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Intéressons-nous maintenant à la recherche d’images. Nous avons choisi ici de nous focaliser sur la recherche d’images pour trouver des informations ou répondre à une question dans un cadre professionnel.

Nous n’aborderons pas la question des images libres de droits ou photos de stocks pour illustrer ses livrables.

La recherche d’images est plus complexe qu’elle n’y paraît au premier abord, car il coexiste différentes façons de rechercher :

il y a tout d’abord la recherche classique par mot-clé où la recherche porte sur des métadonnées ou - c’est encore très rare - sur du contenu textuel présent dans des images ;

la recherche inversée par l’image où le point de départ est une image et non du texte et où l’on recherche des images identiques ou similaires.

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Les moteurs de recherche spécialisés (recrutement, juridique, santé) étaient à l’honneur cette année.

Et tous ces acteurs s’intéressent à la façon dont ils peuvent faire évoluer leurs outils en tirant parti du développement de l’IA tout en restant à l’écoute de leurs utilisateurs.

Trois acteurs étaient venus présenter certains axes de recherche sur lesquels ils ont travaillé récemment pour améliorer leurs moteurs.

Trouver le bon dosage entre approche traditionnelle par mot-clé et deep learning : le cas d’un moteur dédié au recrutement

Nous commencerons avec un outil de recherche spécialisé dans le recrutement et les ressources humaines appelé Texternel, fondé en 2011 à Amsterdam. Il s’agit d’un moteur principalement utilisé par les services RH des entreprises et qui permet de rechercher sur des bases de CV et réseaux sociaux afin d’identifier les bons candidats pour un poste.

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On ne recherche pas des vidéos comme on recherche des images ou des contenus audio. Chaque type de contenus multimédias dispose de ses propres outils et il y a finalement assez peu d’outils qui englobent toutes ces dimensions.

Pour rechercher des vidéos, il existe trois grandes catégories de sources et d’outils :

d’une part les moteurs de vidéos développés par les grands acteurs du Web comme Google, Bing, Qwant, Yandex, etc. ;

il y a ensuite les grandes plateformes d’hébergement de vidéos comme YouTube, Dailymotion (de moins en moins utilisé) ou encore Vimeo qui disposent tous trois de leurs propres moteurs internes.

enfin, il existe toute une panoplie de petits outils plus confidentiels et spécialisés à connaître et à savoir mobiliser dans certains cas précis.

Lesquels utiliser dans un contexte de recherche d’information ? Que valent-ils les uns par rapport aux autres ? 

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Très éloignée des autres présentations, celle de Dawn Anderson, spécialiste du SEO (Search Engine Optimization) était néanmoins intéressante dans la mesure où elle faisait écho à ce que vivent les professionnels de l’information.

Le monde du SEO et de ceux qui développent les moteurs sont des mondes avec très peu de connexions.

Le SEO est encore trop souvent perçu par les informaticiens comme des personnes qui manipulent les résultats de recherche et sont souvent associés à l’image du spam.

Pourtant, les professionnels du SEO s’intéressent de plus en plus aux articles de recherche produits par ceux qui développent les moteurs pour comprendre les principaux concepts et évolutions, même s’ils ne disposent pas des compétences nécessaires pour comprendre les éléments les plus techniques.

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La recherche d’information professionnelle de contenus audio va essentiellement porter sur les émissions radios et podcasts d’information.

Pour rechercher sur des contenus radios et podcasts, on retrouve tout d’abord quelques outils communs à la recherche vidéo :

- les sites d’archives audiovisuelles comme l’INA;

- Internet Archive;

- les agrégateurs de presse qui indexent des contenus télé et radio. On notera que Newsdesk propose également des podcasts (1000 au total, mais seulement 3 pour la France).

Et comme pour les contenus vidéos, seules les sources professionnelles payantes comme les agrégateurs de presse permettent de rechercher sur les contenus des émissions radio et podcasts (speech to text). Les autres ne permettent de rechercher que sur les métadonnées.

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Newsdesk, le produit LexisNexis à mi‑chemin entre un agrégateur de presse et une plateforme de veille, change de nom et devient Nexis Newsdesk.

Ce changement est effectif depuis novembre.

Ce n’est de loin pas la première fois qu’un serveur/agrégateur change le nom d’un de ses produits.

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BASES N°244 de Décembre 2007  à commander en direct en nous écrivant à : Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser. 

Lorsque nous nous étions intéressés à l’évolution de la banque de données RAPRA, devenue Polymer Library, nous avons découvert qu’elle était produite maintenant par WTI-Frankfurter- digital GmbH qui est également un des serveurs qui l’héberge.

Ce serveur fort peu connu a été créé fin 2010 ou début 2011 (les sources divergent) sous le nom de WTI Frankfurter eG par le personnel de FIZ Technik après la faillite de cet organisme.

Début 2019, la société a été refondée sous le nom de WTI-Frankfurt-digital GmbH, à la fois un producteur et un serveur de banque de données et qui met en avant son indépendance vis-à-vis des éditeurs.

Ces banques de données comportent des références bibliographiques avec des indexations et des abstracts en allemand et/ou en anglais dans des proportions qui varient. 

Comme nous avons pu le voir, rechercher des contenus multimédias est déjà un défi en soi. Mettre en place une veille sur ces contenus en est un autre.

Les outils de recherche de vidéos, d’images, ou de contenus audio proposent très rarement des fonctionnalités d’alertes et les flux RSS se font plutôt rares ou alors sont très bien cachés.

Les fonctionnalités de veille des outils hébergeant des contenus multimédias

Sur Dailymotion, les flux RSS existaient il y a encore peu de temps, mais ils étaient bien cachés.

Il suffisait d’ajouter /rss après www.dailymotion.com. Malheureusement, nos récents tests montrent que cela ne fonctionne plus...

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Comment valoriser les contenus multimédias dans un livrable de veille ?

Une fois les vidéos, images ou contenus audios identifiés dans le cadre d’une veille ou d’une recherche d’information, il n’est pas si simple de les valoriser et notamment d’analyser, sauvegarder, utiliser et retranscrire ces contenus dans ses livrables.

D’une part parce qu’il s’agit souvent de contenus éphémères qui peuvent disparaître du jour au lendemain sans laisser de traces.

Et d’autre part parce qu’il est très difficile de retranscrire ces contenus de manière intelligible et efficace dans un livrable.

Il est en effet peu satisfaisant de transmettre un simple lien vers une vidéo ou un podcast en indiquant que le passage intéressant se situe à la 75e minute...

Quels sont les outils et méthodes existant aujourd’hui pour simplifier cette capitalisation et permettant de tirer parti au mieux de ces contenus dans un contexte de veille et de recherche ?

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