Mené par l’ABES et l’équipe de recherche GraphIK du LIRMM, co-financé par le TGE ADONIS dans le cadre de son appel à projets 2009-2010, le projet SudocAD vise à interconnecter entre eux différents corpus de métadonnées agrégés par la plateforme de recherche ISIDORE, en les reliant au référentiel IdRef. Ce qui est en jeu, ce n’est pas seulement l’efficacité de la recherche dans Isidore, mais l’intégration des données SHS françaises au web de données, auquel IdRef est déjà connecté.
L’objectif opérationnel du projet était d’enrichir automatiquement des notices d’articles du portail Persée, en identifiant (quand elle existe) l’autorité IdRef correspondant à chacun des auteurs de l’article. 13 444 notices ont ainsi été traitées et livrées à ADONIS et à l’équipe Persée.
Pour identifier la notice d’autorité IdRef qui correspond à l’auteur Persée, SudocAD ne se contente pas d’utiliser les informations contenues dans la notice d’autorité mais exploite les connaissances enfouies dans les notices bibliographiques Sudoc liées. Toutes ces connaissances sont exprimées en RDF, selon le vocabulaire FRBROO. Il devient possible alors de raisonner à propos de ces connaissances, grâce aux outils sémantiques conçus et développés par GraphIk.
Les principales étapes du traitement opéré par SudocAD sont les suivantes : le nom et le prénom de l’auteur Persée sont utilisés pour sélectionner une liste parfois longue d’autorités IdRef candidates ; le raisonneur du LIRMM charge un ensemble de données RDF composées de la notice Persée, des autorités candidates et des notices bibliographiques Sudoc liées à ces autorités ; enfin, après avoir analysé ces données au moyen de règles logiques, le raisonneur répartit les autorités candidates en sept catégories de liage, de Strong à Impossible.
SudocAD ne donne donc pas directement un verdict sur la bonne autorité à lier. Mais, à partir du rapport d’analyse en XML et des sept catégories, il est facile de définir un algorithme qui détermine automatiquement l’autorité à lier. Mais il existe plusieurs manières de construire un tel algorithme. Ce rapport distingue les algorithmes de liage automatique qui paraissent les plus pertinents.
A côté du liage automatique, le rapport d’analyse généré par SudocAD peut également être utilisé dans une perspective d’aide à la décision. Il s’agirait d’utiliser ce rapport pour présenter les autorités candidates d’une manière qui facilite et fiabilise le travail manuel du catalogueur qui cherche à lier une notice bibliographique à une autorité.
Afin d’évaluer l’approche de SudocAD, un protocole a été établi pour comparer les résultats d’un traitement automatique aux décisions de liage prises par un catalogueur. Sur un échantillon de 150 notices Persée, elle montre que SudocAD atteint un très bon taux de bonnes décisions (liage ou non liage), autour de 80%, et surtout un taux d’erreur (création de liens erronés) inférieur à 2%.
Au-delà du projet SudocAD, l’ABES et l’équipe GraphIK ont la volonté d’éprouver la validité de cette approche sur d’autres corpus de métadonnées et d’améliorer encore son efficacité en corrigeant les défauts actuels et surtout en élargissant le spectre des informations prises en compte, notamment en exploitant de manière sémantique les co-auteurs et le vocabulaire Rameau.
