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Processus d’éditorialisation de contenus à partir de son portfolio

L’injonction professionnelle d’être présent sur les réseaux sociaux est chronophage, quelque soit son métier.

De ce constat, je me suis posée la question : comment améliorer cela?

Lors de mon Master Humanités numériques, le portfolio nous avait été présenté comme un outil de formation mais aussi une manière de tracer notre parcours.

Ce journal de bord numérique peut aussi servir aussi à éditorialiser nos contenus, notamment en appliquant le principe COPE.

Ci-après un premier retour sur cette démarche publié sur LinkedIn.

Publié sur ## NEWSLETTER d’Alexia Fontaine – 3 avril 2025

Je me suis récemment lancée dans cette idée de maintenir ma présence sur les réseaux sociaux en générant une newsletter hébergée sur GitHub avec comme “source” de contenus mon portfolio : l’objectif d’une _réutilisation optimisée,_ selon le principe COPE.

Processus d’éditorialisation de contenus

Une manière de recycler ce que l’on produit sur le web, et plus particulièrement les réseaux sociaux, ces questions me semblent assez pertinentes _(un contenu a une durée de vue d’1 heure environ…)_, alors voyez votre intérêt : vous y passerez moins de temps ! (…peut-être pas au début 🥲 )

Workflow de ce processus d’éditorialisation

Le dispositif est opérationnel de bout en bout : pour GitHub tant que c’est public, il valide, et les plateformes LinkedIn – GitHub sont parfaitement interopérables. Par contre, les restrictions des API, c’est une autre danse : on ne lutte pas face à la restriction des doublons !!

Disons plus simplement que leur politique de contenus considère mon action comme du SPAM… Me voilà bien…

* Au début, je me suis dit (magnifique photo au passage) :

La Jeune Fille à la Fleur (1967) de Marc RIBOUD

 

* Et puis après :

Game over World 😜

Que ce soit en changeant le fichier d’appel html, les contenus ou en re-re-changeant le Token (et il semblerait que le problème vienne à présent plutôt de là!) : mon processus d’éditorialisation reste partiellement automatisé à ce stade… _”Et ‘Michalak en attendant …”_

Diagramme du processus d'éditorialisation de contenus
Diagramme du processus d’éditorialisation de contenus (lien dans image)

…Rétropédalage certes, mais le fait d’avoir modularisé le projet rend les modifications beaucoup plus aisées et donne une flexibilité à laquelle je n’avais pas pensé : séparer la génération de la newsletter et son stockage en deux dépôts distincts, finalement en extrapolant la séparation entre le fond et la forme à l’échelle des plateformes.

Deux formats de sortie pour répondre aux exigences de la plateforme de publication, LinkedIn aura de toute façon toujours le dernier mot, puisque j’utilise sa plateforme.

## [📰 Newsletter Portfolio]

Chaîne éditoriale & projet de recherche

Tout récemment, j’ai travaillé ponctuellement pour le projet de recherche LIVE (ANR 18-EURE-0011) regroupant différentes disciplines (donc plusieurs chercheurs) sur une même thématique.

Mon rôle était d’accompagner la production des contenus (SERIE) pour une formation en ligne.

La question d’une chaîne éditoriale s’est donc vite posée pour des questions de suivi du projet, de partage/version de document, et en proposant un modèle documentaire basé sur QUATRO, un IDE de RStudio.

De cette manière, à partir d’un même document Rmarkdown, le partage du contenu peut s’étendre à différents formats :

  • un site web sur MOODLE
  • une archive partagée sur GITHUB
  • un projet partagé en ligne sur POSIT CLOUD

De cette manière, un premier incrément fonctionnel est possible et permet d’avancer sur le projet. L’outil n’est pas le plus important, QUARTO s’adapte juste aux exigences du monde universitaire.

L’objectif est bien de faire évoluer ce dispositif pour obtenir au final ce qui a été demandé.

chaîne éditoriale proposée pour le projet EUR-LIVE
chaîne éditoriale proposée pour le projet EUR-LIVE

 

Réseaux linéaires en R : SpNetPrep

Un outil bien pratique sur les analyses statistiques spatiales et les modélisations. Testez par vous-même !

Référence
Briz-Redón Á (2019) SpNetPrep: An R package using Shiny to facilitate spatial statistics on road networks. Research Ideas and Outcomes 5: e33521. https://doi.org/10.3897/rio.5.e33521

Application cartographique : Naissance des transports en commun à Toulouse (1863-1957) – Open data

12/16/2019

Une nouvelle application cartographique, développée sous Rstudio, le framework en langage R.

Cette fois, nous avons écrit une petite application web interactive complète, sous forme de tableau de bord (“dashboard”), en réutilisant un jeu de données en OpenData, concernant les transports en commun de Toulouse.

Il s’agit de données patrimoniales que nous avons analysées dans une perspective historique.

Selon le type d’appareil (mobile ou desktop) la consultation/l’affichage de cette ressource, ci-dessous, peut nécessiter un défilement dans la fenêtre pour accéder au contenu.

Pour une meilleure expérience utilisateur, vous pouvez vous rendre directement sur l’application : “https://slowsia.shinyapps.io/tramTls/”

Vous pouvez consulter une carte interactive et filtrer les données par des curseurs (“sliders”). Un menu peut être affiché par l’icône dans l’en-tête de l’application où nous présentons les objectifs de cette dernière.

En plus, de la facilité du développement et du déploiement d’une application web, l’interactivité avec le contenu offre des perspectives nouvelles en termes de lecture, de communication ou d’apprentissage.

Notre application est très simple dans ses fonctionnalités, la nouveauté tient à la sélection de l’information que l’utilisateur veut afficher.

La possibilité de créer soi-même un contenu interactif par des outils Libre, nous semblent particulièrement pertinents dans notre rapport à la transmission des connaissances et aux nouvelles pratiques numériques.

Nous avons conscience que cette application est à améliorer mais elle répond déjà à un critère d’accessibilité, en permettant une consultation différente des archives, mais aussi à de la création d’information,
rendue possible par cette visualisation de données.

En ce sens nous parlons de visualisation, bien que la quantité de données à traiter demeure faible. Nous sommes ici plus proche de la création de contenus.

Dans une prochaine étape, nous espérons pouvoir approfondir des aspects de l’analyse spatiale.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

Visualisation de données : répartition spatiale des représentations préhistoriques en France, un état de la recherche

Cliquer sur l’image pour accéder à cette page hébergée chez Rpubs

Présentation de ce travail de cartographie

Nous continuons notre “découverte” de l’environnement RStudio qui nous semble un outil aujourd’hui devenu indispensable dans la communication de résultats scientifiques (évidence!) mais aussi pour son intérêt pédagogique.

carte interactive : repartition spatiale des grottes prehistoriques

Cette visualisation de données vise à présenter des données extraites de la base de données de Jean-Loïc Le Quellec — IMAf CNRS UMR 8171, accessible à l’adresse suivante http://rupestre.on-rev.com/styled-2/.

Ce travail de cartographie (en ligne sur GoogleMap) a permis de recenser les différentes grottes ornées en France, en donnant accès aussi bien à leur localisation, la typologie de leurs représentations, d’éventuels commentaires ou à une bibliographie sur chaque grotte.

Ce jeu de données se compose de 189 observations réparties sur 18 variables.

La richesse de cette base de données permet des lectures différentes selon l’angle d’étude choisi. Pour nous, l’objectif était de montrer la répartition de ces représentations recensées dans cet inventaire.

Le constat est que ces populations du passé dessinaient principalement des animaux qu’ils côtoyaient ou chassaient. Rien de très nouveau, mais peut-on le vérifier ? Le corollaire de cette question revient à cette quantité de données et comment en sortir de l’intelligible, de la connaissance? 

Démarche de cette visualisation de données

carte interactive : les representations parietales pour chaque region 

La visualisation des données a pour finalité de faciliter l’appropriation des connaissances ou du moins la compréhension de concepts, en évitant la charge mentale.

De nouveaux rapports à la lecture et à l’écriture ont été crées par les hypertextes et l’avènement du numérique.

Pour ces questions relatives à l’apprentissage numérique, nous renvoyons aussi aux travaux de Franck Amadieu et François Tricot. Bien qu’ils s’agissent d’innovations pédagogiques, c’est à dire tournées vers l’enseignement, les technologies numériques transforment métiers et réciproquement acquisition de savoir-faire. 

Ces nouvelles tâches et cette réorganisation du travail ne sont pas anodines car si le but est de comprendre pour apprendre, il faut se ranger derrière cette idée : « l’important pour apprendre c’est d’être actif cognitivement… » (Tricot, 2017)

Et face à cela, les technologies numériques offrent une quantité impressionnante d’outils qui rendent le choix et la démarche plus complexes.

Raison qui nous a amenées à la plateforme RStudio (environnement en langage R), car celle-ci permet de se concentrer sur l’analyse des données, limitant ainsi les manipulations et par voie de conséquence les ressources à mobiliser et donc la charge mentale.

Finalement, il s’agit d’abord de définir un cadre de travail.

Quant au choix de l’outil, le traitement des données a été réalisé avec la librairie “leaflet-minichart” de François Guillem. Celle-ci permet de réaliser des graphiques géolocalisées. Nous conseillons la lecture de la documentation correspondante pour mettre en place ce type d’analyse.

Pour notre étude, le calcul a consisté simplement à un cumul des différentes représentations par région et à les ramener à un pourcentage pour faciliter la visualisation.

Un autre des très grands avantages de ces environnements informatiques est la reproductibilité des résultats, et donc la possibilité de vérifier leur cohérence avec les données de départ . Cette étape est d’autant plus assez aisée vu la taille de notre échantillon.

Répartition des représentations pariétales par région

Le choix du graphique en camembert n’est souvent pas recommandé, pourtant, dans notre cas, le diagramme en bar rendait la lecture impossible à cette échelle.

De plus, en tenant compte de la composition de notre série de données, le résultat en pourcentage est un indicateur suffisamment global permettant une vue d’ensemble de ce que nous voulons appréhender comme concept, c’est à dire l’emprise territoriale de ces populations anciennes.

Analyse des données & Critiques

Il ressort plusieurs niveaux d’interprétation de cette analyse de données.

  • Premier niveau : il s’agit bien d’un état de la recherche sur le sujet. Les régions françaises n’ont aucun sens pour ces époques, par contre, elles nous permettent de projeter une réalité archéologique.
  • Deuxième niveau : il semble y avoir une corrélation entre le type de gibier chassé et leur représentation. En effet, les ruminants et herbivores demeurent les espèces les plus représentées (en nombre et dans la variété des familles de mammifères), ce qui est cohérent avec les pratiques de chasse de ces périodes.
  • Troisième niveau : on peut alors avancer l’idée que les représentations pariétales sont à mettre en lien avec l’environnement de ces populations préhistoriques. Le principal résultat ou l’information qui ressort de cette visualisation est le caractère systématique et important des représentations classées en “Hominidés”, terme choisi parce que nous n’avons pas précisé de chronologie.

Il s’agit donc bien de constater une forme d’emprise territoriale par ces populations anciennes.

Cependant, il serait difficile d’aller plus loin dans ce type d’interprétations. Les données archéologiques se caractérisent par leur manque de continuité et l’extrapolation serait plus qu’hasardeuse à notre niveau.

Ensuite, l’interactivité avec ces données reste limitée : nous souhaiterions explorer cela prochainement.

De plus, la simplicité de notre analyse ne doit pas réduire la complexité d’un tel sujet : nous nous sommes focalisées sur un classement des ordres de Vertébrés. Ce choix est tout à fait contestable et nous avons aussi volontairement mis de côté certaines variables de ce jeu de données, afin de rendre notre modèle cohérent à notre problématique.

Enfin, des biais dans notre série de données doivent aussi être mentionnés : le déséquilibre entre le nombre de grottes recensées dans le nord ou le sud de la France. Ainsi, les régions Nouvelle Aquitaine et Occitanie regroupent à elles seules plus des deux tiers du corpus.

Raison pour laquelle il nous a fallu aussi présenter par une autre cartographie cette répartition inégale. Cela doit aussi être pris en compte dans la portée de ce que nous avançons par cette visualisation. Mais d’une certaine manière, la répartition dans ces deux régions confirment ce que nous avançons.

En conclusion, seul le recoupement avec d’autres sources permet d’approfondir ce concept d’emprise territoriale. Notre visualisation est une démarche exploratoire qui amène à une valorisation des données, rendant finalement le sujet très actuel.

Références

Guillem, F. (2018) librairie ‘leaflet-minichart’, https://github.com/rte-antares-rpackage/leaflet.minicharts

Tricot, F. (2017), L’innovation pédagogique, selon André Tricot. In Éditions Retz « Mythes et réalité », consultable en ligne : https://ucip.hypotheses.org/174

Amadieu, F. & Salmerón, L. (2014). Concept maps for comprehension and navigation of hypertexts. In R. Hanewald & D. Ifenthaler (Eds). Digital Knowledge Maps in Education (pp. 41-59). Springer, New York, consultable en ligne : https://amadieu.files.wordpress.com/2012/11/130302_amadieu_hypertextmap.pdf

 

La « chaîne opératoire » du traitement et de la gestion de la documentation archéologique par SIG : une modélisation des données archéologiques vers un modèle d’information archéologique (projet “CSNE”)

Image à la une: Processus métier sur le chantier Canal Seine Nord Europe (DAO: Alexia Doazan)

Le projet « CSNE » (Canal Seine Nord Europe – INRAP) est à rapprocher du SIA (Système d’Information Archéologique) et se place comme la première expérience archéologique de cet ampleur sur la question des modèles d’information archéologique.

C’est pourquoi, à notre échelle “terrain”, nous avons abordé la question de la modélisation des données archéologiques, rendue possible par la mise en place d’un SIG.

La “chaine opératoire” définie ici peut se séquencer pour chaque opération archéologique de la manière suivante: établir la donnée de terrain quelque soit le type d’opération (diagnostic ou fouille), effectuer les traitements informatiques post-terrain (SIG) pour exploiter l’information produite (DAO – cartographie) et permettre la publication du rapport concerné.

C’est donc une logique de production et de gestion de contenu, sous forme de chaîne éditoriale, définie par un processus métiers, un modèle d’information archéologique et un logiciel type SIG que ce projet a voulu mettre en œuvre pour capitaliser les informations produites et faciliter certaines communications.

Le modèle d’information archéologique se retrouve alors dans le choix de la modélisation des données. Dans une démarche de recueil et de traitements de ces données, nous avons eu à définir une méthode d’archivage de ces données.

C’est pourquoi nous avons défini à la fois le modèle de métadonnées pour la partie DAO (plans, dessins et photos) et la procédure type de recalage des minutes de terrain pour le plan topographique correspondant.

 Il est alors maintenant possible de retrouver sur le même document (fichier) l’ensemble des données de terrain concernant une opération archéologique.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

 

Exemple d’un relevé archéologique numérique en contexte préventif (projet “LGV – SEA2”)

Image à la une: vue du chantier de Marigny-Brizay

L’archéologie numérique est opérationnelle et le relevé archéologique numérique en est son application.

Sous contrat avec la société privé d’archéologie Arkémine et sous la responsabilité scientifique de son responsable d’opération Gérald Bonnamour, nous avions en charge l’enregistrement topographique de la fouille de Marigny-Brizay (Vienne – 86) sur le tracé de la LGV SEA 2 (Bonnamour,2013).

L’objectif principal était d’assurer la continuité de l’information archéologique relevée, d’où un enregistrement topographique régulier.

Nous avons effectué les levés topographiques tous les deux jours ce qui a nécessité de nouveaux outils à la fois de terrain (tachéomètre – Leica TS06) et de post-traitement (progiciel dédié – AutocadMap3D) pour gérer la quantité de données et fournir un plan à jour, à chaque jour de fouille.

Le suivi de l’information archéologique est donc réalisé selon l’avancée du chantier par une simple codification et charte graphique, en plan et coupe.

D’une part, cela permet un meilleur post-traitement des données (et de revenir ultérieurement sur le fichier concerné, sans perte d’information) et d’autre part, le recoupement avec les listings papiers est mieux assuré (Doazan, 2012).

Il est alors possible d’échanger directement sur un document commun, puisque le numéro de listing assure le lien entre le relevé topographique et le relevé papier.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

 

Références

Bonnamour, 2014

Bonnamour G., “«  Fouille préventive « La Renferme » (Marigny Brizay, 86), Opération d’aménagement – LGV SEA 2, Rapport pdf – Photos, société Arkémine.

Doazan, 2012

Doazan A.,« Opération d’aménagement – LGV SEA 2, site « La Renferme », Marigny Brizay, Vienne (86) », Note de synthèse remise au Responsable d’Opération G.Bonnamour, 6 pages.

 

 

 

 

Traitement des données LIDAR en archéologie : la modélisation graphique des objets archéologiques (projet “Lidar-Haye”)

Image à la une : Cheminement conceptuel de l’Information Archéologique

On nomme sous l’acronyme Li.D.A.R. (Light Detection and Ranging) une technique de télédétection aéroportée qui permet des levés topographiques d’une précision inférieure à 0,15 m en coordonnées XYZ (Mallet, 2008).

 Les modèles numériques de terrain (MNT) issus de ce procédé offrent donc une précision impressionnante qui permet aujourd’hui à l’archéologue un champ d’observation beaucoup plus vaste des phénomènes qu’il veut étudier, puisque d’un site il passe à celle d’un territoire.
 Le projet « Lidar-Haye » est pionnier dans ce domaine de l’archéologie numérique en mettant en place :

« une méthode de cartographie et élaboré un référentiel de vestiges archéologiques et de structures morphologiques diverses, adaptés à l’analyse et à l’interprétation des données lidar » (Georges-Leroy et al. 2011).

Nous avons eu la chance d’y participer et d’y comprendre les objectifs définis, à savoir, d’une part, l’exigence de traitements numériques des données LIDAR et, d’autre part, la nécessité de faire passer les interprétations archéologiques par des représentations graphiques.

Nous avons aussi appris que l’information archéologique n’était pas une donnée en soi mais issue d’un long processus incluant des questionnements, des options techniques et des choix interprétatifs dont il était souhaitable d’avoir conscience pour pouvoir utiliser l’information en connaissance de cause.

 Cette information n’est donc jamais neutre ou complètement objective dans la mesure où elle est une donnée construite à partir de données issues de la télémétrie laser.

Nous avons alors participé à ce relevé archéologique numérique (Georges-Leroy et al. 2011 2004) et en tant qu’archéomaticienne, nous avons aussi proposé une modélisation cartographique de ces objets archéologiques, afin de suivre la logique établie de cette structuration de l’information.

 Notre intervention se place donc comme une procédure dans ce SIG (dans le cadre de mon stage de Master Professionnel, en 2008) : j’ai participé à cette gestion de projet et proposer une optimisation de cette information archéologique en formalisant un raisonnement cartographique (Doazan-Fontaine 2008).

Modéliser cette information archéologique par un cheminement conceptuel dont le traitement numérique est une représentation de celle-ci pour intégrer la notion d’échelle de conception ; pour à termes permettre la comparaison entre modèles.

Contact : fontaine.alexia8@gmail.com

Références

Georges-Leroy et al.2011
Georges-Leroy M., Bock J., Dambrine É., Dupouey J.-L., « Apport du lidar à la connaissance de l’histoire de l’occupation du sol en forêt de Haye », ArcheoSciences Rev. Archéom., 35, pp. 117‑129.

Dupouey, Dambrine, Dardignac, Georges-Leroy (dir.) 2004
Georges-Leroy M., Heckenbenner D., Laffite J.-D., Meyer N., Dambrine E., Dupouey J.-L. – « Les parcellaires anciens fossilisés dans les forêts Lorraines », in : Dupouey, Dambrine, Dardignac, Georges- Leroy (dir.), Acte du colloque « Forêt, archéologie et environnement », 14-16 décembre 2004, coéditépar l’Office National des forêts, l’Institut national de la recherche agronomique et la Direction régionale des affaires cultuelles de Lorraine, pp. 121-131.

Fontaine-Doazan 2008 Fontaine A., « Guide d’utilisation des informations produites dans le cadre du projet « Lidar-Haye » Chaîne opératoire de l’information archéologique issue d’un levé laser aéroporté », Rapport de stage pour l’obtention du Master 2 Professionnel, université de Tours,

Mallet, Chauve, Bretar 2008
Mallet C., Chauve A., Bretar F. « Analyse et traitement d’ondes lidar pour la cartographie et la reconnaissance de formes : application au milieu urbain », RFIA : pp.693-702.

 

 

 

Archéologie numérique

Le terme d’archéologie numérique serait-il un commode « mot-valise », voire juste « en vogue », pour  parler des applications de l’informatique en archéologie ?

Notre retour d’expériences sur le sujet se veut modeste mais il témoigne des changements de pratiques qui accompagnent la discipline. Continuer la lecture de Archéologie numérique