Lexique de la data – Données brutes, informations structurées, contenus éditorialisés : ces trois niveaux forment l’épine dorsale de tout système numérique. Cette thématique explore comment l’information est capturée, nommée, liée, publiée et rendue utile — ou au contraire, exploitée. Elle met l’accent sur la structuration sémantique, la réutilisabilité et la souveraineté des contenus.
Définitions associées
-
Open data – données ouvertes
Les données ouvertes sont des informations publiques, numériques, accessibles à tous, libres de droits, utilisables, réutilisables et redistribuables par quiconque, à des fins commerciales ou non. L’Open Data repose sur trois principes fondamentaux (selon la Définition internationale des données ouvertes) : Elles sont principalement produites par : En France, la loi pour une République numérique…
-
Paquet – packet
Unité de données formatée et autonome transmise sur un réseau informatique, contenant à la fois les données utiles (payload) et des informations de contrôle (en-tête) nécessaires à son acheminement. Quand vous envoyez un message, une image ou une page web sur Internet, celle-ci n’est pas transmise d’un seul bloc. Elle est découpée en petits morceaux…
-
Ploty
Ploty une bibliothèque open source utilisée pour créer des visualisations de données interactives et dynamiques Il peut être intégré avec plusieurs langages de programmation, notamment Python, R, MATLAB, et JavaScript Ploty offre également Dash, un framework basé sur Plotly pour créer des applications web analytiques interactives avec Python. Dash Ploty Ploty Explorer les thématiques : Données, information & contenus,…
-
Privacy-first
L’approche Privacy-first (ou « confidentialité d’abord ») est une philosophie et une méthode de conception de produits, de services et de systèmes numériques qui place la protection des données personnelles au cœur de leur développement, dès les premières étapes de la conception et tout au long de leur cycle de vie. Elle ne se limite…
-
Propriété
Une propriété est un attribut ou caractéristique spécifique d’un objet numérique, utilisée pour décrire, classer, relier ou manipuler cet objet dans un système d’information (CRM, CMS, base de données, ontologie, graphes de connaissances, etc.). Elle se présente sous forme de paire clé-valeur : Dans les systèmes modernes : En web sémantique ou documentation numérique, les…
-
Protection des données personnelles
La protection des données est l’ensemble des mesures techniques et organisationnelles mises en place pour protéger les données personnelles des individus contre les accès, les modifications, la destruction ou la divulgation non autorisés. Exemple de mesures : Anglais : Data protection; protection of personal data Lexique de la CNIL Explorer les thématiques : protection des…
-
Statistiques inférentielles
Les statistiques inférentielles (ou statistique inférentielle) sont une branche de la statistique qui permet de tirer des conclusions sur une population entière à partir d’un échantillon limité de données. Contrairement à la statistique descriptive (qui se contente de résumer les données observées), l’inférence vise à généraliser, estimer ou tester des hypothèses avec un certain niveau…
-
Streaming de données
Mode de traitement informatique où les données sont analysées et utilisées au fur et à mesure qu’elles arrivent, sans être stockées au préalable contrairement au traitement par lots (batch). Imaginons un robinet d’eau qui coule en continu. Dans le numérique, cela signifie qu’on capte, filtre, enrichit et réagit à des données en temps réel, dès…
-
Système de fichiers – File System
Le système de fichiers est la structure logique qu’un système d’exploitation utilise pour organiser, nommer, stocker, retrouver et protéger les fichiers sur un périphérique de stockage (disque dur, SSD, clé USB, etc.). Imaginez un classeur avec des intercalaires, des étiquettes et un index : C’est l’interface entre le matériel brut (secteurs du disque) et l’abstraction…
-
TMS
Un système de gestion de balises, Tag Management System en anglais est une outil externe qui permet à partir d’un seul script JavaScript intégré sur vos pages Web d’insérer un ensemble d’autres scripts. Ces scripts de webanalyse (Google Analytics,…), suivi de conversion (Mautic, Floodlight…), média (Ad-Roll, Criteo..), A-B testing( Kameleoon, AB Tasty, Google Optimize…), marketing…
À quoi ça sert / Pour qui
À transformer des flux chaotiques en ressources documentaires exploitables, interopérables et pérennes.
Pour les documentalistes, archivistes numériques, concepteur·rices de bases de connaissances, équipes culturelles, développeur·ses sensibles au web sémantique, ou toute personne travaillant à la description ou à la diffusion de savoirs.
Repères
- Domaines concernés : Data & analytics, Architecture de l’information, Expérience utilisateur, Écoconception
- Types de concepts associés :
- Concept (ex. Donnée, Information, Contenu, Métadonnée)
- Format (ex. JSON-LD, XML, CSV, RDF)
- Technologie (ex. Knowledge graph, API de contenu)
- Pratique (ex. Documentation sémantique, Enrichissement contextuel)
- Méthode (ex. Modélisation d’ontologie, Cartographie documentaire)
- Rôles liés :
- Gestionnaire de contenu
- Documentaliste numérique
- Architecte de l’information
- Développeur·se sémantique
- Référent·e données ouvertes
- Niveau d’appropriation recommandé :
Découverte → Compréhension → Application → Structuration → Maîtrise opérationnelle
Aller plus loin
Thématiques proches
• Web sémantique et données liées
• Gestion documentaire résiliente
• Architecture de l’information
• Sobriété documentaire
Domaines liés
• Data & analytics
• Architecture de l’information
• Expérience utilisateur
• Écoconception
Définitions connexes
• Donnée – Concept
• Métadonnée – Concept
• JSON-LD – Format
• Knowledge graph – Technologie
• CMS – Plateforme
• Ontologie – Modèle
• Schema.org – Standard
• Enrichissement sémantique – Pratique
FAQ
Pourquoi structurer les contenus avec JSON-LD plutôt que laisser faire Google ?
Parce que structurer soi-même, c’est garder la main sur le sens donné à ses contenus. JSON-LD permet de décrire explicitement qui, quoi, où, quand — sans dépendre des algorithmes opaques de reconnaissance automatique.
Un knowledge graph, c’est réservé aux géants du web ?
Non. Un graph de connaissances peut être petit, local et maîtrisé : un musée, une association, un projet pédagogique peuvent modéliser leurs entités (personnes, œuvres, lieux) et leurs relations pour permettre une navigation intelligible et non linéaire.