Pappers, le moteur de recherche gratuit d’information légale et financière des entreprises françaises, vient d’ajouter les décisions de justice à sa base de données.
Le site utilise les données issues de l’open data des décisions de justice pour mettre en ligne l’ensemble des décisions de jurisprudence sur ses fiches entreprises. Pour effectuer une recherche au-delà de la consultation d’une fiche, il vaut toutefois mieux privilégier la version bêta du moteur dédié aux décisions de justice (https://justice.pappers.fr/), plus efficace que le moteur du site.
Outre des résultats plus complets, ce moteur dédié propose des filtres « Juridiction », « date de la décision », « Publication », « Dispositif », « Textes de loi cités » et « Textes de loi non cités ».
Il n’est pas toujours simple de réaliser des recherches satisfaisantes sur les réseaux sociaux tant les fonctionnalités sont limitées. C’était notamment le cas pour Instagram qui proposait jusqu’à très récemment une version desktop très limitée comparée à son application mobile.
Au début du mois de novembre, Instagram a annoncé le lancement d’une nouvelle version de son site instagram.com sur le web. Au-delà des améliorations cosmétiques, il y a une nouveauté importante qui va améliorer la recherche pour les professionnels de l’information.
Jusqu’à présent, quand on lançait une recherche sur un hashtag dans Instagram (sur la version desktop), on ne visualisait dans les résultats qu’une petite sélection de contenus appelée « meilleures publications ». Il fallait passer par l’application mobile d’Instagram pour voir tous les résultats associés à un hashtag classés par ordre antéchronologique.
Si les entreprises, marques et outils n’hésitent pas à communiquer sur leurs succès, leurs lancements de produits ou l’ajout de nouvelles sources et fonctionnalités, il est plus rare qu’ils communiquent sur leurs actualités « négatives » comme le retrait de fonctionnalités ou de sources ou leur disparition.
Nous signalons ici les récentes disparitions qui peuvent venir affecter le professionnel dans l’exercice de sa veille et de ses recherches :
À l’heure où le réseau social Mastodon profite des mésaventures de Twitter au point d’être parfois présenté comme une véritable alternative décentralisée, il est temps de se demander : comment faire de la veille sur Mastodon ?
Et le moins qu’on puisse dire, c’est que ce n’est pas intuitif. Malgré des similarités visuelles avec Twitter, Mastodon n’a pas du tout le même mode de fonctionnement ni les mêmes fonctionnalités.
Nous sommes donc partis d’un exemple concret : réussir à mettre en place sur Mastodon une veille métier autour de la veille, sujet ô combien important pour les veilleurs pour rester à jour dans leur métier et dans leurs pratiques.
Car, si Mastodon souhaite avoir une chance d’exister face à Twitter, le veilleur doit pouvoir basculer ses précédentes activités de Twitter vers Mastodon. Mais Twitter reste difficile à détrôner. Il conserve une place très importante pour le professionnel de l’information notamment pour sa propre veille métier grâce aux nombreux experts et fonctionnalités avancées qui s’y trouvent.
Alors comment et surtout peut-on reproduire le même schéma sur Mastodon ? Pour y parvenir, il faut effectivement qu’il y ait suffisamment d’experts sur Mastodon qui publient sur la thématique ciblée et que Mastodon nous fournisse des fonctionnalités suffisamment abouties pour pouvoir rechercher des contenus, identifier des utilisateurs pertinents et suivre leurs publications. C’est ce que nous allons vérifier dans cet article.
Depuis quelques semaines, le moteur de recherche OpenBibArt fusionne non plus deux, mais quatre bases de données bibliographiques d’histoire de l’art occidental. On peut désormais y trouver les notices bibliographiques d’articles de périodiques, de livres, de catalogues d’expositions et de ventes publiés entre 1910 et 2007.
Le site, connu des historiens d’art, des chercheurs et plus largement des professionnels et amateurs d’art, regroupe désormais les bases suivantes :
Dialog Solutions vient d’ajouter trois stratégies prêtes à l’emploi (Hedges) aux sept qu’il proposait déjà dans le domaine biomédical.
La mise à disposition de requêtes préétablies existe depuis un moment déjà tant pour des serveurs/agrégateurs que pour des banques de données, mais font rarement l’objet de l’attention du public des pros de l’info.
Elles peuvent pourtant être appliquées telles quelles ou servir de base à la constitution de nouvelles stratégies de recherche.
Les métiers des professionnels de l’information, - documentation, veille, KM et autres fonctions liées à la gestion de l’information, - ont toujours été en prise directe avec les évolutions du numérique.
Il nous semble que ces évolutions impactent nos métiers de deux façons différentes.
La première est une déstabilisation forte, sous l’effet par exemple de l’arrivée d’Internet hier ou de l’IA aujourd’hui qui « concurrencent » et remettent en cause l’existence même du professionnel.
La seconde agit plutôt comme un moteur de transformation. Elle a pour effet d’élargir les compétences du spécialiste car elle le pousse à intégrer les nouveautés technologiques dans son offre de service et à monter en compétence. On l’a vu par exemple avec les systèmes de GED, et cela nous paraît être aussi le cas de la data.
Depuis une dizaine d’années la data « interroge » les différents profils de spécialistes. Elle pose la question de leur ouverture au monde des données quantitatives, et non plus seulement qualitatives.
Dans le monde de la veille, on peut aisément s’imaginer que la dataviz a surtout un rôle à jouer au niveau de l’analyse et des livrables.
Elle a en réalité un rôle à jouer à tous les niveaux.
Dans cet article, nous analysons précisément la place de la représentation visuelle à toutes les étapes de la veille (de la définition des besoins jusqu’à la diffusion), d’abord sous l’angle du type de représentation puis avec le prisme des outils des dataviz.
Quand on souhaite mettre en place une veille, il faut commencer par définir précisément les besoins en allant interroger les personnes concernées par la veille comme les futurs destinataires notamment : pour qui, pourquoi, que veut-on apprendre et découvrir, que sait-on déjà, etc.
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La datavisualisation (souvent appelée dataviz) est une représentation graphique permettant de synthétiser des données quantitatives surtout mais aussi qualitatives.
Dans son ouvrage « Rechercher l’information stratégique sur le Web », Véronique Mesguich propose une vision intéressante de ce que la datavisualisation apporte aux professionnels de l’information.
À travers notamment la retranscription d’un échange avec Serge Courrier, l’ouvrage met en avant que dans le monde de la veille et de la recherche d’information, la datavisualisation distingue deux grands usages :
Véronique Mesguich indique que la datavisualisation au sens strict du terme correspond en réalité uniquement à ce deuxième usage, mais que dans le langage courant, le mot est souvent utilisé pour désigner toute forme de représentation de données.
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Depuis quelques années, les plateformes de veille intègrent de plus en plus de fonctionnalités de dataviz.
Dans la grande majorité des cas, les outils de veille intègrent la représentation visuelle au niveau de l’analyse des résultats de veille. Ils aident l’internaute à se repérer dans un vaste volume d’informations, à détecter plus rapidement et facilement des informations importantes qu’il ne connaît pas encore et à exporter ces visualisations pour les intégrer à des livrables.
Mais si tous les outils de veille parlent de dataviz ou de fonctionnalités analytiques, ce qui se cache derrière ce terme « vendeur » varie en réalité d’un outil à l’autre.
Tous proposent aujourd’hui des dashboards personnalisables avec différentes représentations visuelles. Certains ont choisi de continuer à développer leurs propres solutions de datavisualisation en interne là où d’autres ont préféré choisir des connecteurs avec des outils dédiés à la datavisualisation comme les outils de BI (Business Intelligence) dès qu’il s’agit d’aller plus loin. Ce qui va varier également, c’est le degré de personnalisation de ces datavisualisations, les corpus qui servent à la réalisation de ces visualisations ou encore l’existence ou non de graphes relationnels permettant de voir des liens entre les données.
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