Navigation – Plan du site

AccueilNuméros21Construire un outil d’association...

Construire un outil d’association de données à l’heure de l’open data : La Fabrique Numérique du Passé (FNP)

Building a data association tool in the age of open data: the Fabrique Numérique du Passé (FNP)
Laurent Costa

Résumés

Comme Gaignières en son temps, les dynamiques actuelles et les politiques publiques d’ouverture des données réinterrogent les dispositifs de collecte, de mise à disposition et d’exploitation des corpus d’informations qui aujourd’hui sont numériques. Se mettent en place des hubs de données, sortes de collections multiformes qui se développent aussi bien en local sur notre territoire qu’au niveau international. Ces objets qui sont aujourd'hui appelés entrepôts de données ne sont pas neutres et détermineront le paysage de la recherche sur le patrimoine de demain. Cette communication entend s’interroger sur ces objets pour lesquels la dimension technique et les interfaces jouent un rôle majeur. Il s’agit aussi de réfléchir dans quelle mesure, comme pour la collection Gaignières, ces outils influent sur nos dynamiques de connaissance. Nous utiliserons pour illustrer nos propos un nouvel outil, que nous souhaitons mettre en perspective : la plateforme open data La Fabrique Numérique du Passé. La Fabrique Numérique du Passé (FNP), plateforme open data pour les données géohistoriques se fixe comme objectif de développer pour les sciences du patrimoine et du passé des outils accessibles de capitalisation et de mise à disposition des données, respectant les principes de l’open data et du fair data. FNP s’adresse aux acteurs de la recherche afin de leur permettre de s’impliquer simplement dans une démarche d’ouverture des données qui prend pied dans le mouvement plus global de l’open science (ouvrirlascience.fr). Plus fonctionnellement, il s’agit d’agglomérer l’information existante et de mettre à disposition de tous, en libre téléchargement, les données produites dans le cadre de projets et programmes de recherche (PCR, ANR, ERC...) dans leur format standard le plus « accessible » afin d’être facilement réutilisables par l’ensemble des acteurs du monde socio-économique et des acteurs du territoire. La Fabrique numérique du passé, permet ainsi de faire la jonction pour nos disciplines entre des lieux de dépôts pérennes (entrepôts de données comme Nakala pour les Sciences Humaines et Sociales), des acteurs qui produisent des données dans le cadre de projets de recherche et un capital de données qui doit être à la fois pérennisé et accessible pour être mobilisé par de nouveaux acteurs.

Haut de page

Texte intégral

  • 1 Marin Dacos, Pierre Mounier, Humanités numériques. État des lieux et positionnement de la recherche (...)
  • 2 https://fr.wikipedia.org/wiki/Science_ouverte| [consulté le 27/06/2023].
  • 3 Antonio A. Casilli, Présentation « Cultures du numérique ». Communications, 2011, 88 (1), p. 5-8. ⟨ (...)

1Le contexte et l’écosystème technique dans lesquelles baignent nos pratiques scientifiques avec le développement de ce qu’on appelle « les humanités numériques1 » ou encore les évolutions induites par l’Open Science2 ou les différentes politiques publiques associées ont induit de profondes mutations dans nos outils et les pratiques de recherche de nos disciplines en Sciences Humaines et Sociales (SHS). Bien au-delà des questions techniques, ces transformations posent des questions de méthodologie et d’épistémologie3. Elles nous interrogent sur la manière dont les usages influencent les rapports aux objets et aux méthodes, les rapports aux savoirs et pour finir les rapports à la demande sociale.

  • 4 Étienne Ollion, Julien Boelaert, « Au-delà des big data. Les sciences sociales et la multiplication (...)
  • 5 https://www.inrae.fr/actualites/recherche-reproductible-sciences-humaines-sociales [consulté le 27/ (...)

2Dans la lignée de centres pionniers comme le Media Lab créé en 1985 par le Massachusetts Institute of Technology, de nombreuses universités ont créé des centres dédiés à l’analyse des grands volumes de données4. La création pour les SHS des IR* Progedo et Humanum ou encore du pôle Condorcet appelé à devenir un pôle international sur les humanités numériques constituent des exemples récents du développement de cette « culture de la donnée » qui se met en place dans les Sciences humaines et sociales (SHS), où les données et leur traitement, les interrogations posées par les big data et la notion de reproductibilité, sont au cœur des nouvelles stratégies scientifiques internationales5.

  • 6 Frédéric Clavert, « Patrick Manning, Big Data in History », Lectures [En ligne], Les comptes rendus (...)
  • 7 Par sens large nous entendons des disciplines multiples incluant archéologues, historiens, historie (...)
  • 8 Angelo Torre, Un « tournant spatial » en histoire ? Paysages, regards, ressources », Annales. Histo (...)

3Dans son compte rendu du livre de Patrick Manning Big Data in History publié en 20136, Frédéric Clavert affirme que : « le Big Data n’est pas simplement une question de volume de données, mais aussi un changement dans la manière de faire de la recherche, dans la mesure où changer les modes de collecte et d’organisation de l’information aboutit à modifier la manière dont nous questionnons cette information ». La frontière du Big Data est, selon lui, un couloir étroit, relatif et sinueux où la mise en œuvre opérationnelle de sauts techniques et technologiques permet des ruptures scientifiques aboutissant à des avancées qualitatives de nos résultats de recherche. Bien que nos calculateurs s’accommodent plus facilement de données numériques de masses issues des capteurs que les laboratoires de sciences dures ont pu développer, les traitements à grande échelle des données qualitatives comme les images, les livres, les vidéos, les entretiens, les artefacts archéologiques, et l’interopérabilité de ces sources multiples, constituent autant de frontières et de verrous vers le Big Data. Les données de l’historien dans son sens large7, qu’il soit préhistorien, antiquisant, médiéviste, moderniste ou contemporanéiste, historien de l’art, épigraphiste, géographe ou autre, sont essentiellement qualitatives et souvent partiellement dégradées. Elles ont subi une série d’évolutions majeures avec, en amont de la numérisation massive que l’on connaît aujourd’hui, un spatial turn8 qui est maintenant derrière nous et relativement bien assimilé.

  • 9 https://fr.wikipedia.org/wiki/HAL_(archive_ouverte).
  • 10 Charles Higounet, « La géohistoire », dans Charles Samaran (éd.), L’Histoire et ses méthodes, Paris (...)
  • 11 Voir par exemple recherche.data.gouv.fr ou le geocatalogue.

4Mais une approche qui soit à même de restituer la multiplicité et la variété de leurs productions et de leurs usages représente toujours un défi pour les SHS et plus encore pour les sciences du passé qui n’échappent pas à la construction d’une science mondialisée. L’ère du Big Data doit permettre d’avancer dans les approches d’histoire globale et d’histoire connectée aussi bien que dans les approches de micro-histoire. Pour cela, il faut agglomérer des approches autrefois déconnectées, œuvrer sur diverses échelles de réalités passées, dans le temps comme dans l’espace, connecter différents travaux de micro-histoire, les pérenniser pour les rendre accessibles. Si des avancées majeures ont été réalisées avec la mise en place et le développement de HAL9 pour les publications par exemple, il reste encore à mettre en place les dispositifs pour rendre accessibles et réutilisables les matières premières, c’est-à-dire les données qui sont finalement le socle de ces nouvelles approches regroupées sous le terme de Big Data. Tout comme les autres sciences humaines, les sciences du passé et plus particulièrement celles qui ont recours à l’espace et qu’on pourrait regrouper sous le terme générique de géohistoire10 ont besoin d’outils innovants adaptés permettant de gérer la diversité, de faire face aux nouveaux enjeux et aux nouveaux formats des données tout en correspondant aux formes d’organisations de la recherche spécifiques qui sont les nôtres. Selon nous, les géohistoriens par la mobilisation qu’ils font de l’espace et du temps en association, ont un rôle fondamental à jouer dans le déploiement stratégique des hubs de données qui se mettent en place aussi bien sur notre territoire11 qu’au niveau international. Ces hubs détermineront le paysage de la recherche de demain et c’est en ce sens que nous faisons l’hypothèse que la géohistoire conçue comme méta-discipline pourvoyeuse de récits et de données qualitatives inscrites dans l’espace et le temps peut permettre d’apporter des éléments si ce n’est de résolution, tout du moins de compréhension des grandes dynamiques anthropiques et donc de gestion des enjeux du présent. Mais ce ne sera qu’en atteignant un certain seuil de disponibilité pour les données existantes (et à venir) puis en constituant des référentiels géohistoriques, que nous pourrons alors changer d’échelle et décaler nos points de vue pour appréhender autrement une dynamique de longue durée. La notion de référentiel géohistorique doit être entendue comme un ensemble d’informations géographiques intégrant une dimension temporelle permettant de localiser directement ou indirectement les données expertes produites par les chercheurs sur des espaces anciens. Plus concrètement, il s’agit de mettre à disposition un ensemble de référentiels (spatiaux et sémantiques) qui permettent de spatialiser, sur des bases géographiques fiables, des ensembles de données historiques possédant des références géographiques plus ou moins explicites et complexes à manipuler. Il s’agit par exemple, de réinscrire dans un espace géographique contemporain des données aussi variées que les sites archéologiques, les limites de seigneuries médiévales, les foyers fiscaux étudiés à partir des rôles de taille du début du XIVe siècle, les hôtels aristocratiques du XIIIe ou du XIVe siècle ou encore les adresses du XIXe siècle, voire les limites de communes anciennes.

5Il faut donc non seulement réunir, organiser et mettre à disposition l’existant, aujourd’hui segmenté et dispersé, mais aussi engager parallèlement la création de référentiels géohistoriques scientifiquement constitués. Cependant, outre les problèmes liés à la constitution de ces données et référentiels, diffuser et rendre interopérables des recherches souvent segmentaires constitue un défi pour la communauté SHS. Tout comme internationaliser et faire connaître les approches de la recherche française en matière de données spatiales et historiques, même dans le cas des approches « locales », et développer des outils de fouille numérique ou des solutions de partage et de géovisualisation innovantes intégrant la complexité des données, demeurent encore aujourd’hui des chantiers exigeants.

  • 12 https://www.ouvrirlascience.fr/plan-national-pour-la-science-ouverte/ [consulté le 27/06/2023].
  • 13 https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/sites/default/files/2021-09/2e-plan-national-pour-la- (...)
  • 14  https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/barometre-de-la-science-ouverte-2022-le-taux-de-p (...)

6Pour poursuivre cette réflexion, un parallèle rapide doit être fait avec les publications, qui ont connu une évolution comparable bien que plus précoce, portées par une politique d’ouverture importante, initiée – voire imposée – par les politiques publiques. Cette promotion d’une politique de libre accès a été notamment mise en œuvre à l’occasion du premier plan national pour la science ouverte (PNSO 1) et de la création de l’outil HAL que toute la communauté académique connaît aujourd’hui12. Si la nécessité de déposer nos productions s’est imposée à nous et que l’on n’y rechigne pas ou plus, il est tout aussi clair que le processus a nécessité un long travail d’acculturation de nos cercles académiques. Le second plan national pour la science ouverte (PNSO 2)13 annonce d’ailleurs une perspective fixée par la loi de programmation de la recherche de 100 % de publications en accès ouvert en 2030. Le travail à mener est encore long car le taux de dépôt des publications en SHS en France actuellement en accès ouvert était en 2022 de 67 % alors que les recherches en mathématiques ou en biologie fondamentale culminent déjà à 80 %14. Même si la progression est importante, les enseignants chercheurs et les chercheurs des sciences sociales et humaines ont encore bien du mal, ne serait-ce qu’à déposer les notices de leurs textes sur HAL. Ces chiffres ne veulent pas forcément dire grand-chose, mais dans une période où se multiplient les injonctions au dépôt des données, notamment dans le cadre du PNSO 2, il y a une certaine urgence à questionner notre acculturation à ces nouvelles pratiques et notre appropriation des outils techniques robustes et fiables qui se développent en parallèle.

Rappels sur le contexte du dépôt des données de la recherche

7Les questions de la production puis de la valorisation des données par le biais de différents supports de publications (articles, ouvrages, sites en ligne… etc.) sont maintenant assez bien traitées par les équipes de recherche, contrairement aux questions liées au dépôt et à la pérennisation des données de la recherche, qui sont généralement laissées de côté faute de temps, de moyens ou encore d’outils clairement identifiés. Or, comme souligné plus haut, elles deviennent stratégiques dans le contexte des humanités numériques, car au-delà du débat sur l’interdisciplinarité dont la nécessité et l’intérêt scientifique font globalement consensus, les questions plus générales de la pérennisation, intimement liées à celles de l’ouverture et de l’accès aux données qu’on qualifie parfois de « données brutes » font l’objet de nouveaux dispositifs législatifs qui, pour certains, seront contraignants à l’avenir. Une série de textes de lois nous engage très clairement vers une pratique raisonnée du dépôt des données pour que celles-ci soient faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables (FAIR) ajoutant – sans nous poser trop de questions – des obligations statutaires à nos contrats de travail.

  • 15 https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000033202746.

8Parmi ces dispositifs législatifs, le premier qu’il faut mentionner est la loi sur la république numérique promulguée le 7 octobre 201615. Elle fixe les règles de la nécessaire ouverture des données produites par les administrations publiques dont relèvent les universités et les institutions de recherche. Elle met en place un principe d’ouverture par défaut des données des administrations publiques (Décret no 2016-1922 du 28/12/2016), principe impliquant l’utilisation des licences ouvertes et le respect de principes correspondant pour l’échelle européenne aux principes résumés par le sigle « FAIR » (Findable ; Accessible ; Interoperable ; Reusable).

9En quelques mots, ce que prévoit la loi :

  • les données de la recherche sont assimilées à des données publiques ;

  • il existe maintenant une obligation de mise en ligne spontanée des données produites sur fonds publics (Article 6) ;

  • il est mis fin au régime dérogatoire des établissements de l’ESR ;

  • deux principes tiennent lieu de règle : le principe de libre réutilisation et le principe de gratuité.

Partager : quoi, quand, comment, où et pourquoi

10Le partage et le dépôt de nos données, lorsqu’on travaille sur fonds publics, n’est donc plus une option. Mais que doit-on déposer, qu’est-ce qui fait donnée ? Quand, comment, où et surtout pourquoi ?

  • 16 D’après L. Maurel (Dir Adj. InSHS) chargé des questions de Science ouverte, d’édition scientifique (...)
  • 17 https://www.oecd.org/fr/science/inno/38500823.pdf [consulté le 27/06/2023].

11On ne trouve que peu de définitions claires de ce que l’on doit déposer et de cette notion de donnée de la recherche16 même si les débats sur la question sont actuellement foisonnants. La première définition proposée que nous avons pu trouver est issue de l’OCDE dans son rapport « Principes et lignes directrices pour l’accès aux données de la recherche financée sur fonds publics de 200717 ». On retiendra que : « Les données de la recherche sont définies comme des enregistrements factuels (chiffres, textes, images et sons), qui sont utilisés comme sources principales pour la recherche scientifique et sont généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider des résultats de recherche ». Plus récemment dans la Directive européenne PSI 3, 2019 on trouve une autre définition : « Des documents se présentant sous forme numérique, autre que des publications scientifiques qui sont recueillis ou produits au cours d’activités de recherche scientifique et utilisés comme éléments probants dans le processus de recherche, ou dont la communauté scientifique admet communément qu’ils sont nécessaires pour valider des conclusions et résultats de la recherche ».

  • 18 Définition(s) des données de la Recherche ; publié le 15/03/2022 | DOI : 10.13143/b4zc-8e79 [consul (...)

12Une donnée de recherche est donc en soi un élément distinct de la publication, sorte de « matière première » ou « matière brute » organisée qui permet de valider des conclusions dans le cadre d’un processus scientifique18. Elle est donc ce que produisent les chercheurs qui créent, structurent, manipulent, transforment pour extraire des connaissances et des savoirs. Cette dernière définition est encore précisée dans une proposition datée de 2022 et produite par l’INIST qui vient cette fois définir sous forme de points ce qu’est une donnée de recherche. À savoir :

  • des éléments factuels : chiffres, textes, images, sons, mesures, résultats d’enregistrements, de programmes informatiques… ;

  • bruts (c’est-à-dire qui n’ont fait l’objet d’aucun traitement, d’aucune manipulation, d’aucune transformation) ou dérivés de données brutes (c’est-à-dire obtenus après transformation de données brutes) ;

  • de nature quantitative (chiffres, mesures, statistiques, réponses à des enquêtes) ou qualitative (réponses à un entretien, discours, enregistrements de locuteurs, vidéos) ;

  • sur lesquels est basée la recherche ;

  • nécessaires selon la communauté scientifique pour valider les résultats de la recherche ;

  • qui peuvent être conservés sur tout support (papier, numérique) et format (.png, .mpeg, .svg, .wma, .pdf, .txt, .xml...).

  • 19 Pour des exemples de données géohistoriques voir : https://www.fabriquenumeriquedupasse.fr/pages/ho (...)

13Chaque point est bien sûr discutable, mais cet aperçu rapide, qui prend en compte toutes les étapes du processus de recherche de la collecte des données jusqu’à son stockage, nous permet surtout de proposer une synthèse simple : une donnée de recherche est tout ce qui n’est pas la publication et qui permet d’engager un processus de recherche conduisant potentiellement à une publication quelle que soit sa nature (physique ou numérique) et, partant de ce point de vue, une donnée géohistorique est une donnée de recherche relevant d’une étude historique au sens large, mais possédant une dimension géographique19.

14Si la question du « quoi » peut être considérée comme partiellement résolue, il reste la question du « quand ». Aucun texte ne vient non plus nous orienter ou définir le moment idéal où devrait se réaliser le dépôt. Plusieurs positions qui relèvent des pratiques existantes peuvent alors se tenir :

15la première prend le parti de dire que le dépôt doit intervenir lorsque les données sont achevées… Mais alors qu’est-ce qu’une donnée achevée et mieux encore, une donnée en science humaine et sociale peut-elle être considérée comme achevée un jour ?

16la seconde position part du principe que, pour peu qu’un écrit scientifique soit publié, il témoigne d’un degré suffisant d’achèvement pour déclencher le principe d’ouverture par défaut des données associées à la publication ;

  • 20 https://anr.fr/fileadmin/documents/2019/ANR-modele-PGD.pdf [consulté le 27/06/2023].
  • 21 https://anr.fr/fr/lanr/engagements/la-science-ouverte/faq-pgd/ [consulté le 27/06/2023].

17enfin, une autre position, liée au développement de la science ouverte et du financement en mode projet de la recherche, associe à tout financement par une agence (ANR par exemple) une publication / ouverture systématique de toutes les données qui sont produites. Cette dernière obligation trouve son expression la plus nette dans l’obligation de dépôt systématique de plans de gestion de données (PGD). Un plan de gestion des données de recherche, PGD ou Data Management Plan, est un document évolutif qui aide le chercheur ou le chargé de projet à définir une planification pour gérer les données utilisées et générées dans le cadre de son activité ou de son projet de recherche20. C’est ce dernier document qui, dans un processus normal de recherche, définit le cycle de vie des données et les logiques de dépôt qui doivent être mises en œuvre tout au long du projet de recherche. Il est devenu obligatoire depuis 201921 et conditionne même le versement de l’aide financière au projet par certaines agences de financement.

  • 22 https://coop-ist.cirad.fr/gerer-des-donnees/deposer-des-donnees-dans-un-entrepot/1-qu-est-ce-qu-un- (...)
  • 23 https://www.re3data.org/.
  • 24 https://www.nakala.fr/.

18Il reste encore à résoudre la question du « où » ; la réponse communément admise est l’entrepôt de données. Selon la Research Data Alliance (RDA), « un entrepôt de données de recherche peut être défini comme un service en ligne destiné à gérer la description d’ensembles de données en vue de leur préservation et de leur réutilisation. Un entrepôt expose, pour chaque ensemble de données, des métadonnées détaillées et facilite l’accès aux données. Parmi les informations […], on trouve notamment les métadonnées essentielles, de provenance et les conditions d’utilisation22. » Si la définition est relativement claire, la chose se complique au moment du choix du dépôt car leur nombre quasi exponentiel ne rend pas le choix simple. Ces entrepôts peuvent être institutionnels (en France) : Dataverse Cirad, Datapartage (INRAe), DataSuds (IRD), Nakala (InSHS). Ils peuvent être pluridisciplinaires et internationaux : Zenodo, Dryad, Figshare. Ils peuvent être thématiques ou disciplinaires : GenBank (séquences génétiques), TRY (caractères botaniques), GBIF (biodiversité), Pangaea (sciences de la terre et de l’environnement), WormBase (nématologie), Movebank (mobilité animale), West African Vegetation, DataFirst (enquêtes socio-économiques en Afrique), Protocols.io (protocoles), etc… Enfin, ils peuvent être, ou non, liés à un éditeur : GigaDB (Oxford Univ. Press), Dataverse Ubiquity Press, Dataverse Economics… Le site Re3data23, site spécialisé sur le recensement des entrepôts, en compte par exemple plus de 2 450 différents. Parmi ceux-ci, la création récente dans le cadre du PNSO 2 de l’écosystème national datarecherche.gouv.fr, entrepôt national multithématique qui vient compléter un paysage déjà foisonnant. Notons qu’en ce domaine, les SHS ont tenté une action de regroupement avec l’entrepôt de référence pour les SHS Nakala24. Créé et piloté par l’IR*Huma-Num, Nakala permet au monde académique français de déposer des données de recherche issues de projets scientifiques en Sciences Humaines et Sociales. Il est aujourd’hui devenu la référence pour la plupart des approches SHS.

  • 25 Centre Informatique National de l’Enseignement Supérieur (CINES), https://www.cines.fr › actualités (...)
  • 26  https://www.bnf.fr/fr/protocoleoaipmh# :~ :text =Le %20protocole %20OAI %2DPMH %20est,les %20acc % (...)
  • 27 Pour en savoir plus sur ISIDORE et Nakala : https://documentation.huma-num.fr/nakala/ [consulté le (...)

19Une fois toutes ces questions logistiques résolues, il reste encore un point à résoudre qui pourrait même constituer un préalable : c’est répondre à la question « pourquoi » ? Si l’on prend l’espace disciplinaire qui nous intéresse, c’est à dire les approches géohistoriques, qui relèvent des SHS et ont donc par nature plutôt vocation à utiliser l’entrepôt Nakala, plusieurs raisons devraient nous inciter à réaliser ces dépôts. Nakala par exemple, permet de disposer d’un stockage sécurisé, c’est-à-dire d’une sauvegarde des fichiers informatiques déposés avec un mécanisme de vérification de l’intégrité de chaque copie. Ensuite, Nakala offre deux niveaux de service : un niveau par défaut qui est mis en pratique dès lors qu’une donnée est enregistrée. La donnée est décrite, contextualisée et stockée de manière sécurisée ; et un niveau avancé qui s’inscrit dans un partenariat avec le Centre informatique national de l’enseignement supérieur (CINES)25. Dans ce circuit de dépôt avancé, la préservation à long terme est assurée par le CINES qui apporte des garanties supplémentaires telles que la valeur juridique du dépôt, l’intégrité du fichier, la migration des formats pour leur lisibilité, etc. De plus, la mise à disposition des métadonnées de manière interopérable par des API et le protocole OAI-PMH26 permettent leur exploitation et/ou leur référencement par des agrégateurs externes, comme par exemple, le moteur de recherche spécialisé ISIDORE27.

  • 28 https://dictionnaire.lerobert.com/definition/geek.

20On l’aura compris, le processus de dépôt de données, même s’il est vertueux dans le principe et offre des potentiels d’exploitation immense, reste encore un parcours un peu chronophage et surtout labyrinthique, pour le chercheur ; un parcours qu’on pourrait presque qualifier de « geek28 »… Or, tous les chercheurs ne le sont pas et n’ont peut-être pas vocation à le devenir.

La Fabrique Numérique du Passé, une proposition de plateforme thématique open data

  • 29 PTM actuellement Projets Time Machine découle de Paris Time Machine et conduit son second quadrienn (...)
  • 30 Voir le programme Alpage : https://alpage.huma-num.fr/ [consulté le 27/06/2023].
  • 31 Voir le programme DYNARIF : https://journals.openedition.org/archeomed/20978 [consulté le 27/06/202 (...)

21La Fabrique numérique du passé (FNP), s’adresse aux acteurs de la recherche en géohistoire qui souhaitent s’impliquer simplement dans une démarche d’ouverture des données. Ce projet est né du constat de la complexité du processus de dépôt et de l’absence d’un lieu de dépôt qui ferait sens pour les données issues de projets de recherche traitant de données géohistoriques. Le projet FNP est scientifiquement adossé au consortium Projets Time Machine (PTM)29 dont les actions s’articulent autour de la notion de référentiel géohistorique, et est conçue comme un concept heuristique permettant à des programmes de recherche ou à des équipes de développer, dans les principes FAIR et ceux de l’Open data, des pratiques innovantes et partageables en matière d’analyse d’objets géohistoriques. Plus fonctionnellement, FNP permet d’agglomérer l’information existante et de mettre à disposition de tous, en libre téléchargement, les données produites dans le cadre de projets et programmes de recherche (PCR, ANR, ERC…) dans leur format le plus « brut » afin d’être facilement réutilisables. L’idée est donc de faire la jonction entre des lieux de dépôts pérennes (entrepôts de données SHS comme Nakala ou plus généraux comme Datarecherche.gouv.fr) et des acteurs qui produisent dans le cadre de projets de recherche des données métiers qui constituent un capital de données qui doit être à la fois pérenne et accessible pour être mobilisé par de nouveaux acteurs. Plus concrètement encore, FNP se présente sous la forme d’une interface web permettant à tout acteur de la recherche en géohistoire non seulement de voir et de manipuler des sets de données géohistoriques mais aussi de disposer d’un compte lui permettant de déposer simplement les données qu’il a produites durant ses travaux et de les rendre visibles, manipulables, puis téléchargeables. Sur l’espace parisien par exemple, FNP a permis de mettre à disposition de la communauté des chercheurs des données robustes, accessibles et fiables, attendues depuis longtemps sur Paris. Ces données ont permis de structurer un réseau d’acteurs autour de l’objet « Paris » et d’engager des problématiques de recherche pour le moins complexes à mettre en œuvre sans accès à ces ensembles de données. Comment envisager de spatialiser des données (images, données métiers… etc.) de manière fiable sur l’espace parisien pré-haussmannien qui a subi de nombreuses transformations sans avoir accès, de manière simple, aux adresses et aux rues du Paris pré-haussmannien30 ? Comment imaginer faire une synthèse sur les voies antiques du Nord de la Gaule sans disposer des couches données déjà réalisées par différentes équipes et issues de différentes sources31 ? Des équipes d’historiens, d’archéologues, d’historiens de l’art, ont ainsi identifié FNP comme un lieu de ressources en termes de données mais aussi comme un espace d’expertise et d’accompagnement à toutes les étapes de leur traitement de données lorsqu’elles ont une dimension spatiale.

  • 32 Sur ce point, l’école thématique de Royaumont (Atelier « Des données aux plateformes géohistoriques (...)

22Actuellement, après un peu plus de 24 mois d’existence, 14 projets regroupant 32 laboratoires ont déposé 290 couches de données géohistoriques et actuellement 196 sont totalement ouvertes avec une perspective d’ouverture de 100 % des dépôts très prochainement. On constate aussi une progression importante dans le taux de dépôt avec l’ajout de plus d’une centaine de couches de données supplémentaires prévues à l’horizon du second semestre 2024. L’existence de cet outil, de ces données de projets rendues disponibles, de données de référence mises à disposition, mais aussi la présence du Consortium Projet Time Machine (PTM) comme acteur identifiable, ont permis qu’une communauté de praticiens issus de différentes disciplines, et qui fonctionnent classiquement sous la forme de silos, identifient un lieu où pouvaient être déposée une partie de leurs données sans logique normative. Cette identification a permis de faire prendre conscience des similarités structurelles et fonctionnelles entre des problématiques et des données très variées, et, par conséquence, du partage possible (conceptuellement et matériellement) qui pouvait être mis en place32.

23La plateforme est actuellement accessible en ligne (https://www.fabriquenumeriquedupasse.fr/​pages/​homepage/​) et chacun peut accéder de différentes manières (téléchargement direct ou accès par une API) à un corpus de données placé sous licence libre (Odbl généralement). Unique dans le paysage national, FNP permet à chaque acteur de la recherche de déposer ses propres données et de les mettre à disposition de la communauté des géohistoriens. L’outil qui s’adosse à l’entrepôt de données Nakala, piloté par l’IR* Huma-Num, permet à la communauté des géohistoriens de disposer d’un outil qui fait sens pour elle avec une interface qui prend en compte, contrairement à la plupart des entrepôts de données, la dimension chronologique et spatiale de nos données ainsi que la spécificité de chaque projet.

Bilan : quels changements d’échelles pour demain ?

24C’est par la création d’une culture de la donnée et par la mise à disposition de référentiels géohistoriques que selon nous, les sciences du passé pourront prendre le tournant des big data et changer d’échelle pour développer des applications innovantes tirant parti des potentiels technologiques de l’intelligence artificielle ou des nouveaux supports de médiation comme la réalité virtuelle ou augmentée.

  • 33 Le projet a obtenu une enveloppe pour le financement pour le développement de la Fabrique numérique (...)
  • 34 Boris Bove, Laurent Costa, « Hiérarchie sociale et classement des routes. Ce que les itinéraires ro (...)

25Cette plateforme intermédiaire de dépôt et de visualisation des données spatio-temporelles faite grâce à un financement du ministère de la recherche (MESRI)33, a été développée sous la forme d’une preuve de concept (POC) qui semble faire l’objet d’une appropriation par la communauté. Contrairement à d’autres approches plus globalisantes, il s’agit ici, par une interface plus légère, de mobiliser et de capitaliser sur l’existant, au plus près des besoins de la communauté, d’agglomérer les compétences, les outils existants et les données pour les rendre disponibles dans les futurs programmes de recherche (PCR, ANR, ERC…) pour des approches à d’autres échelles. Notre méthodologie d’approche se veut donc ancrée sur un modèle d’affiliation volontaire des projets pour tendre vers l’organisation des communautés participant à son développement et à son exploitation. Car c’est par l’appropriation des outils par la communauté des chercheurs que des effets d’échelle transformant nos approches SHS pourront être impulsés. Des exemples de ces transformations existent déjà. Un exemple pris parmi de nombreux autres : l’intégration massive des données sur les déplacements curiaux du XIIIe siècle au XVIe siècle, avec une base de données spatiale de plus de 50 000 enregistrements qui permet de suivre les évolutions, sur plus de 300 ans, des mobilités des élites de l’Ancien Régime34. Au-delà des questions du type : où est la cour et le roi à telle date ? Quel est le lieu le plus fréquenté par les élites durant ces derniers siècles ? Cette mise en série permet de dessiner, par le biais des analyses quantitatives de ces données fondamentalement qualitatives, un nouveau paysage des circulations sur la longue durée et d’évaluer par exemple l’impact de la présence du pouvoir sur des temps longs et sur l’organisation même de nos espaces actuels, certains lieux ayant concentré la présence curiale sur plusieurs siècles. Cet exemple n’est encore une fois qu’un cas de figure parmi une multitude illustrant le formidable potentiel de la donnée géohistorique comme outil de compréhension du présent. Cette dimension heuristique des données géohistoriques s’exprimera d’autant plus que les données seront rendues plus accessibles. Une fois les données trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables (FAIR) la création de plateformes applicatives, notamment dans les domaines de la culture, des industries créatives, du tourisme, des smart-cities et des politiques territoriales pourront alors être aisément envisagées.

Haut de page

Notes

1 Marin Dacos, Pierre Mounier, Humanités numériques. État des lieux et positionnement de la recherche française dans le contexte international, Institut français, Ministère des Affaires étrangères pour l’action culturelle extérieure de la France, Paris, 2004, 89 p. [consulté le 27/06/2023].

2 https://fr.wikipedia.org/wiki/Science_ouverte| [consulté le 27/06/2023].

3 Antonio A. Casilli, Présentation « Cultures du numérique ». Communications, 2011, 88 (1), p. 5-8. ⟨10.3917/commu.088.0005⟩. ⟨hal-02286470⟩ [consulté le 27/06/2023].

4 Étienne Ollion, Julien Boelaert, « Au-delà des big data. Les sciences sociales et la multiplication des données numériques », Sociologie, 2015/3, vol. 6, p. 295-310. URL : https://www.cairn.info/revue-sociologie-2015-3-page-295.htm [consulté le 27/06/2023]. L’exemple des plateformes universitaires de données (PUD) gérées au niveau des sites et pilotées par l’IR* Progedo constitue aussi un exemple de ce développement des humanités numériques au sein des Universités. Elles sont généralement dédiées aux données quantitatives et d’enquêtes.

5 https://www.inrae.fr/actualites/recherche-reproductible-sciences-humaines-sociales [consulté le 27/06/2023].

6 Frédéric Clavert, « Patrick Manning, Big Data in History », Lectures [En ligne], Les comptes rendus, mis en ligne le 28 février 2014. URL : http://journals.openedition.org/lectures/13803 ; DOI : https://doi.org/10.4000/lectures.13803 [consulté le 27/06/2023].

7 Par sens large nous entendons des disciplines multiples incluant archéologues, historiens, historiens de l’art, géographes, épigraphistes… toute discipline incluant dans sa démarche une inscription des phénomènes dans le temps que nous qualifierons dans la suite de ce texte sous le terme générique de science du passé.

8 Angelo Torre, Un « tournant spatial » en histoire ? Paysages, regards, ressources », Annales. Histoire, Sciences Sociales, 2008/5 (63e année), p. 1127-1144. DOI : 10.3917/anna.635.1127. URL : https://www.cairn.info/revue-annales-2008-5-page-1127.htm ou The Spatial Humanities : GIS and the Future of Humanities Scholarship (English Edition) de David J. Bodenhamer, John Corrigan, et al. 2010. [consulté le 27/06/2023].

9 https://fr.wikipedia.org/wiki/HAL_(archive_ouverte).

10 Charles Higounet, « La géohistoire », dans Charles Samaran (éd.), L’Histoire et ses méthodes, Paris, Gallimard, « Encyclopédie de la Pléiade », 1961, p. 68-91. DOI : 10.3917/gallrel.sama.1961.01.0068. URL : https://www-cairn-info.inshs.bib.cnrs.fr/l-histoire-et-ses-methodes--9782070104093-page-68.htm ou https://fr.wikipedia.org/wiki/G %C3 %A9ohistoire [consulté le 27/06/2023].

11 Voir par exemple recherche.data.gouv.fr ou le geocatalogue.

12 https://www.ouvrirlascience.fr/plan-national-pour-la-science-ouverte/ [consulté le 27/06/2023].

13 https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/sites/default/files/2021-09/2e-plan-national-pour-la-science-ouverte-12968.pdf [consulté le 27/06/2023].

14  https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/barometre-de-la-science-ouverte-2022-le-taux-de-publications-en-acces-ouvert-continue-de-progresser-8998.

15 https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000033202746.

16 D’après L. Maurel (Dir Adj. InSHS) chargé des questions de Science ouverte, d’édition scientifique et des données de recherche intervention en visioconférence dans le réseau spatio le lundi 30 mai 2022 à 10h00.

17 https://www.oecd.org/fr/science/inno/38500823.pdf [consulté le 27/06/2023].

18 Définition(s) des données de la Recherche ; publié le 15/03/2022 | DOI : 10.13143/b4zc-8e79 [consulté le 27/06/2023] : https ://doranum.fr/plan-gestion-donnees-dmp/definitions-des-donnees-de-la-recherche/.

19 Pour des exemples de données géohistoriques voir : https://www.fabriquenumeriquedupasse.fr/pages/homepage_v2/ [consulté le 27/06/2023].

20 https://anr.fr/fileadmin/documents/2019/ANR-modele-PGD.pdf [consulté le 27/06/2023].

21 https://anr.fr/fr/lanr/engagements/la-science-ouverte/faq-pgd/ [consulté le 27/06/2023].

22 https://coop-ist.cirad.fr/gerer-des-donnees/deposer-des-donnees-dans-un-entrepot/1-qu-est-ce-qu-un-entrepot-de-donnees-de-recherche [consulté le 27/06/2023].

23 https://www.re3data.org/.

24 https://www.nakala.fr/.

25 Centre Informatique National de l’Enseignement Supérieur (CINES), https://www.cines.fr › actualités [consulté le 27/06/2023].

26  https://www.bnf.fr/fr/protocoleoaipmh# :~ :text =Le %20protocole %20OAI %2DPMH %20est,les %20acc %C3 %A8s %20aux %20documents %20num %C3 %A9riques [consulté le 27/06/2023].

27 Pour en savoir plus sur ISIDORE et Nakala : https://documentation.huma-num.fr/nakala/ [consulté le 27/06/2023].

28 https://dictionnaire.lerobert.com/definition/geek.

29 PTM actuellement Projets Time Machine découle de Paris Time Machine et conduit son second quadriennal autour des référentiels géohistoriques.

30 Voir le programme Alpage : https://alpage.huma-num.fr/ [consulté le 27/06/2023].

31 Voir le programme DYNARIF : https://journals.openedition.org/archeomed/20978 [consulté le 27/06/2023].

32 Sur ce point, l’école thématique de Royaumont (Atelier « Des données aux plateformes géohistoriques en ligne » / Abbaye de Royaumont, 28 juin-2 juillet 2021) avec plus de 50 professionnels et spécialistes nationaux et internationaux de la géohistoire ont pu débattre et constituer un réseau de partenariat. La suite de ces échanges a été développée à l’occasion d’une nouvelle école thématique qui s’est tenue avec le soutien et l’appui de nos collègues de l’université de Limoges au château de Ligoure (https://atelierligoure.sciencesconf.org/) ou encore une fois plus de 40 personnes (chercheurs, étudiants, ingénieurs) se sont réuni pour réfléchir à différents aspects de la géohistoire. Une suite sous forme de publication de synthèse publiée est envisagée en collaboration avec le Labex Dynamite et le GT Temps Long dans le courant 2023-2024.

33 Le projet a obtenu une enveloppe pour le financement pour le développement de la Fabrique numérique du passé dans le cadre des enveloppes SHS 2020.

34 Boris Bove, Laurent Costa, « Hiérarchie sociale et classement des routes. Ce que les itinéraires royaux nous apprennent sur les déplacements au XIVe siècle », Revue historique, 2021/2 (no 698), p. 463-499. DOI : 10.3917/rhis.212.0463. URL : https://www.cairn.info/revue-historique-2021-2-page-463.htm [consulté le 27/06/2023].

Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Laurent Costa, « Construire un outil d’association de données à l’heure de l’open data : La Fabrique Numérique du Passé (FNP) »Les Cahiers de l’École du Louvre [En ligne], 21 | 2023, mis en ligne le 21 novembre 2023, consulté le 24 avril 2024. URL : http://journals.openedition.org/cel/28479 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cel.28479

Haut de page

Auteur

Laurent Costa

Laurent Costa est ingénieur de recherche au CNRS au sein de l’UMR 7041 Archéologies et Sciences de l’Antiquité (ArScAn). Directeur adjoint de cette unité, il est spécialisé dans l’application des SIG dans le cadre des programmes de recherche historiques et archéologiques. Il pilote plus spécifiquement le programme transversal de l’UMR ArscAn ArchéoFab – Archéologie du Bassin Parisien ainsi que le consortium de l’IR* Huma-num Projet Time Machine. Dans ce consortium, il poursuit ses recherches sur les référentiels géohistoriques et leurs rôles dans le développement des études historiques.
Laurent Costa is a CNRS researcher at UMR 7041 Archéologies et Sciences de l’Antiquité (ArScAn). As deputy director of the unit, he specialises in the application of GIS to historical and archaeological research programmes. More specifically, he leads the cross-disciplinary programme of the UMR ArScAn ArchéoFab-Archéologie du Bassin Parisien as well as the consortium of the IR* Huma-Num Projet Time Machine. As part of this consortium, he is continuing his research into geohistorical reference systems and their role in the development of historical studies.

Haut de page

Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

Haut de page
Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search