projets d'accès unifié aux données scientifiques. L'objectif est de permettre l'émergence de nouveaux outils exploitant ces données et de rendre accessibles les informations enrichies au sein d'un écosystème interopérable.

1. Valorisation et réutilisation des donnéesOpen Data Garage – marseille – 6/07/2011

2. Société ANTIDOTEditeur de logiciels depuis 1999 | Paris, Lyon, Aix-en-ProvenceSolution de recherche et d’accès à l’informatione-Commerce | Portails | Média | EntreprisesProduits - SaaS ou licenceAIF : chaine de captation et de valorisation des donnéesAFS : moteur de recherche sémantique à facettesACS : services collaboratifs

3. Parmi nos clientsMédiaEntreprisesE-commerceInstitutionsSanté

4. Open DataOpen ne signifie pas AccessibleIl n’y a pas d’ouverture réelle sans Facilité d’accès et Réutilisabilité

5. Big Data pour tous Les données doivent être exposéespour être consommables automatiquementavec leur sémantiquepour être interopérablesDiminuer au maximum le coût pour faciliter l’émergence des applicationspour que G**gle ne soit pas le seul capable

6. Cadre technologiqueLe cadre technologique existeLes APIs ne sont pas une solution retour 20 ans en arrière au client/serveurle Web (HTTP/HTML) a montré la voieLe W3C a fait le (bon) boulotTBL a la vision : le Web des Donnéesles technos sont là : OWL, RDF, SPARQL…

7. Solution AIFAntidot Information Factory : pour capter, transformer, enrichir, exposer les donnéesEnrichissementSémantisationCaptationSGBDREntrepôt RDF (Linked Data)NormalisationClassificationAnnotationMoteur de recherche AFSIndexation

8. Le très grand équipement AdonisLe Très grand équipement du CNRS pour les Sciences Humaines et SocialesAdonis : accès unifié aux données et documents numériques des sciences humaines et socialesIsidore : point d’accès unifié à des données enrichies

9. Principe du projetCollecter les données scientifiques SHS1000 sources et 1,5 millions de documentsCollecterTraiterDiffuser

10. Un outil pour les scientifiques

11. Particularité du projetDiffuser dans le Web de donnéesSe préparer auLinked/Open DataPermettre l’émergence de nouveaux outils exploitant les donnéesRendre accessibleà l’écosystème les données enrichies

12. Accès « humain »

13. Accès « machine »

14. Des applicationsExemple : une application d’analyse

15. Des choses à résoudre