• La gestion des Données
• Traitement et analyse de données

Gestion des données

Référent

Thibault FALVARD, Ingénieur de Recherche en Informatique à l'Université Clermont Auvergne

Il prend en charge dès l'expression du besoin l'analyse et la réalisation de projets liés à la gestion de données. C'est le représentant pour les SHS au sein du projet AUDACE (Auvergne Data Cloud Académique) qui vise à un mettre en place en Auvergne un centre de traitement des très grands volumes de données scientifiques.

Offre de services

1 - Gestion de CORPUS

Il s'agit de mettre en place un process qui permette de valoriser, stocker, pérénniser et diffuser le travail des chercheurs. Ce process est en cohérence avec les ressources locales (matérielles et humaines) et les infrastructures nationales HUMA-NUM.

La valorisation des données est faite au travers d'un sites web, puis d'un travail sur les méta-données.

• Le site web permet de scénariser les ressources d'un thème de recherche en fonction des besoins des chercheurs.
• Les méta-données servent dans un premier temps à décrire les ressources sur le site, puis dans un second à référencer ces ressources sur l'infrastructure ISIDORE d'HUMA-NUM.

Le stockage et la pérennisation sont réalisés sur une infrastructure locale mutualisée (CRRI) constituée autour du Mesocentre Clermont Auvergne. Ces données sont accessibles directement par les chercheurs (consultation, mises à jour...) au travers des sites web de corpus, et sont bien évidemment stockées dans une base de données (MariaDB). Ces bases de données, nous permettent de réaliser par l'intermédiaire des sites de corpus (accessibilité) des traitements en temps réel, eux mêmes accessibles via les sites web de corpus.

Quelques exemples de traitements des données, sans intervention préalable, et toujours accessibles :

• filtres (corpus VICUS);
• croisements de données (corpus POETE EN REVOLUTION), les croisements multiples ne sont accessibles à l'Internet qu'après publications;
• comptages (corpus MARGEC);
• statistiques (corpus des THEREPSICORE);
• requêtages spécifiques (corpus des JUSTES D'AUVERGNE);
• cartographie (corpus DELECLUZE, corpus THEREPSICORE);
• sortie .pdf (corpus MARGEC bouton en bas de notice);
• ...

Après retraitements, les données (ressources et méta-données) sont exportées soit localement, soit nationalement pour être mises à disposition de la communauté scientifique.

2 - Diffusion de revues

Dans le cadre des revues, en général la réalisation du site web est le prélude au passage sur le portail national des revues en sciences humaines revue.org.

3 - Réalisation de sites "Projet / Recherche"

La création de ces sites a pour objet de valoriser le travail des chercheurs sur des projets spécifiques qui ne s'inscrivent pas dans la démarche de réalisation d'un CORPUS.

4 - Plateforme collaborative (incubateur de corpus) : Multi-plumes

La MSH propose une infrastructure dont le but est de faciliter le travail collaboratif sur les projets.

Cette Plateforme permet :

• D'avoir un accès à l'information de n'importe où (espace),
• Dématérialiser l'information (contenu),
• De désynchroniser le travail sur l'information (temps).

Pour l'instant, la plateforme compte 29 Extranets ouverts qui correspondent à autant de projets en cours, et 12 Extranets fermés (projets terminés).

5 - Appui à la recherche

Contrairement aux trois thématiques précédentes, ce travail est plus ponctuel et plus ciblé. Il s'agit de répondre à des demandes très précises (par exemple, la mise en place d'un forum...).

6 - Récapitulatif sur la gestion des données

L'image présentée (lien du titre) permet d'avoir une idée globale de la gestion des données à travers la description d'un processus de création de contenus.

Tout part de l'incubateur de projets (où l'on crée, organise, met en forme ... les données qui peuvent par exemple être celles d'un corpus), puis passe vers le site web (où l'on valorise ces données et où l'on enrichit les contenus de méta-données), afin d'aboutir dans tous les cas à deux endroits, ISIDORE qui indexe ces données et la Plateforme de stockage HUMA-NUM qui expose ces données. Dans certains cas très particuliers, ces données peuvent également être archivées au CINES.

Réalisations

1 - Gestion de CORPUS

• ARCHEOLOGIE-DOC (Données doctorants et masters)
• ATLAS HISTORIQUE (Notices de cartes de l'Auvergne, du Bourbonnais et du Velay)
• CORREZEARCHEO (Archéologie en Limousin)
• CRLV (Centre de Recherche sur la Littérature de Voyage)
• DELECLUZE (Dessins du peintre)
• GRIMM (Contes)
• LES JUSTES D'AUVERGNE (Sauvetages en Auvergne)
• LES PROVINCIALES (Lettres de Blaise Pascal)
• MARGEC (Marginalité, économie et christianisme)
• PHILOSOPHEME (Philosophie au primaire, collège et lycée)
• POETESENREVOLUTION (Poésie sous la Révolution)
• THEREPSICORE (Théâtre révolutionnaire)
• VICUS (Agglomérations antiques, dites "secondaires")

2 - Diffusion de revues

• ASTROLABE (publication sur la littérature de voyage)
• KAIROS (Revue en science de l'information et de la communication)
• SOCIOPOETIQUES (Littérature)
• VIATICA (Revue sur la littérature de voyage)

3 - Sites "Projet / Recherche"

• Boitiers de vote (Votes pédagogiques)
• MSH (Site de l'USR)
• POLEN (Portail : Revues et Publications en libre accès)

4 - Multi-plumes

• Incubateur de projets (Travail collaboratif)

5 - Appui à la recherche

• MUSEFREM (Musiciens d'églises)

Traitement et analyse de données

Référent

Aurelia Vasile, Ingénieur d’études en analyse de traitement de données, CNRS

Elle accompagne les chercheurs pour adopter de bonnes pratiques dans la gestion de leurs données et dans le travail de structuration, de normalisation et mise en place de protocoles de collecte de données. Elle est également en charge de développer les relations avec la TGIR Huma-Num et de proposer aux chercheurs de méthodes et d’outils d’analyse et de traitement.

Services fournis

1 - Structuration des fonds d’archives destinés à être exploités dans la cadre des projets de recherche ou collectés par des chercheurs. Description standardisée : norme ISAD(G), XML-EAD.

2 - Accompagnement des chercheurs dans la description des données : métadonnées Dublin-Core, Dublin-Core qualifié, métadonnées du modèle « DataCite Metadata Schema » pour la création de DOI (Digital Object Identifier)

3 - Exploration de méthodes et d’outils pour l’exploitation et l’analyse des données : Analyse de réseaux, Datavisualisation, Analyse et/ou structuration des textes (traitement automatique des textes non structurés, XML-TEI).

Réalisations

A. Fonds ‘Archives du campement’

B. Projet ‘Spectacle de curiosités’