ANTIDOT - De la « recherche fédérée de documents » au véritable « accès unifié à l’information »
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

ANTIDOT - De la « recherche fédérée de documents » au véritable « accès unifié à l’information »

on

  • 874 views

Conférence Antidot au salon Documation 2011

Conférence Antidot au salon Documation 2011
Commandez votre badge visiteur gratuit pour l'édition 2012: http://bit.ly/vZlsN4

Statistics

Views

Total Views
874
Views on SlideShare
874
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
11
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

ANTIDOT - De la « recherche fédérée de documents » au véritable « accès unifié à l’information » ANTIDOT - De la « recherche fédérée de documents » au véritable « accès unifié à l’information » Presentation Transcript

  • De la « recherche fédérée de documents »au véritable « accès unifié à l’information » Documation 2011 - Paris
  • 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 2
  • PARMI NOS CLIENTS Entreprises Média eCommerce Institutions Santé 3
  • PLANLe problème La réponse La solution Un exemple Les limites de Penser l’accès à Capter, Penser,Le projet la « recherche l’information Valoriser, Isidore fédérée » de un espace dans Exposer (TGE Adonis documentsunifié l’information CNRS) 4
  • Les limites de la recherche fédérée de documentsLE PROBLÈME
  • LES DIFFICULTÉS DE « LA RECHERCHE FÉDÉRÉE DE DOCUMENTS » Des silos de données cloisonnés Des données hétérogènes Des référentiels Une terminologie épars et incomplets subjective 6
  • LE MOTEUR DE RECHERCHE : UN OUTIL MIRACLE ? 7
  • LES LIMITES DE « LA RECHERCHE FÉDÉRÉE DE DOCUMENTS » Recette de cuisine de la recherche fédérée Collectez Indexez Servez 8
  • AU MIEUX, UNE JUXTAPOSITION DE DOCUMENTS L’utilisateur n’est pas acteur de sa recherche. 9
  • Penser l’accès à l’information dans un espace unifié et enrichieLA REPONSE
  • MODÉLISER, LIER ET ANNOTER LES INFORMATIONSCréer la cohérence et lier les données par l’utilisation de référentiels Référentiels terminologiques Traces, annotations, sélection des utilisateurs Annuaire d’entreprise 11
  • MODÉLISER, LIER ET ANNOTER LES INFORMATIONS Créer une cohérence et de l’information par la mise en relation des différents silos 12
  • MODÉLISER, LIER ET ANNOTER LES INFORMATIONS Utiliser la nature des données sources fait et réf a suj ére po o ur nce ur ap à su je t cite inclut CR de Fiche Courriel page Web réunion produit r t eu et ire aut aut eur ém ata eur par tin eà ticip s enc ant de fér t ré fa i une personne 13
  • PENSER UN WORKFLOW DE TRAITEMENT DES DONNÉES Processus d’enrichissement adapté aux données s’appuyant sur les référentiels Entrepôt RDF (Linked Data) Enrichissement Captation Sémantisation Content Repository Normalisation Classification Annotation Indexation Moteur de recherche AFS 14
  • S’APPUYER SUR LES TECHNOLOGIES DU WEB SÉMANTIQUE Un cadre d’interopérabilité pour mettre à disposition, consulter, lier et partager des données Un mécanismeUn protocole Un principe Un « langage » d’identification HTTP URL/URI L’hypertexte RDF 15
  • LE MOTEUR DE RECHERCHE : HUB DE L’ACCÈS UNIFIÉ ÀL’INFORMATION 16
  • CRÉER DE LA VALEUR POUR LES UTILISATEURS 17
  • Capter, penser, valoriser, exposer l’informationLA SOLUTION
  • Capter, valoriser et traiter l’informationANTIDOT INFORMATION FACTORY
  • ANTIDOT INFORMATION FACTORY Antidot Information Factory : un outil industriel et évolutif Une chaîne de Un cadre de Un modèle captation développement d’Unité Documentaire et de traitement 20
  • AIF : UNE CHAÎNE DE TRAITEMENT Créer des chaînes de traitement de données par assemblage de modules Sources de Module Modules de transformation données connecteur et enrichissement 21
  • AIF : UN CADRE DE DÉVELOPPEMENT Un cadre de développement pour construire des modules 50+ filtres prêts à l’emploi + Un environnement d’exécution 22
  • AIF : UN MODÈLE D’UNITÉ DOCUMENTAIRELe document est composite est dynamique évolue dans le temps est un objet géré de façon unifiée 23
  • AIF ET LE WEB SÉMANTIQUEAIF met le Web sémantique au service de la gestion del’information en entreprise Support des standards SKOS, OWL, RDF, SparQL dans AIF Indexation du RDF Intégration native : Thésaurus Software Software Publisher Publisher type Taxonomies Règles d’inférence label antidot loves w3c:RDF w3c:RDF Antidot antidot a :publisher ; :loves w3c:RDF . 24
  • Rechercher l’informationANTIDOT FINDER SUITE
  • AFS V7 QUERY ENGINE Recherche plein texte avec fonctions linguistiques : extension automatique suggestion orthographique expressions contextuelles 26
  • AFS V7 QUERY ENGINE Recherche phonétique 27
  • AFS V7 QUERY ENGINE Autocomplétion intelligente pendant la saisie de la requête 28
  • AFS V7 QUERY ENGINE Recherche multicritères avancée 29
  • AFS V7 QUERY ENGINE Recherche à facettes 30
  • AFS V7 QUERY ENGINE Tag clouds : nuage de mots-clés les plus utilisés dans le corpus 31
  • AFS V7 QUERY ENGINE Construction de requêtes à partir des métadonnées d’une fiche 32
  • AFS V7 QUERY ENGINE Catégorisation : classification automatique des documents selon une taxonomie donnée 33
  • Annoter et partager l’informationCOLLABORATIVE KNOWLEDGE SUITE
  • CKS : RECHERCHE COLLABORATIVE Capitaliser Enregistrer Requêtes Réponses Organiser Dossiers Tags 35
  • Exposer l’informationANTIDOT CONTENT REPOSITORY
  • RENDRE ACCESSIBLE LES CONTENUS ENRICHIS PAR AIF API Web Linked Data 37
  • Le projet IsidoreUN EXEMPLE Stéphane Pouyllau, TGE Adonis (CNRS) @spouyllau http://www.lespetitescases.net
  • LE TRÈS GRAND ÉQUIPEMENT ADONIS (CNRS) Le Très grand équipement du CNRS pour les sciences humaines et sociales Adonis : Accès unifié aux données et documents numériques des sciences humaines et sociales www.tge-adonis.fr 39
  • LES OBJECTIFS DU TGE ADONIS 3 axes : Accès aux données : ISIDORE Accompagnement des communautés scientifiques en matière de numériques : données > publications Stockage et archivage à long terme des données numériques 40
  • LES BESOINS D’ISIDORE Donner accès à des données numériques réparties Des données structurées pour qualifier du texte intégral En entrée : utilisation de standards internationaux 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 daccès aux données multiples : • IHM Web • API • Triple store RDF 41
  • LES ENJEUX D’ISIDORE Valoriser le travail de structuration scientifique (humains) sur les méta-données pour qualifier les données non structurées Replacer lexpertise 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 42
  • Perspectives au contexte des entreprisesEN GUISE DE CONCLUSION
  • PERSPECTIVES : DANS TOUT CONTEXTE D’ENTREPRISE Indexation Service de recherche AFS Export Document Content repository Manager génération du RDF Entrepôts RDF SPARQL endpoint 44
  • Merci pour votre attention Venez échanger avec nouset découvrez AIF, AFS et CKS sur le stand E 16