(De le gestion de contenu à la gestion des concepts ?)
Une lecture critique de
l’article de C. Lagoze et al.
« Qu’est-ce qu’une
bibliothèque numérique au juste ? »[1]
A
partir d’une problématique d’enseignement (en vue d’un télé-enseignement),
l’auteur analyse et propose de compléter le modèle de base de contenu proposé
par Carl Lagoze et al. dans le logiciel FEDORA. Les nouvelles structures
proposées sont : le fait élémentaire - la définition - le fragment -
l’annotation - le concept. L’analyse soulève également la question de la
granularité de la connaissance et de la charge cognitive qui lui est associée.
Starting
from of teaching problematic (in an e-learning scope), the author analyzes and
proposes to complete the basic content management system proposed by Carl
Lagoze and al. in the software FEDORA. The new suggested structures are: the
elementary fact - the definition - the fragment - the annotation - the concept.
The analysis also raises the question of the granularity of knowledge and the
cognitive load which is associated.
Sciences de
l'information, Bibliothèque électronique, Entrepôt donnée, Gestion de contenu,
Système information, Modèle de donnée, Métadonnée, Interopérabilité, Logiciel
libre, Fedora, Charge cognitive, Gestion des connaissances
Information
Science, Digital library, Data warehouse, Content management, Information
system, Data model, Metadata, Interoperability, Open source software, Fedora,
Cognitive load , Knowledge management.
L’article de Carl Lagoze propose un système qui semble pouvoir résoudre une question devenue de plus en plus aiguë dans le cadre de l’enseignement. J’exprime cette question ci-dessous de manière personnelle, en rapport avec mon activité d’enseignement depuis plus de dix ans dans un domaine de connaissances particulièrement évolutif, puisqu’il s’agit de l’archivage des documents électroniques.
En
1995, la bibliographie spécifique sur le sujet se composait de cinq à six
ouvrages, largement redondants, et d’une cinquantaines d’articles, la plupart
anglo-saxons. Aujourd’hui, je suis dans l’incapacité de suivre toutes les
publications dans le domaine, publications par ailleurs largement répertoriées
dans plus d’une cinquantaine de sites Internet (dont certains ont disparus
depuis). Une interrogation sur Google [le 2.1.2007] donne comme résultat :
Réf. web |
Réf. francophones |
|
965'000 |
715
|
|
380'000 |
697
|
|
178'000 |
167'000
|
|
44'700 |
41'900
|
|
36'800 |
35'500
|
|
|
||
245'812
|
Ce
volume rend de plus en plus difficile l’inclusion des nouvelles percées
théoriques et/ou pratiques de ce champs de connaissance dans un module
d’enseignement, forcément limité dans le temps disponible (en l’occurrence 32
heures de cours). Il apparaît assez légitime de généraliser cette problématique
à tous les domaines de connaissance en évolution rapide.
Dans
ce contexte, j’étais à la recherche d’un outils informatique à la fois
suffisamment simple pour permettre une appropriation rapide à un
non-informaticien, et suffisamment sophistiqué pour permettre une mise en
relation conceptuelle de différents objets numériques qui fasse sens. Une autre
contrainte était pour moi la possibilité d’utiliser une base de connaissances
pour des populations d’étudiants différentes, sans avoir à la reformuler
(reformater) dans un support de cours qui n’est jamais à jour ni jamais
totalement adéquat, mais qui constitue plutôt un réservoir d’objets qui me
permette de naviguer à différents niveaux dans la base selon différentes
modalités, dont je cite trois exemples ci-dessous.
Un
parcours introductif (flèche A)
Soit
une présentation systématique (et/ou chronologique) des concepts clés.
a)
Un approfondissement
de certains concepts (flèche B)
Concepts
pouvant être plus ou moins approfondis selon les besoins des publics concernés.
b)
Un parcours « à
la carte » (flèche C)
Au
gré des besoins non plus d’un cursus (savoirs obligatoires) mais d’un projet ou
d’un atelier (savoirs en situation).
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Texte de lien |
Texte de
base B |
Texte de
lien |
|
Texte de
base C |
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Mon exploration dans ce domaine m’a amené à examiner les logiciels de cartes heuristiques. Cependant la plupart de ceux-ci permettent de gérer des liens graphiques mais pas de gérer un système conceptuel complexe, ni de relier de manière systématique les concepts représentés aux objets numériques qui les fondent (si ce n’est par un hyperlien « bête »).
L’autre versant de ma recherche se porta du côté des logiciels de télé-enseignement. Ici, l’appareillage conceptuel était en général consistant mais systématiquement organisés en objets pédagogiques (cas, cours, exercice, lecture, etc.) et pas en objets de connaissance. Ce biais pédagogique s’exprime également par l’attachement d’un objet pédagogique à des niveaux scolaires pré-déterminés[2]. D’autre part, même si une tendance à la normalisation se fait sentir (norme SCORM[3] par exemple), elle s’attache plus à l’interopérabilité informatique qu’à l’interopérabilité conceptuelle. Ceci allait à l’encontre de mon désir de base puisque je cherchais justement à court-circuiter ces catégories de type niveau de cours en créant une base de connaissance destinée à un usage multiforme (en terme universitaire, aussi bien à des fins d’enseignement qu’à des fins de recherche). Enfin, un dernier défaut de ces systèmes est la typologie des objets utilisés, qui entrelacent souvent des types liés aux formats informatiques à des types logiques et/ou conceptuels.
J’en était là de mes recherches, qui m’amenaient au désespoir, quand l’article de Lagoze et al. parvint à ma connaissance. Le principe de base qui le sous-tend me semble une idée pragmatique extrêmement féconde qui consiste à séparer dans la base les objets numériques, leurs métadonnées et leur liens réciproques, tout en maintenant un unique langage informatique (XML) qui les rend éminemment interopérables via un interface web mondialement disponible. Le fait de dissocier les objets et leur caractéristiques de formats informatiques (MIME) qui sont facilement traitables par les logiciels, de leurs descriptions (métadonnées et annotations) qui sont elles aisément manipulables humainement au niveau du concept, apparaît comme la base de la performance du système.
En
examinant de plus près les fonctionnalités de FEDORA, logiciel open source que
l’équipe de Lagoze présente comme un Content Management System (CMS) on
s’aperçoit que celui-ci, de par les liens « qualifiés » qu’il permet
d’établir entre les objets numériques présents dans la base, peut en fait
également être appelé un Context Management System. Mon hypothèse
est que, moyennant certains enrichissements que je détaille plus loin, il
pourrait même se transformer en un Concept Management System et
constituer un modèle de base de connaissances extrêmement puissant et utile
pour l’enseignement de l’avenir.
Indépendamment
de la création de nouveaux types d’objets que je propose plus loin, le modèle
présente un inconvénient sur le plan pratique. S’il est tout à fait légitime au
plan informatique de gérer avec un même modèle de métadonnées une image (ou un
jeu d’images) un article scientifique, ou une monographie ; cette
équivalence n’est plus praticable sur le plan conceptuel car ces différents
éléments représentent une charge cognitive différente. Ceci est illustré par
les deux figures ci-dessous. La première reproduit une représentation à l’image
de celle utilisée dans l’article original, la seconde représente les mêmes
éléments mais pondérés par le « poids cognitif » des différents
objets. Comme il n’existe pas d’estimation de ce poids j’ai par convention
utilisé leur équivalent en volume (en Ko). Bien sur, ce volume n’est pas
l’exacte représentation de la charge cognitive induite par les objets mais il
donne une image de la disproportion existante, qui est largement suffisante
pour la réflexion en l’état.
Fig. 1 : Relations conceptuelles
entre les différents objets de la base de connaissance
(selon C. Lagoze)
Fig. 2 : Relations conceptuelles
« pondérée » entre les différents objets de la base de connaissances
(compte tenu de la disproportion effective, l’échelle n’est pas exactement
respectée)
La
comparaison des deux figures montre à l’évidence que la monographie présente
une charge relative disproportionnée par rapport aux autres objets. Il est donc
nécessaire de le « métaboliser » pour le rendre plus
« digeste », par exemple en le divisant en chapitre. Cette opération
met cependant en cause la cohérence du discours et pose la problématique de la
bonne granularité de la connaissance[4].
Formulée idéalement, c’est répondre à la question « quel est la quantité
d’information optimale qui représente une notion auto-suffisante ? ».
Je laisserais cette question ouverte ici, son approfondissement devant faire
l’objet d’une réflexion pour elle-même.
Les nouveaux
objets décrits ci-dessous peuvent parfaitement rentrer dans le modèle XML
décrit dans l’article cité pour décrire l’annotation, ils sont différenciés en
fonction de leur utilité conceptuelle et pourraient faire simplement l’objet
d’un jeu de métadonnées descriptives légèrement différentes.
Les
différents types proposés sont les suivants :
2/ la définition
3/ le fragment
4/ l’annotation (déjà
décrit par Lagoze)
5/ le concept
Je
définis ci-dessous les propriété de ces types puis j’explique in fine quels
sont les liens qui les lient et en font l’utilité dans la construction d’une
base de connaissances.
Un
fait élémentaire est une donnée ou un jeu de données mesuré et/ou calculable
explicitement, dont la véracité est communément admise (cette dernière
approximation est liée à son utilisation en sciences humaines où la validité
absolue exigée en science dure n’est pas forcément atteignable). Comme même les
vérités scientifiques changent, un fait élémentaire doit être daté. Cette
datation permet également d’établir les variations chronologique d’un même type
de fait. Ainsi, le fait « 60% des utilisateurs de Google n’utilisent qu’un
seul mot pour effectuer une recherche » (en 2005) pourrait être complété
par un fait ultérieur comme « 80% des étudiants français ayant suivi un
cursus en Info-doc utilisent une recherche booléenne dans les instruments de
recherche » (en 2010). Un fait élémentaire peut soit être extrait d’un
objet déjà existant dans le système, auquel cas ses métadonnées renverront à
cette source (un lien selon Lagoze), soit il peut être issu d’une recherche en
cours, auquel cas il peut être déposé dans le système comme un objet en soi,
qui sera utilisé pour un usage ultérieur (une publication par exemple).
Si
le sens de la définition est clair et commun (Proposition composée de
termes censés connus et permettant de reconnaître un objet par ses principaux
caractères, Grand dictionnaire terminologique), dans le cadre d’un
tel système, il s’agit de définition « qualifiée ». Ainsi pour un mot
comme « inconscient » le système pourrait contenir par exemple trois
définitions différentes, renvoyant aux définitions de ce terme données par
Freud, Jung ou Adler, et liées bien entendu aux publications de ces auteurs où
elles figurent. Le fait d’inclure ces définitions en tant qu’objet dans le
système plutôt que de créer des liens vers des dictionnaires externes (comme
Wikipedia par exemple) est justifié par le fait que des acceptions nouvelles ou
des néologismes peuvent être créées en relation avec de nouveaux objets de la
base. L’ajout de liens entre ces définitions et les autres objets de la base
permet la génération « spontanée » d’ontologies. Ainsi, une
définition peut renvoyer au texte où elle figure, à une autre définition, à un
concept (en tant que « nœud ontologique », voir plus loin), à un fait
élémentaire, à un auteur, etc. Ici également, un datation est nécessaire
puisque des termes définis une fois peuvent voir leur sens évoluer dans le
temps ou selon les auteurs.
Ce
travail de « metadonnisation », consistant en l’ajout systématique de
métadonnées à un type d’objet numérique, devrait permettre d’établir des
terminologies comparatives des plus instructives. Dans ce sens, l’indexation matière
des documentalistes est un cas particulier de métadonnisation.
Un fragment est n’importe quelle partie d’un
objet numérique préexistant faisant sens par lui-même (autoconsistance). Mais
un fragment peut aussi être une assertion existant hors d’un autre objet
numérique (hypothèse de travail, intuition, groupement de faits élémentaires).
Il a donc forcément un auteur et une date. Je propose le terme fragment pour
permettre un usage le plus générique possible. Dans mon esprit le fragment correspond
à une molécule d’information alors que la donnée (définie comme un
triplet : entité, attribut, valeur)[5]
en serait l’atome. Je trouve cependant dangereux de pousser l’analogie chimique
plus loin, ce qui pourrait amener à des conclusions fallacieuses. De même, on
pourrait utiliser le terme de « grain »
d’information….(réf), ce qui serait peut-être plus satisfaisant, la
granularité pouvant être variable selon l’usage visé et selon la
« métabolisation » du savoir envisagée. Cependant cela reste pour l’instant
trop contraignant et je préfère garder le terme plus générique de fragment,
quitte à ce qu’avec l’expérience d’une base d’objets numériques réelle, elle
soit affinée/développée.
Dans
le cadre d’un fragment d’un objet préexistant, il peut être utile que, en plus
de l’auteur initial, on détermine un auteur de la fragmentation avec les
métadonnées indiquant le « sens » de la fragmentation, par exemple
« ce fragment fait sens dans le cadre d’un réflexion sur le document
numérique », alors que dans un autre cadre, l’indexation par exemple,
c’est un autre fragment du même texte qui peut faire sens.
Un
fragment peut également constituer un lien contextuel explicite fait entre
plusieurs objets numériques de la base, quoique l’on se trouve dans ce cas plutôt
en face d’une annotation telle que la défini Lagoze. La mise en relation de
plusieurs fragments de ce type avec un concept, pourrait constituer de manière
quasi automatique la bibliographie commentée de ce concept (voir plus loin le
terme concept).
Lagoze
défini l’annotation comme n’importe quel type de commentaire rattaché à un
autre objets numériques, de manière très générique. Ce qui est une définition
acceptable et non contradictoire avec les autres objets plus spécifiques que je
propose. Son intérêt réside dans la possibilité potentielle qu’elle peut
apporter quand elle est reliée avec les autres objets que je suis en train de
définir. Lié à des concepts et des définitions l’annotation prend place dans
une constellation qui permet de relier un concept à des citations, formant une
ébauche d’un champ conceptuel, comme l’illustre le schéma ci-dessous.
Fig.
3 : Réseau d’annotations
Selon
le dictionnaire, un concept est une idée ou représentation de
l'esprit qui abrège
et résume une multiplicité d'objets
empiriques ou mentaux par abstraction
et généralisation de traits communs identifiables.
Dans le cadre de ma proposition un concept est le développement encyclopédique
d’une ou de plusieurs définitions. Il représente la coordination de différents
éléments de la base constituant un champs conceptuel est sera donc fréquemment
représenté graphiquement comme un champ de relations (ce qui pose le problème
de son adéquation avec le langage XML préconisé comme standard de
représentation des objets dans le système de Lagoze).
Un
concept communément établi sur le plan paradigmatique, comme par exemple le
théorème de Pythagore ou le principe d’incertitude d’Heisenberg, sera plus
fortement corrélé avec des définitions et des textes canoniques, comme
représenté par le schéma ci-dessous :
Fig.
4 : Réseau conceptuel
Un
concept en formation (hypothèse de travail, nouveau paradigme, etc.) sera lui
plutôt relié à des fragments, des annotations ou des définitions de type
néologisme, mais selon le même type de constellation.
Dans
les deux cas, le concept représente en quelque sorte un « noyau
d’ontologie », la concaténation des concepts reliés entre eux de près ou
de loin aboutissant théoriquement à l’ontologie complète d’un champs conceptuel
donné. Dans une telle base, il serait intéressant de comparer l’ontologie issue
d’une une analyse des corrélations effectuées manuellement au fil de sa
constitution avec les ontologies extraites au moyen d’algorithmes sur le
contenu des textes de la même base. A mes yeux, l’avantage de l’ontologie
« issue des liens » est sa capacité d’évolution spontanée au fil de
l’ajout d’autres textes et d’autres liens dans la base tandis que la méthode
algorithmique oblige la constitution d’un corpus qui induit assez régulièrement
des biais (rechercher références) et sont
difficile à mettre à jour[6].
Conclusion(s)
Les
propositions ci-dessus sont des hypothèses de travail. Il reste à les valider
par :
a)
La création de modèles XML
correspondant aux objets proposés.
b)
La création d’une base de
connaissance d’un domaine délimité avec ces mêmes types d’objets (les archives
numériques par exemple).
c)
L’exploitation d’une telle
base dans le cadre d’un (et si possible plusieurs) cursus d’enseignement.
Jean-Daniel
ZELLER
Enseignant
à la
Haute
école de gestion
Dépt.
Information documentaire
Genève
[Cartier, 2003]
Michel
Cartier, Le Web de 3ème génération, 2003 [http://www.michelcartier.com/McArticleB.php3?id_article=271]
[Lagoze, 2006]
Carl
Lagoze et al., Qu’est-ce qu’une bibliothèque numérique, au juste?
"Au-delà
des fonctions recherche et accès dans la National Science Digital Library",
AMETIST, no 0, sept. 2006
http://dilib.inist.fr/~ducloy/AMETIST/public/0/LAGOZE/
[Paquette, 2002]
Paquette, G. La modélisation des connaissances et des compétences, pour concevoir et apprendre, Presses de l'Université du Québec, 2002
[Redman,
1998]
Redman
T., La qualité des données à l’âge de l’information, Paris,
InterEditions, 1998.
[1] Accessible sur le site de l’ARTIST : http://dilib.inist.fr/~ducloy/AMETIST/public/0/LAGOZE/
[2] Même les projets novateurs comme la Wikiversité sont restés attachés à l’organisation en facultés et départements [http://fr.wikiversity.org/wiki/Wikiversit%C3%A9:Organisation_des_enseignements], tout en identifiant le problème que cette organisation pose par rapport aux savoirs transversaux. Voir la discussion sur la page colloque [http://fr.wikiuniversity.org/wiki/Wikiversité :Colloque]
[3] Voir le site de SCORM : [http://fr.wikipedia.org/wiki/SCORM] & [http://www.adlnet.gov/scorm/index.cfm]
[4] Sur cette question, on consultera avec profit les considérations ergonomiques de Michel Cartier dans sa publication Le Web de 3ème génération [http://www.michelcartier.com/McArticleB.php3?id_article=271]
[5]
cf. [Redman, 1998], plus
particulièrement le chapitre 12 : « Qu’est-ce qu’une donnée ? »