Billet 4 – Des lectures et projets inspirants

 

Musique de création et Web de données

Données Ouvertes Liées du Centre de musique canadienne au Québec

 

Au cours de nos recherches, nous faisons le même constat que Gandon (2018), Hogan (2020) et Lévesque et al. (2020), le nombre de recherches exploratoires en Web sémantique est relativement limité et les systèmes technologiques ou études d’utilisabilité sont peu décrits dans la littérature. Afin de nourrir nos réflexions et nos expérimentations, nous avons identifié un certain nombre de projets exploratoires en Web sémantique et plus spécifiquement dans le domaine de la musique (Music Brainz, Doremus, etc.). Ils ont principalement servi de sources d’inspiration, mais aussi de discussion pour nos choix numériques et technologiques.

Parmi les quelques projets que nous présentons, nous avons identifié des angles d’étude ou des fonctionnalités proches de nos objectifs en découvrabilité de la musique de création québécoise : la présentation, l’exploration et la visualisation des données, mais aussi les outils de visualisation utilisés – le logiciel Gephi, la bibliothèque JavaScript D3.js, etc. Notez que nous avons volontairement mis de côté la dimension technologique, car nous avons pris le parti, dans une prochaine phase, de verser nos données dans Wikidata.

 

  1. Linked Jazz (Semantic Lab, Pratt Institute)

 

Fig. 2 – Interface de visualisation du projet Linked Jazz – Cliquer pour agrandir l’image.

 

À l’aide de technologies de données ouvertes liées, ce projet de recherche en histoire du jazz permet d’exposer les relations entre musiciens et de révéler leur réseau communautaire.

 

  1. Exploration des adaptations musicales francophones (BAnQ et École Polytechnique Montréal)

 

Fig. 3 – Système d’exploration interactif des données d’adaptations musicales francophones – Cliquer pour agrandir l’image

 

 

L’objectif principal de ce projet est d’explorer de nouvelles méthodes de visualisation d’un corpus de données complexes – les adaptations musicales francophones –, autrement que par l’intermédiaire d’une boîte de recherche ou d’une liste de résultats classique ordonnée par pertinence.

 

  1. Projet de visualisation de données (Cinémathèque québécoise et Polytechnique Montréal)

Fig. 4 – Interface de visualisation des données – Cliquer pour agrandir l’image

 

Dans le cadre de l’initiative « Savoirs communs du cinéma », l’objectif de cette collaboration avec Polytechnique Montréal est de prouver la faisabilité de la publication en données ouvertes liées des informations de la base de données de la Cinémathèque québécoise. Deux thèmes ont été privilégiés pour cette visualisation de données : les groupes de personnes qui ont travaillé souvent ensemble et les patrons de carrière.

 

  1. Sur la piste des ventes d’antiques (Institut national d’histoire de l’art et Wedodata)

 

 

Fig. 5 – Visualisation du parcours d’un antique – Cliquer pour agrandir l’image

 

En collaboration avec la start-up Wedodata, spécialisée dans le Journalisme de données, l’équipe de recherche était en possession d’un corpus complet sur la vente des antiques en France au XIXe siècle pour expérimenter de nouvelles formes de visualisation donnant lieu à la conception d’un nouvel outil numérique.

 

RESSOURCES SUGGÉRÉES

N’ayant pas la prétention d’être à la fois des spécialistes du Web sémantique et du Web de données de même que d’être exhaustifs dans nos lectures, nous proposons la liste des ressources qui ont attiré notre attention :

Achichi, M., Bailly, R., Cecconi, C., Destandau, M., Todorov, K. et Troncy, R. (2015). DOREMUS: Doing Reusable Musical Data. Bethlehem, États-Unis. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01309167

Achichi, M., Lisena, P., Todorov, K., Troncy, R. et Delahousse, J. (2019). DOREMUS : un graphe d’œuvres musicales interconnectées. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02284533

Cannam, C., Sandler, M., Jewell, M. O., Rhodes, C. et d’Inverno, M. (2010). Linked Data and You: Bringing Music Research Software into the Semantic Web. Journal of New Music Research, 39(4), 313‑325. 10.1080/09298215.2010.522715

Conseil québécois de la Musique. (2019). L’exemple de mutualisation de données des musiques de concert du CQM. Repéré à https://www.youtube.com/watch?v=FhQ8a-B_8gw

Culture Laval. (2020, 5 octobre). Guide de la découvrabilité et des bonnes pratiques sur le Web. Culture Laval. https://culturelaval.ca/guide-decouvrabilite-bonnes-pratiques/

Gandon, F. (2018). A Survey of the First 20 Years of Researchon Semantic Web and Linked Data. Revue des Sciences et Technologies de l’Information. https://hal.inria.fr/hal-01935898/document

Hendler, J., Gandon, F. et Allemang, D. (2020). Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, Rdfs, and Owl. ACM Books.

Héon, M., Plamondon, J., Paquette, G. et Aubry, C. (2019). Colloque sur le web sémantique au Québec | Web sémantique : culture de la donnée et développement socio-économique. Repéré à https://websemantique.ca/

Hogan, A. (2020). The Semantic Web : Two Decades On. Semantic Web, 1(11), 169‑185. 10.3233/SW-190387

Lévesque, F., St-Germain, M., Piché, D., Gauvin, J.-F., Gagnon, M. et Hurtut, T. (2020). MusX: Online Exploring and Visualizing Graph-Based Musical Adaptations. 10.31219/osf.io/2ekrm

Plamondon, J. et Fondation Jean-Pierre Perreault. (2019, novembre). Bien documenter pour favoriser la découverte en ligne – Travailler avec les métadonnées. https://espaceschoregraphiques2.com/wp-content/uploads/2019/12/Guide-me%CC%81tadonne%CC%81es-FJPP.pdf

Wikidata. WikiProjet Musique (2014). Repéré à https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:WikiProject_Music/fr

 

VERS D’AUTRES FORMES D’EXPÉRIMENTATION

Comme le mentionne Josée Plamondon dans un de ses billets de blogue, nous n’avons pas tous les compétences et les ressources pour évaluer, modéliser et connecter les données avec les technologies du Web sémantique. De plus, par un effet de mode pour les ontologies et graphes de connaissances, nous perdons bien souvent nos besoins de vue et à quelles problématiques nous souhaitons répondre. Or, comme nous l’avons mentionné précédemment, notre pratique de travail nous a fait réaliser qu’une meilleure connaissance de nos données et de nos besoins sont les paramètres structurants et déterminants à la réussite d’un projet.

Grâce à la documentation et l’exploration de ces quelques projets numériques, nous avons pu expérimenter et faire parler nos données – comme en témoigne le billet précédent avec la visualisation du réseau des professeurs et élèves des compositeurs.trices agréés.es au CMCQc. Nous sommes aussi en mesure de nous projeter et d’imaginer le parcours d’une composition – comme la visualisation du parcours d’un antique –, partant du lieu où elle a été jouée pour la première fois et illustrant par la suite toutes les places où elle a été jouée, car nous disposons d’une partie de ces données et nous pourrions les enrichir en les liant avec d’autres.

 

Lire le billet 3: Travail de modélisation, d’échantillonnage et de visualisation des données

 

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