Lire l'avenir

En Allemagne, les bibliothèques jouissent toujours d'une grande popularité : les quelque 200 10.000 bibliothèques de la République fédérale ont récemment enregistré plus de XNUMX millions de visites par an.

Environ 10 millions d'Allemands fréquentent assidûment les bibliothèques. La numérisation transformera également ce secteur : la bibliothèque de demain sera numérique. Mais à quoi ressemblera la bibliothèque numérique de demain, et comment devra-t-elle être organisée ? Des chercheurs de l'Université de Passau, en Basse-Bavière, tentent actuellement de répondre à ces questions.

Dans le cadre du projet « Simulating Interactive Information Retrieval » financé par la Fondation allemande pour la recherche, une équipe de l'Université de Passau travaille en collaboration avec la plus grande bibliothèque spécialisée au monde en littérature économique sur des concepts pour la bibliothèque numérique du futur – à l'aide de données d'utilisation simulées.

 Le projet est particulier à deux égards. D’une part, la solution développée s’adapte au profil de recherche de l’utilisateur. D’un autre côté, le chemin pour y parvenir est déjà extraordinaire : selon l’université, les chercheurs travaillent presque entièrement sans données d’utilisation réelles et sans tests chronophages lors du développement.

« Notre objectif dans ce projet est d’optimiser l’accès aux bibliothèques numériques », explique le professeur Michael Granitzer, titulaire de la chaire de science des données à l’université de Passau. Il dirige ce projet en collaboration avec Matthias Hagen, professeur d’analyse des mégadonnées à l’université Martin Luther de Halle-Wittenberg, et le professeur Klaus Tochtermann, directeur du Centre d’information Leibniz pour l’économie à Kiel. « Notre méthode nous permet de raccourcir considérablement le processus de développement », précise le professeur Granitzer.

 L’équipe de recherche simule un système de bibliothèque et alimente ce système avec une grande quantité de données d’utilisation générées artificiellement. Ces données reflètent autant de préférences d’utilisation que possible.

« Il existe des profils de recherche très différents. « Certains utilisateurs effectuent des recherches tous les jours, d'autres ne viennent qu'une fois et recherchent ensuite spécifiquement un livre spécifique », explique le titulaire de la chaire de science des données de l'université de Passau.

Les modèles d'utilisation simulent, par exemple, des requêtes, des clics et des interactions avec les résultats. Il n’est cependant pas possible de se passer de l’utilisation de données existantes : les chercheurs entraînent certains modèles sur la base de données de log réelles – c’est-à-dire de fichiers qui enregistrent automatiquement le comportement de recherche des utilisateurs réels.

L’équipe enrichit ensuite ces modèles avec des données générées artificiellement. Ces modèles d’utilisation contribuent à améliorer la recherche numérique : ils permettent de tirer des conclusions sur la manière dont les données de la bibliothèque doivent être indexées afin qu’elles puissent être trouvées plus facilement. Ils fournissent également des informations sur le meilleur ordre des résultats de recherche.

L'équipe de recherche teste la méthode développée dans le contexte d'une bibliothèque numérique existante : le moteur de recherche économique EconBiz. Le partenaire du projet est le « ZBW – Leibniz Information Centre for Economics », la plus grande bibliothèque spécialisée au monde en littérature économique.

L’équipe de recherche prévoit de rendre les résultats disponibles à d’autres bibliothèques numériques sous la forme d’un framework open source.

© Photos : Prasanna Kumar (1), Jaredd Craig (1), Unsplash / Source : obx-news