Parcours FRBR 3 : format RDF et FRBRisation Le « J.e-cours » va bientôt commencer, merci de votre patience…… Merci de désactiver votre micro : - Repérer.

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1 Parcours FRBR 3 : format RDF et FRBRisation Le « J.e-cours » va bientôt commencer, merci de votre patience…… Merci de désactiver votre micro : - Repérer votre nom dans la liste (« moi ») - Cliquer sur l’icône « Silence »

2 Parcours FRBR Partie 1. LES PRINCIPES GÉNÉRAUX (10/10/2013) Partie 2. DES CATALOGUES FRBRisés (07/11/2013) Partie 3. FORMAT RDF et FRBRisation (19/12/2013) Vos formateurs :  Philippe Le Pape  Olivier Rousseaux  Michaël Jeulin  Laurent Piquemal

3 PARTIE 3. FORMAT RDF ET FRBRISATION Support élaboré à partir des travaux du groupe national de formateurs RDA

4 PLAN Le rapport entre format RDF et FRBRisation Le format RDF Les données du Sudoc en RDF

5 LE RAPPORT ENTRE FORMAT RDF ET FRBRISATION

6 Rappel : les enjeux de la FRBRisation Mieux représenter les résultats de recherche de nos catalogues, y compris sur le web Modifier la granularité de la description bibliographique : la donnée, plutôt que la notice Pour que cela soit possible : il faut libérer la donnée du carcan de la notice

7 Enjeu 1 : mieux présenter les résultats Une notice bibliographique est structurée par un format spécifique (MARC) : 200 1#$aL’@origine des espèces par le moyen de la sélection naturelle $bTexte imprimé$fCharles Darwin 700 #1$aDarwin$bCharles$f1809-1882$4070 Structure d’une base de données classique : Champ : valeur du champ 200 : a pour titre 700 : a pour auteur

8 Tout logiciel bibliographique programmé pour ça saura reconnaître et identifier cette structure. Enjeu 1 : mieux présenter les résultats

9 Mais un moteur de recherche NE SAIT PAS interpréter cette structure MARC La notice reste indéchiffrable

10 Enjeu 1 : mieux présenter les résultats Pour que la structure de nos données soit comprise par les moteurs de recherche, il faut la TRADUIRE dans la structure des données sur le web.

11 Enjeu 2 : changer la granularité Volonté d’offrir aux usagers du web une description à la granularité plus fine. Permet de choisir le niveau d’information pertinent : - infos sur l’œuvre, pour une recherche - infos sur l’item, pour un emprunt

12 Enjeu 2 : changer la granularité NOTICE TITRE EDITEUR COTE

13 Enjeu 2 : changer la granularité Requêtes spécifiques = résultats spécifiques TITRE EDITEUR COTE Œuvres de Darwin ? TITRE Versions originales? TITRE Disponibilité ? TITRE EDITEUR COTE

14 RDF convient à la FRBIsation ENJEU FRBR 1 : données visibles sur le web BESOIN : format de données interprétables par des machines ENJEU FRBR 2 : donnée comme granularité de la description BESOIN : nouvelle structuration des données qui conserve les liens Convient, car : -Basé sur un langage XML interprétable par des machines -Structuré pour rendre compte de liens « typés »

15 LE FORMAT RDF

16 Du Web de documents au web de données Le Web dans les années 90 : des urls et des liens hypertextes (http) pour « naviguer » entre des pages et des fichiers : un web de documents Les moteurs de recherche indexent les pages, mais mal leur contenu. – En particulier les bases de données, parmi lesquelles les catalogues. Emergence du web de données à partir des années 2000 Il s’agit de s’appuyer sur la technologie du web traditionnel pour représenter les données elles-mêmes

17 RDF (Resource Description Framework) Proposé en 1999 par le W3C RDF est un modèle conceptuel qui s’appuie sur l’architecture du web Il permet d’encoder des données pour qu’une machine puisse les traiter et les analyser Un langage logique qui décrit, représente et relie des données à échanger sur le Web.

18 Un langage pour les machines Une grammaireRDF + HTTP + URIs Des vocabulairesRDFS / OWL ontologies Des règles d’écritureRDF/XML, N3, Turtle, RDFa Des moyens de communication SPARQL protocoles

19 Principe de base du RDF Toute chose ou ressource peut être décrite avec des phrases minimales composées : -d’un verbe -d’un sujet -et d’un complément Les URI servent à identifier ces ressources => c.à.d. en pratique, une URL

20 Exemple Darwin a écrit « L’origine des espèces » Sujet : Charles Darwin Sujet Verbe : a écrit Prédicat Complément : « L’origine des espèces » Objet Les 3 éléments sujet – prédicat – objet constituent un TRIPLET

21 RDF : une syntaxe sujet prédicat objet Le SUJET est toujours une URI. Toute « chose » sur laquelle on veut faire des assertions (SUJET) doit avoir une URI. Les « choses » ont toujours un type : une CLASSE. Le PRÉDICAT est toujours une URI. Il permet d’exprimer les PROPRIÉTÉS des « choses », ou les RELATIONS des « choses » entre elles. L’OBJET peut être un texte (LITTÉRAL) ou une URI. Les CLASSES et les PROPRIÉTÉS sont déclarées dans des VOCABULAIRES (ou « ONTOLOGIES ») pour être réutilisées.

22 Traduction en RDF Sujet : « L’origine des espèces » Sujet Verbe : a pour auteur Prédicat Complément : Charles DarwinObjet Pour un humain : Pour un logiciel de bibliothèque : Sujet : PPN 021050384 (par ex.)Sujet (titre contenu dans le 200$a) Verbe : 700 #1‎$3026812304‎$4070 Prédicat Complément : $3026812304Objet (PPN 026812304 = autorité de Charles Darwin) Pour n’importe quelle machine : Sujet : http://www.sudoc.fr/021050384/id Sujet Verbe : http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut Prédicat (ou marcrel:aut) Complément : http://www.idref.fr/026812304/id Objet (et pour le titre : dc:title « L’origine… »)

23 La notion de graphe Chaque ressource représentée par une URI peut faire l’objet de nouvelles assertions ‖ devenir le sujet de nouveaux triplets L’ensemble des triplets, reliés les uns aux autres par les URI qu’ils ont en commun, constitue un graphe

24 Exemple de graphe est né à est un a créé est une représente est mort à est contemporain de est né à est conservée à est situé à 1840 est né en 1850 est mort en

25 LES DONNÉES DU SUDOC EN RDF

26 La première brique: identifier Des URL pérennes pour les ressources – Sudoc : http://www.sudoc.fr/053911512 Construite sur le PPN de la notice – Idref : http://idref.fr/026927608 Construite sur le PPN de la notice Des sitemaps pour parcourir les notices Permet aux moteurs de recherche d’identifier des ressources

27 L’exposition du Sudoc Exposition des données depuis juillet 2011 Deux sorties : – Du Schéma.org en html Données minimales promues par les principaux moteurs : concession aux moteurs de recherche – Page en RDF/XML Générée « à la volée » : pas (encore) de base de données en RDF Conversion encore partielle

28 Exemple

29 En RDF/XML, ça donne quoi ? Données relatives à la notice Données relatives au document (Book) Auteurs (liens IdRef) Accès : http://www.sudoc.fr/127064583.rdf

30 Ce qu’on pourrait voir en plus dans un Sudoc FRBRisé http://www.sudoc.fr/… : URI Oeuvre http://www.sudoc.fr/… : URI Expression http://www.sudoc.fr/021050384/id (≈ Manifestation) frbrer:P2001 : is realized through ou (RDA) rdabrbr1:expressionOfWork frbrer:P2005 : is exemplified by ou (RDA) rdafrbr1:manifestationExemplified Autre manifestation de la même expression Autre expression de la même oeuvre rdafrbr1:workManifested (œuvre manifestée = raccourci RDA) URI Item frbrer:P1023 : is embodied in ou (RDA) rdabrbr1:expressionManifested

31 Un début de FRBRisation : exemple d’une thèse NNT

32 Un essai de moissonnage du Sudoc : Sindice Agrégateur de contenu RDF – Au départ projet universitaire : National University of Ireland (Galway), DERI (Digital Enterprise Research Institute, Irlande), Fondazione Bruno Kessler (Italie) et Openlink Software (USA). Moissonne les notices du Sudoc depuis 2011 Depuis novembre 2012 récupère les « dumps »  La totalité du Sudoc est interrogeable en SPARQL Interface de recherche par formulaire Sparql endpoint (Virtuoso) : http://sparql.sindice.com/http://sparql.sindice.com/  permet d’interroger les données en RDF et de les exporter

33 Sindice Exemple de requête SPARQL : récupérer des ppn à partir d’un titre Résultat

34 DU RDF partout à l’Abes… Dans Theses.fr Dans Calames  Moissonnés par le portail Isidore Le hub de métadonnées  RDF comme pivot pour stocker tous les formats Le projet de recherche Qualinca (en cours)  Travail sur la qualité des liens entre notices bibliographiques et d’autorités  Algorithmes basés sur une modélisation en RDF (ontologie FRBRoo)

35 EN RÉSUMÉ L’exposition des données est un enjeu de la FRBRisation Le RDF est pour cela privilégié car : – C’est un standard officiel et libre du web – Il est souple et ouvert Aujourd’hui : – Les modèles sont encore balbutiants – la FRBRisation de l’existant reste problématique, En RDF comme en Marc Demain : – Vers des modèles de données plus riches et mieux structurés – Du FRBR, enrichi : FRBRoo ? – Un jour, du RDF en production ?

36 Se former à FRBR Demandez à votre CFCB ou établissement l’organisation d’une formation labelisée « Groupe RDA en France ». Coordonnées des formateurs sur la page « Se former »

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