Ce billet fait partie d'une série de quatre billets qui visent à proposer un bilan de plus de 12 ans de travail avec les technologies du Web sémantique, « Les technos du Web sémantique ont-elles tenu leurs promesses ? » :

• Introduction ;
• Les technologies du Web sémantique, entre théorie et pratique ;
• Au delà des limites, que reste-t-il concrètement du Web sémantique ?
• Réflexions et questions autour du Web sémantique.

Si, à travers les différents cas d’implémentation des technologies du Web sémantique décrits dans le précédent billet, les promesses sont globalement tenues, force est de constater que les problèmes qui se posent en limitent aujourd’hui le déploiement à large échelle ou en dehors de marchés de niche clairement identifiés :

• les systèmes de stockage des données en RDF (ou triple store) ont montré des limites du point de vue de l’intégrité des données (gestion des transactions), des performances (temps de réponse de certaines requêtes) ainsi que de la montée en charge (volumétrie). Ainsi, parmi les trois axes qui définissent traditionnellement le Big Data : vitesse, volume et variété (les « 3V »), les deux premières caractéristiques ne sont pas encore atteintes par ces technologies et si la décentralisation des données, au cœur même du modèle du Web de données, a pu constituer en partie une solution, c’est oublier la problématique de résilience du réseau et la nécessité d’agrégation des données pour les interroger.
• la structure même du modèle RDF a fait apparaître des limites quant à la gestion de la provenance des différentes informations et la contextualisation du triplet : or, si ce point était présent dans la feuille de route du Web sémantique écrite par Tim Berners-Lee, il n’est toujours pas vraiment résolu. Des solutions sont apparues mais elles ne sont pas entièrement satisfaisantes. De ce point de vue, RDF 1.1 est un rendez-vous manqué, d’autant qu’à la même époque le modèle des “property graph” qui propose une réponse à cette limite a commencé à s’imposer… Ce modèle est aujourd’hui au coeur de toutes les technologies de bases de données graphes proposées par les gros acteurs du secteur : IBM, Microsoft, Amazon (basé a priori sur le produit Blazegraph dont la société semble avoir été rachetée par Amazon), Google, sans compter les nouveaux venus  : Huawei, Datastax, Neo4j ou OrientDB. Ainsi, le modèle de graphes se porte bien et, pour cause, il offre une souplesse inégalée dans la manipulation des données structurées et dans l’interrogation croisée de données hétérogènes. Mais, ils ont tous fait le choix d’implémenter le modèle des property graph et ils ont tous adopté le framework Apache Tinkerpop et le langage de requêtes Gremlin pour interagir avec le système de stockage, ce qui en fait un standard de fait.
• le destin d’une technologie, indépendamment de son intérêt ou de sa qualité, tient aussi à son degré d’appropriation par les développeurs. Or, malgré sa relative ancienneté (le premier brouillon de RDF est publié en 1997 sur le site du W3C !!), il reste encore beaucoup de travail en la matière et, à la vue du nombre incessant de technologies qui apparaissent (et disparaissent), il est à craindre que les technologies du Web sémantique restent des technologies de niche maîtrisées par peu de développeurs.

Alors que je m’étonnais dans un tweet, suite à une interview d'Anne Both, qu'on puisse encore émettre des doutes sur la conservation des données numériques, Julien Benedetti a attiré mon attention sur la conférence-table ronde "Les archives : quoi de neuf" qui a eu lieu à l'Ecole des chartes le 12 décembre dernier avec trois éminents archivistes(-paléographes) : Christine Nougaret, Bruno Galland et Edouard Bouyé.

Et pour se faire un peu peur cette conférence de l’ENC https://t.co/0KISkaFurQ faut être bien assis par moment pour pas s’effondrer.

— Julien Benedetti (@macgraveur) 24 décembre 2017

Etant donné les mots de Julien Benedetti, je me doutais bien que le sujet serait abordé sous l'angle défaitiste qui le caractérise depuis plusieurs années, mais je ne m'attendais pas à entendre deux grands professionnels des archives se sentir aussi démunis face à cette question. Lorsqu'on visionne les quelques minutes (de 34 min à 47 min environ...) consacrées à ce sujet, on s'aperçoit que les manques sont à tous les niveaux : formation, organisationnel, technique, stratégique et même économique. Je comprends alors mieux les mots d'Anne Both qui ne fait que retranscrire ce que les archivistes ont pu lui dire à ce sujet.

Les algorithmes, ces entités qu'aucun homme n'a encodé, défini, et qu'aucun ne peut contrôler.

— Nicoλas (@BeRewt) September 22, 2016

Comme Nicolas, je dois bien avouer que je suis fatigué par ces articles de journaux, sujets télévisés et autres discussions de comptoirs qui conçoivent l’algorithme comme une entité en soi dont la création et l’exécution seraient immanentes. L’algorithme est devenu peu à peu l’expression d’une peur alimentée par la place grandissante du numérique dans nos vies et de l’incompréhension de beaucoup, en particulier des médias, face aux principes de l’informatique. Mais cela pose un problème de taille : penser ainsi l’algorithme, c’est nier la responsabilité des créateurs et des exécutants de l’algorithme qui sont des humains. Un algorithme n’a pas une vie propre, il n’est que la colonne vertébrale d’un code source écrit et pensé par un humain et dont l’objectif est fini. La responsabilité de la création de l’algorithme en revient donc à son programmeur et de son exécution à la personne ou l’organisation qui en assure l’exploitation au sein de son application et non à l’algorithme lui-même. Il n’existe donc pas une éthique de l’algorithme mais de l’organisation qui le met en oeuvre. Il est alors nécessaire d’appréhender le fonctionnement et les conséquences d’utilisation d’un algorithme pour voir s’il est en adéquation avec la stratégie et/ou l’éthique de l’organisation.

Pour illustrer mon propos, prenons l’exemple de la recommandation de contenus. L’objectif de tous ces algorithmes est grosso modo le même : augmenter la sérendipité pour faire en sorte que l’utilisateur poursuive sa navigation dans le site Web et que l’achat soit converti dans le cas des sites de E-commerce.

Au cours des quatre années que j'ai passées chez Antidot (2010-2014), j'ai assisté à des changements profonds dans la manière de penser la monétisation des données. Un constat s'est peu à peu imposé : la donnée elle-même perd de sa valeur marchande et toutes les organisations dont le modèle économique repose peu ou prou sur la vente de données prennent peu à peu conscience de l'obligation d'inventer de nouveaux modes de rémunération. C'est un changement long et complexe auquel les producteurs de contenus dans leur ensemble doivent faire face et il suffit pour s'en convaincre de voir les déboires que vit la presse. Chacun est à la recherche du ou des services, la seule source actuelle de monétisation acceptée par le consommateur, qui lui permettront de survivre à ces bouleversements, mais, dans la plupart des cas, force est de constater que le chiffre d'affaires qu'ils génèrent ne compense pas la baisse des revenus constatée par ailleurs.

Attention, loin de moi l'idée de me plaindre et de regretter le temps passé, d'autant qu'il faut bien le dire : certains producteurs de contenus s'étaient constitué de véritables rentes qu'ils exploitaient pour un service limité et évoluant peu voire pas. Après tout, cela donne l'occasion de redistribuer les cartes. Pourtant, il existe un point crucial qu'il ne faut pas mettre de côté : même si la donnée n'a plus de valeur marchande en soi, sa création représente toujours un coût. Or, la tentation est grande à l'heure des économies pour un manager dont les yeux seraient uniquement rivés sur le chiffre d'effectuer une coupe drastique dans cette activité si consommatrice de ressources.

Cette décision aurait des conséquences terribles. Au niveau de l'organisation elle-même, elle marque le début de sa lente descente aux enfers, car elle constitue une rupture dans la vocation même de l'organisation. Et de manière plus générale, cela déstabilise l'ensemble de l'écosystème de services qui s'est construit autour des données produites par cette organisation. Et c'est finalement là que réside le paradoxe : alors que nous sommes dans une situation où nous avons de plus en plus besoin de données de qualité pour construire de nouveaux services, nous allons faire face à une pénurie car nous n'aurons plus les moyens de les produire.

Puisque la donnée est la richesse de l'organisation, la base sur laquelle de futurs services peuvent être construits, c'est elle qui doit faire l'objet de toutes les attentions. Ainsi, plutôt que de réduire l'activité de production elle-même, il est nécessaire d'investir pour revoir les processus de production et d'exploitation.

Comment alors réduire les coûts pour s'assurer d'une donnée de qualité et créer de nouveaux usages ?