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Big Data : nouvelles partitions de l’information / actes du séminaire IST Inria, octobre 2014

publié le 30 juillet 2015

Coord. par Lisette Calderan, Pascale Laurent, Hélène Lowinger et Jacques Millet. – Bruxelles : De Boeck, 2015. – 152 p. – (Information & stratégie). – ISBN 978-2-80418-915-0 : 24,50 €

Analyse de Joachim SCHÖPFEL
joachim.schopfel[at]univ-lille3.fr

UN OUVRAGE COLLECTIF, RÉFÉRENCE POUR LA POLITIQUE SCIENTIFIQUE 

Depuis longtemps[1], la recherche scientifique fait du big data comme Monsieur Jourdain fait de la prose : sans le savoir. Aujourd'hui, où tout le monde en parle, les organismes et établissements de l'enseignement supérieur et de la recherche se réapproprient la thématique et traduisent les nouveaux concepts dans leurs pratiques et dispositifs. Lors de leur meeting annuel, par exemple, la Conférence des présidents d'université a mis la maîtrise et la circulation des données de la recherche en première priorité de son agenda numérique[2]. Ce qui a changé aujourd'hui pour le Big data scientifique, c'est un contexte globalement favorable à la libre circulation des résultats de la recherche (open access), et c'est la politique d'ouverture du gouvernement en faveur des données publiques. Ce qui a changé aussi, c'est le développement d'outils et d'infrastructures à la portée d'un large public pour analyser et exploiter ces larges volumes de données.

Le contexte de la science ouverte
La contribution de Francis André (CNRS) a le grand mérite de situer la question des données de la recherche dans le contexte de la science ouverte, avec un regard juste aussi bien sur l'historique que sur l'impact sociétal (création de valeur) et sur le personnel impliqué. Le lecteur qui cherche une vision globale commencera par ce chapitre et poursuivra par celui de Charles Huot, fondateur de la société Temis et président du GFII, qui passe en revue la terminologie du Big data et son écosystème français avec l'État, l'Alliance Big Data et d'autres projets importants, et qui n'oublie pas l'aspect éthique, les libertés, la traçabilité des données, la protection de la vie privée. Ce n'est peut-être pas toujours une interrogation prioritaire d'un data officer ou d'un data scientist, mais cela reste une préoccupation pour la société civile.

Le Big data dans l'environnement scientifique
Les autres chapitres abordent des thématiques plus ciblées et spécifiques : un panorama du potentiel d'exploitation informatique des archives de données (Julien Masanès), l'application du traitement automatique des langues au Big data (Pascale Sébillot), l'analyse automatique des données audiovisuelles (Jean Carrive), l'économie des plateformes d'intermédiation (Stéphane Grumbach et Stéphane Frénot), l'intérêt du Big data pour les pratiques de veille (Véronique Mesguich) et une petite étude de cas d'application dans les sciences humaines et sociales (projet Algopol du TGIR Huma-Num[3]).

Les contributions du livre ont été présentées lors d'un séminaire de l'INRIA en octobre 2014. Merci à la DIST de l'Inria et à l'équipe autour de Jacques Millet d'avoir coordonné ce premier ouvrage collaboratif sur le Big data dans l'environnement scientifique, qui restera une référence pour la politique scientifique aussi bien que pour la documentation et la formation. Un petit regret d'un lecteur attentif issu de l'enseignement supérieur : le contexte particulier des universités est peu abordé, y compris la question du small data et autres données « orphelines ». Mais il est vrai aussi que cela n'est pas nécessairement la priorité ni l'enjeu principal des organismes de recherche.


[1] Rappel : le premier accélérateur du CERN a été mis en place il y 58 ans, pour ne donner qu'un exemple.
[2]
www.cpu.fr/actualite/colloque-annuel-de-la-cpu-les-10-propositions
[3]
http://algopol.huma-num.fr



Rédigé par ADBS

mise à jour le 28 septembre 2015


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