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Dossier

Stratégies éditoriales des musées. Une approche de la médiation par l’accès ouvert aux données numérisées

Museums’ Publication Strategies. An approach to outreach through open access digital publications
Las estrategias editoriales de los museos. Un enfoque de la mediación a través del acceso abierto a los datos digitalizados
Brigitte Juanals et Jean-Luc Minel
p. 49-75

Résumés

Les politiques d’accès ouvert aux données culturelles des musées concernent désormais la mission de diffusion et de partage des collections et des connaissances. Cet article étudie les régimes d’accès et de circulation médiatique du patrimoine numérisé mis à disposition sous la forme de données culturelles en privilégiant une entrée par la médiation. Le terrain d’enquête est constitué par une sélection de vingt-et-un musées états-uniens ayant mis à disposition leurs données culturelles. Il apparaît que le choix d’une stratégie de diffusion des données culturelles ouvertes, en articulation avec un dispositif sociotechnique, implique, à une échelle transnationale, un débat sur le modèle de gouvernance permettant leur gestion pérenne. Ces données appartiennent au patrimoine culturel des institutions patrimoniales et des États qui les détiennent, ainsi qu’aux différentes catégories de publics qui en sont les usagers.

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Notes de la rédaction

Cette recherche a bénéficié d’une aide de l’État gérée par l’Agence nationale de la recherche au titre du programme Investissements d’avenir portant la référence ANR-11-LABX-0026-01.

Manuscrit reçu le 18 janvier 2019
Version révisée reçue le 25 janvier 2020
Article accepté pour publication le 19 février 2020

Texte intégral

Un cadre théorique interdisciplinaire pour l’étude des « complexes »

1Notre cadre théorique est conçu selon un « point de vue communicationnel » (Davallon, 2004 : 34-35) afin de répondre aux questions posées. Des objets d’étude, diversifiés et hétérogènes, englobent des politiques, des pratiques, des logiques d’acteurs, des dispositifs et des technologies. En les considérant comme des « complexes » formés de « composants et de processus de nature hétérogène », nous étudions de quelle manière ils sont « matérialisés, institutionnalisés et opérationnalisés dans la société » (ibid.).

2Situées dans leur contexte culturel et institutionnel, les stratégies de communication des musées (Juanals & Minel, 2016) sont ainsi analysées en interrelation avec les politiques en matière de médiation par les données culturelles ouvertes. Elles sont matérialisées dans les dispositifs organisationnels, sociotechniques et éditoriaux associés à la production ou à la collecte de données. Leur écriture et leur exploitation impliquent des choix conceptuels et techniques qui relèvent du champ disciplinaire de l’informatique et plus spécifiquement de la modélisation et de la représentation des connaissances (Shadbolt et al., 2006 ; Allemang & Hedler, 2011). Situées dans la sociologie de la traduction (Akrich, 1993 ; Latour, 1996) et la sociologie des usages (Jouët, 1993), les formes de la « médiation sociotechnique » permettent d’appréhender l’articulation entre les cadres sociaux, les technologies et les artefacts ouvrant à l’accès aux données. Nous analysons de quelle manière les modèles de description de données et les logiciels associés portent dans leur conceptualisation les politiques de médiation des musées qui les conçoivent et les mettent en œuvre. Ceci implique d’étudier les innovations techniques et sociales dans leurs interactions et leur processus d’appropriation par un groupe social (Alter, 2000, 2002). Les systèmes informatisés et les langages de description des données sont considérés comme des « médiateurs » (Latour, 1996 : 43-44). Ils contribuent à conditionner les formes d’accès, d’usage et de circulation de données culturelles rattachées à différents établissements, jusqu’à déterminer les possibilités de leur mise en relation dans un espace inter-patrimonial (Juanals & Minel, 2016).

3Cette recherche s’étend sur la période 2014-2018, au cours de laquelle plusieurs établissements états-uniens ont mis à disposition de grandes quantités de données culturelles « ouvertes ». La politique d’open access (accès ouvert), initiée de manière emblématique en 2014 par le Metropolitan Museum1, permet le libre accès et la libre utilisation de toutes les images d’art numérisées du domaine public de la collection d’un musée. Nous nous sommes centrés sur les politiques de l’open access, qu’il convient de distinguer de celles de l’open content (contenus ouverts)2 ; ces dernières posent d’autres types de questions, notamment en termes de droits d’auteur, à l’instar de l’Open Content Program du J. Paul Getty Museum (Conway et al., 2016). Le terrain d’enquête est constitué par une sélection de 21 musées états-uniens3 sur le critère de leur engagement, dans leur communication institutionnelle et dans leurs pratiques éditoriales, dans une politique de diffusion culturelle appuyée sur des formes d’accès et d’utilisation de données ouvertes.

4La méthodologie prend en compte les aspects liés aux politiques, aux stratégies et aux positionnements des établissements culturels situés dans leur contexte états-unien. Les politiques de diffusion des musées consistent à rendre les données accessibles en y apportant, dans certains cas, des enrichissements. Les modes d’accès, décrits en termes d’« ouverture » des données, ont été menés et discutés (Knoblock et al., 2017) par de grands musées états-uniens dans des réseaux spécialisés – notamment le réseau AAC (American Art Collaborative), le réseau MCN (Museum Computer Network) et le colloque annuel Museums and the Web – auxquels sont rattachés les établissements étudiés. Les méthodes d’enquête associent l’analyse des stratégies en matière de communication institutionnelle et de choix éditoriaux appuyés sur des dispositifs sociotechniques et des formes de mise en relation aux données ; elles sont complétées par le recueil et l’analyse de contenu des discours d’accompagnement afférents. Des entretiens semi-directifs ont été conduits auprès de 23 professionnels rattachés aux métiers de l’informatique, de la documentation et de la conservation, dans les établissements étudiés.

Politiques éditoriales et régimes d’accès numérique aux données culturelles

5Situées dans le cadre historique et socioculturel des États-Unis, les politiques de communication institutionnelle et d’éducation des musées étudiés reposent sur les valeurs communes de la culture et de l’identité des États-nations (Bergeron, 2010 : 47). Dès l’entre-deux-guerres, la mission culturelle et démocratique de ces établissements, en complément de leur vocation patrimoniale, s’est affirmée (Ballé, 2002 : 18-19). Leurs fonctions sociales et culturelles ainsi que leurs modes de gestion actuels découlent de ces spécificités (Bergeron, 2010 : 46). La notion d’interpretation porte l’idée du rôle central de l’éducation ; cette dernière fait partie des normes et des principes professionnels des musées états-uniens (EdCom, 2005 : 11). Les discours institutionnels et les politiques culturelles des 21 musées étudiés s’inscrivent dans la réalisation de leurs missions scientifiques, sociales et éducatives. À la suite de la voie ouverte par l’ancien président Barack Obama sur la mise à disposition des données politiques et la transparence de la vie publique, les professionnels interrogés font état d’une pression sociale et politique concernant l’accès ouvert aux données culturelles. Au sein de la société civile, ce dernier apparaît comme faisant partie de leur mission de diffusion de connaissances envers le plus grand nombre. Les arguments invoqués s’appuient sur le statut des données, qui sont publiques et d’un certain point de vue appartiennent à la société civile, et sur leur dimension patrimoniale, en référence à un patrimoine culturel et scientifique détenu par les musées.

  • 4 Parmi ces standards : MARC, Spectrum, Dublin Core, Document Type Definition (DTD), Encoding Archiva (...)

6Les modalités d’accès aux données et leur ouverture sont définies par les politiques éditoriales des établissements culturels. L’appellation « donnée culturelle » fait référence aux données sur les collections mises à disposition par les musées sous forme numérique. Il s’agit notamment d’images numérisées des œuvres, de fichiers sonores ou vidéo, de fichiers 2D ou 3D. Les métadonnées associées constituent une forme particulière de donnée qui décrit les attributs d’une donnée et lui donne une signification, un contexte et une organisation. Leur écriture est en conformité avec plusieurs standards4 mais s’avère variable en fonction des institutions du fait des pratiques locales de catalogage et des choix des descripteurs inclus dans les thésaurus. Ces derniers, en raison de motivations culturelles et scientifiques, sont fréquemment propres à un musée et à ses collections. Toutefois, les musées peuvent aussi exploiter les thésaurus en accès ouvert et accessibles dans le web de données ouvert du Getty Research Institute (Juanals & Minel, 2016 : 5-8).

7Les aspects communs aux politiques et aux pratiques éditoriales mises en place sont de porter sur de grands volumes de données, de veiller à se limiter aux œuvres libres de droits d’auteur et de nécessiter des technologies numériques. Les motivations de tous les professionnels des établissements étudiés à s’engager dans la publication en ligne de données tiennent à la démocratisation culturelle et à l’exploration de formes renouvelées de médiation rendues possibles par l’enrichissement et le croisement des données présentées. Par exemple :

  • 5 « Le détail des données que nous publions éclaire l’histoire unique de chaque objet, depuis sa créa (...)

« The depth of the data we’re releasing illuminates each object’s unique history, from its original creator to how it arrived at the Smithsonian […]. Now, a new generation can not only appreciate these works on their own terms, but remix this content in ways we have yet to imagine5 » (C. O’Callaghan, Chief Digital Officer, Freer and Sackler Galleries, 20 juillet 2017).

8Ils font également état de motivations tenant à des stratégies de visibilité et de communication institutionnelle.

9Les responsables de l’ouverture des données dans les musées étudiés produisent des données, les organisent, les interprètent et les diffusent. Celles-ci occupent désormais une place centrale sur leurs sites web. Elles sont destinées à une diversité d’usages, notamment culturel, éducatif et scientifique. De ce fait, les jeux de données (data sets) peuvent être proposés en accès libre, mais comportent parfois des niveaux de restriction pour des usages commerciaux. Les différents modes d’éditorialisation auxquels ils donnent lieu déterminent leurs modes de mise à disposition. Il ressort des expériences des institutions états-uniennes ayant fait le choix de mener leurs projets d’ouverture de données qu’elles ont été confrontées à des difficultés de différentes natures lors des étapes de modélisation et de transposition documentaire de leurs collections. Nos entretiens avec les professionnels indiquent qu’au début des années 2010, deux choix d’édition des données s’offraient à eux. Le premier s’appuyait sur des technologies matures, le second sur les technologies du web de données ouvert. Ces choix impliquaient des conséquences différentes en termes de technologies de conceptualisation et de partage des données, que nous allons détailler.

Technologies matures et ouverture des données, une association problématique

  • 6 Les sigles et acronymes sont explicités dans le glossaire situé en annexe.
  • 7 Un modèle conceptuel est une représentation abstraite des données. Ces données sont représentées so (...)

10Plusieurs institutions culturelles ont initié des programmes innovants d’ouverture de leurs données en adoptant une stratégie d’évitement des avancées conceptuelles et techniques du web de données ouvert qui auraient pourtant facilité leur partage. Leur politique est appuyée sur le choix d’une technologie informatique antérieure à la culture du web sémantique : l’interface de programmation applicative Application Programming Interface (API)6 promue par le consortium mondial World Wide Web Consortium (W3C). Le choix d’un dispositif API se caractérise par l’absence d’un modèle conceptuel7 et l’utilisation de vocabulaires propriétaires qui rendent l’entrepôt de données peu interopérable.

11Le choix d’une politique d’ouverture des données fondée sur des API est une évolution récente dans les modalités d’accès aux ressources. La priorité donnée à l’accès à l’information sans prise en compte de sa conceptualisation correspond à une culture d’ingénierie informatique. Elle s’appuie sur un logiciel qui offre des services (des « briques » de fonctionnalités) à des logiciels tiers. Conçue en vue d’améliorer la diffusion des collections numériques, l’API s’inscrit dans une logique d’ouverture vers l’extérieur tout en restant paradoxalement centrée sur les ressources de l’établissement. Afin d’appréhender les conséquences, sur les modes d’accès à l’information, du recours à cette technologie qui date des années 2000, nous avons étudié la politique d’ouverture fondée sur l’offre des API de trois institutions : Cooper-Hewitt Smithsonian Design Museum (New York), qui est membre de la Smithsonian Institution ; San Francisco Museum of Modern Art (SFMOMA) (San Francisco) ; Brooklyn Museum (Brooklyn).

12L’ouverture d’une API par le Cooper-Hewitt Museum autorisant un accès à sa collection date de 20158. L’utilisation de cet outil technique est ouverte aux développeurs internes de la Smithsonian Institution et à des tiers (Brenner, 2015). Notre test d’utilisation de l’API a fait apparaître plusieurs difficultés : parmi plus de 80 méthodes proposées, les onze méthodes dédiées aux objets nécessitent de connaître l’identifiant de l’objet ; il n’existe pas de méthode fournissant la liste de tous les objets de la collection ; les champs décrits dans ces méthodes ne sont pas issus de vocabulaires standards ; certains champs mélangent des informations ; les concordances entre les identifiants de huit entrepôts sont stockées dans un fichier de tableur dans l’entrepôt Gihtub du musée. On constate une complication et une dispersion de l’accès aux ressources tenant au choix technique de l’interface de programmation.

  • 9 « Pour le SFMOMA, l’objectif principal de l’atelier Art + Data était [...] d’engager les participan (...)

13L’étude de l’API du SFMOMA révèle des finalités contradictoires. L’outil technique est présenté comme un instrument de travail, destiné à des artistes, permettant des visualisations esthétiques construites à partir des données (Winesmith & Carey, 2014). Toutefois, l’objectif affiché du hackaton « Art + Data Day », organisé par le SFMOMA en 2015 et réunissant designers, ingénieurs et conservateurs du musée, consistait à dégager des pistes pour les usages futurs de l’API : « For SFMOMA, the primary goal of Art + Data Day was […] to engage participants in open dialogue about the API’s potential and the innovation it could facilitate9 » (Hogarty et al., 2015). Dans cette perspective, la nécessité d’aligner les descriptions du SFMOMA avec celles d’autres institutions et l’importance des vocabulaires et de la qualité des données étaient soulignées :

  • 10 « Le mode de présentation basique sert au mieux le créateur, le développeur, les artistes et les de (...)

« The simple presentation mode best serves the initiate, the data hacker, artists, and designers, while a mode for delivering data in a machine-readable format – such as HAL or linked-data standard formats – enables complex connections with other museum collections and data sources10 » (ibid.).

14Toutefois, ce discours d’accompagnement ne correspond pas au dispositif mis en place : notre test d’accès à l’API a fait apparaître des vocabulaires propriétaires, sans référence à des vocabulaires standards, et le non-alignement des données dans toutes les notices consultées.

15En dernier lieu, l’API du Brooklyn Museum11, conçue selon une série de trente méthodes ouvrant l’accès aux informations décrivant artistes, œuvres et collections, pose également des problèmes. Bien que l’étude des paramètres des méthodes révèle des principes proches d’un accès à des tables de base de données avec indication d’un identifiant propre à l’institution, le modèle complet des liens entre ces tables n’est pas fourni. De plus, les vocabulaires de description sont propres au musée, et les valeurs de certains champs, destinées à des lecteurs humains, s’avèrent peu exploitables automatiquement.

16L’étude des modalités d’accès et d’usage des API proposées par trois grands musées illustre les types de problèmes soulevés par l’usage de cette technologie. Les modes d’accès aux données des collections, bien que fondés sur des principes techniques partagés, restent limités à un seul établissement. De ce fait, ils ne permettent pas la construction d’un espace culturel intermuséal. En effet, la sémantique de chaque méthode ou de chaque champ descriptif reste propre à chaque musée. De plus, l’alignement des données entre différentes collections est en général inexistant. Il s’avère que le choix d’une interface de programmation applicative privilégie une conception locale et « propriétaire » des données. Il reste théoriquement possible de concevoir des réalisations qui exploiteraient différentes API, mais l’effort de développement à fournir pour s’approprier les sémantiques des différentes API et de leurs modèles de données sous-jacents serait important. Cela signifie que l’institution offre la possibilité d’exploiter ses données, mais que les développements réalisés restent confinés dans l’espace informationnel du musée.

Web sémantique et partage des données culturelles : un dispositif innovant mais inadapté aux pratiques des professionnels

17Plusieurs musées de stature internationale se sont engagés, à partir des années 2010, dans le déploiement progressif des politiques et des technologies du web sémantique (LOD : Linked Open Data, web de données ouvert) (Johnson et al., 2015 : 6-7 ; Juanals & Minel, 2016, 2019). L’un des apports du LOD tient à la nécessaire sémantisation des données liée à l’utilisation de vocabulaires standardisés, de thésaurus reconnus internationalement et au choix d’un modèle conceptuel. Ce dernier peut être une norme – le Cidoc-CRM, notamment – ou un standard de fait – tel que l’European Data Model (EDM). Le LOD permet ainsi de s’inscrire dans un écosystème, ce qu’illustre le projet American Art Collaborative. Toutefois, les exigences de nature documentaire, technique et financière impliquées par son utilisation sont le fondement des réticences des différents musées ayant choisi de développer des API.

18Les transpositions, par ces grandes institutions, de leurs collections ou de leurs thésaurus dans le web de données ouvert ont suscité de nombreuses discussions dans les éditions du colloque annuel Museums and the Web. Elles constituent des décisions à long terme visant à dépasser les expériences ponctuelles lancées dans le courant des années 2000. Une tendance en cours de maturation semblait se dessiner dans les développements innovants de ces institutions patrimoniales. En mettant à disposition (en « exposant ») leurs données et en les partageant dans un espace culturel intermuséal, elles offraient ainsi la possibilité à des acteurs tiers et aux publics de les exploiter et de les comparer à leur guise. Lancé en 2015, le projet American Art Collaborative (AAC) qui réunit quatorze institutions américaines est emblématique de cette politique éditoriale (Knoblock et al., 2017).

19Toutefois, nous retirons de notre travail d’enquête plusieurs analyses tenant aux difficultés et aux contraintes expérimentées par le choix de mettre en œuvre le web de données ouvert. Elles sont étayées par les entretiens menés en 2017 auprès des coordinateurs des systèmes d’information des institutions patrimoniales concernant leur expérience récente, et par les publications scientifiques des acteurs impliqués (Fink, 2018) ; elles sont complétées par l’étude des dispositifs sociotechniques construits.

20L’analyse du rôle joué par les langages et les modèles conceptuels dans la détermination des formes de médiation permet de comprendre les problèmes qui se posent aux acteurs professionnels engagés dans l’ouverture de leurs données culturelles selon le modèle du web sémantique. Il apparaît que certaines des contraintes liées au choix du LOD relèvent spécifiquement de l’appropriation du langage de description RDF, d’autres du choix du modèle conceptuel Cidoc-CRM, d’autres encore de l’articulation entre ce modèle et le langage RDF. En dernier lieu, la gestion de la coexistence entre le système d’information natif et le nouvel entrepôt de données construit à partir de celui-ci génère un surcroît de travail technique.

21La transposition des descriptions documentaires des collections dans les langages du LOD est indispensable pour permettre l’ancrage dans le web sémantique. Sur le plan technique, le LOD repose sur une pile de langages de description (RDF, RDFS, OWL) organisé selon le principe d’inférence. Ce dispositif permet de rechercher, dans un entrepôt de données décrites dans le format RDF, nommé triple store, les données répondant aux critères d’une requête exprimée dans le langage d’interrogation Sparql. Les langages de description du LOD sont conçus par des acteurs spécialisés en ingénierie rattachés au consortium international W3C. En termes de médiation, l’intérêt de ces langages de description et de programmation est de fournir les moyens de concevoir différents modèles conceptuels des objets d’une collection.

22Le choix d’un modèle conceptuel est central, car les concepts constituent les points d’entrée dans les collections ; les conservateurs qui en ont la charge y sont particulièrement attentifs. Toutefois, l’exploitation d’un modèle conceptuel se heurte à plusieurs difficultés qui sont autant de nature conceptuelle que liées aux usages. Le principal écueil dans l’élaboration et le nommage de concepts est de parvenir à identifier un ensemble de concepts situé à un niveau élevé de généricité. De plus, ils doivent être articulés avec ceux correspondant aux besoins scientifiques des modes de description de collections spécifiques. En étant le fruit d’histoires singulières, ces concepts « locaux » sont ancrés dans une culture et un contexte particuliers nécessitant une sémantique adaptée (Juanals & Minel, 2016 : 5-8). Dans le domaine patrimonial, la norme (ISO 21127:2006) Cidoc-CRM, « Cidoc object-oriented Conceptual Reference Model (CRM) », constitue une référence (Le Bœuf, 2013) : elle joue un rôle central de « colle sémantique » dans la médiation de l’information sur le patrimoine culturel en permettant d’unifier de manière cohérente, dans un langage commun, des sources d’information locales qui pourraient de ce fait être partagées. Co-développée par l’influente organisation International Council of Museums (ICOM) et le Cidoc Documentation Standards Group, cette norme s’adresse de manière explicite aux conservateurs, aux chercheurs et aux universitaires du secteur culturel et patrimonial.Toutefois, tous les acteurs interrogés dans les musées ont souligné la grande difficulté, pour leurs équipes d’ingénierie en place, de l’étape de conversion des données natives de leurs institutions patrimoniales dans le format RDF du fait de sa complexité.

  • 12 « Nous étions intéressés par le projet de AAC, mais nous n’avions pas le personnel technique compét (...)

« We were interested by the AAC project, but we did not have the competent technical staff to contribute to this project » (J. Choi, General Manager of Collections Information Digital, Metropolitan Museum of Art, 25 juillet 2017)12.

23L’une des principales critiques adressées à la norme Cidoc-CRM concerne sa posture théorique éloignée de la culture de métier et des pratiques courantes de catalogage des objets du domaine patrimonial dans les musées :

  • 13 « Le CRM a été créé avec l’idée qu’il est mieux appliqué par les conservateurs qui connaissent le m (...)

« The CRM was created with the notion that it is best applied by curators who know the most about the objects in the museum. Is this notion realistic for most museums ? 13 » (Fink, 2018 : 34 ; E. Fink, fondatrice et responsable scientifique du AAC : American Art Collaborative, 21 juillet 2017).

24Ce constat a conduit l’AAC à proposer un modèle conceptuel commun simplifié avec un nombre limité de concepts issus du Cidoc-CRM afin de s’adapter aux réalités des pratiques et des savoirs de métier des musées partenaires. Dans le même esprit, afin de contourner la complexité de mise en œuvre du Cidoc-CRM, le Getty Research Centre explore un modèle plus simple, le CDWA, sur l’argument qu’il est déjà d’un usage courant dans les musées américains (31 juillet 2014, J. Cobb et P. Harpring, Managing Editor, Getty Vocabulary Program). En dernier lieu, l’usage de ce dispositif sophistiqué a fait apparaître des problèmes d’articulation entre le format RDF et la norme Cidoc-CRM, lesquels sont issus de domaines scientifiques et de métiers différents. Eleanor Fink tire les conséquences de cette situation :

  • 14 « Dans certains cas, le CRM ne semblait pas en accord avec les principes du langage RDF et du LOD. (...)

« In some instances, the CRM did not seem ideally suited for RDF and LOD overall. Since the CRM was not created for LOD, some aspects of the CRM do not follow common protocols » (Fink, 2018 : 34 ; E. Fink, AAC, 21 juillet 2017)14.

  • 15 À titre d’illustration, il est possible de déclarer dans le langage RDFS que B est une sous-classe (...)

25Une analyse en représentation des connaissances ouvre à une interprétation du problème posé en termes de modélisation : le Cidoc-CRM est issu de la conception de la programmation orientée objet dont les notions d’héritage et de taxinomie forment le socle conceptuel, alors que le LOD a pour socle les notions d’inférence et de type, chères à l’intelligence artificielle. De ce fait, les deux approches construisent des modèles conceptuels très différents qui peuvent donner lieu à des inconsistances dans la représentation des connaissances lorsque l’on associe ces deux approches15 (Allemang & Hendler, 2011). En dernier lieu, des problèmes de coexistence de systèmes d’information sont apparus : ils ont amené le Getty Research Institute et le Yale Center for British Art à construire des entrepôts de données en format RDF à partir de leurs systèmes d’information natifs, mais à conserver ces derniers, notamment dans le but de gérer des données de type administratif. Cette situation nécessite une chaîne de traitement régulièrement mise en œuvre pour prendre en compte les ajouts et corrections effectuées sur les données qui décrivent les collections.

26De plus, ces systèmes d’information natifs s’appuient, pour la plupart d’entre eux, sur des technologies anciennes qui ne donnent pas la possibilité de créer des champs pouvant encoder des valeurs complexes. Eleonore Fink synthétise les retours de terrain des institutions partenaires de l’AAC :

  • 16 « Les systèmes de gestion des collections (SGC) […] ne permettent pas d’exporter les données de man (...)

« Collection information systems (CISs) […] do not allow data to be exported in ways that easily relate to the schema of the CRM. […] Partners also lamented the fact that in preparing their data for this project, they had difficulty inserting identifier codes into their CIS to structure and link fields to various thesauri, classifications, periods, and other references » (Fink, 2018 : 33 ; E. Fink, AAC, 21 juillet 2017)16.

27Ces expériences font apparaître les potentialités et les difficultés rencontrées pour traiter informatiquement, en s’appuyant sur un modèle qui associe graphe et taxinomie, des descriptions approximatives de données cataloguées selon une logique arborescente et destinées à une interprétation humaine.

L’hybridation sociotechnique comme modèle unificateur

28La mise en œuvre de la relation aux données culturelles nécessite de dépasser le clivage conceptuel et technique entre les deux grands dispositifs sociotechniques analysés. L’interface de programmation applicative est familière aux équipes informatiques, mais sa logique d’accès, locale et fermée sur un établissement, autorise et en même temps complique l’accès à l’information. Le web de données ouvert présente l’apport d’une logique d’accès standardisée et ouverte à l’interrelation des ressources entre établissements, mais les langages conceptuels et de programmation sont difficiles en termes de compréhension et d’usage par les équipes informatiques. Faisant ce constat, le Yale Center for British Art a conçu un dispositif hybride combinant des modes d’accès différents, mais cette situation complique la gestion des données :

« Le Yale Center for British Art a fait le choix du LOD, d’un SparqlEndpoint et d’un entrepôt Github et d’une interface de programmation applicative. La grande difficulté est de synchroniser ces différents entrepôts de données avec le système de gestion TMS qui gère les données natives » (E. Delmas, Yale Center for British Art, 7 juillet 2018).

  • 17 British Library, Université de Stanford, bibliothèque Bodléienne (Université d’Oxford), Bibliothèqu (...)
  • 18 Art Institute of Chicago, Carnegie Museum of Art, Cooper-Hewitt Smithsonian Design Museum, Frick Co (...)
  • 19 https://iiif.io/community/groups/museums/#about [consulté le 31 mars 2020].

29Un dispositif sociotechnique en déploiement confirme l’orientation vers la construction de technologies hybrides visant à dépasser les difficultés rencontrées. Le standard International Image Interoperability Framework (IIIF), initié en 2011 par un groupement de bibliothèques et d’universités17, rend possible la visualisation, dans une même interface, de documents numérisés disséminés dans différentes collections de bibliothèques. Il s’est révélé adapté à la visualisation d’œuvres numérisées détenues par les musées, incitant plusieurs institutions états-uniennes18 à rejoindre le consortium international IIIF créé en 201519.

  • 20 Stanford University Libraries, Princeton University Libraries, British Library, Europeana.

30Sur le plan technique, la mise en œuvre d’IIIF repose sur deux interfaces de programmation applicative (API) : l’API « Image » définit un service web qui fournit une image en réponse à une requête précisant ses caractéristiques ; l’API « Presentation », nécessaire pour associer des métadonnées aux images, spécifie la structure et la présentation d’un objet numérisé et de ses contenus associées. L’exploitation de ces API implique l’utilisation de visionneuses d’images qui sont pour la plupart d’entre elles – Diva.js, Mirador, OpenSeadragon, Universal Viewer – des logiciels libres. Plusieurs démonstrateurs (dont le projet Biblissima, avec la BnF, en France), ont été mis en place par les membres fondateurs du Consortium20.

  • 21 Walters Art Museum, National Portrait Gallery, Archives of American Art, Smithsonian American Art M (...)

31Lors de notre enquête, tous les professionnels interrogés ont manifesté leur intérêt pour ce standard. L’accord de partenariat, conclu fin 2017, entre le consortium American Art Collaborative (cf. supra) et le consortium IIIF a pour projet d’exploiter les collections numérisées de huit des musées21 partenaires de AAC :

  • 22 « L’American Art Collaborative (AAC), consortium qui réunit quatorze musées d’art qui travaillent e (...)

« The American Art Collaborative (AAC), fourteen art museums working together to implement linked open data, got terrific support from the IIIF Consortium. Art museums come from a strong visual culture so IIIF excited the museums from the first demonstration22 » (R. Allen, Deputy Director, Smithsonian American Art Museum, communiqué de presse du consortium IIIF, 1er novembre 2017).

32De même, l’accord conclu en juin 2017 entre le Getty Museum et le Yale Center for British Art les a amenés à diffuser, sur leurs sites web, respectivement 30 000 et 70 000 images compatibles dans le standard IIIF :

  • 23 « En adoptant IIIF, nos images peuvent désormais voyager au-delà des limites de notre propre site w (...)

« By adopting the IIIF, our images can now travel beyond the confines of our own website and become fully interoperable with images from other collections, greatly enhancing the ability to pursue research in the digital environment23 » (M. Hargraves, conservateur en chef des collections, Yale Center, Yale News, 2 juin 2017 ; E. Glass, 19 juillet 2017).

33Le standard IIIF a été initialement conçu pour visualiser sur une même interface web des images conservées par des institutions patrimoniales disposant de différents fragments ou de différentes versions d’une même œuvre ou d’un même artiste. Plus largement, la visualisation d’œuvres facilite des comparaisons scientifiques. Ses fonctionnalités ouvrent également la voie à des expérimentations d’usages à destination du grand public (Roddis, 2018) visant à favoriser l’apprentissage par l’observation (slow looking) (Tishman, 2017). Ainsi, l’hybridation sociotechnique, en associant API et représentation de données liées, pourrait, au-delà de son objectif initial de fournir des outils de partage interopérables aux historiens de l’art, chercheurs et érudits, proposer des outils de médiation en direction du grand public.

La construction d’un espace culturel intermuséal en ligne : un choix stratégique

34Cette enquête sur les stratégies des établissements culturels états-uniens en matière de gestion des données ouvertes rejoint les résultats de nos terrains de recherche sur les politiques numériques en France et en Europe (Juanals & Minel, 2016, 2018). Ces travaux nous conduisent à distinguer deux orientations possibles concernant la vision stratégique d’une politique d’établissement dans ce domaine : la première voie privilégie une stratégie fédérative, la seconde, une stratégie agrégative.

35Dans la stratégie fédérative, revendiquée par le projet AAC (Fink, 2018 : 21), chaque institution patrimoniale est responsable de l’administration de ses données conservées dans des entrepôts indépendants. Les faiblesses associées à ce choix résident dans l’obligation, pour chaque institution, de développer ses propres outils de conversion de données. De plus, du fait de la dissémination des données culturelles dans différents entrepôts, les performances de recherche d’information sont susceptibles de se dégrader. En revanche, ce choix garantit la pérennité de l’écosystème informationnel, même en cas de disparition de l’un de ses acteurs, et la mise à jour des données dans la mesure où elle est réalisée par les institutions qui en sont détentrices.

  • 24 Le projet Wikidata est hébergé par Wikimedia Foundation, financièrement soutenue par des contribute (...)

36Le choix d’une stratégie agrégative apporte une réponse aux difficultés rencontrées par les équipes des musées dans l’appropriation informatique et documentaire de dispositifs sociotechniques innovants. Elle est mise en place notamment par le projet Wikidata24. Selon cette orientation, les données des institutions patrimoniales sont collectées et centralisées dans un entrepôt unique, leur gestion étant assurée par une organisation indépendante des institutions patrimoniales. Conçu à l’origine comme un entrepôt régi par les mêmes principes que DBpedia, Wikidata prend désormais en charge la collecte et le stockage des données, ainsi que la mise à disposition d’outils de recherche d’information (Deshayes, 2018 ; Molinié, 2018). Ce choix, qui est celui du MET, garantit une économie de moyens dans la conversion et l’administration des données collectées. Toutefois, il pose une question de gouvernance concernant la pérennité, en termes financier et technologique, de l’organisation en charge de la gestion et de la diffusion des données. De plus, cette stratégie, pour les institutions patrimoniales, revient à déléguer la conservation et l’accès à leurs données culturelles à une organisation externe rattachée à une fondation privée. À titre de comparaison, l’Union européenne, avec la fondation Europeana, a fait le choix d’une organisation à la fois agrégative et fédérative.

Conclusion et ouvertures de recherche

37L’analyse des régimes d’accès aux données culturelles révèle des tensions de différentes natures. En premier lieu, elle fait apparaître l’ancrage national, culturel et historique des politiques et des pratiques éditoriales des musées états-uniens, concomitamment à l’histoire singulière des collections d’un établissement et de ses personnels. En second lieu, les innovations technologiques et documentaires confrontent les musées à la nécessité de faire des choix en tenant compte de leurs cultures organisationnelles et de leurs savoirs de métier. Les problèmes, de diverses natures, rencontrés par les équipes des musées états-uniens dans l’ouverture de leurs données, font apparaître que la culture numérique recouvre des métiers, des connaissances et des savoir-faire différents en fonction des professionnels impliqués. Le choix d’une solution sociotechnique hybride ou celui de la délégation de leur gestion informatique et documentaire constituent des orientations possibles vers des systèmes documentaires ouverts et interopérables. Elles rendent réalisables leurs politiques d’innovation concernant l’ouverture de leurs données culturelles mais ont des conséquences sur les conditions de leur conservation.

38Les politiques éditoriales d’accès ouvert aux données culturelles des musées concernent désormais la mission de diffusion et de partage des collections et des connaissances. Il apparaît que le choix d’une stratégie de diffusion et de gestion des données culturelles ouvertes, en articulation avec un dispositif sociotechnique, est devenu une question politique et économique. Elle implique, à une échelle transnationale, un débat sur le modèle de gouvernance permettant une gestion pérenne des données culturelles ouvertes, qui appartiennent au patrimoine culturel des institutions patrimoniales et des États qui les détiennent, ainsi qu’aux différentes catégories de publics qui en sont les usagers.

39L’ouverture de leurs données culturelles par les musées ouvre la voie à de nouveaux usages comme, par exemple, l’organisation de « hackatons » visant à expérimenter de nouvelles pratiques artistiques et de médiation aux collections. Une autre orientation émergente repose sur l’alliance entre les technologies de l’accès ouvert et celles de l’« intelligence artificielle » : dans le cadre d’un partenariat entre le programme Open Access du MET, le Massachusetts Institute of Technology et la société Microsoft, des prototypes expérimentent de nouvelles manières, pour les publics, de découvrir les collections d’art du MET. Cette orientation fait reposer sur les technologies la tâche d’exploration de formes innovantes de médiations aux données culturelles. Toutefois, dans la tradition de la mission éducative des musées états-uniens, une médiation secondaire de type pédagogique est également aménagée à l’intention des enseignants et des écoles ; elle est complétée par des partenariats avec des associations culturelles.

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Bibliographie

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Annexe

Liste des entretiens

1. Rachel M. Allen, Deputy Director, Smithsonian American Art Museum, Washington.

2. Jennifer Berry, Rights & Reproductions Coordinator, Freer and Sackler Galleries, Washington.

3. Kate Blanch, Systems Manager, Data & Digital Resources, The Walters Art Museum, Baltimore.

4. Allegra Burnett, Web and Social Media Content Manager, Museum of Modern Art, New York.

5. Jennie Choi, General Manager of Collections Information Digital, Metropolitan Museum of Art, New York.

6. Joan Cobb, Software Architect, Getty Vocabulary Program, Getty Research Institute, Los Angeles.

7. Grace Cory, Digital Asset Manager, Freer and Sackler Galleries, Washington.

8. Emmanuelle Delmas, Collections Data Manager, Yale Center for British Art, New Haven.

9. Eleanor Fink, Art and Technology Consultant, Information Sciences Institute, fondatrice et responsable scientifique du projet American Art Collaborative, Washington.

10. Georgina Goodlander, Web and Social Media Content Manager, Smithsonian American Art Museum, Washington.

11. Cathryn Goodwin, Manager of Collections Information, Princeton University Art Museum, Princeton.

12. Fairlight Guttierez, Digital Marketing / Content Strategy Editor, Denver Art Museum, Denver.

13. Patricia Harpring, Managing Editor, Getty Vocabulary Program, Getty Research Institute, Los Angeles.

14. Lindsey Housel, Manager of Digital Initiatives, Denver Art Museum, Denver.

15. Craig Knoblock, Director of Information Integration, University of Southern California.

16. Liz Nelly, Museum Computer Network,  Art Institute of Chicago, Chicago.

17. Courtney O’Callaghan, Chief Digital Officer, Freer and Sackler Galleries, Washington.

18. Peter Samis, Associate Curator of Interpretive Media, San Francisco Museum of Modern Art, San Francisco.

19. Stanley Smith, Head of Collection Information and Access, J. Paul Getty Museum, Los Angeles.

20. Sara Snyder, Webmaster,  Archives of American Art, Smithsonian American Art Museum,Washington.

21. Kiser Spencer, Developper, Metropolitan Museum of Art, New York.

22. Janet Strohl-Morgan,  Associate Director for Information and Technology, Princeton University Art Museum, Princeton.

23. Pedro Szekely, Research Associate Professor, University of Southern California, Los Angeles.

Glossaire

API (Application Programming Interface) : d’un point de vue technique, une API est un ensemble de classes et de méthodes, au sens de la programmation objet, qui offre un ensemble de services d’accès à un entrepôt de données. En d’autres termes, il s’agit d’une interface entre logiciels qui permet d’assurer des échanges d’informations entre ceux-ci.

Cidoc-CRM : publié pour la première fois en 1998 par le Comité international pour la documentation (Cidoc) du Conseil international des musées (ICOM), il constitue, à l’origine, une référence centrale dans le domaine muséographique. En 2006, le Cidoc-CRM a donné lieu à la production d’une norme internationale publiée par l’ISO (ISO 21127:2006). Au fil des ans, ce modèle est devenu une ontologie du patrimoine culturel qui décrit, au moyen d’un langage, les concepts explicites et implicites de ce domaine avec leurs relations pertinentes. Quatre-vingt-treize classes (ou entités) et 161 propriétés reliant ces entités sont ainsi définies. Dans le secteur muséal et du patrimoine culturel, le modèle Cidoc-CRM est qualifié de modèle sémantique par ses concepteurs. L’ICOM propose un site web (http://www.cidoc-crm.org [consulté le 31 mars 2020]) qui présente les caractéristiques de ce standard.

Github : lancée en 2008, cette plateforme collaborative entre informaticiens propose, entre autres, un service web d’hébergement gratuit pour les logiciels libres.

IIIF (International Image Interoperability Framework) : IIIF est un standard initié en 2011 par un groupement de bibliothèques et d’universités. Il rend possible la visualisation, dans une même interface, de documents numérisés disséminés dans différentes collections de bibliothèques ou de musées.

JSON (JavaScript Object Notation) : JSON est un format léger d’échange de données indépendant de tout langage de programmation, standardisé par l’ISO en 2017 (https://www.iso.org/​standard/​71616.html [consulté le 31 mars 2020]).

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data ) : JSON-LD est une recommandation du W3C pour représenter des données structurées. Il s’agit d’une extension du format JSON. Le W3C propose sur son site web une description complète (https://www.w3.org/​TR/​2014/​REC-json-ld-20140116/​ [consulté le 31 mars 2020]).

LOD (Linked Open Data) : LOD, ou données ouvertes liées, est un projet lancé en 2007 par le W3C pour construire sur le web un espace commun de données décrites avec le langage RDF.

OWL (Web Ontology Langage) : OWL est un langage qui permet de construire des ontologies, appelées aussi modèles conceptuels, en s’appuyant sur les langages RDF et RDFS. Il fournit notamment les moyens d’exprimer des propriétés qui seront utilisées pour réaliser des inférences.

RDF (Ressource Description Framework) : RDF est le langage de représentation proposé par le W3C pour décrire le web de données. Toute description est réalisée sous la forme d’un triplet composé d’un sujet, d’un prédicat (appelé aussi propriété) et d’un objet. Chaque élément du triplet est désigné par un URI (Uniform Resource Identifier). Un ensemble de triplets, appelé graphe RDF, peut être représenté en JSON-LD (http://www.w3.org/​RDF/​ [consulté le 31 mars 2020]).

RDFS (RDF Schema) : RDFS est une extension de RDF. Il fournit notamment les moyens de créer des classes pour caractériser des ensembles de triplets RDF.

SKOS (Simple Knowledge Organization System) : SKOS est un modèle de représentation de thésaurus qui s’appuie sur RDF et RDFS (http://www.w3.org/​2004/​02/​skos/​ [consulté le 31 mars 2020]).

Sparql (Sparql, Protocol and RDF Query Language) : Sparql est un langage de requête standardisé par le W3C qui permet d’interroger un entrepôt de données (au format RDF) (http://www.w3.org/​TR/​sparql11-query [consulté le 31 mars 2020]).

W3C (World Wide Web Consortium) : le W3C est un organisme de standardisation à but non lucratif fondé en octobre 1994 et chargé de promouvoir la compatibilité des technologies du World Wide Web. Le W3C regroupe 383 entreprises partenaires (https://www.w3.org/​ [consulté le 31 mars 2020]).

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Notes

1 https://www.metmuseum.org/about-the-met/policies-and-documents/image-resources [consulté le 31 mars 2020].

2 « [L]a problématique de l’ouverture des contenus culturels, ou open content, doit être dissociée de la démarche d’ouverture et de partage des données publiques culturelles, bien qu’elles soient complémentaires » (Domange, 2013 : 12).

3 La liste des 21 musées et des 23 entretiens est indiquée en annexe.

4 Parmi ces standards : MARC, Spectrum, Dublin Core, Document Type Definition (DTD), Encoding Archival Description (EAD).

5 « Le détail des données que nous publions éclaire l’histoire unique de chaque objet, depuis sa création par l’artiste jusqu’à la façon dont il est arrivé au Smithsonian […]. Aujourd’hui, une nouvelle génération peut non seulement apprécier ces œuvres selon ses propres points de vue, mais aussi remixer leur contenu d’une manière que nous devons encore imaginer. »

6 Les sigles et acronymes sont explicités dans le glossaire situé en annexe.

7 Un modèle conceptuel est une représentation abstraite des données. Ces données sont représentées sous forme d’entités (les concepts) et d’associations (les relations sémantiques) entre ces entités. Dans le domaine muséal, le Cidoc-CRM est le modèle conceptuel de référence (Le Bœuf, 2013).

8 https://collection.cooperhewitt.org/api/ [consulté le 31 mars 2020].

9 « Pour le SFMOMA, l’objectif principal de l’atelier Art + Data était [...] d’engager les participants dans un dialogue ouvert sur le potentiel offert par l’API et sur les innovations qu’elle pourrait stimuler. »

10 « Le mode de présentation basique sert au mieux le créateur, le développeur, les artistes et les designers, tandis que le mode d’export des données dans un format lisible par la machine – tel que HAL ou les formats standard du web sémantique – permet de réaliser des agencements complexes avec d’autres collections de musées ou d’autres sources de données. » Point de vue partagé par : Freer and Sackler Galleries, Denver Art Museum, Art Institute of Chicago, Museum of Modern Art, San Francisco Museum of Modern Art.

11 https://www.brooklynmuseum.org/opencollection/api/docs/overview [consulté le 31 mars 2020].

12 « Nous étions intéressés par le projet de AAC, mais nous n’avions pas le personnel technique compétent pour contribuer à ce projet. » Point de vue partagé par : Freer and Sackler Galleries, Princeton University Art Museum, Denver Art Museum, Art Institute of Chicago, Museum of Modern Art, San Francisco Museum of Modern Art.

13 « Le CRM a été créé avec l’idée qu’il est mieux appliqué par les conservateurs qui connaissent le mieux les objets du musée. Cette notion est-elle réaliste pour la plupart des musées ? »

14 « Dans certains cas, le CRM ne semblait pas en accord avec les principes du langage RDF et du LOD. Comme le CRM n’a pas été créé pour le LOD, certains principes du CRM ne suivent pas les protocoles standards. » Point de vue partagé par : The Walters Art Museum, Yale Center for British Art, Smithsonian American Art Museum.

15 À titre d’illustration, il est possible de déclarer dans le langage RDFS que B est une sous-classe (subClassOf) de A et, réciproquement, que A est une sous-classe de B, ce qui est inconsistant dans un langage de programmation orienté objet.

16 « Les systèmes de gestion des collections (SGC) […] ne permettent pas d’exporter les données de manière à ce qu’elles soient facilement reliées au schéma du CRM […]. Les membres du consortium AAC ont également déploré le fait qu’en préparant leurs données pour ce projet, ils ont rencontré des difficultés à insérer des codes d’identification dans leur SGC pour structurer et relier les champs des fiches descriptives avec des thésaurus, des nomenclatures, des périodes ou d’autres types de références. » Point de vue partagé par : The Walters Art Museum, Smithsonian American Art Museum.

17 British Library, Université de Stanford, bibliothèque Bodléienne (Université d’Oxford), Bibliothèque nationale de France, Nasjonalbiblioteket (Bibliothèque nationale de Norvège), Laboratoire national de Los Alamos, Université de Cornell.

18 Art Institute of Chicago, Carnegie Museum of Art, Cooper-Hewitt Smithsonian Design Museum, Frick Collection, J. Paul Getty Trust, Harvard Art Museums, Hill Museum and Manuscript Library (HMML), National Gallery of Art, Paul Mellon Centre, Yale Center for British Art.

19 https://iiif.io/community/groups/museums/#about [consulté le 31 mars 2020].

20 Stanford University Libraries, Princeton University Libraries, British Library, Europeana.

21 Walters Art Museum, National Portrait Gallery, Archives of American Art, Smithsonian American Art Museum, Dallas Museum of Art, Indianapolis Museum of Art, Crystal Bridges Museum of Art, Colby College Museum of Art.

22 « L’American Art Collaborative (AAC), consortium qui réunit quatorze musées d’art qui travaillent ensemble pour mettre en place des données ouvertes liées, a reçu un soutien important du Consortium IIIF. Les musées d’art ont une forte tradition de la culture visuelle, c’est pourquoi l’IIIF a enthousiasmé les musées dès la première démonstration. »

23 « En adoptant IIIF, nos images peuvent désormais voyager au-delà des limites de notre propre site web et devenir totalement interopérables avec des images provenant d'autres collections, ce qui améliore considérablement la capacité à poursuivre des recherches dans l’environnement numérique. »

24 Le projet Wikidata est hébergé par Wikimedia Foundation, financièrement soutenue par des contributeurs privés, dont Google Inc.

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Références

Référence papier

Brigitte Juanals et Jean-Luc Minel, « Stratégies éditoriales des musées. Une approche de la médiation par l’accès ouvert aux données numérisées »Culture & Musées, 35 | 2020, 49-75.

Référence électronique

Brigitte Juanals et Jean-Luc Minel, « Stratégies éditoriales des musées. Une approche de la médiation par l’accès ouvert aux données numérisées »Culture & Musées [En ligne], 35 | 2020, mis en ligne le 01 juin 2020, consulté le 10 juillet 2020. URL : http://journals.openedition.org/culturemusees/4427 ; DOI : https://doi.org/10.4000/culturemusees.4427

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Auteurs

Brigitte Juanals

Aix-Marseille Université, Centre Norbert Élias, iGlobes
Brigitte Juanals est professeure en sciences de l’information et de la communication à l’école de journalisme et de communication de l’Université Aix-Marseille, chercheuse au Centre Norbert Elias (UMR 8562) et chercheuse associée à iGlobes (UMI 3457). Ses recherches portent sur la communication médiatique de l’information d’actualité et des connaissances, avec les enjeux sociaux et politiques associés aux processus de circulation de l’information. Ses domaines d’étude concernent le patrimoine (patrimoine culturel, naturel) et les questions environnementales. Ses travaux associent l’analyse, dans la sphère publique, de la communication des organisations et des institutions, des médias (notamment numériques), ainsi que les pratiques d’information et de communication des publics. Elle a publié en 2019 dans la revue Hermès « Les changements climatiques, une question incommunicable dans l’espace public ? Vers une communication écologique », et elle a co-écrit avec Jean-Luc Minel « Les stratégies institutionnelles des musées dans le web de données ouvert : la construction d’un espace muséal partagé en question », dans la revue Études de communication (2016).
Courriel : brigitte.juanals[at]univ-amu.fr

Jean-Luc Minel

Université Paris-Nanterre, laboratoire MoDyCo, TGIR Huma-Num
Jean-Luc Minel est professeur émérite en sciences du langage à l’Université Paris-Nanterre. De 2012 à 2019, il a co-dirigé le projet « Modélisations, Référentiels et culture numérique » (ModRef) développé dans le cadre du Labex « Les passés dans le présent » qui associait six unités de recherches et quatre institutions patrimoniales. Il est membre du laboratoire MoDyCo (UMR 7114) où il développe des modèles et des outils de traitement de fouilles de textes et d’extraction de connaissances en s’appuyant notamment sur des approches de deep learning. Il a dirigé le laboratoire MoDyCo (UMR 7114) de 2008 à 2017, et il préside actuellement le conseil scientifique de la TGIR Huma-Num. Avec Brigitte Juanals, il est l’auteur d’Enjeux numériques pour les médiations scientifiques et culturelles du passé (2017) et de « La construction d’un espace patrimonial partagé dans le web de données ouvert : entre interopérabilité et stratégies institutionnelles » pour la revue Communication (2016).
Courriel : jean-luc.minel[at]parisnanterre.fr

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