La question du web de données a été un enjeu fort ces dernières années dans le monde de l'information-documentation ; c'est même devenu une problématique d'innovation majeure dans les centres de documentation et les bibliothèques. Après avoir parlé pendant longtemps de « silos de données » pour les catalogues électroniques des bibliothèques, la notion de liaison des « données structurées » est introduite dans le vocabulaire de l'architecte des systèmes d'information en bibliothéconomie.

Si quelques industriels se sont approprié le web de données dès ses prémices, principalement en recherche et développement, ses implications concrètes restent peu connues du grand public, ce qui ne signifie pas qu'il n'y ait pas d'impact tangible. En effet, les utilisations des principes du web de données sont présentes dans plusieurs aspects de l'Internet d'aujourd'hui, à commencer par leur prise en compte dans les récentes évolutions de l'algorithme du leader des moteurs de recherche.

Dès les années 1990, le ministère de la Culture et de la Communication a promu l'intégration et la diffusion des bases de données culturelles dans l'écosystème du web. D'où l'importance qu'il accorde à l'interopérabilité et à l'interconnexion des données. Cet article présente les actions et projets ministériels dans le champ du web sémantique et du web des données liées.

Dans le cadre du programme ToxNuc, piloté par la direction des sciences du vivant du CEA, une ontologie, OntoToxNuc, a été créée. Elle répondait au besoin d'une sémantique commune dans les plate-formes collaboratives du programme. En 2014, ce référentiel, déjà conforme au standard d'interopérabilité RDF, est envisagé à l'échelle du Linked Open Data (LOD).

Cet article présente le concept d'éditorialisation sémantique et explicite les opportunités de l'enrichissement sémantique des publications scientifiques pour l'ensemble des acteurs de l'IST (auteurs, éditeurs et professionnels de l'information).

Les enjeux du web de données ont incité les bibliothèques à faire preuve d'initiative, notamment en créant des portails orientés « entités ». Aujourd'hui, elles vont plus loin en favorisant la production de données collaboratives.

Dans le contexte du web sémantique, l'un des enjeux majeurs consiste à relier l'ensemble des connaissances culturelles et scientifiques participant ainsi au développement du Linked Open Data. Plus particulièrement, dans l'univers scientifique, la linked science est une approche visant l'interconnexion des différents objets scientifiques comme, par exemple, les publications de recherche, les données scientifiques ou les institutions de recherche, afin de rendre la recherche transparente, reproductible et interdisciplinaire.

Pour publier sur le web des données accessibles, exploitables, combinables entre elles et interprétables, il faut les exprimer et les décrire dans des formats et des modèles homogènes, stables, explicites et consensuels : bref, il faut se conformer aux standards - ou « langages » - élaborés par le World Wide Web Consortium. L'architecture dessinée par ces standards peut apparaître complexe au premier abord, mais il importe d'en saisir la cohérence. En voici une vue d'ensemble.

L'éditeur EDP Sciences, propriété de sociétés savantes, publie une cinquantaine de revues internationales de recherche dans divers domaines scientifiques. C'est un acteur du « web des sciences » engagé depuis plus de 20 ans dans la révolution numérique.

Les contenus textuels peuvent bénéficier de méthodes d'enrichissement dans les hypertextes depuis des bases de connaissances sémantisées. Retour d'expérience.

Des compétences métier techniques et conceptuelles sont indispensables pour comprendre, modéliser et mettre en oeuvre un projet documentaire utilisant les principes du web de données. L'exemple du dispositif ReLIRE illustre ici les méthodes de regroupement et d'utilisation de données liées.

La médecine est un des domaines où les données liées semblent pleines de promesses dans l'optique de mieux soigner les patients, de mieux accompagner le « bien-être », voire de découvrir de nouvelles connaissances médicales. Il faut pourtant faire attention à la qualité de ces données et aux modèles qui les sous-tendent, au risque d'être incapable de répondre aux espoirs mis dans ces technologies.