# Modèles et outils pour la publication de métadonnées d'archives géographiques et de leurs données dérivées

Melvin Hersent, Abadie Nathalie, Duménieu Bertrand, Perret Julien

► To cite this version:

Melvin Hersent, Abadie Nathalie, Duménieu Bertrand, Perret Julien. Modèles et outils pour la publication de métadonnées d'archives géographiques et de leurs données dérivées. Humanistica 2023, Association francophone des humanités numériques, Jun 2023, Genève, Suisse. pp.hal-04110787. hal-04110787

HAL Id: hal-04110787

https://hal.science/hal-04110787

Submitted on 30 May 2023

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# Modèles et outils pour la publication de métadonnées d'archives géographiques et de leurs données dérivées

Hersent Melvin<fnref n="1" />, Abadie Nathalie<fnref n="1" />, Duménieu Bertrand<fnref n="2" />, Perret Julien<fnref n="1" />

¹ LASTIG, Univ. Gustave Eiffel, IGN-ENSG, F-94160 Saint-Mandé, France
{melvin.hersent, nathalie-f.abadie, julien.perret}@ign.fr

² CRH-EHESS, Paris, France
bertrand.dumenieu@ehess.fr

## Résumé

L'interopérabilité des données dans un projet pluridisciplinaire est primordiale. Prenant l'exemple d'un projet de recherche en histoire spatiale, nous comparerons dans un premier temps les standards et vocabulaires à notre disposition pour décrire des données géographiques et des documents d'archives. Nous proposons ensuite un alignement entre les standards retenus : l'ISO 19115 et RiC-O. Enfin, nous proposons une architecture de micro-services pour la saisie, le stockage, la publication sur le Web et l'interrogation unifiée des métadonnées de nos sources.

## 1 Introduction

La réutilisabilité des données produites par la recherche est un sujet important, qui suppose que les données soient ouvertes et documentées par des métadonnées appuyées sur des vocabulaires partagés et eux-mêmes ouverts. Les principes FAIR (Wilkinson et al., 2016) indiquent que pour répondre de manière efficace à ces besoins les données produites doivent être : Facile à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables <fnref n="1" />.

Dans le champ des humanités numériques, les projets de recherche en histoire spatiale présentent la particularité d'exploiter des sources géographiques, telles que des archives textuelles à caractère géographique (ex. des annuaires d'adresses) ou des cartes et plans topographiques. Ces projets produisent des données géohistoriques comme des cartes et plans géoréférencés, et des données géographiques vectorielles <fnref n="2" />. De l'application sur ces données de processus d'extraction d'information, de transformation ou de liage dérivent, parfois

récursivement, de nouvelles données qui sont elles-mêmes à décrire.

Les caractéristiques géographiques des sources comme de leurs données dérivées sont primordiales et il faut permettre aux chercheurs de décrire celles-ci par un système de coordonnées, une emprise spatiale, une résolution spatiale, etc., tout en respectant les principes FAIR. L'objectif est donc de faciliter la documentation de ces deux types de données et de faciliter leur découverte et leur accès.

Dans cet article nous passons en revue les modèles de métadonnées adaptés aux documents d'archives à caractère géographique et aux données géographiques numériques produites à partir de ces sources. Nous identifions ensuite les correspondances, les divergences et les complémentarités des deux modèles retenus et nous proposons un ensemble de mappings et d'extensions permettant la conversion des métadonnées de l'un vers l'autre afin d'assurer leur interopérabilité. Enfin, nous proposons une architecture de micro-services pour la saisie, le stockage, la publication sur le Web et l'interrogation unifiée des métadonnées de nos sources.

## 2 Standards et vocabulaires pour les données géographiques et les documents d'archives

Dans le domaine de la géomatique, la solution recommandée pour décrire et diffuser des données géographiques est l'utilisation d'une Infrastructure de Données Géographiques (IDG). Une IDG désigne une collection pertinente de technologies, de politiques et de dispositions institutionnelles pour permettre la disponibilité et faciliter l'accès à des données spatiales (Nebert, 2004).

Suivant la Directive Européenne INSPIRE <fnref n="3" />, la

<footnote n="1">1. https://www.go-fair.org/fair-principles/</footnote>

<footnote n="2">2. La forme et la localisation des entités géographique est encodée par une géométrie discrète faite de primitives géométriques, points, polylignes et polygones, dont les coordonnées sont exprimées dans un système de référence connu.</footnote>

<footnote n="3">3. https://inspire.ec.europa.eu/</footnote>
norme ISO 19115<sup>4</sup> définie par l'ISO/TC 211<sup>5</sup> doit être privilégiée pour décrire des jeux de données géographiques dans un catalogue d'IDG. Cette norme est particulièrement adaptée pour décrire des données géographiques institutionnelles et fournir les éléments nécessaires à la documentation de leur système de coordonnées de référence, leur entreprise et leur résolution spatiales, le type de géométrie utilisé et le format de données adopté, tout en étant extensible aux besoins spécifiques d'autres domaines (Organisation internationale de normalisation, 2014). En revanche, les catalogues des IDG ne respectent pas les principes FAIR par nature (Tandy et al., 2017). Il manque pour chaque jeu de données : une URI unique et pérenne, d'être indexable par les moteurs de recherche, de lier les ressources entre elles et d'exposer les données grâce à une API.

En France, les recommandations institutionnelles dans le domaine culturel sont de s'appuyer sur les bonnes pratiques du Web de données<sup>6</sup> pour publier des métadonnées sur le Web (Ministère de la Culture et de la Communication, 2014). Pour les données d'archives, trois modèles et les ontologies associées ont été envisagés : *Dublin-Core*<sup>7</sup>, *Cidoc Conceptual Reference Model*<sup>8</sup> (Cidoc-CRM) et *Records in Context - Conceptual Model* (RiC-CM)<sup>9</sup>. Dublin-Core fournit trop peu d'éléments de description des métadonnées pour nos besoins tandis que Cidoc-CRM est plus adapté à des métadonnées de collections muséales. De plus, les deux ne couvrent pas la notion d'algorithme utilisée sur les jeux de données, présente en ISO 19115 dans la catégorie *Lineage* et en RiC-CM avec le concept de *Mechanism*. RiC-CM correspond parfaitement à la nature de nos sources : nous devons décrire des documents d'archives dont plusieurs exemplaires peuvent coexister, conservés par différentes institutions partroniales et culturelles. C'est une information importante pour retracer la généalogie des données numériques produites à partir d'archives. Ainsi, le modèle RiC-CM permet de décrire un atlas ancien comme une instance de la classe *RecordSet* et cha cune de ses feuilles comme autant d'instance de la

même classe. Un exemplaire de cet atlas, conservé aux Archives Nationales par exemple, est alors une instance d'Instantiation de notre *RecordSet*, et chacune de ses pages, une instance d'Instantiation de la page de type *RecordSet* correspondante. Toute page scannée est alors une instance d'Instantiation, reliée à la précédente par la propriété *hasDerive-dInstantiation* (voir fig. 1). Cette distinction, entre un jeu de données et ses différentes distributions, n'est pas faite dans l'ISO 19115. Le modèle RiC-CM a été traduit en OWL(Group, 2012), le langage standard de représentation d'ontologies et l'ontologie RiC-O<sup>10</sup> correspondante possède déjà une extension pour décrire les caractéristiques d'archives géographiques<sup>11</sup>.

## 3 Alignement de l'ISO 19115 et RiC-O

Nous avons effectué une comparaison entre les vocabulaires utilisés par différents catalogues de métadonnées : Zenodo<sup>12</sup>, Nakala<sup>13</sup>, CKAN<sup>14</sup>, Dataverse<sup>15</sup>, Didomena<sup>16</sup> et enfin Geonetwork<sup>17</sup>, le seul IDG natif de cette liste. CKAN peut être utilisé comme IDG avec le vocabulaire GeoDCAT-AP<sup>18</sup>, mais cela nécessite l'ajout d'extensions et complexifie le déploiement.

Tous utilisent des modèles de métadonnées pré définis et aucun ne permet de saisir et publier des métadonnées conformes à l'ontologie RiC-O. Geonetwork possède nativement des outils de saisie et de requêtes permettant de manipuler des informations géographiques et utilise la norme ISO 19115 pour décrire les métadonnées. Nous proposons donc de l'adopter pour disposer d'une interface de saisie et de manipulation des métadonnées conviviale. Pour nous conformer aux principes FAIR, nous ajoutons à notre infrastructure de publication de métadonnées l'outil Ontop<sup>19</sup> qui nous permet de mettre en place un graphe virtuel et de publier notre catalogue selon les bonnes pratiques du Web de données sans devoir déployer une seconde base de données orientée graphe.

<footnote n="4">4. https://www.iso.org/fr/standard/53798.html</footnote>

<footnote n="5">5. https://www.iso.org/fr/committee/54904.html</footnote>

<footnote n="6">6. https://www.w3.org/TR/sdw-bp/</footnote>

<footnote n="7">7. https://www.bnf.fr/fr/dublin-core</footnote>

<footnote n="8">8. https://www.cidoc-crm.org/</footnote>

<footnote n="9">9. https://www.ica.org/fr/records-in-contexts-modele-conceptuel</footnote>

<footnote n="10">10. https://www.ica.org/standards/RiC/ontology</footnote>

<footnote n="11">11. http://data.alegoria-project.fr/def/geotheque#</footnote>

<footnote n="12">12. https://zenodo.org/</footnote>

<footnote n="13">13. https://nakala.fr/</footnote>

<footnote n="14">14. https://ckan.org/</footnote>

<footnote n="15">15. https://dataverse.org/</footnote>

<footnote n="16">16. https://didomena.ehess.fr/</footnote>

<footnote n="17">17. https://geonetwork-opensource.org/</footnote>

<footnote n="18">18. https://inspire.ec.europa.eu/good-practice/geodcat-ap</footnote>

<footnote n="19">19. https://ontop-vkg.org/guide</footnote>
L'outil de graphe virtuel permet de convertir à la
volée les métadonnées ISO 19115 stockées dans la
base de données du catalogue Geonetwork, en RDF
(Cyganiak et al., 2014), le modèle recommandé
pour publier des données sur le Web, conformé-
ment à l'ontologie RiC-O. Cette étape suppose de
lui fournir un ensemble de mappings, c'est-à-dire
de règles de conversion permettant de passer d'un
modèle à l'autre.

Pour faciliter l'écriture des *mappings* nous avons
adapté le modèle proposé par Geonetwork. En ISO
19115, l'exemple de l'Atlas de Verniquet se résume
au diagramme présenté en figure 1 : l'atlas est une
instance de *Dataset* et ses feuilles des instances de
*Resource*. Ceci permet de spécifier le traitement
effectué sur chaque feuille, mais pas de distinguer
et décrire différents exemplaires de l'atlas.

Pour réconcilier les deux modèles nous adap-
tons l'ISO 19115 de la manière suivante (figure
2) : nous créons une instance DS_Aggregate pour
regrouper les collections de ressources (des ins-
tances de DS_Dataset) portant sur le même su-
jet, qui sont elles-mêmes composées d'instances
de DS_Resources. Tout cela correspond à des ins-
tances du concept de RecordSet en RiC-CM et nous
ajoutons un keyword (RecordSet) dans chaque jeu
de métadonnées pour marquer cela<sup>20</sup>. Pour obtenir
l'équivalent des Instantiations en RiC-CM, nous
créons de nouveaux DS_Datasets et DS_Resources
ayant pour source ceux possédant le mot clé Re-
cordSet. Nous ajoutons également un keyword (Ins-
tantiation) pour les différencier. Les caractéris-
tiques géographiques des données sont représen-
tées en RDF à l'aide des ontologies de systèmes de
référence de coordonnées<sup>21</sup> et de spécification de
données géographiques<sup>22</sup>.

4 Une infrastructure de publication de métadonnées d'archives géographiques et de leurs données dérivées

Pour notre infrastructure, représentée en figure
3, nous profitons d'une solution clé en main fourni
par Geonetwork contenant le catalogue, une base
de donnée spatiale (PostgreSQL avec l'extension
PostGIS <sup>23</sup>) et une instance d'Elasticsearch accom-

pagnée de Kibana<fnref n="24" /> pour l'indexation des données.
Cette solution utilise Docker<fnref n="25" /> et nous assure une
facilité de déploiement et la portabilité des applica-
tions et des données sauvegardées.

Nous connectons à notre base de donnée une ins-
tance de pgAdmin4²⁶, un dashboard pour faciliter
la manipulation des données et Ontop pour gérer
les mappings, créer notre graphe virtuel, disposer
d'un endpoint SPARQL et, grâce à une instance de
Lodview<fnref n="27" />, d'une interface permettant de visuali-
ser les métadonnées RDF de manière conviviale.
Nous pouvons voir une comparaison entre les inter-
faces de Geonetwork et de LodView sur la figure
4.

Les images de nos ressources sont exposées
par le serveur Cantaloupe<fnref n="28" /> à travers une API
IIIF (Snydman et al., 2015)<fnref n="29" />, standard de diffusion
d'images largement utilisé par les bibliothèques nu-
mériques. Cela permet de déployer une application
de visualisation d'atlas historiques<fnref n="30" /> développée
par le consortium Allmaps<fnref n="31" /> sur un fond de carte
moderne. Cette solution permet un géoréférence-
ment des images au format IIIF à la volée à partir
d'un fichier contenant des points de contrôle (for-
mat georeference annotation proposé au consor-
tium IIIF pour devenir une extension officielle IIIF).
Enfin, pour gérer les urls nous déployons une ins-
tance de Traefik<fnref n="32" />, conçu spécialement pour fonc-
tionner avec des services Docker.

5 Conclusion

Nous avons comparé différents modèles et outils
pour proposer une solution pour la découverte et
l'accès à des sources géographiques historiques et
leur données numériques dérivées produites lors de
projets de recherche en histoire spatiale, ainsi que
pour favoriser leur réutilisation. Notre approche
combine un catalogue standard d'IDG, avec un
graphe virtuel publant les métadonnées produites
sur le Web conformément au vocabulaire RiC-O.
Ceci présente l'avantage de faciliter la description

<footnote n="20">20. Nous avons choisi de créer uniquement des instances de RecordSet, et pas Record, pour conserver la possibilité de représenter des archives cartographiques fragmentaires.</footnote>

<footnote n="21">21. http://data.ign.fr/def/ignf#</footnote>

<footnote n="22">22. http://data.ign.fr/def/xysemantics</footnote>

<footnote n="23">23. https://postgis.net/</footnote>

<footnote n="24">24. https://www.elastic.co/fr/
elasticsearch/</footnote>

<footnote n="25">25. https://github.com/geonetwork/
docker-geonetwork</footnote>

<footnote n="26">26. https://www.pgadmin.org/</footnote>

<footnote n="27">27. https://lodview.it/</footnote>

<footnote n="28">28. https://cantaloupe-project.github.io/</footnote>

<footnote n="29">29. https://iiif.io/</footnote>

<footnote n="30">30. https://github.com/soduco/webgl2-review basée sur https://github.com/allmaps/webgl2-review</footnote>

<footnote n="31">31. https://allmaps.org/</footnote>

<footnote n="32">32. https://doc.traefik.io/traefik/</footnote>
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Un exemple de plan ancien décrit avec le modèle RiC-CM (a) et avec la norme ISO 19115 (b) : l'Atlas général de la ville de Paris d'Edme Verniquet.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Proposition pour rapprocher l'ISO 19115 et le modèle RiC-CM</figcaption></figure>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Schéma de l’architecture déployée. Les relations fonctionnelles sont représentées par les liens en noir, les flux de données et de métadonnées par les flèches jaunes et vertes.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Comparaison entre l’affichage des métadonnées sur Geonetwork (à gauche) et celui de leur conversion en RDF, produit par LodView (à droite)</figcaption></figure>
des caractéristiques géographiques des données et
de permettre leur découverte conformément aux
principes FAIR. L'infrastructure mise en place a été
testée sur quelques exemples de cartes anciennes et
les données numériques dérivées (scans et données
vecteurs). À terme, nous souhaitons étendre les
métadonnées produites pour décrire les relations
de filiation entre cartes anciennes et faciliter la
découverte de corpus d'archives cartographiques
géométriquement cohérentes.

Remerciements

Ce travail a été soutenu financièrement par
l'Agence Nationale de la Recherche dans le cadre
du projet SODUCO (ANR-18-CE38-0013).

Bibliographie

Richard Cyganiak, David Wood, et Markus Lanthaler.
2014. Rdf 1.1 concepts and abstract syntax. Rapport
technique, W3C.

W3C OWL Working Group. 2012. OWL 2 web ontology language - document overview (second edition). Rapport technique, W3C.

Ministère de la Culture et de la Communication. 2014.
Feuille de route strategique : Métadonnées culturelles
et transition web 3.0. Rapport technique 2014-01,
Ministère de la Culture et de la Communication, 182,
rue Saint-Honoré, 75033 Paris Cedex 01.

Douglas D Nebert. 2004. Developping spatial data in-
frastructures: The sdi cookbook. Rapport technique,
Technical Working Group Chair, GSDI.

Organisation internationale de normalisation. 2014. Iso
19115-1:2014 information géographique — métadon-
nées — partie 1: Principes de base. Rapport tech-
nique 2014-04, Organisation internationale de nor-
malisation, Chemin de Blandonnet 8 CP 401 - 1214
Vernier, Geneva, Switzerland.

Stuart Snydman, Robert Sanderson, et Tom Cramer.
2015. The international image interoperability frame-
work (iiif) : A community & technology approach for
web-based images. In *Archiving conference*, 1, pages
16–21. Society for Imaging Science and Technology.

Jeremy Tandy, Linda van den Brink, et Payam Barnaghi.
2017. Spatial data on the web best practices. Rapport
technique OGC 15-107, Open Geospatial Consortium
& W3C.

Mark D Wilkinson, Michel Dumontier, IJsbrand Jan
Aalbersberg, Gabrielle Appleton, Myles Axton, Arie
Baak, Niklas Blomberg, Jan-Willem Boiten, Luiz Bo-
nino da Silva Santos, Philip E Bourne, et al. 2016.
The FAIR guiding principles for scientific data mana-
gement and stewardship. *Scientific data*, 3(1):1–9.