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Le rapprochement des données structurées, issues des applications, et des documents, stockés dans la gestion de contenu, fait émerger un nouveau besoin : l'enrichissement de ces mêmes documents en métadonnées. L'enjeu, ici, n'est pas de leur associer des index techniques tels qu'une date de création ou un auteur. Ces derniers sont en effet relativement simples à obtenir. Il est beaucoup plus complexe, en revanche, de leur adjoindre des attributs métier : un nom de dossier, un type d'affaires, la nature d'un litige, une mention liée à la fiabilité d'un client…
Et, pourtant, ces index fonctionnels sont parfois indispensables. “ Un simple identifiant permet de rapprocher les courriers d'un client de ses données, stockées dans une application de GRC, indique Armando Benzaquen d'Inge-Com. Mais seuls des métadonnées supplémentaires ajoutées aux documents aideront à sélectionner, entre autres, tous les contrats liés à ce client ou à visualiser tous ceux qui sont en attente ”. Ces métadonnées ne concernent pas seulement les lettres numérisées, mais également les fichiers multimédias “ comme les photos et les fichiers 3D du département R&D d'un constructeur automobile que nous avons comme client, éclaire Franck-Yves Berenguer d'Euriware. Ce constructeur utilise le module Digital Asset Management, de Documentum, pour caractériser ses données de type photo ou vidéo ”.
Comment créer ces index métiers ? Une partie peut être extraite des données des PGI et donc versée sous la forme de métadonnées dans la plate-forme de gestion de contenu. Ces extractions s'opèrent soit par le biais de services web, soit d'appels aux API soit encore de simples scripts Java. Une autre partie émane potentiellement de flux entrants papier. Les métadonnées sont alors directement récupérées des courriers et des fax via des opérations humaines de vidéo-codage. Dernier cas de figure : les flux “ cold ”, ces flux d'impression générés par les PGI. “ Nous avons mené un autre projet qui nécessitait de récupérer des volumes importants d'informations issues d'une application de paye. Plutôt que de passer par des web services, nous avons interfacé l'application avec la brique Cold, de Documentum, afin de récupérer ces données depuis les flux ”, décrit Franck-Yves Berenguer d'Euriware. Lors de ces opérations d'importation-exportation, les métadonnées renseignant, notamment, sur le statut d'intérimaire d'un salarié ou le type de service auquel il appartient, sont stockées dans des fichiers XML associés aux documents.
Dans la plupart des cas, les coûts de développement liés à ces extractions sont relativement limités. Le véritable problème de ces index fonctionnels, relève de leur sélection : “ Dans un département de R&D, le nombre de ces index peut monter jusqu'à trente par document technique, schémas ou photos ”, ajoute Laurent Le Calvé, consultant chez Steria. Une équipe de Fileneta récemment été confrontée à cette problématique dans le cadre d'une mise en production d'un projet de gestion de contenu en milieu bancaire. Le middle office avait enrichi environ 15 millions de documents numérisés avec une vingtaine de métadonnée avant de les verser dans le back office. L'ajout de ces éléments techniques et métier n'a finalement représenté qu'une part limitée du projet. Mais, il a fallu longuement statué sur le choix de ces métadonnées. Devaient-elles en revanche refléter l'organisation de l'entreprise alors que celle-ci peut inévitablement être amenée à évoluer ? La création d'un attribut “ contentieux ” devait-il déboucher sur une métadonnée de type“ liste noire ” ? “ Nous allons vers la formalisation de méthodes et de bonnes pratiques d'indexation ”, prévoit Laurent LeCalvé. Autre écueil possible, si les technologies donnent facilement la possibilité de générer les métadonnées nécessaires, le risque existe de dupliquer dans la plate-forme de gestion de contenu celles déjà présentes dans le PGI ou dans les applications métiers. Avec comme effet secondaire de devoir assurer la mise à jour des index fonctionnels entre les différentes applications.
Comment répondre aux besoins de recherche des utilisateurs ?
“ Les métadonnées permettent la création de vue mais ne suffisent pas toujours à répondre aux besoins de recherche transverses. Pour répondre à ces derniers, nous intégrons des moteurs de recherche prenant en charge l'indexation de toutes les données. Par exemple, ceux de Sinequa, Polyspot, Exalead Antidot, etc. ”
Comment se déroule l'intégration technique de ces briques ?
“ Les moteurs se chargent de l'indexation des données qu'elles soient stockées dans les PGI ou dans des logiciels de gestion de contenu. Ils livrent aussi des API. Dans les applications, nous appelons ces API en leur donnant des points d'entrée. Dernière étape, nous développons des interfaces spécifiques pour ce type de recherche. ”
















