# Vers une ontologie de domaine pour l'analyse des tissus anciens. Le projet *Silknow* et le cas du patrimoine soyeux européen

*Towards a Domain Ontology for the Analysis of Ancient Fabrics. The Silknow Project and the Case of European Silk Heritage*

Marie Puren et Pierre Vernus

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OpenEdition
Journals

## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/3179

DOI : 10.4000/revuehn.3179

ISSN : 2736-2337

## Éditeur

Humanistica

## Référence électronique

Marie Puren et Pierre Vernus, « Vers une ontologie de domaine pour l'analyse des tissus anciens. Le projet *Silknow* et le cas du patrimoine soyeux européen », *Humanités numériques* [En ligne], 6 | 2022, mis en ligne le 01 décembre 2022, consulté le 05 janvier 2023. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/3179 ; DOI : https://doi.org/10.4000/revuehn.3179

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Creative Commons - Attribution 4.0 International - CC BY 4.0
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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# Vers une ontologie de domaine pour l'analyse des tissus anciens. Le projet *Silknow* et le cas du patrimoine soyeux européen

*Towards a Domain Ontology for the Analysis of Ancient Fabrics. The Silknow Project and the Case of European Silk Heritage*

Marie Puren et Pierre Vernus

## Résumés

Nous présentons dans cet article le projet *Silknow* (*Silk heritage in the knowledge society : from punched card to big data, deep learning and visual/tangible simulations*, 2018-2021), qui avait pour but d'utiliser les technologies du Web sémantique pour valoriser des objets en soie produits et consommés en Europe entre le XVᵉ siècle et le XIXᵉ siècle. La soie est un matériau particulièrement important dans l'histoire européenne et elle a permis de produire des objets exceptionnels et d'une grande importance historique. Il s'agit pourtant d'un patrimoine menacé et mal connu du grand public. Nous exposons la méthodologie employée pour développer un graphe de connaissances, tout particulièrement les étapes qui ont été nécessaires à la conception du modèle de données sous-jacent, basé sur le modèle conceptuel CIDOC-CRM ou CIDOC Conceptual Reference Model. Nous proposons également un modèle compatible avec le CIDOC-CRM destiné à exprimer la sémantique complexe du processus de création et de production des tissus anciens en soie.

In this article, we present the *Silknow* project (*Silk heritage in the knowledge society: from punched card to big data, deep learning and visual/tangible simulations*, 2018-2021). This project aimed to use Semantic Web technologies to give greater visibility to silk objects produced and consumed in Europe between the 15th and 19th centuries. Silk is a particularly important material in European history, and it has been used to
produce exceptional objects of great historical interest. However, it is a
threatened heritage that is little known to the general public. We present
the methodology used to develop a knowledge graph, and in particular
the steps that were necessary to create the underlying data model, based
on the CIDOC-CRM or CIDOC Conceptual Reference Model. We also pro-
pose a CIDOC-CRM-compatible model to express the complex semantics
of the creation and production process of ancient silk fabrics.

## Entrées d'index

MOTS-CLÉS : modélisation des connaissances, ontologie, patrimoine matériel, patrimoine culturel, données ouvertes, données liées

KEYWORDS: knowledge modelling, ontology, material heritage, cultural heritage, open data, linked data

## Introduction

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La croissance du Web a mené à une redéfinition de la stratégie en ma-
tière de diffusion des données patrimoniales. Si les institutions patri-
moniales – musées, archives et bibliothèques – sont conscientes de
l'importance d'avoir une présence numérique pour séduire de nouveaux
publics (Bourgeaux 2009), elles ont également saisi l'intérêt de diffuser
leurs données en ligne, en vue de bénéficier des nouvelles possibilités of-
fertes par le Web sémantique (Domange 2013 ; Chaudiron, Jacquemin et
Kergosien 2018). La numérisation du patrimoine et la valorisation des
données numériques qui en résulte, sont donc devenues des objectifs
cruciaux pour ces établissements (Eastermann 2015). Ils déploient de
nouvelles approches, notamment des méthodes facilitant la découverte
et la réutilisation de ces données, et pensent les métadonnées comme
des données, au même titre que les collections numériques (Ziegler
2020).

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Le Web sémantique offre des perspectives particulièrement intéressantes ; celui-ci propose aux institutions patrimoniales d'accroître la visibilité de leurs métadonnées sur le Web en les « libérant » des catalogues, d'agréger ces données avec d'autres et d'y donner accès de manière fédérée pour encourager leur réutilisation, d'interconnecter les données entre elles de façon à créer un vaste réseau d'informations et, in fine, d'enrichir plus facilement ces informations grâce aux liens entre elles. En encourageant la diffusion de données structurées, les technologies du Web sémantique facilitent notamment la création de liens entre des sources historiques dispersées (Meroño-Peñuela et al. 2015). La protection, la sauvegarde et la valorisation du patrimoine constituent donc des enjeux importants pour le Web sémantique. Les patrimoines menacés de disparition peuvent notamment tirer parti des possibilités d'agrégation, de valorisation et d'enrichissement des données (Chaudiron, Jacquemin et Kergosien 2018). C'est dans ce cadre que s'est inscrit le projet européen *Silknow* (*Silk heritage in the knowledge society : from punched*
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card to big data, deep learning and visual/tangible simulations ¹), qui a utilisé les technologies du Web sémantique pour valoriser le patrimoine soyeux européen. Particulièrement fragile et mal connu du grand public, ce patrimoine est dispersé dans les collections de multiples musées à travers le monde. *Silknow* a fait l'hypothèse qu'une meilleure visibilité de ces collections favoriserait leur protection, stimulerait de nouvelles recherches et encouragerait la réutilisation des métadonnées les décrivant. Entre 2018 et 2021, le projet a ainsi développé et mis en ligne le moteur de recherche exploratoire ADASilk, qui autorise des recherches fédérées au sein de collections patrimoniales consacrées à la soie.

ADASilk repose sur un graphe de connaissances (*knowledge graph*) qui permet d'agréger et de présenter en ligne des données provenant de sources variées. Le *Silknow knowledge graph* (Schleider et al. 2021b) représente des données issues des catalogues de vingt et une institutions patrimoniales ², en suivant un sous-ensemble du modèle conceptuel CIDOC Conceptual Reference Model ou CIDOC-CRM. *Silknow* a, la plupart du temps, collecté ces données en ligne ; seules trois institutions ³ ont directement fourni les jeux de données qu'elles souhaitaient voir intégrés au graphe de connaissances. Toutes ces données décrivent des objets composés totalement ou en partie de soie, qui ont été produits ou consommés en Europe entre le xve siècle et le xIXe siècle. Les objets décrits sont particulièrement variés : pièces d'habillement (civiles et religieuses), accessoires, fragments ou pièces de tissu, meubles, etc.

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Dans cet article, nous nous intéressons aux différentes étapes du travail qui ont abouti au modèle de données sur lequel repose le graphe de connaissances. Une première partie évoque les enjeux entourant la protection du patrimoine textile et les apports du Web sémantique pour sa conservation. Nous montrons que les métadonnées décrivant ce patrimoine sont particulièrement hétérogènes et nous présentons la stratégie que *Silknow* a adoptée pour surmonter cette hétérogénéité et diffuser ces données en ligne. Une deuxième partie expose la méthodologie utilisée pour créer le modèle de données *Silknow* fondé sur le CIDOC-CRM. Enfin, la troisième partie formule des propositions pour intégrer dans le modèle de données des annotations issues de l'analyse des textes et des images, et pour exprimer la sémantique complexe des données décrivant la structure des tissus anciens en soie.
# Mettre le Web sémantique au service du patrimoine soyeux

## Le patrimoine textile sur le Web

Depuis une vingtaine d'années, un regain de travaux sur le patrimoine textile a contribué à sa redécouverte (ACAOAF 2008). En outre, depuis environ une décennie, la mode est devenue un véritable « produit d'ap- pel » pour les musées (Petrov 2019 ; Stewart et Marcketti 2012). Mais cet intérêt renouvelé n'élimine pas les menaces qui pèsent sur ce patri- moine, en particulier sur le patrimoine soyeux dont la grande fragilité pose d'importantes difficultés de conservation et exige de lourds inves- tissements pour sa restauration ou sa reproduction. Car c'est aussi un patrimoine culturel immatériel, constitué (entre autres) par des pra- tiques et techniques de tissage, elles aussi menacées de disparition (Chaudiron, Jacquemin et Kergosien 2018 ; Kergosien et al. 2015).

Pour mieux valoriser les objets textiles, les institutions patrimoniales misent notamment sur la mise en ligne de leurs catalogues. Malheureu- sement, ces métadonnées ne sont pas toujours facilement accessibles, car elles font partie du Web profond (ou *deep Web*) que n'indexent pas les moteurs de recherche. Les catalogues se présentent comme des silos de données qui sont incompatibles et mutuellement incompréhensibles. Il faut donc « libérer » les données des catalogues et des bases de données dans lesquelles elles sont enfermées pour mieux les faire connaître (Ber- mès 2013). Pour ce faire, une solution, privilégiée par les institutions pa- trimoniales, consiste à créer des portails qui agrègent des sources hétérogènes, y donnent accès de manière simultanée et permettent ainsi à leurs utilisateurs de consulter les catalogues décrivant les collections conservées par ces multiples institutions. Du côté du patrimoine textile et de la mode, on peut citer le portail Europeana Fashion⁴ qui donne ac- cès aux catalogues d'un peu plus d'une trentaine de musées. Mais ce por- tail se concentre avant tout sur les collections des grands musées européens, laissant de côté les petites institutions (Suls 2017). Or une bonne partie du patrimoine soyeux est conservée par des établissements plus modestes, qui manquent généralement de moyens pour valoriser leurs collections (Portalés et al. 2018 ; Gaitán et al. 2019 ; Pagán et al. 2020).

La fréquentation des sites Web des musées et la consultation de leurs catalogues constituent une nouvelle « porte d'entrée » pour découvrir le patrimoine textile. Les utilisateurs sont alors confrontés à deux cas de figure. D'un côté, les grands musées généralistes ont les moyens tech- niques, financiers et humains pour mettre en ligne leurs catalogues. Toutefois, même s'ils conservent de riches collections textiles, ces mu- sées ne mettent pas systématiquement en avant les objets qui les consti- tuent. *A contrario*, les petits musées manquent souvent de moyens pour mettre en ligne et maintenir leurs catalogues (Claerr et Westeel 2010). Il en résulte que les collections patrimoniales, en particulier celles très spécialisées, sont loin d'être toutes numérisées et accessibles en ligne⁵. Le patrimoine soyeux dans la région Rhône-Alpes est une bonne illustra-

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tion de ce phénomène (Foron-Dauphin et Cano 2016 ; Fournier et al. 2016). Cela ne signifie pas que ces institutions ne décrivent pas leurs collections avec des métadonnées numériques, mais ces données sont difficilement accessibles.

## Protéger et valoriser le patrimoine avec le Web sémantique

Grâce aux catalogues en ligne, les utilisateurs ont donc accès à distance aux métadonnées qui décrivent des objets conservés au sein de collections patrimoniales, que ceux-ci soient ou non exposés au public. Dans l'idéal, ces utilisateurs devraient pouvoir consulter plusieurs catalogues simultanément. Dans les faits, ils sont généralement confrontés à une multitude de catalogues, reposant sur des systèmes de gestion de l'information différents, ce qui leur impose de se familiariser avec de nombreuses interfaces et de maîtriser plusieurs langues.

Le Web sémantique offre aujourd'hui de nouvelles perspectives de valorisation des données patrimoniales. Il ne s'agit pas d'un nouveau Web qui remplacerait le Web actuel, mais d'une extension de celui-ci (Berkners-Lee, Hendler et Lassila 2001) permettant de naviguer non plus entre les documents *via* des liens hypertextuels, mais directement entre les données. Cela implique que toute information soit fournie avec un sens bien défini permettant de la rendre interprétable et réutilisable par les consommateurs de données, humains et machines, qui seront alors capables de la traiter automatiquement et de développer de nouvelles applications et de nouveaux services (Bermès 2013). Les institutions patrimoniales sont tout particulièrement intéressées par les possibilités d'agrégation offertes par les technologies du Web sémantique (Freire et al. 2019), notamment pour les métadonnées hétérogènes (Peroni, Tomasi et Vitali 2013).

*Silknow* a fait l'hypothèse que la création d'un graphe de connaissances basé sur une ontologie, permettrait de faciliter l'intégration, l'exploration et l'extraction d'informations portant sur des objets et textiles anciens en soie. Un graphe de connaissances est un ensemble de descriptions interconnectées d'entités – objets, personnes, événements, concepts ou situations – qui peuvent être enrichies par des informations acquises *a posteriori* et être intégrées à des ontologies (Gruber 1993). L'utilisation de graphes de connaissances semble aujourd'hui s'imposer comme l'une des solutions privilégiées pour exposer des données patrimoniales hétérogènes. On peut, par exemple, citer le projet *Doremus*, qui a développé un moteur de recherche permettant d'avoir accès à des données décrivant des œuvres musicales conservées par diverses institutions françaises (Achichi et al. 2018), ou encore le portail WarSampo qui permet de faire des recherches sur la Finlande durant la Deuxième Guerre mondiale (Koho et al. 2019).

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Quelles données et quelles technologies dans le cadre
du projet Silknow ?

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Les données traitées par le projet *Silknow* proviennent de vingt et une institutions patrimoniales et sont, pour la plupart, téléchargées directement depuis les catalogues des institutions. Mais par nature, les métadonnées patrimoniales sont hétérogènes, car elles décrivent des objets de toutes sortes et sont produites dans des conditions très variées, ce qui les rend plus difficiles d'accès pour les moteurs de recherche (Freire et al. 2018). Cette hétérogénéité est tout à fait visible dans le cadre de *Silknow*, puisque les fichiers de métadonnées (ou notices d'objets) présentent des structures disparates. Les institutions qui les ont produits ont en effet pu adopter des normes de catalogage spécifiques et faire évoluer leurs standards de description au fil du temps. Sur la figure 1, on voit que les deux notices, provenant respectivement du Museu Tèxtil Terrassa⁶ et du Victoria and Albert Museum⁷, offrent des informations similaires, mais exprimées différemment. Par exemple, le Victoria and Albert Museum fournit, dans un même champ, des éléments concernant le matériau et la technique utilisés, tandis que le Museu Tèxtil Terrassa les sépare. La concaténation de données de nature différente dans un même champ est ainsi l'un des principaux obstacles à leur analyse à grande échelle.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 1. NOTICES DÉCRIVANT DEUX TISSUS PROVENANT DU MUSEU TÈXTIL TERRASSA (À GAUCHE) ET DU VICTORIA AND ALBERT MUSEUM (À DROITE)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Image produite par les auteurs

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L'hétérogénéité et la structuration limitée des métadonnées collectées rendent difficile leur traitement automatique en vue de leur exposition en ligne. Pour développer le réseau des données tel que l'imaginent les tenants du Web sémantique, il convient donc de réaliser un important travail de préparation des données car il ne s'agit généralement pas de « données ouvertes liées » (Le Boeuf 2013), répondant aux principes proposés par Tim Berners-Lee (2006) pour définir les données ouvertes « cinq étoiles ».

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Après avoir collecté ces fichiers de métadonnées, le projet *Silknow* les a convertis pour créer le graphe de connaissances en utilisant le Resource Description Framework ou RDF (Schleider et al. 2021a; 2021b). La mise en œuvre du Web sémantique repose en effet sur des principes et des standards spécifiques : c'est ce que l'on appelle le « Web des données » ou *linked data* (Bizer, Heath et Berners-Lee 2009). Une telle structure est rendue possible par le RDF, modèle de graphe développé par le W3C ⁸, qui est utilisé pour décrire les ressources sur le Web et leurs métadonnées. Avec le RDF, chaque information est exprimée sous la forme d'une asser-
tion composée de trois éléments (ou « triplet ») constitué d'un sujet, d'un prédicat (ou propriété) et d'un objet. Ces trois éléments sont représentés sous la forme d'une URI ou Uniform Resource Identifier, devenant alors des « ressources ». Ces ressources sont elles-mêmes regroupées en « classes », que l'on peut définir comme des collections d'individus ou d'objets. Le Web des données n'impose pas de définition quant aux classes et aux propriétés ; le RDF, par sa grande flexibilité, n'impose pas non plus de règles d'utilisation des classes et des propriétés (Bermès 2013). Il est donc nécessaire d'adopter une technologie de représentation des connaissances qui « formalise[e] la sémantique interne de l'information engrangée dans des bases qui peuvent être très hétérogènes » (Le Boeuf 2013). C'est là qu'intervient l'ontologie : celle-ci permet de déclarer les classes, les propriétés, leurs comportements et leur hiérarchie dans des langages de représentation des connaissances comme RDF Schema (RDFS) et le Web Ontology Language (OWL). Choisir, au sein d'une ontologie, les classes et propriétés nécessaires pour représenter les informations que l'on souhaite traiter, permet de donner naissance à un modèle de données (Bermès 2013).

Une ontologie est un modèle conceptuel, consensuel et partagé, qui offre le moyen de représenter toutes les informations d'un domaine d'application spécifique au moyen de concepts définis et hiérarchisés (Gruber 1993). L'utilisation d'ontologies résout donc le problème de l'hétérogénéité sémantique posé par l'emploi de sources de données variées et permet d'augmenter l'interopérabilité des systèmes et des applications. La croissance du Web sémantique a ainsi entraîné le développement d'ontologies à des fins diverses (Wang, Xia et Niu 2014). Dans le domaine culturel et patrimonial, des ontologies de référence ont été développées pour décrire les objets culturels et modéliser les relations entre eux. La plus connue est certainement le CIDOC Conceptual Reference Model ou CIDOC-CRM, qui est utilisé pour décrire les objets patrimoniaux conservés par les musées (Doerr 2003). Quand une ontologie existe pour un domaine, il est aussi possible de créer des sous-ensembles ou des spécialisations de cette ontologie, correspondant à un sous-domaine spécifique (Messaoudi et al. 2019 ; Kergosien et al. 2019). Dans le cadre de *Silknow*, la conception du graphe de connaissances repose sur un modèle de données constitué d'un sous-ensemble du CIDOC-CRM qui est instancié au moment de la conversion RDF (Schleider et al. 2021b).
# Le modèle de données du projet Silknow

## Pourquoi le CIDOC-CRM ?

Nous avons choisi d'utiliser le CIDOC-CRM car il a été spécifiquement créé pour exprimer la sémantique sous-jacente des métadonnées du patrimoine culturel. Développé et maintenu par le Comité international pour la documentation (CIDOC) de l'International Council of Museums (ICOM) et reconnu tant par le monde des musées que par celui de l'informationique, le CIDOC-CRM est également une norme ISO pour sa version 5.0.4 depuis 2006, norme qui a été renouvelée en 2014⁹. C'est donc un standard, qui entend assurer l'interopérabilité des données patrimoniales dans le cadre du Web sémantique. De nombreux projets ont ainsi utilisé des modèles de données reposant sur le CIDOC-CRM pour exprimer la sémantique complexe de leurs données et les diffuser en ligne. Le projet TECTONIQ a particulièrement retenu notre attention car il emploie le CIDOC-CRM pour traiter des données hétérogènes ayant trait au patrimoine textile (Kergosien et al. 2015). Mais contrairement à Silknow, il s'intéresse au patrimoine industriel, composé de biens matériels (bâtiments, machines, usines, centres de production) et immatériels (souvenirs, événements, image collective, gestes).

Le CIDOC-CRM n'est pas un standard figé : en mars 2022, au moment de la rédaction de cet article, il en était à la version 7.2.1¹⁰. Nous avons utilisé la version 6.2 (Le Boeuf et al. 2015), la dernière version publiée quand a débuté Silknow en mai 2018. Le CIDOC-CRM est également un modèle flexible et extensible, qui peut être étendu avec de nouvelles classes et de nouvelles propriétés, de façon à pouvoir exprimer de nouveaux types d'informations, sans modifier la structure de base du modèle. Il existe ainsi un certain nombre d'extensions spécialisées : la documentation officielle du CIDOC-CRM reconnaît onze modèles compatibles¹¹.

Concrètement, le CIDOC-CRM permet de modéliser de manière équivalente des données hétérogènes. Ces données sont alors exprimées sous la forme de triplets Classe – Propriété – Classe. Dans la nomenclature du CIDOC-CRM, le nom de la classe est toujours précédé d'un identifiant composé de la lettre E (pour entité) suivie d'un nombre. Par exemple, la classe *Material* est toujours précédée de son identifiant E57 de la façon suivante : E57_Material. Une classe regroupe des « instances » partageant des caractéristiques communes, décrites dans une *scope note* ou note d'application. Par exemple, on peut considérer que la valeur « soie » est une instance de la classe E57_Material, définie dans la note d'application de la façon suivante : « *Instances of E57 Material may denote properties of matter before its use, during its use, and as incorporated in an object, such as ultramarine powder, tempera paste, reinforced concrete* » (Le Boeuf et al. 2015). Les instances sont reliées par des propriétés qui sont elles aussi précédées d'un identifiant formé de la lettre P suivie d'un nombre : par exemple, la propriété « a employé » est exprimée avec P126_employed. En reliant les classes entre elles, les propriétés permettent d'expliciter la sémantique des données. Par exemple, pour exprimer que le tissage a utilisé

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sé de la soie, on peut employer le triplet suivant : E12_Production – P126_employed – E57_Material car on peut considérer que le tissage est une instance de la classe E12_Production du CIDOC-CRM. Toutes les propriétés ne s'appliquent pas à toutes les instances. On peut ainsi employer certaines propriétés avec certaines classes de départ ou *domain* (« domaine » en français) et certaines classes d'arrivée ou *range* (« portée » ou « co-domaine » en français). Si on reprend la propriété P126_employed, son domaine est la classe E11 Modification et sa portée est la classe E57_Material. On remarque que son domaine n'est pas E12_Production mais E11 Modification : c'est parce qu'il existe une hiérarchie dans le CIDOC-CRM avec des classes et des sous-classes – la classe E1_-CRM Entity étant la classe-mère. E12_Production est une sous-classe de E11 Modification, elle-même sous-classe de E7_Activity. Une sous-classe hérite de la définition et de toutes les propriétés de sa super-classe, mais elle est aussi plus restrictive et peut avoir des propriétés additionnelles.

Si nous reprenons les notices provenant du Museu Tèxtil Terrassa et du Victoria and Albert Museum (figure 1), on peut exprimer, de la même manière, les informations concernant la technique et les matériaux utilisés lors du tissage. Sur la figure 2, ces triplets sont représentés sous la forme d'un graphe orienté. Ce graphe est orienté car la relation (ou propriété) entre le sujet et le prédicat (catégorisés dans des classes) est unidirectionnelle. Il faut également noter que nous avons choisi d'utiliser la classe E22_Man-Made Object pour représenter l'objet décrit par les métadonnées muséales. En effet, la version 6.2 du CIDOC-CRM emploie cette classe pour modéliser les « *physical objects purposely created by human activity*¹² » (Le Boeuf et al. 2015).
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Image produite par les auteurs</figcaption></figure>

La sélection des classes et propriétés

Le CIDOC-CRM est un modèle conceptuel ; cela signifie qu'il doit pou-
voir être utilisé pour modéliser des données patrimoniales issues d'in-
titutions variées et décrivant toute la gamme des objets conservés dans
leurs collections. La version 6.2 du CIDOC-CRM fournit ainsi 89 classes
et 153 propriétés. Assez logiquement, toutes n'étaient pas nécessaires
pour exprimer la sémantique des données collectées pour Silknow. Nous
avons donc sélectionné celles qui étaient pertinentes après avoir analysé
et comparé des notices provenant des institutions patrimoniales rete-
nues, de façon à dresser la liste des champs descriptifs qu'elles utilisent
et en comprendre la sémantique sous-jacente.

Cette première étape nous a permis de dresser une liste des champs descriptifs les plus couramment employés, tout en éliminant ceux qui ne présentaient pas d'intérêt pour le projet (par exemple, ceux concernant la gestion administrative de ces objets). Ces champs descriptifs ont ensuite été regroupés dans 22 « Information Groups » (groupes d'informations) qui forment le dictionnaire des données du projet Silknow. Comme le montre l'encadré 1, nous avons, par exemple, défini un « Object Name Information Group » qui concerne les informations de classification de l'objet décrit, classification réalisée par l'institution de conservation.

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## Object Name Information Group

**Definition:** A term used to identify the form, function or type of cultural property. This information group also includes assignments such as functional, technical, classification or naming categories.

### Name

The lexical value of the name

### Type of name

Examples: denomination, functional category, classification category, technical category...

### Language of the name

The language in which the name is expressed

Example: English, Spanish, French (the use of controlled terms is recommended, notably the ISO standard)

### Agent who assigned the name

The agent who assigned the name to the object

### Period/Date of naming

The period during which the name was assigned to the object

### Additional information about the name

Any additional information about the name

### Note or comment on the name

If necessary, a note or comment on the name

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Un tel dictionnaire de données n'est pas utilisable par la machine s'il n'est pas exprimé dans un langage compréhensible pour cette dernière. Nous avons alors mis en regard les groupes d'informations composant notre dictionnaire des données avec les « Functional Overviews » ou « aperçus fonctionnels » fournis par la documentation officielle du CIDOC-CRM¹³. Ces aperçus fonctionnels répartissent les classes et propriétés du CIDOC-CRM en différentes catégories d'information et sont illustrés sous forme de graphes orientés. Ils offrent ainsi des modèles techniquement neutres, appliqués aux métadonnées décrivant les objets patrimoniaux. On trouve, par exemple, dans les aperçus fonctionnels, la catégorie « Object Name and Classification Information », qui correspond en partie à notre catégorie « Object Name Information Group ». Grâce à cet aperçu fonctionnel, nous pouvons facilement sélectionner les classes et propriétés utiles pour exprimer la sémantique des informations rassemblées dans ce groupe d'informations. Comme le montre la figure 3, nous avons retenu trois classes et deux propriétés parmi celles proposées par la catégorie « Object Name and Classification Information » pour exprimer le groupe d'informations « Object Name Information Group ».
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 3. GRAPHE ORIENTÉ REPRÉSENTANT LES CLASSES ET PROPRIÉTÉS PROPOSÉES PAR LES APERÇUS FONCTIONNELS POUR MODÉLISER LES INFORMATIONS SUR LA CLASSIFICATION EN REGARD DES CLASSES ET PROPRIÉTÉS SÉLECTIONNÉES POUR EXPRIMER LA CATÉGORIE « OBJECT NAME INFORMATION GROUP »</figcaption></figure>

Functional overview : « Object Name and Classification Information »

<table><thead><tr><td>Domaine</td><td>Propriété</td><td>Portée</td></tr></thead><tbody><tr><td>E17_Type Assignment</td><td>P41classified</td><td>E1_CRM Entity</td></tr><tr><td>E17_Type Assignment</td><td>P42_assigned</td><td>E55_Type</td></tr></tbody></table>

Classes et propriétés sélectionnées pour exprimer des informations correspondant au « Object Name Information Group »

Source : https://www cidoc-crm.org/FunctionalUnits/object-name-and-classification-information/

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Sur la base de la catégorisation des données effectuée précédemment, nous avons non seulement retenu les classes et propriétés susceptibles d'exprimer la sémantique de ces informations, mais nous avons également affiné cette première sélection en ajoutant de nouvelles classes et propriétés, et en supprimant celles qui se sont avérées inutiles. Par exemple, nous avons utilisé la propriété P2 has type et la classe E55-Type que nous pouvons mobiliser dans le triplet exprimant le type de la classification employée : E17_Type Assignment – P2 has type – E55-Type. Il peut être également utile d'exprimer qui a réalisé cette classification en utilisant la propriété P14_carried out by et la classe E39_Actor. Avec le triplet E17_Type Assignment – P14_carried out by – E39_Actor¹⁴, nous pouvons exprimer le fait que le contenu de ces champs est le résultat d'une décision prise par l'institution conservant l'objet, à la suite d'une analyse de celui-ci.

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Le modèle de données *Silknow* se compose donc des classes et propriétés sélectionnées pour exprimer la sémantique des groupes d'informations que nous avons définis. La liste de ces classes et propriétés est accessible en ligne (Puren et Vernus 2021b) et documentée grâce au gestionnaire d'ontologies OntoME (Beretta 2021) développé et maintenu par le Larhra, et dans lequel la documentation CIDOC-CRM a été importée. Nous avons sélectionné 74 classes et 22 propriétés fournies par le CIDOC-CRM version 6.2. Nous avons également retenu celles offertes par une extension de ce modèle, le Scientific Observation Model (CRMsci). Le CRMsci est une ontologie élaborée pour intégrer les métadonnées issues de l'observation scientifique¹⁵. Nous avons plus particulièrement utilisé la classe S4_Observation, définie comme « *the activity of gaining scientific knowledge about particular states of physical reality gained by empirical evidence, experiments and by measurements* » (Doerr et al. 2018). Cette classe
nous a semblé appropriée pour modéliser les analyses historiques (comme celle sur la figure 4) et les analyses techniques résultant de l'observation des tissus anciens.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 4. EXEMPLE D'ANALYSE HISTORIQUE (« HISTORICAL CONTEXT ») PROVENANT DU CATALOGUE DU VICTORIA AND ALBERT MUSEUM (SILK VELVET FURNISHING FABRIC, XVIe SIÈCLE)</figcaption></figure>

Image produite par les auteurs

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Dans l'exemple ci-dessous (figure 5), la notice provenant du catalogue des collections du château de Versailles¹⁶ comporte un champ « Historique » et un champ « Commentaires » correspondant respectivement à une analyse historique et à une analyse technique du tissu. Pour exprimer la sémantique de ces champs, nous avons donc utilisé des classes et des propriétés provenant à la fois de CRMsci et du CIDOC-CRM. Nous exprimons le fait qu'une analyse est réalisée au sujet de l'objet avec le triplet S4_Observation – O8_oberved – E22_Man-Made Object. La propriété O8_oberved permet en effet de décrire qu'un objet ou un phénomène est analysé par une activité d'observation. Le texte de l'analyse est lui-même stocké sous la forme d'une note que nous concevons comme une chaîne de caractères ou « *string* » : S4_Observation – P3_has note – E62_String. Les champs « Historique » et « Commentaires », exprimés grâce à la classe S4_Observation, sont distingués grâce à un type : S4_Observation – P2_has_type – E55_Type.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 5. MODÉLISATION DES CHAMPS « HISTORIQUE » ET « COMMENTAIRES » AVEC LE MODÈLE DE DONNÉES SILKNOW (CIDOC-CRM ET CRMSCI)</figcaption></figure>

Les classes issues du CIDOC-CRM sont représentées en rouge et les propriétés en vert ; les classes provenant du CRMsci sont en violet et les propriétés en bleu turquoise.

Image produite par les auteurs
## Évaluation du modèle de données et création des mapping rules

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Cette première étape est suivie par la mise en correspondance (*mapping*¹⁷) manuelle des données (Christen 2012). Ici, nous mettons en équivalence les modèles de données utilisés par les institutions patrimoniales avec le modèle de données *Silknow*. Le *mapping* consiste à donner une expression sémantique équivalente à chacun des champs descriptifs au moyen des classes et propriétés fournies par le modèle de données. On définit alors des *mapping rules*, ou « règles de mise en correspondance ». Le *mapping* permet, d'une part, de vérifier la qualité et la robustesse du modèle de données et, d'autre part, de permettre la conversion des fichiers de métadonnées en RDF grâce aux règles ainsi définies.

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Pour chacune des institutions sélectionnées, nous avons choisi deux objets décrits de manière extensive dans leurs catalogues. Pour cette étape, nous avons utilisé les fichiers des métadonnées collectés, convertis et stockés dans un format JSON intermédiaire (figure 6). Nous avons ensuite interprété les champs descriptifs comme des ensembles d'entité-relation-entité, selon la méthode proposée par Kondylakis, Doerr et Plexousakis (2006). En d'autres termes, le *mapping* consiste à interpréter ces entités et relations, et à les exprimer dans la sémantique du CIDOC-CRM. Ce processus produit des triplets qui relient des nœuds (les classes) entre eux par des liens (les propriétés), formant un réseau de données lisibles par l'homme et la machine et permettant l'échange et l'intégration des informations.

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Concrètement, nous avons créé un tableau pour chacune des notices sélectionnées, chaque colonne contenant respectivement le nom du champ, son contenu et le ou les triplets exprimant la sémantique sous-jacente de ce champ. Pour mieux comprendre ce processus, on peut se référer à la figure 6 qui montre le résultat de cette mise en correspondance pour le champ « Désignation » de la notice représentée sur la figure 5. Dans le fichier JSON que nous avons utilisé lors du *mapping*, les champs « Title » et « Désignation » contiennent la même valeur « Lé de tenture ». Toutefois, nous ne les avons pas interprétés de la même manière. « Title » correspond clairement au titre donné à l'objet, tandis que « Désignation » a pour vocation d'exprimer le type d'objet dont il s'agit. Nous retrouvons ici des informations appartenant au groupe d'information « Object Name Information Group » que nous avons défini dans le dictionnaire des données.
<table><caption>FIGURE 6. MISE EN CORRESPONDANCE DES DONNÉES CONTENUES DANS LE FICHIER JSON AVEC LES CLASSES ET PROPRIÉTÉS PROVENANT DU MODÈLE DE DONNÉES SILKNOW</caption><thead><tr><th>Nom du champ descriptif</th><th>Contenu du champ</th><th>Triplets exprimés avec les<br>classes et propriétés du<br>modèle de données<br>SIKLNOW</th></tr></thead><tbody><tr><td>Désignation</td><td>lé de tenture</td><td>E17_Type Assignment -<br>P41classified - E22_Man-Made Object<br><br>E17_Type Assignment -<br>P42_assigned - E55_Type<br>(Lé de tenture)<br><br>E17_Type Assignment -<br>P2_has type - E55_Type<br>(Désignation)<br><br>E17_Type Assignment -<br>P14_carried out by -<br>E40_Legal Body (Château<br>de Versailles)</td></tr></tbody></table>

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Les règles de mise en correspondance pour chacune des notices sélectionnées sont accompagnées de leurs représentations sous forme de graphes orientés. Ceux-ci nous permettent de visualiser les ensembles de triplets, parfois complexes, et de nous assurer ainsi de leur cohérence. Le graphe ci-dessous (figure 7) représente les triplets créés pour modéliser les métadonnées provenant de la notice sur la figure 6 – notamment ceux que nous avons systématiquement utilisés pour exprimer les conditions de production d'un tissu. Le triplet E12_Production - P108_has produced - E22_Man Made Object est ainsi accompagné des triplets suivants, pour exprimer les informations concernant la date de production, ses créateurs ou producteurs, les matériaux utilisés et les techniques employées.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 7. MISE EN CORRESPONDANCE DES DONNÉES DÉCRIVANT LA PRODUCTION : TABLEAU DE MAPPING ET GRAPHE ORIENTÉ</figcaption></figure>

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L'intégralité des triplets utilisés pour mettre en correspondance les métadonnées décrivant le lé de tenture conservé dans les collections du château de Versailles est représentée sur la figure 8.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 8. GRAPHE ORIENTÉ REPRÉSENTANT LES TRIPLETS EMPLOYÉS POUR MODÉLISER LES MÉTADONNÉES DE LA NOTICE PROVENANT DU CATALOGUE DES COLLECTIONS DU CHÂTEAU DE VERSAILLES</figcaption></figure>

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On remarquera l'ajout du triplet E22 Man-Made Objet – P138i has representation – E38 Image. Il n'existe pas de champ « Image » dans les métadonnées, mais celui-ci existe de manière implicite. Il est en effet nécessaire de modéliser la relation existant entre l'objet et sa représentation, de manière à les relier aux données décrivant les objets correspondants.

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Nous avons observé que tous les champs descriptifs pouvaient être représentés en utilisant les classes et propriétés sélectionnées dans le modèle de données. Les fichiers JSON ont alors été convertis au moyen d'un convertisseur RDF<sup>18</sup> pour créer le graphe de connaissances. La conversion produit des fichiers Turtle (Terse RDF Triple Language), qui sont l'une des syntaxes utilisées pour exprimer des triplets RDF (Schleider et al. 2021a; 2021b). Le graphe obtenu contient en tout 36 210 objets illustrés par 74 527 images. Les fichiers Turtle sont ensuite chargés dans un triplestore, basé sur un serveur Virtuoso<sup>19</sup>, et les images sont téléchargées séparément sur un serveur multimédia. En stockant toutes les données recueillies dans ce triplestore et donc dans un graphe RDF, *Silknow* offre à ses utilisateurs la possibilité de réaliser une recherche fédérée sur un vaste ensemble de jeux de données, jusqu'ici totalement séparés les uns des autres. C'est l'une des applications principales du graphe RDF dans le cadre du projet *Silknow*.

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Les données contenues dans le graphe RDF sont accessibles via une interface de requête SPARQL<sup>20</sup>, c'est-à-dire utilisant le langage et le protocole de requête pour le RDF développé par le W3C (Schleider et al. 2021a; 2021b). Il est également possible d'explorer ces données via un navigateur à facettes<sup>21</sup>. Les figures 9 et 10 montrent qu'on obtient les mêmes résultats avec une requête SPARQL et le navigateur à facettes.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 9. RECHERCHE DES NOTICES D'OBJETS COMPORTANT LA TECHNIQUE « DAMASK » VIA L'INTERFACE DE REQUÊTE SPARQL</figcaption></figure>

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<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>FIGURE 10. RECHERCHE DES NOTICES D'OBJETS COMPORTANT LA TECHNIQUE « DAMASK » VIA LE NAVIGATEUR À FACETTES</figcaption></figure>

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Toutefois, tous les utilisateurs ne connaissent pas le langage SPARQL ; par ailleurs, l'interface du navigateur à facettes n'est pas particulièrement conviviale et offre des options de recherche limitées. *Silknow* a ainsi conçu une interface graphique pour explorer ces données : il s'agit du moteur de recherche exploratoire ADASilk (Advanced Data Analysis for Silk Heritage²² ; Schleider *et al*. 2021a ; figure 11).

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>FIGURE 11. VISUALISATION DANS ADASILK DES MÉTADONNÉES DÉCRIVANT LE « LÉ DE TENTURE » CONSERVÉ DANS LES COLLECTIONS DU CHÂTEAU DE VERSAILLES</figcaption></figure>

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# Enrichissement des données et intégration des annotations dans le modèle de données

## Utilisation de PROV-DM (Provenance Data Model)

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Silknow a également développé des méthodes d'analyse de textes (Massri et Mladenić 2020 ; Rei 2021 ; Schleider et Troncy 2021) et d'images (Dorozynski, Clermont et Rottensteiner 2019). Basées sur l'intelligence artificielle, celles-ci infèrent de nouvelles propriétés sur les objets à partir des métadonnées collectées ou des représentations associées. Ces analyses ont donc pour objectif de produire de nouvelles données sur ces objets et d'enrichir les métadonnées existantes ; ces annotations sont également accessibles en ligne via ADASilk. Dans la notice représentée à la figure 12, on trouve, dans le champ « Technique », les informations « Damask 71% » et « Embroidery 52% », et, dans le champ « Représentation », on lit « Floral motif 51% » et « Vegetal motif 57% ». Il s'agit des prédictions réalisées à partir des métadonnées ou des images associées à l'objet décrit.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 12. PRÉDICTIONS RÉALISÉES SUR UN TISSU À PARTIR DES MÉTADONNÉES (TEXTES ET IMAGES), ACCOMPAGNÉES DE LEURS SCORES DE CONFIANCE</figcaption></figure>

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Ces annotations ont été obtenues en utilisant des réseaux de neurones convolutionnels entraînés sur les données (textes et images). Si en entrée se trouvent les textes décrivant les objets ou les images les représentant, des modèles de classification des textes ou des images peuvent inférer la valeur de certaines propriétés, à savoir : la période de production, le lieu de production, la technique et le matériau pour le modèle de classification de textes et, en outre, pour le modèle de classification d'images, les motifs représentés. Une probabilité exprimée sous forme de pourcentage est associée à ces inférences.
Pour exprimer ces nouvelles informations et les intégrer dans le
graphe de connaissances, il a été nécessaire d'ajouter de nouvelles
classes et propriétés au modèle de données. La modélisation doit per-
mettre de distinguer clairement ces prédictions et les données origi-
nales, et de fournir aux utilisateurs d'ADASilk des indications sur leur
degré de fiabilité. Pour cela, nous avons choisi d'employer le Provenance
Data Model (PROV-DM) recommandé par le W3C (Belhajjame et al. 2013).
PROV-DM est un modèle conceptuel qui permet d'exprimer les informa-
tions concernant la provenance d'une donnée ou d'une chose. Le graphe
ci-dessous (figure 13) représente les triplets que nous avons utilisés pour
intégrer ces annotations avec PROV-DM dans le modèle de données.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 13. MODÉLISATION DES DONNÉES ISSUES DE L'ANALYSE D'IMAGES AVEC PROV-DM</figcaption></figure>

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Les analyses d'images ou de textes sont représentées sous la forme
d'une prov:Activity (représentée en violet). PROV-DM définit en effet
une prov:Activity comme « something that occurs over a period of time and
acts upon or with entities; it may include consuming, processing, transform-
ing, modifying, relocating, using, or generating entities » (Belhajjame et al.
2013). Ces activités peuvent être qualifiées par un type de la façon sui-
vante : prov:type='imageAnalysis' (pour l'analyse d'image) ou
prov:type='textAnalysis' (pour l'analyse de texte). Selon le cas, cette
prov:Activity prend en entrée (exprimé avec la propriété prov:used) une
E38_Image ou un texte E62_String et produit en sortie (exprimé avec la
propriété prov:WasGeneratedBy) deux déclarations : l'une prédit le lieu
de production et l'autre prédit les techniques utilisées. Nous mobilisons
ici un rdf:Statement (représenté sur fond jaune sur la figure) provenant
de RDF Schema pour décrire ces déclarations. Chacune de ces déclara-
tions possède une E54_Dimension, permettant d'exprimer le score de
confiance associé. La date de l'analyse peut également être précisée avec
la propriété prov:AtTime et la classe prov:datetime avec le triplet
prov:Activity – prov:AtTime – prov:datetime.
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## Proposition d'une extension pour l'analyse technique des tissus

Dans les métadonnées, le texte libre est souvent utilisé pour rédiger des analyses techniques et historiques portant sur la structure des tissus, leur décoration ou pour présenter le contexte de leur production et de leur usage. Les analyses techniques, menées en amont du catalogage, permettent ainsi de déterminer quelles armures²³ ont été employées ou encore quels types de fils ont été utilisés. Le CIDOC-CRM a toutefois des difficultés à capturer la richesse sémantique de ces textes libres. Par ailleurs, le mapping que nous avons réalisé vise avant tout à stocker ces métadonnées « telles quelles », car nous souhaitions les intégrer rapidement dans le graphe de connaissances. Comme cela a été évoqué précédemment, ces informations ont donc été stockées sous forme de « notes » en utilisant la propriété P₃_has note et la classe E62_String.

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Une autre tâche a consisté à extraire des informations structurées de ces blocs de texte. L'extraction d'informations à partir de ces données textuelles montre à quel point ces observations produisent des analyses techniques détaillées et offrent de nouvelles perspectives historiques sur les tissus anciens. Par exemple, ces blocs de texte peuvent analyser les techniques de tissage utilisées, décrire les motifs représentés ou encore situer le tissu au sein d'un style particulier. Comme l'illustre la figure 14, l'analyse menée sur ces textes a ainsi permis d'en extraire, de manière systématique, les informations suivantes : les armures, les techniques de tissage, les motifs et les styles.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 14. LES QUATRE TYPES D'INFORMATIONS EXTRAITS DES DESCRIPTIONS. EXEMPLES PROVENANT DU VICTORIA AND ALBERT MUSEUM ET DES COLLECTIONS DU MOBILIER NATIONAL</figcaption></figure>

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Contenues dans une simple note, ces informations ne sont pas directement représentées dans le graphe de connaissances, ce qui n'en facilite ni l'accès via un moteur de recherche, ni le traitement automatique. Pourtant, elles sont susceptibles d'intéresser des publics variés : le grand
public qui pourrait rechercher des motifs spécifiques ; les historiens des techniques qui pourraient repérer plus facilement l'usage de certaines techniques ; les industries créatives qui pourraient s'inspirer de styles historiques.

Au moment de l'intégration des données dans le graphe de connaissances, les informations concernant les techniques de tissage et les motifs²⁴ ont été annotées grâce au thésaurus multilingue *Silknow* (anglais, espagnol, français, italien) consacré au vocabulaire des textiles anciens en soie²⁵ (Léon et al. 2019). Ce thésaurus est publié en SKOS, grâce à l'outil de publication Skosmos²⁶. SKOS (Simple Knowledge Organisation System²⁷) est un vocabulaire RDF utilisé pour exprimer les schémas conceptuels des thésaurus sous la forme de graphes RDF. En outre, Skosmos référence chacun des concepts définis dans le thésaurus au moyen d'une URI, ce qui permet d'identifier le même concept dans plusieurs langues comme on peut le voir sur la figure 15.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIGURE 15. INTERFACE DU THÉSAURUS SILKNOW</figcaption></figure>

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Le processus d'enrichissement sémantique est réalisé de la manière suivante : la valeur d'une chaîne de caractères dans les métadonnées est remplacée par un identifiant unique, lorsque celle-ci coïncide avec la valeur d'une chaîne de caractères correspondant à une technique de tissage ou à un motif dans le thésaurus (Schleider et al. 2021b). En modélisant ces concepts avec des classes et des propriétés appartenant au modèle de données, il serait donc possible d'intégrer ces annotations dans le graphe de connaissances, de donner accès à ces nouvelles données via ADASilk et de créer ainsi des liens entre ces concepts et le thésaurus – et, dans le cadre du Web sémantique, avec d'autres données ouvertes liées. Il s'agit ici de donner véritablement corps aux objectifs du Web sémantique, en créant des liens avec d'autres données et en enrichissant l'expérience utilisateur.

On a vu que le CIDOC-CRM ne fournissait pas de classes et de propriétés permettant d'exprimer la sémantique de ces informations ; mais il est possible d'exploiter la flexibilité inhérente à ce modèle conceptuel pour développer des extensions plus spécialisées permettant d'exprimer des informations spécifiques au sujet des objets étudiés. En utilisant les résultats de l'extraction des données et l'annotation de ces dernières, nous proposons un modèle compatible avec le CIDOC-CRM destiné à exprimer de manière formelle le processus de production d'un tissu ancien en soie. Cette extension spécialisée est accessible en ligne et documentée
dans OntoME. Elle contient 23 classes et 12 propriétés (Puren et Vernus 2021a). Nous avons utilisé les lettres T et L pour identifier respectivement les classes et les propriétés, et les différencier de celles appartenant au CIDOC-CRM et aux modèles compatibles.

Pour créer cette extension, nous avons adopté une approche ascendante, en nous basant avant tout sur l'analyse des données collectées. Pour illustrer notre approche, nous avons mis en correspondance les métadonnées décrivant des textiles conservés dans les collections du château de Versailles²⁸ et nous avons représenté les triplets utilisés sous la forme d'un graphe orienté (figure 16). Nous nous sommes plus particulièrement concentrés sur les informations fournies par les analyses techniques et historiques.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>FIGURE 16. GRAPHE ORIENTÉ CONFORME AU MODÈLE CONCEPTUEL CIDOC-CRM ET À L'EXTENSION SILKNOW</figcaption></figure>

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Sur ce graphe, on peut voir que nous avons créé la classe T1_Weaving (sous-classe de E12_Production) qui désigne le tissage. Cette activité permet de produire un tissu ou T7_Fabric (sous-classe de E22_Man-Made Object). Ces deux entités peuvent en particulier être reliées avec la propriété P108_has produced (T1_Weaving – P108_has produced – T7_Fabric). Le tissage est réalisé en suivant une ou plusieurs procédures techniques exprimées avec T25_Weaving Technique (sous-classe de E29_Design or Procedure) et il peut employer une armure (T21_Weave, sous-classe de E55_Type) spécifique (T32_Weave Type, sous-classe de E55_Type). Le tissu est la plus plupart du temps décoré de motifs (T18_Motif, sous-classe de E22_Man-Made Object) de différents types (T34_Motif Type, sous-classe de E55_Type), apparaissant sur une zone délimitée du tissu (T9_Pattern Zone, sous-classe de E22_Man-Made Object). Ces motifs sont souvent caractéristiques d'un style (T11_Style, sous-classe de E55_Type) identifié par des experts du domaine (T13_Style Assignment, sous-classe de E13_Attribute Assignment).

Ces nouvelles classes et propriétés doivent faciliter l'intégration de nouvelles informations sous forme structurée et, ce faisant, enrichir les possibilités d'exploration offertes à l'utilisateur final. C'est notamment le rôle des sous-classes de E55_Type. Sur la figure 16, on voit que les classes T32_Weave Type et T34_Motif Type explicitent la sémantique des informations concernant respectivement les différents types d'armures
utilisés durant le tissage et les différents motifs résultant de cette activité. Ces sous-classes de E55_Type sont également destinées à créer des liens entre ces informations et les définitions disponibles dans le théésaurus *Silknow*. La figure 17 illustre ce mécanisme avec la classe T32_Weave Type. Cette nouvelle classe permet en effet de faire le lien entre le modèle de données *Silknow* et les concepts définissant les différents types d'armures dans le thésaurus au format SKOS. Il en est de même pour les techniques de tissage (T25_Weaving Technique), les motifs (T34_Motif Type) et les styles (T11_Style).

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE 17. ILLUSTRATION DES LIENS ENTRE LES CONCEPTS DÉFINIS DANS LE THÉSAURUS EN SKOS ET DE LA CLASSE T32_WEAVE TYPE</figcaption></figure>

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## Conclusion

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En créant le moteur de recherche exploratoire ADASilk, le projet *Silk-now* a montré l'intérêt d'utiliser les technologies du Web sémantique pour agréger des données patrimoniales hétérogènes, y donner accès et accroître leur visibilité. Il s'inscrit ainsi dans la lignée d'autres projets ayant également pour but de valoriser des patrimoines fragiles et menacés, et il montre la validité de ce type d'approches pour le traitement à grande échelle des données patrimoniales. *Silknow* illustre également l'important travail à réaliser sur ces dernières pour donner véritablement corps aux objectifs du Web sémantique. Si les institutions patrimoniales ont compris l'intérêt de « libérer » leurs données et de s'assurer de leur interopérabilité, il reste encore du chemin à faire pour qu'elles produisent systématiquement des données ouvertes liées ou « données cinq étoiles » (Berners-Lee 2006).

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Les réutilisateurs de ces données ont également un rôle crucial à jouer dans leur modélisation. Ils peuvent en effet proposer des modèles collaboratifs et partagés pour rendre ces données interoperables et pleinement réutilisables dans le contexte du Web sémantique. L'extension
*Silknow* constitue l'une des étapes qui pourraient, par exemple, mener à
la création d'une ontologie de domaine pour le patrimoine textile – onto-
logie qui tiendrait compte, non seulement des résultats de la production
textile (les tissus), mais aussi des lieux et techniques de production, des
conditions de cette production et de la mémoire qui lui est associée. Plus
largement, une telle approche pourrait être systématisée lorsque l'on
veut valoriser et protéger un patrimoine menacé.

Si des projets tels que *Silknow* ont montré les apports des technologies sémantiques pour la protection du patrimoine, il semble également nécessaire de s'interroger sur leur facilité d'utilisation et d'application. On voit que ces projets demandent des investissements importants et qu'ils restent donc inaccessibles pour les petites institutions qui en seraient, pourtant, les premières bénéficiaires. Après avoir démontré l'intérêt de ces approches, il faudrait donc envisager de développer des outils donnant accès à ces technologies et les mettant ainsi à la portée du plus grand nombre.

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Schleider, Thomas, Raphaël Troncy, Mar Gaitán, Jorge Sebastian, Dunja Mladenić, Avgustin Kastelic, Besher Massri, Arabella Leon, Marie Puren, Pierre Vernus, Dominic Clermont, Franz Rottensteiner, Maurizio Vitella et Georgia Lo Cicero. 2021b. « The *Silknow* Knowledge Graph ». *Semantic Web – Interoperability, Usability, Applicability*. Accepted paper. https://wwwsemantic-web-journal.net/content/silknow-knowledge-graph-0.

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## Notes

1. Le site du projet est accessible à cette adresse : https://silknow.eu.

2. La liste des institutions peut être consultée à cette adresse : https://ada.silknow.org/fr/museums/.

3. Il s'agit de Garin 1820, le Sicily Cultural Heritage et le musée d'Art et d'Industrie de Saint-Étienne.

4. https://www.europeana.eu/fr/collections/topic/55-fashion/.

5. D'après le site data.europa.eu, 10 % du patrimoine mondial était numérisé en 2018. Un peu plus du tiers était mis en ligne et 3 % seulement sous une licence ouverte (https://data.europa.eu/en/highlights/cultural-institutions-and-cultural-open-data/).

6. http://imatex.cdmt.es.

7. https://www.vam.ac.uk/collections/.

8. https://www.w3.org/RDF/.

9. https://www.iso.org/standard/57832.html.

10. https://www.cidoc-crm.org/Version/version-7.2.1/.

11. https://cidoc-crm.org/collaborations/.

12. Dans les dernières versions du CIDOC-CRM, le nom de la classe E22 a évolué pour devenir E22_Human-Made Object.

13. http://www.cidoc-crm.org/functional-units/.

14. E39_Actor est la super-classe de E74_Group elle-même super-classe de E40_Legal Body que nous utilisons pour décrire l'institution de conservation.

15. Pour se distinguer du CIDOC-CRM, le CRMsci emploie la lettre S dans l'identifiant des classes et la lettre O dans l'identifiant des propriétés.

16. La notice peut être consultée à cette adresse : http://collections.chateauversailles.fr/ - e 7fe900c-4795-42f5-b5aa-26f2b3f649e3/.

17. Parfois traduit par « mappage » (Office québécois de la langue française, « Mise en correspondance », *Grand Dictionnaire terminologique*, 2001, http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheO-qlf.aspx?Id_Fiche=8873847/).

18. https://github.com/silknow/converter/.

19. https://virtuoso.openlinksw.com.

20. https://data.silknow.org/sparql/.

21. https://data.silknow.org/fct/.

22. https://ada.silknow.org/fr.

23. Le terme « armure » désigne ici la manière dont les fils de trame et les fils de chaîne ont été entrecroisés pour concevoir un tissu. On parle par exemple d'« armure satin ». Une armure est utilisée pour produire un effet particulier et pour créer des motifs. Dans les tissus complexes, on peut utiliser plusieurs armures différentes. Pour en savoir plus, on pourra consulter le thésaurus *Silknow* : https://skosmos.silknow.org/thesaurus/fr/page/318/.
24 Les moyens et temps impartis pour le projet n'ont pas permis de faire de même pour les armures et les styles.

25 Disponible à cette adresse, en français, anglais, italien et espagnol : https://skosmos.-silknow.org/thesaurus/.

26 https://skosmos.org.

27 https://www.w3.org/2004/02/skos/.

28 « Tenture, portières, cantonnières destinées au Grand salon de l'appartement de l'Impératrice à Versailles » (1813, Bissardon, Cousin et Bony), Collections du Mobilier national, https://collection.mobiliernational.culture.gouv.fr/objet/GMMP-877-001/.

## Auteurs

### Marie Puren

LRE, EPITA, Le Kremlin-Bicêtre, France

Marie Puren est enseignante-chercheuse en histoire et humanités numériques au sein de l'équipe Méthodes numériques pour les sciences humaines et sociales (MNSHS) dans le laboratoire LRE à EPITA Paris. Elle est également chercheuse associée au centre Jean-MBILLON (École nationale des chartes, Paris).

ORCID 0000-0001-5452-3913

marie.puren@epita.fr

### Pierre Vernus

UMR 5190 Larhra, université Lumière - Lyon 2, Lyon, France

Pierre Vernus est maître de conférences en histoire contemporaine au sein du Laboratoire de recherche historique Rhône-Alpes (Larhra) à l'université Lumière - Lyon 2.

ORCID 0000-0002-9335-7070

pierre.vernus@ish-lyon.cnrs.fr

## Droits d'auteur

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Creative Commons - Attribution 4.0 International - CC BY 4.0

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/