L’initiative « Linked Data » est un des faits marquants du SemWeb ces dernières années et il est intéressant de voir qu’elle est complètement intégrée dans la « vie quotidienne » de la communauté SemWeb. Il y en a qui disent même qu’elle aurait sauvé le SemWeb d’une mort certaine ;-) En tout cas, tout comme l’observation des tendances du Web, le « linked data » est plutôt un thème omniprésent de la conférence mais cela me semble intéressant de faire un focus dessus car il intéresse particulièrement la communauté des bibliothèques.

Le linked data, c’est une des visions du Web Sémantique (pas la seule visiblement) dans laquelle l’objectif de base est de mettre en ligne le plus possible de données structurées en RDF (des « triples »). Pas d’inférence, pas de raisonnement logique ou d’intelligence artificielle à ce niveau : il s’agit déjà de mettre les données à disposition pour qu’elles puissent être réutilisées dans d’autres contextes. (On peut difficilement imaginer quelque chose qui soit plus dans l’esprit des bibliothèques, pas vrai ?)
Une consigne de base : mettre le plus possible de liens (je veux dire, d’URIs déréférençables – en savoir plus) dans les triples, pour faciliter la navigation dans le Web of data. Le linked data, c’est le mash-up ultime, c’est le « Web of data » qui constitue le matériau que pourront réutiliser les machines pour rendre des services, répondre à des questions, etc.

Donc en fait, à chaque fois que quelqu’un dit qu’il a créé des triples, on lui demande s’ils sont disponibles en linked data. La question a été sensible autour de Freebase (je reviendrai dessus) qui a récemment publié ses données dans le Web of Data.

Mais me direz-vous, qu’est-ce que ça va nous apporter de mettre nos données dans le linked data ? Je vous en citerai deux exemples qui m’ont particulièrement frappé.

Le premier est un projet réalisé par une équipe de recherche d’Amsterdam qui porte sur l’interopérabilité des informations d’actualité (« news items »). Le projet était (brillamment) présenté par Raphaël Troncy. Pour être exploitables, les actualités ont besoin d’être contextualisées, et homogénéisées entre des différents médias et leurs formats de métadonnées respectifs. Pour ce faire, le projet NewsML propose une modélisation en RDF des données d’actualités et des différents vocabulaires utilisés pour les écrire, attribue partout des URI déréférençables, puis fait une série de manipulations pour enrichir ces données.
Parmi les manipulations en question, on notera deux choses : la reconnaissance d’entités nommées (réalisée grâce à Open Calais), et l’utilisation du Linked data pour assigner aux entités nommées trouvées des URI correspondant aux ressources qui existent dans le Linked Data.
Donc : si mes données sont disponibles dans le Web of data, et que mes URI sont déréférençables, je pourrai grâce à ce système gagner en visibilité puisque mes données seront reliées à des faits d’actualité.

Autre exemple : DBPedia Mobile.
Il s’agit d’une application développée par (entre autres?) la Freie Universität de Berlin pour naviguer dans le Web of data sur un téléphone portable. L’idée est de géolocaliser automatiquement l’utilisateur, puis de lui proposer une carte sur laquelle il peut naviguer pour obtenir des informations sur les lieux remarquables, des photos, des services, etc. (démo) et également publier ses propres photos ou autres documents.
Le point de départ est DBPedia (pour tout savoir sur DBPedia, cliquez ici) mais ensuite l’idée est de se promener sur les autres sites du Web of Data.
Donc… si mes données sont sur le Web of Data, plus besoin de développer des interfaces compliquées pour favoriser la mobilité : elles seront accessibles à partir d’applications développées par d’autres.

Ce ne sont que quelques exemples, les applications exploitant la richesse du linked data étant chaque jour plus nombreuses.
Mais me direz-vous, c’est bien compliqué pour moi, bibliothèque, de mettre mes données sur le Web of data, je ne sais pas les convertir facilement en RDF… Et là aussi j’ai la réponse : si vous avez un entrepôt OAI, vous pouvez utiliser OAI2LOD.

Evidemment, pour que ce soit vraiment efficace il nous reste du boulot pour relier nos données avec d’autres. Mais ce serait déjà un bon début non ?