dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Inversement, pour leurs contempteurs, le risque d'une telle orientation est d'émousser le potentiel critique des disciplines appartenant au champ des humanités. Les HN -nous dit Pierre Mounier -se retrouvent alors prises dans cette tension : Dans le même ordre d'idée, que ce soit dans des filières labellisées HN ou non, on attend de plus en plus des enseignants-chercheurs en LLSHS qu'ils soient capables de mettre en oeuvre des enseignements outillés : traitement de données textuelles, d'images, de sons ou de vidéos, gestion de corpus, bases de données documentaires  (Salvador 2019). S'il n'est évidemment pas question de douter du fait que nombre de ces enseignements soient assurés de bonne volonté, il resterait encore une sociologie de ces pratiques à mener pour faire le tri entre ceux qui tentent de faire vivre un enseignement des HN au sens plein du terme, impliquant en particulier l'adoption d'une posture éthique et critique vis-à-vis des technologies et ceux qui se contentent de dispenser des cours visant à une simple maîtrise technique d'outils numériques en profitant d'un label attractif.
Les auteurs reviennent notamment sur leur expérience d'un projet d'exploitation d'une base de données de brevets (collecte, filtrage, traitement et présentation des données) dans le cadre d'un enseignement portant sur de la veille documentaire et de la formation à la recherche. Enfin, ce numéro se clôt sur un article de Sarah Descamps, Gaëtan Temperman et Bruno de Lièvre, qui interrogent la montée des usages du numérique en éducation, ainsi que leur impact écologique en mettant au centre de leur réflexion la question de la sobriété. Ils ouvrent la perspective d'une éducation au numérique portant de ce point de vue un regard critique sur leurs objets : comprendre l'impact des technologies de l'information et de la communication, identifier des solutions pour préserver l'environnement et avoir par conséquent une utilisation responsable des technologies.
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 produced some exceptional objects of great historical interest. However, it is a threatened heritage that is little known to the general public. We show the interest of using Semantic Web technologies to give more visibility to such a heritage, by describing the results we have obtained. We present the methodology used to develop a knowledge graph, and in particular the different steps that were necessary to create the underlying data model, based on the CIDOC CRM or CIDOC 1 ORCID : 0000-0001-5452-3913. Rattachements : MNSHS, Epitech, Kremlin-Bicêtre et Centre Jean-Mabillon, Ecole nationale des chartes, Paris.
Ces données seront donc utilisées par celles et ceux qui savent déjà que ces catalogues existent. Les catalogues agissent en fait comme des « silos de données » qui sont incompatibles entre eux, et donc mutuellement incompréhensibles  (Halevy 2005). Il faut donc « libérer les données » des catalogues et des bases de données dans lesquelles elles sont enfermées pour mieux les faire connaître  (Bermès 2013). Pour donner plus de visibilité à ces données et en faciliter la réutilisation, une solution consiste à créer un portail qui agrège des sources hétérogènes et y donne accès de manière simultanée. Cette solution est de plus en plus privilégiée par les institutions patrimoniales qui, dans un contexte de crise économique, souhaitent nouer de nouveaux partenariats pour mettre en place des projets de valorisation à grande échelle  (Suls 2017).
Grâce au Web sémantique, on ne naviguera plus entre les documents via des liens hypertextuels, mais directement entre les données : les données ne seront plus isolées les unes des autres, et le Web deviendra in fine une immense base de données. Ce qui implique qu'au préalable, toute information soit fournie dans un sens bien défini. C'est en effet ce qui va permettre de la rendre interprétable et réutilisable par les consommateurs de données, humains mais aussi machines qui seront alors capables de traiter automatiquement l'information, 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, Meijers, et al.
Par exemple, le réseau Open GLAM 21  rassemble des personnes et des organisations en faveur de l'ouverture des données produites et conservées par les « Galleries, Libraries, Archives and Museums » (GLAM). On peut également citer les initiatives open data portées par des institutions comme le Rijksmuseum, la Digital Public Library of America (Domange, Guide Data Culture. Pour une stratégie numérique de diffusion et de réutilisation des données publiques numériques du secteur culturel 2013), le Carnegie Museum of Arts ou encore le Getty (Ziegler 2020). Au niveau européen, la plateforme Europeana donne accès aux données numériques de plus de 3500 institutions européennes, en grande partie sous licence ouverte 22. En France, la Bibliothèque nationale utilise une licence ouverte pour diffuser ses métadonnées bibliographiques depuis 2014 23  ; on peut également consulter la plateforme des données ouvertes du ministère de la Culture 24  , ou la plateforme POP (Plateforme Ouverte du Patrimoine) 25  qui donne accès aux bases de données des Collections des Musées de France (base Joconde)  26.
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. Nous avons déjà cité les projets COURAGE  (Faraj et Micsik 2021) , WarSampo  (Koho, et al. 2019) , ArchOnto  (Koch, Ribeiro et Lopes 2020)  ou encore le projet travaillant sur la Compagnie Néerlandaise des Indes orientales  (Schouten, et al. 2021 ). On pourra également citer l'alignement des données archivistiques des archives nationales portugaises avec le CIDOC CRM  (Melo, Pimenta Rodrigues et Varagnolo 2021) , le projet MMM (Mapping Manuscript Migrations) qui a pour but de pour publier trois bases de données de manuscrits hétérogènes  (Hyvönen, et al. 2021) , le projet MémoMines qui a développé un modèle ontologique pour représenter les connaissances du bassin minier des Hauts-de-France  (Kergosien, Eric, et al.
d. ). Cette première étape nous a permis de dresser une liste des champs descriptifs les plus couramment utilisés par les institutions patrimoniales pour décrire les textiles qu'elles conservent, tout en éliminant les champs qui ne présentaient pas d'intérêt pour le projet SILKNOW. Par exemple, nous n'avons pas retenu les informations concernant la gestion administrative de ces objets. Ces champs descriptifs ont ensuite été regroupés dans des « Information groups » (groupes d'informations). En tout, nous avons défini 22 groupes d'informations qui forment le dictionnaire des données ou « Data Dictionnary » du projet SILKNOW. Un dictionnaire des données consiste en « a collection of names, definitions, and attributes about data elements that are being used or captured in a database, information system, or part of a research project.
Evaluation du modèle de données et création des mapping rules Cette première étape est suivie par le mapping ou « mise en correspondance » 45 manuelle des données. Il s'agit de mettre en équivalence des modèles de données décrivant des objets similaires  (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 produire des données sémantiques à partir des métadonnées produites par les institutions patrimoniales, qui sont stockées dans des bases de données relationnelles. Il s'agit plus exactement de donner une expression sémantique équivalente à chacun des champs descriptifs au moyen des classes et propriétés fournies par le modèle de données. On fournit alors des mapping rules ou règles de mise en correspondance.
(Schleider, Troncy et Ehrhart, et al. 2021)   (Schleider, Troncy et Gaitan, et al. 2021) , qui est l'une des syntaxes utilisées pour exprimer des triplets RDF. Les syntaxes RDF sont conçues pour partager, exposer et diffuser des triplets RDF  (Bermès 2013). Le graphe obtenu contient en tout 36210 objets illustrés par 74527 images. Les fichiers Turtle sont ensuite chargés dans un triple store basé sur le serveur Virtuoso, et les images sont téléchargées séparément sur un serveur multimédia  (Schleider, Troncy et Ehrhart, et al. 2021)   (Schleider, Troncy et Gaitan, et al. 2021). Virtuoso est un triple store open source : c'est une base de données développée spécifiquement pour stocker et manipuler les données RDF, qui sont exprimées comme des « sujets », « prédicats » et « objets »  (Bermès 2013).
En d'autres termes, le mapping consiste à interpréter ces entités et relations, et à les exprimer dans la sémantique du CIDOC CRM. Ce faisant, nous cherchons à préserver autant que possible le sens original des données. Ce processus produit des triplets qui relient des noeuds (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. Le tableau 3 montre le résultat de cette mise en correspondance pour les cinq champs représentés sur la figure 11. Dans cet exemple, le champ « Title » contient le titre donné par l'institution patrimoniale. Nous exprimons la sémantique sous-jacente de ce champ descriptif de la manière suivante : le titre de l'artefact est « Lé de tenture » dans la base de données.
La conversion produit des fichiers Turtle (Terse RDF Triple Language) (Schleider, Troncy et Ehrhart, et al. 2021)(Schleider,  Troncy et Gaitan, et al. 2021), qui est l'une des syntaxes utilisées pour exprimer des triplets RDF. Les syntaxes RDF sont conçues pour partager, exposer et diffuser des triplets RDF (Bermès 2013). Le graphe obtenu contient en tout 36210 objets illustrés par 74527 images. Les fichiers Turtle sont ensuite chargés dans un triple store basé sur le serveur Virtuoso, et les images sont téléchargées séparément sur un serveur multimédia(Schleider, Troncy et Ehrhart, et al. 2021)  (Schleider, Troncy et Gaitan, et al. 2021). Virtuoso est un triple store open source : c'est une base de données développée spécifiquement pour stocker et manipuler les données RDF, qui sont exprimées comme des « sujets », « prédicats » et.
section 5). Pour cette étude, nous avons intégré Orféo à l'interface du Lexicoscope. A l'instar de Grew-match, l'outil permet d'effectuer des requêtes à partir d'un langage exploitant les formes, les lemmes, les traits morphosyntaxiques et les dépendances (langage TQL) 11. Par exemple, pour la PPI comme tu veux, on utilisera la requête suivante : <l=comme,c=CSU,#1>&&<l=tu,c=CLS,#2>&&<w=veux,c=VRB,#3>::(dep,1,3)(subj,3 ,2) Comme il est malaisé de composer soi-même ces requêtes, qui nécessitent de connaître à la fois le formalisme TQL mais aussi les jeux d'étiquettes et le découpage en tokens propre à chaque corpus, le système est doté d'un module de génération des requêtes : il suffit d'entrer une réalisation possible de l'expression pour voir s'afficher différentes suggestions proposées. Comme il n'est pas rare qu'une même expression reçoive différentes analyses (et corresponde donc à différentes requêtes), l'utilisateur⋅ice pourra ainsi couvrir toutes les occurrences du phénomène qu'il recherche.
Le cadre technique des « terrains données » Les étapes des « terrains données » sont assez communes : collecte, nettoyage, traitement par des analyses statistiques, restitution des résultats sous forme de visualisations graphiques. Nous allons brièvement les résumer en insistant sur certaines dimensions renouvelées. Les techniques de collecte de données se sont diversifiées en fonction des différentes sources que nous avons évoquées précédemment : téléchargement de fichiers dans des formats dominants (format CSV, format JSON) notamment pour l'open data, transfert de données par des API (interfaces de programmation) comme pour les données Twitter 8 , requêtage en langage SQL pour les bases de données comme pour les systèmes d'information des organisations. Le Web scraping (le « grattage du Web ») renouvelle aussi cette phase de collecte de données : la technique concerne l'extraction de données de sites Web par des algorithmes adaptés, via le protocole de transfert hypertexte (HTTP) ou par le biais de navigateurs Web.
La pratique est déjà ancienne si l'on se réfère à l'école française d'analyse des données de Jean-Paul Benzécri des années 1960  (Beaudouin, 2016)  et aux approches d'analyse textuelle des corpus par lexicométrie des années 1980  (Salem, 1982). Où se situe donc la nouveauté ? Une offre logicielle plus accessible à des nonprogrammeurs (comme les logiciels Iramuteq, Tableau, Qlik Sense ou Power BI par exemple) a rendu plus abordables ces méthodes d'exploration quantitatives. La masse des données aujourd'hui disponible permet également la mobilisation de techniques d'apprentissage à des fins prédictives. La fouille de données est étroitement liée à l'étape finale de datavisualisation, transmission des résultats de manière attrayante à l'aide de techniques de visualisation mobilisant les fondamentaux de la sémiotique visuelle.
Les titulaires de droits sur les données sont par ailleurs autorisés à mettre en oeuvre « des mesures proportionnées et nécessaires afin d'assurer la sécurité et l'intégrité des réseaux et des bases de données dans lesquels les oeuvres sont hébergées » (texte de la loi). Il peut s'agir de conditionner l'accès par des API ou de limiter la quantité de données par transaction. Une fonctionnalité attendue pour les recherches en SHS concerne la possibilité d'explorer des corpus de textes sélectionnés par les chercheurs et pouvant enrichir la compréhension d'une problématique donnée notamment en suivant l'évolution de certains termes, la détection automatique de thématiques couvertes dans un corpus. Ces outils ne sont pas encore « greffés » facilement dans l'environnement de travail. Le service Istex 23 , par exemple, permet de télécharger un ensemble de textes dans le périmètre couvert, mais il n'offre pas d'outils d'analyse.
Certaines publications ont insisté sur l'intérêt de telles méthodes pour étudier les « dynamiques humaines » à plusieurs niveaux  (Zhang et al. , 2020)  : individuel, relationnel et collectif. Cependant, dans le contexte de la recherche française, le décomptage actuel sur HAL montre que ce type d'approche reste peu mobilisé par la communauté française en SHS puisque la recherche avec les mots clés « fouille de données » « data mining ou datamining », « fouille de textes », « text mining » identifie seulement 263 publications. HAL héberge au moment de cette recherche (réalisée le 10 janvier 2022) 281 133 publications en SHS, le ratio est donc de 0,09 %… De façon comparative, mais sans pouvoir le mesurer précisément, le terrain de l'entreprise semble mobiliser davantage ce type de méthodes pour ses données internes, en phase avec la mise en place de tableaux de bord dynamiques pour des objectifs de pilotage, de connaissance client, de performance, de détection des fraudes, d'anticipation des risques  (Chartron, 2021) … La disponibilité d'une offre logicielle dédiée a, en grande partie, permis ces développements et les GAFAM y règnent pleinement (Google Analytics, Amazon Web Services, Microsoft Power BI).
Nous renvoyons au billet de Lionel Maurel et Stéphanie Rennes pour des précisions complémentaires 14. Concernant le Web scraping de sites en libre accès pour des tiers, les règles juridiques sont plus floues car plusieurs cadres juridiques sont mobilisables : le droit d'auteur mais aussi la directive du Parlement européen et du Conseil du 11 mars 1996 sur la protection juridique des bases de données et sa transposition 10 Accès : https://stateof. creativecommons. org/ (consulté le 19 janv. 2022). 11 Accès : https://www. data. gouv. fr/fr/pages/legal/licences/ (consulté le 19 janv. 2022). 15. La recommandation de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) est de recueillir l'autorisation du producteur comme dans le cas du RGPD 16. Le Web scraping peut dégrader considérablement les performances techniques des sites Web.
La philosophie des Lumières appelait déjà à explorer les nouvelles frontières de la connaissance dans une logique de perfectibilité des sociétés, en avançant que « le développement de la connaissance scientifique allait transformer la nature et peut-être améliorer l'homme lui-même »  (Boy, 1999 : 11). C'est dans la même optique que l'exploration d'« une Nature qui sépare, s'interpose entre 1 Initié par l'État en 2009 pour faire face à un « retard d'innovation » de la recherche française, le Programme d'investissements d'avenir (PIA) est un programme de financement de l'enseignement supérieur et de la recherche. Dans sa première vague, le PIA correspondait à un fonds de 35 milliards d'euros, financé à partir d'un grand emprunt national. 2 Accès : https://anr. fr/fr/detail/call/programmes-et-equipements-prioritaires-de-recherche-exploratoiresappel-a-programmes-vague-2-2/ (consulté le 6 avril 2022).
Remerciements Les auteurs remercient l' Agence National de la Recherche (ANR)  pour l'octroiement des fonds nécessaires pour réaliser le projet MISTRAL. Les auteurs remercient également Circuits Multi-Projets pour son aide concernant l'utilisation du  Design Kit  28nm  FDSOI et la Coordination Nationale de la Formation en Microélectronique  et en nanotechnologies (CNFM) qui fournit les licences permettant d'utiliser les outils "sign-off" du flot de conception des circuits intégrés.
Pour effectuer notre analyse dans les meilleures conditions il nous faudrait retrouver le contexte sémiotique du tweet, et donc pour cela retrouver l'URL d'origine du tweet, pour pouvoir l'analyser avec une partie de son contexte, ce que nous avons fait à plusieurs reprises. Mais nous considérons que ce contexte, en particulier ce qui appartient à la réception du tweet, ne peut pas être entièrement reconstitué. Pour faire cela, il faudrait situer le message dans la timeline d'un utilisateur de Twitter concerné par l'événement (habitant de Lyon par exemple), inséré au milieu des tweets des autres comptes suivis par ce dernier, et des publicités que la plateforme lui présente. Ces éléments peuvent difficilement être reconstitués à partir de l'archive en JSON dont nous disposions : c'est un fichier en texte brut formaté à partir de la manière dont la base de données du site est organisée.
Illustration 7 : 7 Tweet extrait de notre corpus. Les visages ont été floutés pour protéger l'anonymat des personnes. 56 Mais le détachement du contexte original de production de la photo occasionne des interprétations divergentes de la même image. Les RSN produisent en effet une discrétisation du discours (Goyet, 2017) : le texte est découpé en une multitude de petites unités recombinables entre elles, et donc extraites de leur contexte, puis remixées, recombinées avec d'autres. Le tweet, extrait de son contexte de publication d'origine, est rattaché à d'autres, réassemblé avec d'autres discours. Ce phénomène, que Marie Després-Lonnet avait déjà observé lors de son enquête sur le site de Bribracte (Després-Lonnet, 2014), est dû à la nature documentaire particulière des RSN : ce sont des bases de données.
En publiant cette visualisation cartographique agrémentée de commentaires, Science et Vie participe d'une « diagrammatisation », c'est-à-dire qu'« en donnant une forme visuelle synoptique d'un ensemble abstrait, il en fixe les caractéristiques et favorise sa mémorisation et son rappel sous une forme stable et invariante »  (Bourgatte et Jacobi, 2019 : 249). Cette carte des exoplanètes habitables a été établie par Marco Mancini de l'Institut Denis Poisson (universités d'Orléans et de Tours), à partir des données de L'Encyclopédie des planètes extrasolaires 18. Selon M. Mancini, Science et Vie a passé commande avec une idée précise du graphique à construire, et ce dernier a donc développé un script Python pour produire cette visualisation 19 , qu'il s'est agi ensuite d'enrichir graphiquement.
Cependant, le fait d'interroger une ontologie inconsistante ne représente aucun intérêt car tout peut être dérivé de la contradiction. De très nombreux travaux se sont intéressés à la gestion de l'inconsistance dans les ontologies formelles, en particulier celles qui sont spécifiées dans la famille DL-Lite  [19]  de fragments légers des logiques des descriptions. En effet, la tâche d'interrogation est efficace dans les logiques DL-Lite car elle peut être réduite à un problème standard d'interrogation de bases de données par la reformulation de requêtes. L'interrogation d'une ontologie inconsistante devient possible grâce aux sémantiques tolérantes à l'inconsistance. Inspirée des travaux en bases de données, l'approche consiste à interroger une ou des réparations de la base ABox inconsistante plutôt que cette dernière.
En s'inspirant des travaux sur les bases de données, une réparation maximale est définie comme un sous-ensemble maximal (pour l'inclusion ensembliste) de la base ABox qui est satisfiable avec la TBox (supposée cohérente). Formellement : • T, R est consistant, et • Pour tout R ⊆ A, R R , T, R est inconsistant. La sémantique tolérante à l'inconsistance IAR (Intersection of ABox Repair)  [27]  interroge une base de connaissances inconsistante K = T, A en posant des requêtes sur l'intersection de toutes les réparations de A, notée IAR(A). Exemple 2. 5. -La base A admet les quatre réparations maximales suivantes : • R 1 = {Rural( 𝑝 1 ), Vocal( 𝑝 1 ), a_Inst( 𝑝 2 , 𝑜), Rituel( 𝑝 2 ), Urbain( 𝑝 3 ), Gong(𝑜)}. • R 2 = {Urbain( 𝑝 1 ), Vocal( 𝑝 1 ), a_Inst( 𝑝 2 , 𝑜), Rituel( 𝑝 2 ), Urbain( 𝑝 3 ), Gong(𝑜)}.
IV. TD sur Machine Le TD vient compléter le cours des systèmes numériques embarqués pour initier les étudiants au Co-design Hard/Soft et l'implantation de systèmes numériques embarqués sur cible FPGA. Il leur permet d'assimiler le flot de conception de la suite logicielle Quartus Prime et de réaliser leur premier système embarqué sur kit de développement DE10 Lite intégrant un FPGA de la famille MAX 10. Le logiciel de conception Quartus Prime de chez IntelFpga intègre de nombreux outils d'aide à la conception, la configuration et le test des circuits implémentés, en particulier les deux outils qui sont utilisés dans cette UE qui sont :  l'outil d'intégration de systèmes matériels (Platform Designer System Integration Tool -(anciennement Qsys)),  et l'outil de construction logicielle pour éclipse (Nios II Software Build Tools for Eclipse -SBT).
Remerciements Nous remercions  Denis Muller  assistant d'enseignement, pour le support technique quotidien apporté aux étudiants, mais aussi à la sélection, l'achat, la préparation et la maintenance du matériel. Nous remercions également le CNFM pour avoir mis en place le dispositif « une carte un étudiant » qui nous a permis de fournir à chaque étudiant une carte individuelle pour travailler en toute autonomie.