Table des matières
Emmanuelle Bermès
Préface
Sigles et acronymes
- Abes
- ADBS
- ADBU
- ADIT63
- ADMS
- ADN
- ADUM
- AFNOR
- AIPD
- ALA
- ANR
- API
- ARK
- AVM
- BACON
- BanQ
- BiblioML
- BnF
- Bpi
- BU
- BULAC
- CADA
- Calames
- CASCaD
- CCFr
- CCSD
- CERN
- CIM
- CIMI
- CIRAD
- CMS
- CNAM
- CNIL
- CNRS
- CollEx
- COUNTER
- CRFCB
- CSV
- DCAT
- DCMI
- DDA
- DDI
- DDOR
- DGA
- DINUM
- DMP
- DOI
- DPD
- DPO
- DwC
- EAC CPF
- EAD
- EML
- EPCI
- ESGBU
- ETL
- ETP
- EXIF
- FAIR
- FEL
- FOAF
- FRBR
- FRAD
- FRSAD
- GDR
- GDsAM
- GPT
- GTSO
- HEC Paris
- HTML
- IA
- IDC (Cabinet)
- IDHal
- IdO
- IdReF
- IFLA
- IFLA AI SIG
- IFLA LRM
- INIST
- INRAE
- INTD
- IPTC
- IR*
- IRD
- ISAD (G)
- ISBD
- ISBN
- ISNI
- ISSN
- ISTEX
- JSON
- KBART
- LiDAR
- LLMs
- LOM
- MADS
- MARC
- MESR
- METS
- MODS
- MPEG
- NCSA
- NISO
- OAI
- OAI-PMH
- OCDE
- ODBL
- ODC
- OEMI
- ONG
- ONIX
- OPAC
- OpenAIRE
- ORB
- ORCID
- OWL
- PANDOR
- PDA
- PDDL
- PERL
- PGD
- PHP
- PNB
- PNG
- PUC
- PUD
- PURL
- R&D
- RDA
- RDF
- RGA
- RGPD
- RGS
- RKMS
- RoRI
- RSS
- SCOM
- SGB
- SGBm
- SIG
- SIGB
- SKOS
- SNE
- SPARQL
- SQL
- SSL
- STAR
- STEP
- Sudoc
- TDM
- TEI
- TGIR
- TIFF
- TLS
- TSV
- UGC
- Unesco
- UNIMARC
- Urfist
- URI
- URL
- URN
- UX
- VIAF
- VRA
- XML
- XMP
Chapitre 1. Qu’est-ce qu’une donnée ? Formats, standards, cycle de vie des données…
- Qu’est-ce qu’une donnée ?
- Données, information, connaissance : tentatives de définitions
- Qui produit des données ?
- Des « datanalphabètes » ?
- Du big data au dark data*
- Les big data
- Small et smart data
- Open data
- Dark data
- Linked data*
- L’open data aujourd’hui
- Une brève histoire des données ouvertes*
- Open data : une échelle de qualité en 5 étoiles
- L’open data culturel*
- Spécificités de l’open data
- Exemples d’open data dans le monde des bibliothèques
- Les formats de données
- Le format CSV
- JSON
- XML
- Données structurées et non structurées
- Données et métadonnées
- Le cycle de vie des données
Chapitre 2. Bibliothèques et web de données
- Des jardins bien cachés dans une jungle informationnelle
- Le web aujourd’hui : une jungle riche en contenus… mais peu organisée
- Catalogues de bibliothèques : une double invisibilité
- Fondamentaux du web sémantique
- Web sémantique et web de données : de quoi parlons-nous ?
- Les identifiants pérennes
- Les identifiants pérennes dans le monde du livre et du document numérique
- La grammaire RDF
- Les ontologies
- Les grands référentiels de données* : les bases de données du web sémantique
- L’exposition des données des catalogues
- Pourquoi une transition bibliographique ?
- Le modèle IFLA LRM
- Data.bnf : l’exposition des métadonnées des ressources BnF
- L’expérience de l’Abes
- L’alignement des données
Chapitre 3. Usage des données d’usage et d’activité des bibliothèques
- Données d’usage, données d’activité, données administratives
- Mesurer la valeur des bibliothèques par les données
- Données d’usage et usage des données à l’ère des plateformes
- Données induites, données observées
- Les indicateurs de performance des bibliothèques
- Focus sur les données du prêt : le cas PNB
- Les données administratives
- Les données issues des collections
- Tentative de typologie
- Données issues des catalogues bibliographiques
- Données issues de la numérisation (bibliothèques numériques)
- Données issues des ressources numériques
- Des métadonnées libres pour le signalement des ressources numériques documentaires
- COUNTER : des données statistiques d’usage des ressources numériques
- Les « patron driven acquisitions »*
- Exemples d’analyse des données d’usage et d’activité
- Analyse des logs sur les postes publics à la Bibliothèque publique d’information (Bpi)
- Kibini : la « business intelligence du pauvre » à la médiathèque de Roubaix
- Médiadôme : une plateforme de services numériques mutualisés créée par une médiathèque départementale
- Difficultés et limites
- L’hétérogénéité des données
- La « dangereuse superficialité »
Chapitre 4. La description et le traitement des données
Métadonnées, standards et schémas de métadonnées
- Qu’est-ce qu’une métadonnée ?
- Tentatives de définition
- Différents types de métadonnées
- Les standards de métadonnées
- Des standards adaptés à différents usages
- Focus sur le Dublin Core
- Focus sur les métadonnées images
- Focus sur les métadonnées livres
- Quelles métadonnées dans le monde des bibliothèques ?
- Formats de métadonnées dans les archives
- TEI pour les corpus textuels
- Les ontologies : un schéma de métadonnées
- Le cycle de vie et la gestion des métadonnées
- Comment visualiser des métadonnées
- Critères de qualité des métadonnées
- Bibliothèques et métadonnées
Chapitre 5. Les données de la recherche
- De l’open science* à la « data driven science »
- Données chaudes, données froides, données « FAIR »
- Le cycle de vie des données de la recherche
- Rappel : les identifiants des chercheurs
- Data journals* et data papers*
- Les entrepôts de données de recherche
- Le projet national Recherche.data.gouv.fr : une solution fédérée
- Les ateliers de la donnée
- Le plan de gestion des données
- Quels enjeux pour les bibliothèques ?
Chapitre 6. L’analyse et la réutilisation de données
- Les fondamentaux de l’analyse de données
- Trois approches complémentaires
- Langages de programmation : Python versus R
- La préparation des données en vue de l’analyse
- Méthodes et outils
- Le moissonnage
- La fouille de textes et de données (TDM)
- Les plateformes d’analyse des logiciels métiers en bibliothèque
- La datavisualisation
- Les systèmes de recommandation
- Le rôle de l’Intelligence artificielle (IA)
- Retours d’expérience
- Les humanités numériques
- Déploiement de l’Intelligence artificielle à la BnF : une feuille de route
- Les ateliers « Bibliovizz »
- HybLab : le hackaton* en bibliothèque
Chapitre 7. La protection des données
- Aux origines du RGPD
- Données personnelles, données sensibles
- Pourquoi réglementer les données personnelles ?
- Les articles les plus importants
- RGPD et bibliothèques
- Informer les utilisateurs
- Obtenir un consentement éclairé
- Limiter la collecte des données
- Identifier des personnes ressources pour la gestion des données
- Sécuriser et protéger les données
- Données et droits d’auteur
- Bases de données et droits d’auteur
- Droit des données de la recherche
- OCLC, Clarivate et le « siphonnage » des métadonnées
- Perte de données et cyberattaques
- Le règlement sur la gouvernance des données
Glossaire
- 3V
- Algorithme
- Alignement de données
- Analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD)
- Anonymisation
- Application Programming Interface (API)
- Archival Resource Key (ARK)
- Archives ouvertes
- Base de données
- Bibliomining
- Big data ou mégadonnées
- Blockchain
- Chatbot
- ChatGPT
- Cloud
- Clustering
- CollEx Persée
- Comma-separated values (CSV)
- Cookies
- Creative Commons (CC)
- Crowdsourcing
- Cycle de vie des données
- Dark data
- Data center
- Data Driven
- Data Driven Science
- Data Governance Act (DGA)
- Data journalisme
- Data journals
- Datalab (BnF)
- Data lake
- Data literacy
- Data Management Plan (DMP)
- Data mining
- Data papers
- Data Protection Officer (DPO) ou Délégué à la protection des données (DPD)
- Data quality management
- Data set
- Dataveillance
- Datavisualisation
- Deep Learning
- Délégué à la protection des données (DPD)
- Digital Object Identifier (DOI)
- DMP
- Données d’activité
- Données de la recherche
- Données d’usage
- Données liées
- Données ouvertes
- Données personnelles
- Données personnelles sensibles
- Données non structurées
- Données semi-structurées
- Données structurées
- DPD
- DPO
- Dublin Core
- Encoded Archival Description (EAD)
- Entités nommées
- Entrepôts de données de recherche
- ETL
- Extensible Markup Language (XML)
- Extract Transform Load (ETL)
- Filtrage collaboratif
- Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (FAIR)
- Format ouvert
- Fouille de données ou data mining
- Framework ou infrastructure logicielle
- Friend Of A Friend (FOAF)
- Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR)
- Granularité
- Hackaton
- Humanités numériques
- Identifiant pérenne
- IFLA LRM
- Information structurée
- Intelligence artificielle (IA)
- JavaScript Object Notation
- Jeu de données
- JSON (JavaScript Object Notation)
- Jupyter Notebook
- Large Language Models (LLM)
- Linked data
- Linked enterprise data
- Linked open data
- LLM
- LRM
- Machine Learning
- MAchine-Readable Cataloging (MARC)
- Mégadonnées
- Métadonnées ou metadata
- Microdonnées
- Moissonnage
- MySQL
- NoSQL
- OAI-PMH
- OEMI
- Œuvre-Expression-Manifestation-Item (OEMI)
- Open Archives Initiative - Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH)
- Ontologie
- Open Access
- Open data
- Open data culturel
- Open science
- OpenURL
- Outil de découverte
- OWL (Web Ontology Language)
- Pandas
- Patron Driven Acquisition
- PGD
- PHP
- Plan de gestion des données (PGD)
- Privacy by default
- Privacy by design
- PURL (URL persistante)
- Python
- R (langage)
- Really Simple Syndication (RSS)
- Recommandation algorithmique
- Référentiel de données
- Règlement général sur la protection des données (RGPD)
- Règlement sur la gouvernance des données (RGD), ou Data Governance Act (DGA)
- Réseau de neurones artificiels
- Resource Description Framework (RDA)
- Secure Socket Layer (SSL)
- Sémantisation
- Science ouverte
- Simple Knowledge Organization System (SKOS)
- SPARQL
- Structured Query Language (SQL)
- Small data
- Smart data
- Tab-separated values (TSV)
- TDM
- Text encoding initiative (TEI)
- Text and data mining (TDM)
- Traitement du langage naturel (TLN) ou Traitement automatique du langage naturel (TALN) ou Natural Language Processing (NLP)
- Transition bibliographique
- Transport Layer Security (TLS)
- Triplet
- Uniform Resource Identifier (URI)
- Virtual International Authority File (VIAF)
- Web de données
- Web sémantique
- XML
