Intelligence collective et archives numériques : vers des écosystèmes de connaissances / Samuel Szoniecky

Public ISBD Titre : Intelligence collective et archives numériques : vers des écosystèmes de connaissances Type de document : texte imprimé Auteurs : Samuel Szoniecky, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Nasreddine Bouhaï, Directeur de publication, rédacteur en chef Editeur : London [Angleterre] : ISTE Editions Année de publication : Impr. 2017 Collection : Systèmes d'information, web et société Sous-collection : Outils et usages numériques num. 2 Importance : 1 vol. (238 p.) Présentation : ill. en noir et en coul., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-255-3 Note générale : Bibliogr. en fin de chapitres. - Notes bibliogr. en bas de pages. - Index. Langues : Français (fre) Catégories : Archivage électronique Données massives Gestion des connaissances Stockage en ligne (informatique) Web sémantique Index. décimale : 004F Veille technologique - Gestion des connaissances Résumé : "Cet ouvrage présente les points de vue de chercheurs dans différents domaines sur les archives numériques. Il analyse le développement de l’intelligence collective afin d’organiser et de communiquer au mieux les nouvelles masses d’information. Les chantiers de numérisation des archives produisent aujourd’hui une masse énorme de documents numériques (Big Data). De par les démarches volontaristes des grandes institutions publiques gestionnaires de documents (bibliothèques, archives, administrations, etc.), ces données sont de plus en plus accessibles. Si les cadres techniques et juridiques tendent à se stabiliser, l’usage des données reste encore à inventer notamment pour les enrichir par un processus d’intelligence collective. Intelligence collective et archives numériques a pour ambition de présenter et d’analyser des exemples concrets d’intelligence collective mis au service des archives numériques, que ce soit dans le domaine des humanités numériques, des archives audiovisuelles, de la préservation du patrimoine culturel, du crowdsourcing et de la valorisation des archives de la science." (4e de couv.) Note de contenu : CHAPITRE 1 _ DES ECOSYSTEMES D'INTELLIGENCE COLLECTIVE AU SERVICE DES ARCHIVES NUMERIQUES 1.1. Les archives numériques 1.2. L'intelligence collective 1.3. Les écosystèmes de connaissances 1.4. Exemples d'écosystèmes de connaissances --- 1.4.1. Modélisation de l'interprétation des archives numériques --- 1.4.2. Editer les archives via le web sémantique --- 1.4.3. Une plateforme sémantique pour l'analyse de corpus audiovisuels --- 1.4.4. Bibliothèques numériques et crowdsourcing: un état de l'art --- 1.4.5. Conversation et valorisation du patrimoine culturel --- 1.4.6. Modélisation des connaissances pour l'innovation 1.5. Solutions 1.6. Bibliographie CHAPITRE 2 - OUTILS POUR UNE MODELISATION DE L'INTERPRETATION DES ARCHIVES NUMERIQUES 2.1. Des quelles archives parle-t-on? Définition, enjeux et méthodes: l'intelligence collective --- 2.1.1. Des archives aux bases de données, évolution d'un concept et de ses fonctions --- 2.1.2. L'exploitation des archives numériques en sciences humaines --- 2.1.3. Les cas particuliers des outils de visualisation 2.2. Outils de visualisation d'archives numériques: enseignements de l'expérience Biolographes --- 2.2.1. Des outils pour tester --- 2.2.2. Des outils pour visualiser les réseaux: DBpedia, Palladio --- 2.2.3. Des outils multi-usages (Keshif, Tableau) 2.3. Prototype pour la modélisation des réseaux d'influences --- 2.3.1. Catégorisation des rapports --- 23.2. Saisie assistée de réseaux d'influences 2.4. Limites et perspectives --- 2.4.1. Conflits épistémologiques --- 2.4.2. De l'expertise individuelle ) l'intelligence du groupe 2.5. Conclusion 2.6. Bibliographie CHAPITRE 3 - DE L'ARCHIVE NUMERIQUE A LA RESSOURCE ENRICHIE VIA LE WEB SEMANTIQUE: PROCESSUS D'EDITORIALISATION D'UN PARTIMOINE CULTUREL 3.1. Influencer sur l'intelligibilité d'un document patrimonial 3.2. Mobiliser la sémantique différentielle 3.3. Appliquer un parcours interprétatif à l'archive 3.4. Bilan de l'étude sémiotique 3.5. Mobiliser le web des données dans l'approche d'éditorialisation 3.6. L'éditorialisation de l'archive dans l'architexte Famille™ 3.7. Bilan de la recontextualisation de l'archive 3.8. Bibliographie CHAPITRE 4 - SUTIDIO CAMPUS AAR, UNE PLATEFORME SEMANTIQUE POUR L'ANALYSE ET LA PUBLICATION DE COPRUS AUDIOVISUELS 4.1. Introduction 4.2. Contexte et enjeux --- 4.2.1. Archivage et appropriation de données audiovisuelles --- 4.2.2. Présentation générale de l'environnement Campus AAR 4.3. Edition de graphes de connaissances: l'exemple su Studio Campus AAR --- 4.3.1. Contexte --- 4.3.2. Représentation des restrictions OWL2 --- 4.3.3. Résolution des restrictions OWL2 --- 4.3.4. Relâchement de contraintes --- 4.3.5. Classification d'individus --- 4.3.6. Ouverture et interopérabilité avec le web de données --- 4.3.7. Interfaces graphiques 4.4. Application à l'analyse de média --- 4.4.1. Modèle de description audiovisuelle --- 4.4.2. Référentiels et modèles de description ------ 4.4.2.1. Modularité des ontologies ------ 4.4.2.2. Utilisation de vocabulaires SKOS --- 4.4.3. Patron de description --- 4.4.4. Gestion des contextes --- 4.4.5. Suggestion de propriété --- 4.4.6. Suggestion de valeurs de propriété --- 4.4.7. Ouverture sur le web des données 4.5. Application à la gestion des individus --- 4.5.1. Description multi-ontologie --- 4.5.2. Mise en facette --- 4.5.3. Portée d'un individu 4.6. Application à la recherche d'information --- 4.6.1. Recherche sémantique --- 4.6.2. Transformation de graphes de requête en SPARQL --- 4.6.3. Transformation d'axiomes OWL2 en SPARQL --- 4.6.4. Interface 4.7. Application à la gestion de corpus 4.8. Application à la publication auteur --- 4.8.1. Ontologie de publications ------ 4.8.1.1. L'ontologie de publication ------ 4.8.1.2. L'ontologie de rendu hypermédia ------ 4.8.1.3. La paramétrage de la publication --- 4.8.2. Moteur de transformation --- 4.8.3. Rendu final --- 4.8.4. Ouverture sur le web de données --- 4.8.5. Interface 4.9. Conclusion 4.10. Bibliographie CHAPITRE 5 - BIBLIOTHEQUES NUMERIQUES ET CROWDSOURCING: UN ETAT DE L'ART 5.1. Introduction 5.2. Le concept de crowdsourcing en bibliothèques --- 5.2.1. Définition de crowdsourcing --- 5.2.2. Origines historique du crowdsourcing --- 5.2.3. Origines conceptuelles du crowdsourcing --- 5.2.4. Critiques du crowdsourcing. Vers une ubérisation des bibliothèque? 5.3. Taxonomie et panorama du crowdsourcing en bibliothèques --- 5.3.1. Le crowdsourcing explicite ------ 5.3.1.1. Le crowdsourcing bénévole ------ 5.3.1.2. Le crowdsourcing rémunéré --- 5.3.2. La gamification et le crowdsourcing implicite ------ 5.3.2.1. La gamification ------ 5.3.2.2. Le crowdsourcing implicite --- 5.3.3. Le crowdfunding ------ 5.3.3.1. La numérisation à la demande ------ 5.3.3.2. L'impression à la demande et les bibliothèques 5.4. Analyses du crowdsourcing en bibliothèques du point de vue des sciences de l'information et de al communication --- 5.4.1. Pourquoi les bibliothèques ont recours au crowdsourcing? --- 5.4.2. Pourquoi les internautes contribuent-ils? Taxonomie des motivations des internautes --- 5.4.3. Des récompenses symboliques aux rémunérations concrètes --- 5.4.4. La communication pour recruter des contributeurs --- 5.4.5. Le community management pour maintenir les contributeurs --- 4.4.6. La qualité et la réintégration des données produites --- 4.4.7. L'évaluation des projets de crowdsourcing 5.5. Conclusions sur l'intelligence collective et la sagesses des foules 5.6. Bibliographie CHAPITE 6 - CONSERVATION ET VALORISATION DU PATRIMOINE CULTUREL DANS LE CONTEXTE DU WEB SEMANTIQUE 6.1. Introduction 6.2. Les ressources et les modèles de connaissances relatives au patrimoine culturel --- 6.2.1. Normes de métadonnées ------ 6.2.1.1. Dublin Core ------ 6.2.1.2. LIDO ------ 6.2.1.3. MODS ------ 6.2.1.4. EAD ------ 6.2.1.5. EDM --- 6.2.2. Vocabulaires contrôlés --- 6.2.3. Les bases de données lexicales --- 6.2.4. Les ontologies 6.3. Difficultés et solutions possibles --- 6.3.1. L'acquisition de données ------ 6.3.1.1. L'acquisition de données provenant de sources différentes --- 6.3.2. La modélisation de l'information ------ 6.3.2.1. Les termes du domaine --- 6.3.3. L'usage ------ 6.3.3.1. Le niveau de connaissances de l'utilisateur sur le web sémantique ------ 6.3.3.2. Le niveau de connaissances préalables de l'utilisateur sur le domaine ------ 6.3.3.3. La nature de la terminologie qui sera utilisée dans le système --- 6.3.4. L'interopérabilité 6.4. Conclusion 6.5. Bibliographie CHAPITRE 7 - DU MANAGE%ENT DE LA CONNAISSANCE (KM) POUR L'INNOVATION: MODELISATION PAR L'APPROCHE DE VEILLE STRATEGIQUE EN SCIENCE DES MATEARIAUX 7.1. Introduction générale 7.2. Contexte de la recherche: Knowledge Management (KM) et processus d'innovation --- 7.2.1. Institut Jean Lamour (IJL) --- 7.2.2. Centre de compétences valorisation-innovation- transfert (ou CC-VIT) 7.3. Approche méthodologique --- 7.3.1. Veille et capitalisation des connaissances pour l'innovation ------ 7.3.1.1. MASK ------ 7.3.1.2. La théorie C-K --- 7.3.2. Veille stratégique et extraction de connaissances: vers une approche de type ontologie ------ 7.3.2.1. Stratégie d'analyse du corpus ------ 7.3.2.2. Identification d'une grammaire cognitive --- 7.3.3. Constitution d'une hiérarchie de classes 7.4. Modélisation conceptuelle pour l'innovation: le transfert technologique --- 7.4.1. Implémentations --- 7.4.2. Spécificités du corpus --- 7.4.3. Ingénierie TAL appliquée au corpus --- 7.4.4. Des "poly fonctionnalités" favorisant la veille stratégique 7.5. Conclusion: principaux résultats et recommandations 7.6. Bibliographie LISTE DES AUTEURS INDEX Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=22086 Intelligence collective et archives numériques : vers des écosystèmes de connaissances [texte imprimé] / Samuel Szoniecky, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Nasreddine Bouhaï, Directeur de publication, rédacteur en chef . - London (27-37 St George's Road, London SW19 4 EU, Angleterre) : ISTE Editions, Impr. 2017 . - 1 vol. (238 p.) : ill. en noir et en coul., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Systèmes d'information, web et société. Outils et usages numériques; 2) . ISBN : 978-1-78405-255-3 Bibliogr. en fin de chapitres. - Notes bibliogr. en bas de pages. - Index. Langues : Français (fre) Catégories : Archivage électronique Données massives Gestion des connaissances Stockage en ligne (informatique) Web sémantique Index. décimale : 004F Veille technologique - Gestion des connaissances Résumé : "Cet ouvrage présente les points de vue de chercheurs dans différents domaines sur les archives numériques. Il analyse le développement de l’intelligence collective afin d’organiser et de communiquer au mieux les nouvelles masses d’information. Les chantiers de numérisation des archives produisent aujourd’hui une masse énorme de documents numériques (Big Data). De par les démarches volontaristes des grandes institutions publiques gestionnaires de documents (bibliothèques, archives, administrations, etc.), ces données sont de plus en plus accessibles. Si les cadres techniques et juridiques tendent à se stabiliser, l’usage des données reste encore à inventer notamment pour les enrichir par un processus d’intelligence collective. Intelligence collective et archives numériques a pour ambition de présenter et d’analyser des exemples concrets d’intelligence collective mis au service des archives numériques, que ce soit dans le domaine des humanités numériques, des archives audiovisuelles, de la préservation du patrimoine culturel, du crowdsourcing et de la valorisation des archives de la science." (4e de couv.) Note de contenu : CHAPITRE 1 _ DES ECOSYSTEMES D'INTELLIGENCE COLLECTIVE AU SERVICE DES ARCHIVES NUMERIQUES 1.1. Les archives numériques 1.2. L'intelligence collective 1.3. Les écosystèmes de connaissances 1.4. Exemples d'écosystèmes de connaissances --- 1.4.1. Modélisation de l'interprétation des archives numériques --- 1.4.2. Editer les archives via le web sémantique --- 1.4.3. Une plateforme sémantique pour l'analyse de corpus audiovisuels --- 1.4.4. Bibliothèques numériques et crowdsourcing: un état de l'art --- 1.4.5. Conversation et valorisation du patrimoine culturel --- 1.4.6. Modélisation des connaissances pour l'innovation 1.5. Solutions 1.6. Bibliographie CHAPITRE 2 - OUTILS POUR UNE MODELISATION DE L'INTERPRETATION DES ARCHIVES NUMERIQUES 2.1. Des quelles archives parle-t-on? Définition, enjeux et méthodes: l'intelligence collective --- 2.1.1. Des archives aux bases de données, évolution d'un concept et de ses fonctions --- 2.1.2. L'exploitation des archives numériques en sciences humaines --- 2.1.3. Les cas particuliers des outils de visualisation 2.2. Outils de visualisation d'archives numériques: enseignements de l'expérience Biolographes --- 2.2.1. Des outils pour tester --- 2.2.2. Des outils pour visualiser les réseaux: DBpedia, Palladio --- 2.2.3. Des outils multi-usages (Keshif, Tableau) 2.3. Prototype pour la modélisation des réseaux d'influences --- 2.3.1. Catégorisation des rapports --- 23.2. Saisie assistée de réseaux d'influences 2.4. Limites et perspectives --- 2.4.1. Conflits épistémologiques --- 2.4.2. De l'expertise individuelle ) l'intelligence du groupe 2.5. Conclusion 2.6. Bibliographie CHAPITRE 3 - DE L'ARCHIVE NUMERIQUE A LA RESSOURCE ENRICHIE VIA LE WEB SEMANTIQUE: PROCESSUS D'EDITORIALISATION D'UN PARTIMOINE CULTUREL 3.1. Influencer sur l'intelligibilité d'un document patrimonial 3.2. Mobiliser la sémantique différentielle 3.3. Appliquer un parcours interprétatif à l'archive 3.4. Bilan de l'étude sémiotique 3.5. Mobiliser le web des données dans l'approche d'éditorialisation 3.6. L'éditorialisation de l'archive dans l'architexte Famille™ 3.7. Bilan de la recontextualisation de l'archive 3.8. Bibliographie CHAPITRE 4 - SUTIDIO CAMPUS AAR, UNE PLATEFORME SEMANTIQUE POUR L'ANALYSE ET LA PUBLICATION DE COPRUS AUDIOVISUELS 4.1. Introduction 4.2. Contexte et enjeux --- 4.2.1. Archivage et appropriation de données audiovisuelles --- 4.2.2. Présentation générale de l'environnement Campus AAR 4.3. Edition de graphes de connaissances: l'exemple su Studio Campus AAR --- 4.3.1. Contexte --- 4.3.2. Représentation des restrictions OWL2 --- 4.3.3. Résolution des restrictions OWL2 --- 4.3.4. Relâchement de contraintes --- 4.3.5. Classification d'individus --- 4.3.6. Ouverture et interopérabilité avec le web de données --- 4.3.7. Interfaces graphiques 4.4. Application à l'analyse de média --- 4.4.1. Modèle de description audiovisuelle --- 4.4.2. Référentiels et modèles de description ------ 4.4.2.1. Modularité des ontologies ------ 4.4.2.2. Utilisation de vocabulaires SKOS --- 4.4.3. Patron de description --- 4.4.4. Gestion des contextes --- 4.4.5. Suggestion de propriété --- 4.4.6. Suggestion de valeurs de propriété --- 4.4.7. Ouverture sur le web des données 4.5. Application à la gestion des individus --- 4.5.1. Description multi-ontologie --- 4.5.2. Mise en facette --- 4.5.3. Portée d'un individu 4.6. Application à la recherche d'information --- 4.6.1. Recherche sémantique --- 4.6.2. Transformation de graphes de requête en SPARQL --- 4.6.3. Transformation d'axiomes OWL2 en SPARQL --- 4.6.4. Interface 4.7. Application à la gestion de corpus 4.8. Application à la publication auteur --- 4.8.1. Ontologie de publications ------ 4.8.1.1. L'ontologie de publication ------ 4.8.1.2. L'ontologie de rendu hypermédia ------ 4.8.1.3. La paramétrage de la publication --- 4.8.2. Moteur de transformation --- 4.8.3. Rendu final --- 4.8.4. Ouverture sur le web de données --- 4.8.5. Interface 4.9. Conclusion 4.10. Bibliographie CHAPITRE 5 - BIBLIOTHEQUES NUMERIQUES ET CROWDSOURCING: UN ETAT DE L'ART 5.1. Introduction 5.2. Le concept de crowdsourcing en bibliothèques --- 5.2.1. Définition de crowdsourcing --- 5.2.2. Origines historique du crowdsourcing --- 5.2.3. Origines conceptuelles du crowdsourcing --- 5.2.4. Critiques du crowdsourcing. Vers une ubérisation des bibliothèque? 5.3. Taxonomie et panorama du crowdsourcing en bibliothèques --- 5.3.1. Le crowdsourcing explicite ------ 5.3.1.1. Le crowdsourcing bénévole ------ 5.3.1.2. Le crowdsourcing rémunéré --- 5.3.2. La gamification et le crowdsourcing implicite ------ 5.3.2.1. La gamification ------ 5.3.2.2. Le crowdsourcing implicite --- 5.3.3. Le crowdfunding ------ 5.3.3.1. La numérisation à la demande ------ 5.3.3.2. L'impression à la demande et les bibliothèques 5.4. Analyses du crowdsourcing en bibliothèques du point de vue des sciences de l'information et de al communication --- 5.4.1. Pourquoi les bibliothèques ont recours au crowdsourcing? --- 5.4.2. Pourquoi les internautes contribuent-ils? Taxonomie des motivations des internautes --- 5.4.3. Des récompenses symboliques aux rémunérations concrètes --- 5.4.4. La communication pour recruter des contributeurs --- 5.4.5. Le community management pour maintenir les contributeurs --- 4.4.6. La qualité et la réintégration des données produites --- 4.4.7. L'évaluation des projets de crowdsourcing 5.5. Conclusions sur l'intelligence collective et la sagesses des foules 5.6. Bibliographie CHAPITE 6 - CONSERVATION ET VALORISATION DU PATRIMOINE CULTUREL DANS LE CONTEXTE DU WEB SEMANTIQUE 6.1. Introduction 6.2. Les ressources et les modèles de connaissances relatives au patrimoine culturel --- 6.2.1. Normes de métadonnées ------ 6.2.1.1. Dublin Core ------ 6.2.1.2. LIDO ------ 6.2.1.3. MODS ------ 6.2.1.4. EAD ------ 6.2.1.5. EDM --- 6.2.2. Vocabulaires contrôlés --- 6.2.3. Les bases de données lexicales --- 6.2.4. Les ontologies 6.3. Difficultés et solutions possibles --- 6.3.1. L'acquisition de données ------ 6.3.1.1. L'acquisition de données provenant de sources différentes --- 6.3.2. La modélisation de l'information ------ 6.3.2.1. Les termes du domaine --- 6.3.3. L'usage ------ 6.3.3.1. Le niveau de connaissances de l'utilisateur sur le web sémantique ------ 6.3.3.2. Le niveau de connaissances préalables de l'utilisateur sur le domaine ------ 6.3.3.3. La nature de la terminologie qui sera utilisée dans le système --- 6.3.4. L'interopérabilité 6.4. Conclusion 6.5. Bibliographie CHAPITRE 7 - DU MANAGE%ENT DE LA CONNAISSANCE (KM) POUR L'INNOVATION: MODELISATION PAR L'APPROCHE DE VEILLE STRATEGIQUE EN SCIENCE DES MATEARIAUX 7.1. Introduction générale 7.2. Contexte de la recherche: Knowledge Management (KM) et processus d'innovation --- 7.2.1. Institut Jean Lamour (IJL) --- 7.2.2. Centre de compétences valorisation-innovation- transfert (ou CC-VIT) 7.3. Approche méthodologique --- 7.3.1. Veille et capitalisation des connaissances pour l'innovation ------ 7.3.1.1. MASK ------ 7.3.1.2. La théorie C-K --- 7.3.2. Veille stratégique et extraction de connaissances: vers une approche de type ontologie ------ 7.3.2.1. Stratégie d'analyse du corpus ------ 7.3.2.2. Identification d'une grammaire cognitive --- 7.3.3. Constitution d'une hiérarchie de classes 7.4. Modélisation conceptuelle pour l'innovation: le transfert technologique --- 7.4.1. Implémentations --- 7.4.2. Spécificités du corpus --- 7.4.3. Ingénierie TAL appliquée au corpus --- 7.4.4. Des "poly fonctionnalités" favorisant la veille stratégique 7.5. Conclusion: principaux résultats et recommandations 7.6. Bibliographie LISTE DES AUTEURS INDEX Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=22086

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
0281528	004F SZO I	Livre	Bibliothèque IESSID	Livres	Disponible

---

1 (1 - 1 / 1)