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Jabes 2019 - Session plénière "Baromètre de la science ouverte et ScanR, moteur de la recherche et de l'innovation, deux outils au service de l'activité scientifique"

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Session présentée par Eric Jeangirard et Emmanuel Weisenburger, département des outils d'aide à la décision, MESRI, dans le cadre des JABES 2019.

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Jabes 2019 - Session plénière "Baromètre de la science ouverte et ScanR, moteur de la recherche et de l'innovation, deux outils au service de l'activité scientifique"

  1. 1. Utilisations de bases et référentiels ouverts pour aider au pilotage de politiques publiques Exemple de ScanR et du Baromètre de la Science Ouverte JABES 29 Mai 2019 Mai 2019Départements outils d’aide à la décision 1
  2. 2. Agenda 2Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ■ Qui sommes nous ? ■ Comment avons nous construit ScanR et le Baromètre de la Science Ouverte ? ■ Quels enseignements en avons nous tirés ?
  3. 3. Qui sommes nous ? Mai 2019Départements outils d’aide à la décision 3
  4. 4. Qui sommes nous ? Notre philosophie … 4Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ On n’entretient pas de référentiel propre ○ mais (ré)utilisons, transformons, croisons les référentiels existants ➔ On ne produit pas directement de sources ○ mais on les structure, on les enrichit ➔ On partage le fruit de nos travaux (APIs, Open Data ..) ➔ Avec un positionnement transversal ○ Enseignement supérieur, recherche et d’innovation ○ public et privé ○ international ○ transdisciplinaire et transmétier (RH, finance, immobilier, brevets, publications)
  5. 5. De la collecte d’informations à l’exposition de services ouverts 5Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 www API BDD www www BDD Collecte des données ➔ Identification des sources ➔ Récupération des données (stock et mises à jour) ➔ Formats très hétérogènes Enrichissement et croisement des données ➔ Ajout d’identifiants (alignement) ➔ Croisement des informations concernant un même objet ➔ Liaisons des objets entre eux Structuration de l’information ➔ Extraction des informations ➔ Normalisation des informations (schémas de données) Exposition de nouveaux services ouverts ➔ Site web ➔ Widgets ➔ APIs ➔ Open Data ScanR Baromètre Science Ouverte dataESR EESRI ...
  6. 6. Construction du Baromètre de la Science Ouverte Mai 2019Départements outils d’aide à la décision 6
  7. 7. Les Objectifs du Baromètre de la science ouverte 7Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 Piloter la Science Ouverte en France Engagement du 1er axe du Plan National pour la Science Ouverte (Juillet 2018) Mesurer régulièrement les tendances de l’Open Access en France - à partir de données ouvertes - de façon décomposable (par champ disciplinaire notamment) - à partir de données interopérables et partageables
  8. 8. Baromètre de la science ouverte Une méthodologie en 3 étapes 8Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 1 - Identifier les publications avec une affiliation française Approche en entonnoir: d’une liste la plus exhaustive de publications vers une liste de publications “françaises” (un auteur avec une affiliation FR) 2 - Enrichir les méta-données de ces publications - Champ disciplinaire - Ajout d’identifiants pour les auteurs et affiliations quand c’est possible 3 - Déterminer quelles publications sont Open Access - A partir du service Unpaywall (basé sur le DOI)
  9. 9. Baromètre de la science ouverte Premiers résultats sur 2013 - 2017 9Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 Taux Open Access par discipline en 2017 Evolution du taux Open Access 2013 - 2017 ➔ Des résultats très hétérogènes entre champs disciplinaires ➔ Le statut OA est dynamique : le délai de passage OA + délai d’observation crée un décalage expliquant le léger repli de 2017
  10. 10. Baromètre de la science ouverte Quels services utilisés ? Qu’avons nous dû construire ? 10Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 Services et données utilisés ➔ Pour lister les publications et détecter leur statut Open Access ➔ Pour lister des noms de personnes ayant (eu) une affiliation française ➔ Pour bâtir une base de données d’apprentissage ➔ Pour identifier les publications Ce que nous avons dû construire ➔ Outil de détection des affiliations françaises dans une page web (redirection DOI) ➔ Algorithme de machine learning pour inférer le champ disciplinaire à partir du titre d’une publication et de sa revue
  11. 11. Baromètre de la science ouverte Quelles difficultés avons nous rencontrées ? 11Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ Accès à la donnée d’affiliations ○ Donnée peu disponible directement dans des sources ouvertes ○ Recours à des techniques d’analyse de pages web ⇒ Implique nécessairement des erreurs, mais que nous tentons de maîtriser en mesurant le taux d’erreur (4% de faux positifs dans ce cas) ➔ Détection Open Access (basée sur Unpaywall et HAL) ○ Unpaywall aussi peut fournir un résultat erroné ○ Le statut Open Access peut varier dans le temps (Closed → Open mais aussi Open → Closed) ⇒ Les résultats fournis sont des photos à un instant donné mais les chiffres peuvent évoluer, y compris en historique ⇒ Nous tâcherons de mesurer la “vitesse” d’évolution : à quel rythme une publication devient-elle OA ? ➔ Publications sans DOI ○ Quelle(s) sources utiliser ? Quel identifiant ? ○ Comment repérer si OA ? (Unpaywall est basé sur les DOI) ⇒ Pour le moment nous nous restreignons aux publications avec un DOI
  12. 12. Construction de ScanR Mai 2019Départements outils d’aide à la décision 12
  13. 13. Les Objectifs de ScanR 13Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ Rendre accessible à tous (sans contrôle d’accès) une vision du paysage des acteurs français de la recherche (publics/privés, tous domaines) , via un moteur de recherche combiné à des filtres (discipline, géographie …) ➔ Améliorer la pertinence des résultats avec une approche participative avec modération : corrections, repérages complémentaires, suggestions de sites à crawler, … La 1ere version sortie en 2016 présente deux grands modes de restitution : • « Fiche structure » : carte d’identité, listes d’objets (publications, projets) qui sont reliés à la structure, visualisation du voisinage/relations • « Vue synthétique » d’un ensemble de structures (répartition géographique, disciplinaire/sectorielle, …)
  14. 14. La nouvelle version de ScanR prévue pour 2019 14Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ Les résultats du moteur de recherche sont des Entités, mais aussi des Personnes, Projets de Recherche et Publications, qui, chacun, ont une carte d’identité ➔ Mise en évidence des liens entre ces objets ➔ Une nouvelle UI repensée en multilingue (EN / FR) ➔ Des focus thématiques utilisant la richesse de la base de données
  15. 15. ScanR Quels services utilisés ? Qu’avons nous dû construire ? 15Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 Services et données utilisés Principales sources parmi les 60+ utilisées ➔ Référentiels de structures ➔ Référentiel de personnes ➔ Publications ➔ Projets Ce que nous avons dû construire ➔ Un outil de d’alignement pour les personnes au sein du référentiel IdRef (avec utilisation des co-contributeurs Sudoc pour aider à la désambiguïsation) ⇒ Cela a notamment mis en lumière 14 000 personnes, avec une affiliation française, et sans IdRef, permettant ainsi un double enrichissement ScanR / IdRef ➔ Un méta-référentiel de structures, regroupant RNSR, Sirene et Grid ➔ des tentatives d’alignement des structures au sein de ce méta-référentiel ➔ Un moteur de recherche pour explorer ces données et les liens entre elles au sein d’une application web Baromètre Science Ouverte
  16. 16. ScanR Quelles difficultés avons nous rencontrées ? 16Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ Il n’y a pas de référentiel global des entités de recherche (public et privé) ○ Nous avons eu recours à une combinaison de référentiels (RNSR, Sirene et Grid) ⇒ Impliquant donc un risque de doublons … et de “trou” ➔ La difficultés d’accès aux données est très variable suivant les sources ○ Des cas simples (Dump d’une BDD, API) ou plus coûteux selon les cas (web scraping, parsing …) ➔ L’alignement de données avec un référentiel est un exercice difficile ○ Très spécifique au type de données : alignement de personnes est très différent d’une méthode d’alignement de structures par exemple ○ Nécessite des données contextuelles pour aider à la désambiguïsation ○ Pour le moment, les référentiels utilisés ne fournissent pas de service d’alignement ouvert ⇒ Un alignement automatique comment nécessairement des erreurs, coûteuses à contrôler ➔ Performance du moteur de recherche : comment aller au-delà du mot clé ? ➔ Produire une interface intuitive sans simplisme qui présente une grande diversité de sources complexes interconnectées
  17. 17. Quels enseignements en tirons nous ? Mai 2019Départements outils d’aide à la décision 17
  18. 18. Pour nos usages, nos attentes vis à vis des référentiels 18Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ Un référentiel administré actif en matière de couverture, de qualité, et de suivi historique ➔ Un référentiel riche d’un écosystème qui facilite sa réutilisation et son intégration via des services ○ recherche mots clé, filtres ○ alignements ○ suggestions ... ➔ Un référentiel interconnecté avec d’autres référentiels, notamment internationaux ou d’autres domaines (exemple SIRENE) ➔ Un référentiel ouvert ○ Code ouvert ○ Données ouvertes ○ Services ouverts
  19. 19. Un chantier prioritaire pour nos usages, l’alignement 19Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ Notre équipe a testé plusieurs approches : ○ règles de matching associée à une intervention humaine assistée ○ approche générique (machine à données) à partir d’un moteur de recherche ○ approche mixte ➔ Aucune n’est infaillible, et génère donc des erreurs ○ il faut tenter de mesurer ces erreurs ○ l’équilibre taux d’erreur / couverture de l’alignement est à arbitrer en fonction de l’objectif de l’alignement ➔ Dans quelle mesure peut-on viser une approche participative ? ○ Pour corriger / enrichir les alignements faits ? ○ Pour contribuer à bâtir des briques pour des algorithmes d’alignement au sein d’un écosystème ?
  20. 20. Conclusion 20Départements outils d’aide à la décision Mai 2019 ➔ Nos attentes vis-à-vis des référentiels sont nombreuses ➔ Les référentiels ouverts sont d’autant plus utiles s’ils bénéficient d’un écosystème de services ouverts ... ➔ … pour faciliter leur utilisation et amélioration par la communauté … ➔ … favorisant en retour le référentiel lui-même sur le long terme
  21. 21. Contacts Emmanuel Weisenburger emmanuel.weisenburger@recherche.gouv.fr Eric Jeangirard eric.jeangirard@recherche.gouv.fr 21Départements outils d’aide à la décision Mai 2019

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