Les créations en liceParticiper

Bienvenue sur l'une des créations en lice pour la 7ème édition des Chatons d'Or, le festival de la nouvelle économie créative.

Cette année, les Chatons d'Or font émerger les idées et les talents créatifs au prisme de 8 "révolutions" - le thème de cette édition. Révolutions artistiques, numériques, environnementales, culturelles, des marques, du travail, citoyennes, des médias. Retrouvez toutes les catégories ici.

Le prix du public viendra récompenser la création plébiscitée par le public parmi la shortlist du jury. Votez, faites voter et partagez !

Du mercredi 4 avril au dimanche 13 mai 2018 (prolongation jusqu'au 20 mai), vous pouvez envoyer autant de créations que vous le désirez, dans tous les catégories. C'est gratuit et ouvert à tous. La grande soirée de remise des prix se tiendra le mardi 5 juin 2018 et rassemblera plus de 1000 décideurs, influenceurs et acteurs de l'économie créative (inscriptions courant mai). 

Bon courage !

Study case : Big Data appliqué aux industries culturelles: vers la modélisation et le prototypage d'un système de recommandation destiné aux utilisateurs d'une structure documentaire

Par : Amine SENNOUNI

Dans la catégorie RÉVOLUTIONS CULTURELLES - Prix "Culture"

Contexte
Les récents progrès des technologies de l’information de manière générale des réseaux de communication de manière particulière, ont donné à l’information de nouveaux contours, tout en reconnaissant sa valeur scientifique, technique et d’usage. De surcroit, les progrès techniques de numérisation et de partage, ont facilité sa production, son exploitation et sa circulation. En effet, le nouvel essor du web ainsi que les mutations des nouvelles technologies de l’information et de la communication ont mis de nouveaux défis devant les utilisateurs cherchent à accéder au savoir et la lecture à partir des fonds documentaires des systèmes d’information documentaires, et qui se trouvent confrontés à une noyade d’information, que nous pouvons résumer dans plusieurs facteurs liés à l’hétérogénéité, au volume exponentiel, et la disparité remarquable des contenus sur la toile. Le modèle naïf de recherche d’information : un utilisateur exprime son besoin sous forme de requête et la réponse qu’il lui achemine le système demeure identique, quoiqu’il provienne des utilisateurs divers. Le contexte de l‘utilisateur n’est pas pris en compte, ainsi que la particularité de requête voire de son besoin. Les requêtes simples ont souvent montré quelques imperfections, commençant par l’ambigüité du sens des mots et en passant par l’intelligibilité des résultats comme en témoignent l’étude de Gow 2003, qui a montré que 85% des utilisateurs des moteurs de recherche sont insatisfaits des résultats qu’ils reçoivent, ceci a pour corollaire l’impertinence des réponses obtenues aux différentes requêtes de l’usager du service documentaire. Les pratiques informationnelles liées au développement du web 2.0 ou le web collaboratif ont révolutionné les pratiques informationnelles des individus, qui sont passés du stade d’un simple consommateur de l’information à un consommateur actif placé au cœur d’une démarche interactive, personnalisée et ultra-ciblée. Les notions d’intelligence collective, de partage des savoirs et d’interopérabilité des applications ont dessiné de nouveaux contours à l’information en ligne ou en intranet, dans la mesure où les modes de collecte, de traitement et de diffusions des ressources informationnelles et documentaires associés au web classique sont ainsi fondamentalement remis en cause. Le large éventail de possibilités proposé aux internautes par le biais des outils du web 2.0 a été offert notamment par les blogs, les sites communautaires, les outils de partage de signets et les agrégateurs de fils RSS donnent la priorité à l’usager plutôt qu’à la ressource diffusée. Ainsi, les usagers se procurent de plus en plus un savoir-faire en matière de collecte, du traitement et éventuellement de dissémination de l’information. Par conséquent, le rôle classique des professionnels de l’information et de la documentation a été questionné, du moment où leurs publics deviennent de plus en plus exigeants quant à leur attentes et aspirations. De manière empirique, les usagers sont en passe d’abandonner le mode linéaire dans le modèle de recherche d’information et de documentation, et qui consiste en l’expression d’une requête pour laquelle des résultats sont retournés, pour s’orienter plutôt vers les modèles navigationnels dont la pierre angulaire est les notions du lien et de l’individualisation des nœuds présents sur les différents réseaux sociaux, et que la navigation ne se limite pas dans le passage d’un document à autres, mais elle s’étend pour concerner aussi les relations entre personnes, groupes ou communautés. En outre, ces nœuds aident au tri, la régulation et l’optimisation des flux d’information, comme en témoigne l’exemple des flux RSS. De surcroît, la description et l’analyse des ressources informationnelles n’est plus l’apanage du professionnel de l’information, qui développe les chemins d’accès aux ressources par le biais des langages documentaires universels servant à l’indexation, la classification et l’interprétation des contenus, l’usager peut aussi et sans avoir besoin à maîtriser ces langages, qui freinaient son exploitation optimale des catalogues des services d’information documentaire, décrire des ressources à travers le contenu d’un billet sur un blog, ou caractériser une photo ou une vidéo sur des plateformes dédiées, voire même indexer librement des contenus par l’entremise des tags (folksonomie). Dans cette optique, chaque individu mobilise ses propres schémas de représentations mentales et ses propres habitudes au lieu de se référer à un cadre théorique et à des outils préétablis et poussés techniquement. Ainsi, les internautes favorisent aussi la popularisation de certaines représentations visuelles de l’information dont le « nuage de tags », et qui mettent au-devant les occurrences les plus fréquentes des tags attribués par les individus sur un site ou un catalogue donné. Sur un autre registre, l’usager devient aussi une partie intégrante de l’évaluation des produits et services informationnels qui lui sont proposés. En fait, il peut apprécier et émettre son avis qualitatif ou quantitatif sur les différents contenu, ce qui lui confère le statut d’un évaluateur voire un prescripteur. Pratiquement parlant et de point de vue collectif, une ressource popularisée sur les réseaux sociaux contribue à sa visibilité et élargit sa diffusion à une grande échelle. Ce processus rentre dans le cadre du phénomène du « buzz » qui investit le web 2.0, sur le plan individuel, les feedbacks, les appréciations et les activités d’un internaute peuvent être suivis par l’ensemble de la communauté. Néanmoins, Les systèmes de recherche d’information documentaire classiques portent un lot important de limites, dont la principale demeure l’engagement effectif de l’usager qui lance la requête, et par conséquent, il est à l’origine du processus de recherche établi. D’ailleurs, l’absence de l’action de l’usager est synonyme qu’aucun document ne sera restitué. L’interprétation de la requête par le système est un autre défi relevé, puisque la requête est souvent imprécise, voire ambiguë, ce qui rend son interprétation et mise en relation avec la représentation des documents difficile, et de là ne pas pouvoir sélectionner les documents pertinents. La recherche sur le catalogue en ligne d’un système intégré de la gestion des bibliothèques, ne plaide pas en faveur d’une précision en termes des résultats de notices de documents retournées aux utilisateurs, du moment où dans les deux modes de recherche (simple ou avancée), l’usager se trouve face à un flot important de notices, réparties en lot sur six à dix pages de résultats à l’image d’un moteur de recherche, dans le cas où la requête est fructueuse, et ceci dans le cadre d’un système de navigation linéaire à base de pagination, qui s’oppose à celui du scroll infini reposant sur la présentation de l’ensemble du contenu sur une page unique, qui convient juste de la parcourir du haut jusqu’au bas. En fait, ce scénario expose les usagers à une surcharge cognitive, qui rend la tâche de décider lequel des documents à en visualiser la notice et l’emprunter ou le réserver d’une extrême délicatesse. Par conséquent, un temps énorme risque d’être investi par l’usager et sans avoir la garantie de repérer le bon document. Pour pallier les manquements évoqués précédemment, il existe les systèmes hypermédia adaptatifs, qui tendent à personnaliser les contenus en fonction du contexte de l’usager, dont la famille des systèmes de recommandations présentes dans plusieurs sphères (e-commerce, la musique, les vidéos, la presse, les jeux etc.). De nos jours, les systèmes documentaires représentent une composante des industries culturelles, et ont bénéficié incontestablement du développement des technologies de l’information et le succès des services associés (forums, catalogues en lignes etc.). En fait, ils ont ouvert la voie à une explosion massive d’information, souvent hétérogènes et non structurées, générées et stockées sur des bases de données et des services en ligne. L’utilisateur d’un service de recherche d’information sélectionne à partir d’un ensemble de documents, les informations pertinentes susceptibles de répondre à sa requête, il s’agit bel et bien de l’objectif ultime de tout système documentaire visant la satisfaction des besoins de ses usagers.
Justification
Notre modèle de recommandation appliqué aux structures documentaires (composante des industries culturelles et créatives) repose sur les piliers majeurs suivants :  Ce modèle est développé à la base des logs d’usage des usagers, représentant des données implicites, plutôt que leurs retours d’appréciation explicites constituant le nerf de l’écrasante majorité des systèmes de recommandation déployés dans la sphère des industries culturelles et créatives en général, et les services d’information documentaire plus précisément, tout en combinant l’implicite à l’explicite en back-office de notre modèle et solution à travers une conversion ;  Notre modèle tient en compte deux cas de figure à savoir, un usager authentifié disposant déjà d’un compte et celui anonyme qui vient d’interroger le système ;  Notre modèle est implémenté sur l’OPAC du service documentaire et non pas sur une plateforme dédiée ;  Notre modèle reposé sur l’approche de filtrage collaboratif à base de modèle (faisant appel aux données de collecte, pour construire un modèle de prédiction qui devrait être opérationnel après sans avoir besoin à consulter les données de départ) et non pas à la base de mémoire (sollicitant toujours les données sur les items et les usagers stockées dans la mémoire, en vue d’établir la prédiction) ;  Ce modèle est conçu à partir d’une collection physique de ressources documentaires et non pas des ressources numériques disponibles en texte intégral comme c’est le cas des expériences de recommandation qui existent déjà.

Les présentations