Toute organisation subit les limites de son système d’information : entrepôts de données cloisonnés, données hétérogènes, documents non structurés, thésaurus incomplets, taxonomies incohérentes… Les utilisateurs en souffrent et attendent un véritable « accès unifié à l’information » : trouver l’information par les concepts plutôt que la chercher par les mots, naviguer aisément dans l’information, mieux l’exploiter en collaborant. L’entreprise doit évoluer vers un « espace informationnel enrichi », servant différents usages selon le profil ou la mission de chaque collaborateur. La vision innovante d'Antidot permet d’aller bien au-delà de ce que permettent les approchent traditionnelles comme la « recherche fédérée » ou encore les « search based applications » car Antidot Information Factory et Antidot Finder Suite permettent de modéliser l’information, de capter, normaliser, décrire et agréger des données puis d’en inférer des informations nouvelles, facilement accessibles. Intégrant nativement les technologies du web sémantique, Antidot apporte les solutions les plus en pointe dans le domaine et démontre à travers une réalisation emblématique - le projet ISIDORE du CNRS TGE Adonis - comment remodeler et diffuser une information à forte valeur ajoutée.

1. De la « recherche fédérée de documents » au véritable « accès unifié à l’information »Documation 2011 - Paris

2. Société ANTIDOT Editeur logiciel depuis 1999 | Paris, Lyon, Aix-en-Provence Solution de recherche et d’accès à l’information eCommerce | Portails | Média | Entreprises Produits (SaaS ou licence) AIF : workflow de valorisation des données AFS : moteur de recherche CKS : services collaboratifs

3. Parmi nos clients Média Entreprises eCommerce Institutions Santé

4. Plan Le problème La réponse La solution Un exemple Les limites de la « recherche fédérée » de documents Penser l’accès à l’information dans un espace unifié Capter, Penser, Valoriser, Exposer l’information Le projet Isidore (TGE Adonis CNRS)

5. Le problème Les limites de la recherche fédérée de documents

6. Les difficultés de « la recherche fédérée de documents » Des silos de données cloisonnés Des données hétérogènes Une terminologiesubjective Des référentielsépars et incomplets

7. Le moteur de recherche : un outil miracle ?

8. Les limites de « la recherche fédérée de documents » Recette de cuisine de la recherche fédérée Indexez Servez Collectez

9. Au mieux, une juxtaposition de documents L’utilisateur n’est pas acteur de sa recherche.

10. La REPONSE Penser l’accès à l’information dans un espace unifié et enrichie

11. Modéliser, lier et annoter les informations Créer la cohérence et lier les données par l’utilisation de référentiels Référentielsterminologiques Traces, annotations, sélectiondes utilisateurs Annuaired’entreprise

12. Modéliser, lier et annoter les informations Créer une cohérence et de l’information par la mise en relation des différents silos

13. Modéliser, lier et annoter les informations Utiliser la nature des données sources a pour sujet fait référence à a pour sujet cite inclut CR de réunion Fiche produit page Web Courriel émetteur auteur auteur destinataire fait référence à participant une personne

14. Penser un workflow de traitement des données Processus d’enrichissement adapté aux données s’appuyant sur les référentiels Entrepôt RDF (Linked Data) Enrichissement Sémantisation Captation Content Repository Normalisation Classification Annotation Moteur de recherche AFS Indexation

15. S’appuyer sur les technologies du Web sémantique Un cadre d’interopérabilité pour mettre à disposition, consulter, lier et partager des données Un mécanisme d’identification Un protocole Un « langage » Un principe HTTP L’hypertexte URL/URI RDF

16. Le moteur de recherche : hub de l’accès unifié à l’information

17. Créer de la valeur pour les utilisateurs

18. LA SOLUTION Capter, penser, valoriser, exposer l’information

19. Antidot information factory Capter, valoriser et traiter l’information

20. Antidot Information Factory Antidot Information Factory : un outil industriel et évolutif Une chaîne de captation et de traitement Un cadre de développement Un modèle d’Unité Documentaire

21. AIF : une chaîne de traitement Créer des chaînes de traitement de données par assemblage de modules Sources de données Module connecteur Modules de transformation et enrichissement

22. AIF : un cadre de développement Un cadre de développement pour construire des modules 50+ filtres prêts à l’emploi + Un environnement d’exécution

23. AIF : un modèle d’unité documentaire Le document est composite est dynamique évolue dans le temps est un objet géré de façon unifiée

24. AIF et le Web sémantique AIF met le Web sémantique au service de la gestion de l’information en entreprise Support des standards SKOS, OWL, RDF, SparQL dans AIF Indexation du RDF Intégration native : Thésaurus Taxonomies Règles d’inférence Software Publisher type w3c:RDF antidot loves label Antidot antidot a :publisher ; :loves w3c:RDF .

25. Antidot Finder Suite Rechercher l’information

26. AFS v7 QueryEngine Recherche plein texte avec fonctions linguistiques : extension automatique suggestion orthographique expressions contextuelles

27. AFS v7 QueryEngine Recherche phonétique

28. AFS v7 QueryEngine Autocomplétion intelligente pendant la saisie de la requête

29. AFS v7 QueryEngine Recherche multicritères avancée

30. AFS v7 QueryEngine Recherche à facettes

31. AFS v7 QueryEngine Tag clouds : nuage de mots-clés les plus utilisés dans le corpus

32. AFS v7 QueryEngine Construction de requêtes à partir des métadonnées d’une fiche

33. AFS v7 QueryEngine Catégorisation : classification automatique desdocuments selon une taxonomie donnée

34. Annoter et partager l’information Collaborative knowledge Suite

35. CKS : Recherche Collaborative Capitaliser Enregistrer Requêtes Réponses Organiser Dossiers Tags

36. Exposer l’information Antidot Content Repository

37. Rendre accessible les contenus enrichis par AIF API Web Linked Data

38. Un exemple Le projet Isidore Stéphane Pouyllau, TGE Adonis (CNRS) @spouyllau http://www.lespetitescases.net

40. Adonis : Accès unifié aux données et documents numériques des sciences humaines et sociales

42. Accès aux données : ISIDORE

43. Accompagnement des communautés scientifiques en matière de numériques : données > publications

45. En entrée : utilisation de standards internationaux

47. API

49. En guise de conclusion Perspectives au contexte des entreprises

50. PERSPECTIVES : dans tout contexte d’entreprise Service de recherche AFS Indexation Entrepôts RDF SPARQL endpoint ExportDocument Manager Content repository génération du RDF

51. Merci pour votre attentionVenez échanger avec nous et découvrez AIF, AFS et CKSsur le stand E 16