# Intégrer des données historiques spatio-temporelles

Nicola Carboni, Thibault Usel, Béatrice Joyeux-Prunel

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Nicola Carboni, Thibault Usel, Béatrice Joyeux-Prunel. Intégrer des données historiques spatio-temporelles: L'intérêt du Linked Open Data. Humanistica 2023, Association francophone des humanités numériques, Jun 2023, Genève, Suisse. http://hal.science/hal-04110759

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Submitted on 30 May 2023

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# Intégrer des données historiques spatio-temporelles. L'intérêt du Linked Open Data.

Nicola Carboni, Thibault Usel, Béatrice Joyeux-Prunel,

Université de Genève, Genève, Suisse

{prénom.nom}@unige.ch

## Résumé

Les corpus de catalogues raisonnés, d'expositions, de collections et de répertoires de musées sont de plus en plus nombreux au format numérique. Ils fournissent des sources exceptionnelles pour examiner la circulation artistique à l'échelle mondiale, de l'atelier à la collection en passant par l'exposition. Cependant l'analyse computationnelle de ces circulations souffre de l'absence de conceptualisation partagée et d'une dispersion des informations. Nous proposons ici une solution pour intégrer ces informations dispersées à l'aide du web sémantique (Linked Open Data), utilisant l'ontologie CIDOC-CRM pour représenter des données historiques et spatio-temporelle relatives aux expositions, corpus le plus nombreux pour l'étude des circulations artistiques.

## 1 Introduction : relier les données d'exposition

Les répertoires des musées, disponibles numériquement en nombre croissant, constituent des sources utiles pour examiner la circulation finale des œuvres et des réputations artistiques à l'échelle mondiale. Des catalogues raisonnés de plus en plus nombreux permettent d'envisager les premiers temps de ces circulations. Au milieu, les catalogues d'expositions : ils donnent accès à des informations précises sur les lieux où certaines œuvres ont été montrées avant d'être achetées. Autant d'étapes cartographiables, qui permettent de mettre en évidence des trajectoires, une géographie, voire une géopolitique mondiale de l'art, tout en incitant à compléter par des études de cas et des approfondissements en archive.

Les expositions ont façonné l'histoire de l'art. Par la circulation des idées, des images et des œuvres, elles ont contribué à l'histoire des formes et des regards. Elles ont joué un rôle dans la définition des mouvements artistiques et des canons visuels, comme dans la promotion des carrières artistiques et la communication avec le public. Elles

témoignent des évolutions du champ artistique, autant que de processus plus spécifiquement visuels de circulation des images. L'étude des catalogues expositions peut donc révéler plus qu'une simple liste de ce qui a été exposé et par qui. Si les Exhibition Studies (Greenberg et al., 1996; Locher, 2012; Voorhies, 2017), raisonnaient le plus souvent à partir d'études de cas (catalogues expositions séminales, sources écrites et archives), l'intérêt d'analyser ce macrocosme à grande échelle a vite paru évident, à mesure que les données d'exposition commençaient à être numérisées et partagées librement, notamment les catalogues d'expositions (Joyeux-Prunel et Marcel, 2015). Mais les différences de portée, d'informations disponibles et d'objectifs entre les jeux de données rendent leur intégration sémantique complexe, ce qui limite les possibilités d'analyses croisées. Il en résulte un panorama en silos, qui souffre de l'absence de conceptualisation partagée.

Interconnecter des corpus éparpillés est donc une urgence. Notre intervention se concentrera sur le cas des catalogues d'expositions. Tirant parti de l'héritage de multiples bases de données de catalogues<fnref n="1" /> (Joyeux-Prunel, 2018), nous proposons une solution utilisant le web sémantique et l'ontologie CIDOC-CRM (CIDOC : Comité international pour la Documentation de l'ICOM – CRM : Conceptual Reference Model). Appliquant cette méthode au cas de BasArt, la base mondiale de catalogues d'expositions Artl@s<fnref n="2" />, nous en montrons les avantages, notamment pour l'enrichissement des données et le raisonnement par inférences.

### 1.1 RDF et CIDOC-CRM

RDF (Resource Description Framework) est un cadre pour la création et la gestion de données distribuées. Pensé pour le web, il est conçu pour dé-

<footnote n="1">1. Pour ne citer que quelques exemples Artl@s, base Sa-lons, Database of Modern Exhibitions (DoME), SIK-ISEA SIKART.</footnote>

<footnote n="2">2. https://artlas.huma-num.fr/map.</footnote>
crire les relations entre des ressources (identifiées par IRI - International Ressource Identifiers) en utilisant des énoncés appelés triples, formés d'un sujet, d'un prédicat et d'un objet (Hendler et al., 2020) : une image (sujet) décrit (prédicat) Vénus (objet). Les triples peuvent être reliés à de nombreux autres (l'image décrivant Vénus peut être reliée au triple « Vénus est une déesse du panthéon romain » puis à « Vénus est l'équivalent d'Aphrodite »). Grâce à sa structure, le RDF compose l'information sous forme de graphe : un corpus peut être transformé en réseau de connexions, où les informations sont reliées entre elles.

Transformer de données en RDF implique de créer des entités pour chacune des unités informationnelles du jeu de données d'origine (Hogan et al., 2021). Le résultat donne un graphe de connaissances qui peut être combiné avec d'autres graphes, en associant les entités que partagent les graphes concernés. La nature des entités décrites dans un corpus numérique et la manière dont elles peuvent être reliées sont définies en utilisant un vocabulaire formel appelé ontologie. L'adoption d'une ontologie implique de choisir entre différentes conceptualisations d'un domaine. Ce qui existe et ce qui n'existe pas, ce qu'il est possible ou pas de mentionner pour le modèle des données et le jeu de données auquel il est appliqué, est défini dans l'ontologie. Le choix d'une ontologie est donc d'une importance capitale pour la modélisation des données et leur analyse ultérieure.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Relations entre les principales entités du modèle de données de la base Artl@s</figcaption></figure>

Pour décrire les informations sur les expositions, nous avons choisi CIDOC-CRM, une onto-

logie standard développée sous l'égide de l'ICOM (Conseil international des musées) qui présente plusieurs extensions utiles pour couvrir la diversité des domaines liés au patrimoine culturel (Bruseker et al., 2017). CIDOC-CRM permet d'interconnecter automatiquement un jeu de données sur des expositions avec d'autres données liées déjà disponibles dans le domaine du patrimoine culturel.

# 2 Modélisation des données

## 2.1 Stratégie et données

Nos données sur les expositions peuvent être modélisées de manière théorique (top-down) ou en partant d'un corpus concret (bottom-up) (Fernández-López et al., 1997). La seconde méthode est plus efficace par son adhérence à la concrétude des données ; elle favorise une culture de la réutilisation. Nous nous sommes donc concentrés sur Basart, une base de données collaborative de catalogues d'exposition du XIXe siècle à nos jours, développée sous l'égide du projet Artl@s<fnref n="3" />. BasArt vise à décentrer le regard de l'histoire de l'art, tant d'un point de vue géopolitique (au-delà de l'Europe et l'Amérique du Nord) que méthodologique (vers une perspective collective, plus mondiale, plus sociale). Issue de plusieurs technologies de traitement (la numérisation et la documentation des catalogues d'exposition, la transcription semi-automatique de leur contenu, le géoréférencement des adresses et l'ajout d'informations sur le sexe des artistes), la base donne accès à une riche quantité d'informations ; notamment la description des expositions, des œuvres exposées et des exposants (noms, nées et lieux de naissance, de décès et de résidence souvent disponibles). La diversité des catalogues présents dans Basart, sa portée mondiale et son orientation historique en font un cas d'utilisation parfait pour le développement d'un modèle permettant le partage d'informations.

## 2.2 Modèle ontologique

Pour assurer la possibilité d'une intégration future entre plusieurs bases, l'utilisation de CIDOC-CRM ne suffit pas. En effet, cette ontologie est d'une grande richesse et d'une certaine complexité. Il faut donc s'entendre sur une modélisation commune, et sur les formes de connaissance (onto-logical patterns) associées à la structuration des données. La conceptualisation d'un modèle ontologique bottom-up commence par l'analyse des enti-

<footnote n="3">3. https://artlas.huma-num.fr/map/</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Validité des données. En projetant les expositions (nommées ex dans le diagramme) dans le temps, il est possible de calculer la validité de leurs assertions, et le chevauchement des informations historiques.</figcaption></figure>

tés et des relations utilisées (explicitement ou impli-
citement) dans le système d'information qu'on sou-
haite transformer. Basart fait intervenir quatre caté-
gories de données : (i) sur l'artiste, (ii) sur l'expo-
sition, (iii) sur le catalogue et (iv) sur l'œuvre d'art
(Figure 1)<fnref n="4" />. Quoique notre modélisation prenne en
compte les relations entre ces entités, nous nous
concentrerons principalement sur la modélisation
des expositions en tant que données temporelles.

Une exposition est toujours modélisée comme
une entité temporelle (avec une date de début et
une date de fin), avec projection spatiale (lieu de
l'exposition). Deux expositions de deux bases de
données différentes sont les mêmes si la dénomi-
nation et les œuvres qui y sont exposées sont les
mêmes sur la même temporalité. Les informations
relatives à une exposition peuvent avoir une ou plu-
sieurs sources (catalogues, mention dans la presse,
cartons d'invitation – sources principales de Ba-
sArt) qui définissent sa présence dans l'espace et le
temps, ainsi que ses relations avec d'autres objets.
Articuler l'espace et le temps est une tâche straté-
gique. Un évènement peut avoir lieu dans plusieurs

endroits. De même, plusieurs événements tempo-
rels peuvent se produire au même endroit. L'espace
n'est pas un critère d'identité pour les événements,
car les événements ont une projection spatiale mais
pas de dimension spatiale (Hacker, 1982).

La modélisation des expositions itinérantes peut
sembler remettre en question la définition de l'ex-
position en tant qu'activité temporelle. Les événe-
ments se déplacent-ils ? Si les objets se déplacent,
il ne s'ensuit pas que les événements se déplacent.
Nous soutenons que l'unité d'un événement est
temporelle mais que seule une phase d'un évé-
nement existe à un moment spécifique. Les évé-
nements sont constitués de plusieurs parties plus
courtes (p₁, p₂ ... pₙ). Chacune de ces phases étant
définie temporellement, elles peuvent se produire
séquentiellement et à différents endroits (Dretske,
1967). En conséquence, nous modélisons les ex-
positions itinérantes comme une entité temporelle
unique composée de phases ayant des projections
spatiales différentes. L'unité de l'exposition est
conservée, même si certaines de ses parties (par
exemple les œuvres d'art), non-essentielles à sa
substance, peuvent changer au fil du temps. Le mo-
dèle produit pour décrire les données relatives aux

<footnote n="4">4. La documentation préliminaire du modèle et les fichiers de mappings sont disponibles sur Github.</footnote>
expositions est présenté à la figure 2).

## 2.2.1 Validité temporelle

Concentrons-nous sur les données temporelles et leur validité. Certaines des informations figurant dans les catalogues doivent être exprimées sous forme de faits temporels dont la validité est limitée (Saïs et al., 2020). C'est le cas, par exemple, de l'adresse de l'artiste, qui peut changer au fil du temps. Chaque catalogue peut rapporter l'adresse à laquelle un artiste peut être joint (selon les cas, son atelier, son domicile, l'adresse d'un ami, d'un courrier ou d'un marchand). Comme ces adresses sont des informations temporelles, différents catalogues peuvent indiquer des adresses différentes pour le même artiste. Par exemple, selon le catalogue de la 24ᵉ exposition de la Société des Indépendants tenue à Paris entre le 20 mars et le 2 mai 1908⁵, Albert Marquet donnait l'adresse du 19 quai Saint-Michel à Paris. Comment modéliser cela ?

Une solution consiste à décrire les propositions temporelles comme des arguments d'événement (1) (Davidson, 1967; Parsons, 1990). Nous pouvons traduire les arguments des événements en RDF en utilisant la modélisation dite n-ary<fnref n="6" />. C'est-à-dire :

$$ \exists e [givenAddress(e) \land subj(Marquet, e) \\ \land indicates(quaiSaintMichel, e) \\ \land T_{beg}(1908 - 03 - 20, e_1) \\ \land T_{end}(1908 - 03 - 20, e) \\ \land hasSource(Indpendants24, e)] \quad (1) $$

Nous disposons d'éléments historiques attestant de la validité de l'adresse donnée par l'artiste uniquement pour le début de l'exposition concernée, l'adresse ayant pu changer immédiatement par la suite. Pour cette raison, dans (1), nous contraignons temporellement l'événement en utilisant uniquement la date de début de l'exposition, que nous modélisons comme un instant précis ($T_{beg}$1908 – 03 – 20, $T_{end}$1908 – 03 – 20) plutôt qu'une période plus longue (par exemple, la durée de l'exposition). La validité possible de l'adresse de chaque artiste est calculée à l'aide d'intervallesl

temporels flous (voir 2.3). Les dimensions temporelle et spatiale dans (1) sont séparées. Cette approche limite la validité de l'adresse à un moment précis ($T_{beg}$, $T_{end}$) dans le temps, ce qui permet de modéliser plusieurs faits temporels liés à la même adresse ou au même lieu.

La pertinence de cette modélisation est claire pour le cas typique de deux artistes qui auraient indiqué la même adresse à des époques différentes. Ainsi par exemple, selon le catalogue de la 17ᵉ exposition des Indépendants tenue entre le 20 avril et le 20 mai 1901⁷, Henri Matisse indique l'adresse du 19, quai Saint-Michel à Paris. En utilisant la modélisation proposée dans (1), il est possible d'ajouter ces informations sans risquer d'aplatir les données et de fausser les analyses futures. On pourra ainsi modéliser plus facilement le fait que deux artistes ont donné, à plusieurs moments possibles dans le temps, la même adresse :

$$ \exists e_1 [givenAddress(e_1) \land subj(Marquet, e_1) \\ \land indicates(quaiSaintMichel, e_1) \\ \land T_{beg}(1908 - 03 - 20, e_1) \\ \land T_{end}(1908 - 03 - 20, e_1) \\ \land hasSource(Indpendants24, e_1)] $$

$$ \exists e_2 [givenAddress(e_2) \land subj(Matisse, e_1) \\ \land indicates(quaiSaintMichel, e_2) \\ \land T_{beg}(1901 - 04 - 20, e_2) \\ \land T_{end}(1901 - 04 - 20, e_2) \\ \land hasSource(Indpendants17, e_2)] \quad (2) $$

Les énoncés de (2) définissent deux événements distincts ($e_1$ et $e_2$) qui se produisent au même endroit mais à des moments différents. La chose permet de répondre à des recherches telles que « qui a indiqué l'adresse de correspondance du 19 quai Saint-Michel en 1908 ? » ou, par extension, « quels artistes ont indiqué des adresses de correspondance Rive Gauche en 1908 ? ».

## 2.3 Inférences et informations probables

Une autre requête peut être utile pour une recherche : quelle adresse donnaient les deux artistes en 1906 ? Ne disposant d'aucune donnée à ce sujet,

<footnote n="5">5. Source "Société des artistes indépendants. 24, Catalogue de la 24ᵉ exposition 1908 : Jardin des Tuileries, Serres de l'Orangerie, du 20 mars au 2 mai... / Société des artistes indépendants", Gallica page 273 : https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k96564798/f285.item</footnote>

<footnote n="6">6. Ici, les énoncés sont décrits en utilisant la notation proposée par Parson au lieu de Davidson car, de cette façon, ils peuvent être décrits et raisonnés en utilisant la logique du premier ordre (Trame et al., 2013).</footnote>

<footnote n="7">7. Source "Société des artistes indépendants. 17, Catalogue des oeuvres exposées 1901 : 17ᵉ exposition, Grandes Serres de l'Exposition universelle [Paris]..., du 20 avril au 21 mai", Gallica, page 273 : https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k326416k/f46.item</footnote>
FIGURE 3 – Représentation floue d’énoncés temporels. Les années 1901 et 1904 sont les seules années où dans BasArt est indiquée l’adresse de correspondance (19 quai Saint-Michel à Paris) de Matisse. Le temps entre 1901 et 1904 est donc associé, jusqu’à ce que de nouvelles données soient introduites dans la base, à la possibilité d’utilisation (énoncé temporel flou) de la même adresse par Matisse. Les énoncés temporels inférés sont définis en utilisant différents prédicats (T<sub>fuzzyFrom</sub>, T<sub>fuzzyUntil</sub>), afin de les distinguer des énoncés temporels connus (T<sub>beg</sub>, T<sub>end</sub>).

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

nous n'aurons évidemment pas de réponse, même si nous pouvons déduire à partir des données qu'il est possible que l'un des deux artistes ait utilisé le 19 quai Saint-Michel à l'époque. La modélisation en RDF permet d'ajouter un autre niveau ontologique, que l'on appelle « fuzzy », en distinguant les énoncés temporels connus (valides) des énoncés temporels inférés mais incertains (fuzzy). Chaque intervalle temporel T peut donc être modélisé comme un quadruple (Visser, 2005; Kauppinen et al., 2010) – un triple fuzzy ou valide. L’adresse de correspondance connue d’un artiste serait alors documentée comme un énoncé temporel valide (T<sub>beg</sub>, T<sub>end</sub>), et les intervalles temporels intermédiaires, qui représentent des moments historiques inconnus, comme des énoncés temporels fuzzy (T<sub>fuzzyFrom</sub>, T<sub>fuzzyUntil</sub>).

$T =< T_{fuzzyFrom}, T_{beg}, T_{end}, T_{fuzzyUntil} >$

La distinction entre les énoncés temporels
connus et inférés permet de répondre à des requêtes
liées à des faits connus, et de proposer des lectures
interprétatives. Des requêtes du type « qui pourrait
avoir indiqué l'adresse du 19 quai Saint-Michel en
1906 » pourraient recevoir une réponse du type :
« peut-être Matisse et Marquet ».

Pour proposer une modélisation capable de
prendre en compte des cas complexes, envisageons

un autre exemple tiré de BasArt. En utilisant le
catalogue de la 20ᵉ exposition des Indépendants <fnref n="8" />,
tenue du 21 février au 24 mars 1904 à Paris, et le
catalogue de la 17ᵉ exposition des Indépendants
en 1901 mentionnée précédemment, nous pouvons
supposer qu’Albert Marquet a changé d’adresse de
correspondance à Paris entre 1901, 1904 et 1908,
respectivement du 38 rue Monge à Paris au 211
bis avenue de Versailles (Paris), puis au 19 quai
Saint-Michel (Paris).

∃e₃ [givenAddress(e₃) ∧ subj(Marquet, e₃)
       ∧ indicates(RueMonge, e₃)
       ∧ T<sub>beg</sub>(1901 - 04 - 20, e₃)
       ∧ T<sub>end</sub>(1901 - 04 - 20, e₃)
       ∧ hasSource(Indpendants17, e₃)]

∃e₄ [givenAddress(e₄) ∧ subj(Marquet, e₄)
       ∧ indicates(211av.Versailles, e₄)
       ∧ T<sub>beg</sub>(1904 - 02 - 21, e₄)
       ∧ T<sub>end</sub>(1904 - 02 - 21, e₄)
       ∧ hasSource(Indpendants20, e₄)]

∃e₅ [givenAddress(e₅) ∧ subj(Matisse, e₅)
       ∧ indicates(quaiSaintMichel, e₅)
       ∧ T<sub>beg</sub>(1904 - 02 - 21, e₅)
       ∧ T<sub>end</sub>(1904 - 02 - 21, e₅)
       ∧ hasSource(Indpendants20, e₅)]
(3)

Nous trouvons également des preuves qu’Henri
Matisse a donné la même adresse en 1901 et 1904
(bien que nous ne sachions rien de ce qui s’est passé
entretemps). Chacun de ces énoncés temporels peut
être modélisé en utilisant à la fois le temps connu
(comme dans (3)) et le temps fuzzy (comme dans
(4)). Pour définir les énoncés incertains, nous clas-
sons les phases temporelles entre les points connus
dans le temps comme fuzzy (voir la figure 4), ce qui
garantit que ces informations apparaissent au ni-
veau de la requête et qu’elles sont, en même temps,
classées comme incertaines.

∃e₃f [givenAddress(e₃f) ∧ subj(Marquet, e₃f)
       ∧ indicates(RueMonge, e₃f)
       ∧ T<sub>fuzzyFrom</sub>(1901 - 04 - 20, e₃f)
       ∧ T<sub>fuzzyUntil</sub>(1904 - 02 - 21, e₃f)]

<footnote n="8">8. Source "Société des artistes indépendants. 20. Catalogue de la 20e exposition 1904 : Grandes Serres de la ville de Paris..., du 21 février au 24 mars... / Société des artistes indépendants", Gallica, page 100 : https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k326414t/f102.item</footnote>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Représentation de plusieurs énoncés temporels incertains (fuzzy). Les intervalles de temps entre les adresses connues d'un artiste sont représentés comme incertains, car il n'existe aucun document historique (dans la source utilisée) indiquant qu'il ait été joignable, voire qu'il ait vécu à l'une ou l'autre adresse. Une requête sur ces données concernant l'adresse de Marquet en 1903 donnera deux réponses, issues de données déduites : « 38 rue Monge » et « 211 bis avenue de Versailles ».</figcaption></figure>

∃e₄f [givenAddress(e₄f) ∧ subj(Marquet, e₄f)
       ∧ indicates(211av.Versailles, e₄f)
       ∧ TfuzzyFrom(1904 - 02 - 21, e₄f)
       ∧ TfuzzyUntil(1908 - 03 - 20, e₄f)]

∃e₅f [givenAddress(e₅f) ∧ subj(Matisse, e₅f)
       ∧ indicates(quaiSaintMichel, e₅f)
       ∧ TfuzzyFrom(1901 - 04 - 20, e₅f)
       ∧ TfuzzyUntil(1904 - 02 - 21, e₅f)]

∃e₆f [givenAddress(e₆f) ∧ subj(Matisse, e₆f)
       ∧ indicates(quaiSaintMichel, e₆f)
       ∧ TfuzzyFrom(1904 - 02 - 21, e₆f)
       ∧ TfuzzyUntil(1914 - 02 - 21, e₆f)]
(4)

La modélisation proposée permet d'intégrer les

données d'exposition et fournit deux niveaux (va-
lide, inféré) d'analyse des données spatiotempo-
relles. Ces niveaux peuvent être utilisés pour exa-
miner la géographie de l'art et produire des carto-
graphies quantitatives qui représenteraient la dyna-
mique connue (valide) et inférée (fuzzy) du milieu
artistique. Elle indique aussi à l'historien quelles
informations méritent d'être vérifiées avec d'autres
sources, pour ensuite recevoir une validation.

3 Conclusion

Les choix de modélisation utilisés pour la conversion des informations historiques en données structurées sont de vrais défis ontologiques. La sémentation des données vise à partager et intégrer des informations spatio-temporelles sur les expositions afin d'étudier la circulation multiforme de
l'art dans l'espace et le temps. Précisant la validité
des déclarations temporelles, il est possible de les
combiner de manière efficace, et de déduire de ces
combinaisons des analyses dynamiques. La mise en
œuvre de cette méthode permettra non seulement
de promouvoir une analyse plus large des données
d'exposition dans des contextes mondiaux, mais
aussi de favoriser un environnement décentralisé,
où chaque producteur de données peut réutiliser
les données des autres et contribuer à l'étude du
phénomène dans un contexte plus large.

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