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Documation 2011 : de la recherche fédérée à l'accès unifié
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Documation 2011 : de la recherche fédérée à l'accès unifié

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Toute organisation subit les limites de son système d’information : entrepôts de données cloisonnés, données hétérogènes, documents non structurés, thésaurus incomplets, taxonomies …

Toute organisation subit les limites de son système d’information : entrepôts de données cloisonnés, données hétérogènes, documents non structurés, thésaurus incomplets, taxonomies incohérentes…

Les utilisateurs en souffrent et attendent un véritable « accès unifié à l’information » : trouver l’information par les concepts plutôt que la chercher par les mots, naviguer aisément dans l’information, mieux l’exploiter en collaborant. L’entreprise doit évoluer vers un « espace informationnel enrichi », servant différents usages selon le profil ou la mission de chaque collaborateur.

La vision innovante d'Antidot permet d’aller bien au-delà de ce que permettent les approchent traditionnelles comme la « recherche fédérée » ou encore les « search based applications » car Antidot Information Factory et Antidot Finder Suite permettent de modéliser l’information, de capter, normaliser, décrire et agréger des données puis d’en inférer des informations nouvelles, facilement accessibles.

Intégrant nativement les technologies du web sémantique, Antidot apporte les solutions les plus en pointe dans le domaine et démontre à travers une réalisation emblématique - le projet ISIDORE du CNRS TGE Adonis - comment remodeler et diffuser une information à forte valeur ajoutée.

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  • accede unifier a l'information est la pour-suite Du travail coollaboratif.Merci
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Transcript

  • 1. De la « recherche fédérée de documents » au véritable « accès unifié à l’information »Documation 2011 - Paris
  • 2. Société ANTIDOT
    Editeur logiciel
    depuis 1999 | Paris, Lyon, Aix-en-Provence
    Solution de recherche et d’accès à l’information
    eCommerce | Portails | Média | Entreprises
    Produits (SaaS ou licence)
    AIF : workflow de valorisation des données
    AFS : moteur de recherche
    CKS : services collaboratifs
  • 3. Parmi nos clients
    Média
    Entreprises
    eCommerce
    Institutions
    Santé
  • 4. Plan
    Le problème
    La réponse
    La solution
    Un exemple
    Les limites de la « recherche fédérée » de documents
    Penser l’accès à l’information dans un espace unifié
    Capter, Penser, Valoriser, Exposer l’information
    Le projet Isidore
    (TGE Adonis
    CNRS)
  • 5. Le problème
    Les limites de la recherche fédérée de documents
  • 6. Les difficultés de « la recherche fédérée de documents »
    Des silos de données cloisonnés
    Des données hétérogènes
    Une terminologiesubjective
    Des référentielsépars et incomplets
  • 7. Le moteur de recherche : un outil miracle ?
  • 8. Les limites de « la recherche fédérée de documents »
    Recette de cuisine de la recherche fédérée
    Indexez
    Servez
    Collectez
  • 9. Au mieux, une juxtaposition de documents
    L’utilisateur n’est pas acteur de sa recherche.
  • 10. La REPONSE
    Penser l’accès à l’information dans un espace unifié et enrichie
  • 11. Modéliser, lier et annoter les informations
    Créer la cohérence et lier les données par l’utilisation de référentiels
    Référentielsterminologiques
    Traces, annotations, sélectiondes utilisateurs
    Annuaired’entreprise
  • 12. Modéliser, lier et annoter les informations
    Créer une cohérence et de l’information
    par la mise en relation des différents silos
  • 13. Modéliser, lier et annoter les informations
    Utiliser la nature des données sources
    a pour sujet
    fait référence à
    a pour sujet
    cite
    inclut
    CR de réunion
    Fiche produit
    page Web
    Courriel
    émetteur
    auteur
    auteur
    destinataire
    fait référence à
    participant
    une personne
  • 14. Penser un workflow de traitement des données
    Processus d’enrichissement adapté aux données s’appuyant sur les référentiels
    Entrepôt RDF (Linked Data)
    Enrichissement
    Sémantisation
    Captation
    Content Repository
    Normalisation
    Classification
    Annotation
    Moteur de recherche AFS
    Indexation
  • 15. S’appuyer sur les technologies du Web sémantique
    Un cadre d’interopérabilité pour mettre à disposition,
    consulter, lier et partager des données
    Un mécanisme d’identification
    Un protocole
    Un « langage »
    Un principe
    HTTP
    L’hypertexte
    URL/URI
    RDF
  • 16. Le moteur de recherche : hub de l’accès unifié à l’information
  • 17. Créer de la valeur pour les utilisateurs
  • 18. LA SOLUTION
    Capter, penser, valoriser, exposer l’information
  • 19. Antidot information factory
    Capter, valoriser et traiter l’information
  • 20. Antidot Information Factory
    Antidot Information Factory : un outil
    industriel et évolutif
    Une chaîne de captation et de traitement
    Un cadre de développement
    Un modèle d’Unité Documentaire
  • 21. AIF : une chaîne de traitement
    Créer des chaînes de traitement de données par assemblage de modules
    Sources de données
    Module connecteur
    Modules de transformation et enrichissement
  • 22. AIF : un cadre de développement
    Un cadre de développement pour construire des modules
    50+ filtres prêts à l’emploi +
    Un environnement d’exécution
  • 23. AIF : un modèle d’unité documentaire
    Le document
    est composite
    est dynamique
    évolue dans le temps
    est un objet géré
    de façon unifiée
  • 24. AIF et le Web sémantique
    AIF met le Web sémantique au service de la gestion de l’information en entreprise
    Support des standards SKOS, OWL, RDF, SparQL dans AIF
    Indexation du RDF
    Intégration native :
    Thésaurus
    Taxonomies
    Règles d’inférence
    Software Publisher
    type
    w3c:RDF
    antidot
    loves
    label
    Antidot
    antidot a :publisher ;
    :loves w3c:RDF .
  • 25. Antidot Finder Suite
    Rechercher l’information
  • 26. AFS v7 QueryEngine
    Recherche plein texte avec fonctions linguistiques :
    extension automatique
    suggestion orthographique
    expressions contextuelles
  • 27. AFS v7 QueryEngine
    Recherche phonétique
  • 28. AFS v7 QueryEngine
    Autocomplétion intelligente pendant la saisie de la requête
  • 29. AFS v7 QueryEngine
    Recherche multicritères avancée
  • 30. AFS v7 QueryEngine
    Recherche à facettes
  • 31. AFS v7 QueryEngine
    Tag clouds : nuage de mots-clés les plus utilisés dans le corpus
  • 32. AFS v7 QueryEngine
    Construction de requêtes à partir des métadonnées d’une fiche
  • 33. AFS v7 QueryEngine
    Catégorisation : classification automatique desdocuments selon une taxonomie donnée
  • 34. Annoter et partager l’information
    Collaborative knowledge Suite
  • 35. CKS : Recherche Collaborative
    Capitaliser
    Enregistrer
    Requêtes
    Réponses
    Organiser
    Dossiers
    Tags
  • 36. Exposer l’information
    Antidot Content Repository
  • 37. Rendre accessible les contenus enrichis par AIF
    API Web
    Linked Data
  • 38. Un exemple
    Le projet Isidore
    Stéphane Pouyllau, TGE Adonis (CNRS)
    @spouyllau
    http://www.lespetitescases.net
  • 39. Le très grand équipement Adonis (CNRS)
    • Le Très grand équipement du CNRS pour les sciences humaines et sociales
    • 40. Adonis : Accès unifié aux données et documents numériques des sciences humaines et sociales
    • 41. www.tge-adonis.fr
  • Les objectifs du TGE Adonis
    • 3 axes :
    • 42. Accès aux données : ISIDORE
    • 43. Accompagnement des communautés scientifiques en matière de numériques : données > publications
    • 44. Stockage et archivage à long terme des données numériques
  • Les besoins d’Isidore
    Donner accès à des données numériques réparties
    • Des données structurées pour qualifier du texte intégral
    • 45. En entrée : utilisation de standards internationaux
    • 46. En sortie : données enrichies et normalisées (RDF + Sparql)
    Enrichissement : plusieurs traitements/multiples référentiels entrant plusieurs couches de traitements
    Construire un « hub » pour les métadonnées et les données des SHS
    Proposer des services d'accès aux données multiples :
  • Les enjeux d’Isidore
    Valoriser le travail de structuration scientifique (humains) sur les méta-données pour qualifier les données non structurées
    Replacer l'expertise humaines et le savoir scientifique dans les données en ligne
    Enrichir les méta-données et les données
    Vers de nouveaux champs de recherche
    Les ré-exposer selon les principes du linked data dans le web de données
    Ouverture des données publiques de la recherche en sciences humaines et sociales
  • 49. En guise de conclusion
    Perspectives au contexte des entreprises
  • 50. PERSPECTIVES : dans tout contexte d’entreprise
    Service de recherche AFS
    Indexation
    Entrepôts RDF
    SPARQL endpoint
    ExportDocument Manager
    Content repository
    génération
    du RDF
  • 51. Merci pour votre attentionVenez échanger avec nous et découvrez AIF, AFS et CKSsur le stand E 16

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