FranceArchives, portail des archives en France, permet d'accéder à des ressources éditoriales et professionnelles et aux données (inventaires) des services d'archives partenaires, par le biais d'un moteur de recherche globale. Les données, reliés à différents référentiels (Agent, Lieux, Thèmes) sont depuis peu interrogeables via un requêteur SPARQL.

Au début de l'année 2021, un identifiant "FranceArchives Agent" (P9371) a été créé sur Wikidata, afin de prendre en compte le nouvel identifiant unique créé sur FranceArchives pour le référentiel "Personnes et institutions". Quelques milliers d'individus ont été enrichis de cet identifiant à cette période-là à partir d'une première liste fournie par FranceArchives (moyen aussi de faire fructifier une partie de mon propre travail d'alignement faits aux Archives nationales pour les préfets et les architectes diocésains).

Aujourd'hui, les pages FranceArchives Agent sont assez bien renseignées, avec une description, des liens Wikidata, BNF, voire des liens de parentés. Ces renseignements ne sont faits que dans un sens (FranceArchives vers Wikidata) alors que l'inverse est également souhaitable et bénéfique dans un environnement de web sémantique.

À l'été 2023, je me suis donc attaquée à une grosse mise à jour de cet identifiant FranceArchives Agent (FAA pour les intimes), avec près de 12 000 ajouts sur Wikidata. Retour sur cette opération, l'utilité de ces données liées, le tout accompagné de quelques requêtes SPARQL de Wikidata, désormais possibles, et qui permettent de visualiser "les gens (indexés) dans les archives".

Pense-bête et compilation de requêtes des données de Wikidata, portant sur le patrimoine et la culture, modifiables et remixables à souhait, d'après les formidables #1jour1requête de @belett

Les requêtes sont en clair. Les liens renvoient vers le requêteur SPARQL. La requête se lance en cliquant sur le bouton bleu (1). Au survol, une bulle d'aide décrit les propriétés (P...) et les éléments (Q...) (2). Ces propriétés et éléments peuvent être modifiés facilement en utilisant la saisie par auto-complétion (ctrl + barre espace). Le mode d'affichage de la visualisation peut être modifié (liste, mosaïque, diagramme... selon les paramètres permis par la requête) (3).

Mais pourquoi ces copier-coller de requêtes, alors qu'il y a des ressources pour apprendre le SPARQL ??? D'abord à titre de pense-bête perso des supers requêtes patrimoniales de @belett, de crainte qu'elles ne qui ne disparaissent corps et âme avec feu-Twitter (pour l'âme de Twitter, c'est déjà trop tard). Dans le monde du numérique et du web, il n'y a par ailleurs souvent rien de mieux pour apprendre que de modifier des copier-coller de code déjà faits, en changeant les paramètres (surtout quand on n'a pas le temps de se plonger dans lesdites ressources, tutoriels et autres supers vidéos). Aveu : j'ai paramétré et généré cette carte des femmes ayant un identifiant FranceArchives (avec calque par siècle) à partir de la requête cartographiant Carte des lieux de naissance des joueurs de l'ASM...

Plus d'une soixantaine de requêtes sont répertoriées ci-après. Afin de s'y retrouver, elles ont été triées par type de visualisation (liste, mosaïque d'images, graphiques, cartes, ...)... même si toute visualisation n'est en fait qu'une liste de données visualisée autrement. Une fois "habitué.e." à changer quelques éléments, les requêtes SPARQL en clair permettent de chercher les formulations pour grouper, trier, paramétrer des conditions, etc.

PS : le tropisme auvergnato-breton a une double explication (Nicolas Vigneron a été wikimédien en résidence en Auvergne puis au musée de Bretagne à Rennes).

Sommaire

Des listes (affichage par défaut) - Des images (ImageGrid) - Des graphiques (LineChart, BubbleChart, BarChart) - Des cartes (Map) - Des frises chronologiques  (Timeline) - Autres - Bonus

Pour aller plus loin

• Tutoriel SPARQL Wikidata
• Forum de l'AAF 2019, concours Wikidata
• MOOC Wikidata
• Vidéos (Youtube) et twitch.tv de @belett

Ce billet aurait pu être publié le 27 septembre 2012, lorsque Jordi Navarro et moi avons diffusé des datavisualisations réalisées à partir des rapports annuels du Service interministériel des Archives de France. En 2012, data.gouv.fr soufflait sa première bougie ; les toutes premières collectivités territoriales ouvraient un portail open data et les services d'archives ferraillaient contre Généalogie.com (devenu NotreFamille.com, puis Filae) avec comme épée de bois les licences de réutilisation.

A l'origine des datavisualisations que nous avions diffusé, il y avait une source : les statistiques annuelles des services d'archives publiques en France, compilées et diffusées par le Service interministériel des Archives de France sous la forme d'énormes tableaux au format PDF avec plein de données fort intéressantes, parfois très hétérogènes, sous-exploitées, et dont le remplissage hérissait les services d'archives... Nous avions un objectif : plutôt que discuter théorie, nous étions convaincus que la meilleure façon de montrer ce qu'était l'open data et à quoi ça pouvait servir dans notre secteur professionnel, c'était de montrer ce qu'on pouvait faire avec des données archivistiques en terme de visualisation. C'était également le but du datasprint lors du forum de l'AAF en 2016 : expérimenter et donner à voir pour avancer et convaincre par l'exemple.

Les messages annonçant ces visualisations de 2012 ont disparu corps et biens avec les Yahoo groups ; quelques tweets sont encore en ligne (pour combien de temps ?). Mais l'essentiel, à savoir les visualisations, est toujours en ligne sur Tableau public ! Exhumation ci-dessous, avec les datavisualisations concernant les services d'archives départementales, suivies de celles des archives communales et intercommunales.

Statistiques Archives départementales

Statistiques Archives communales et intercommunales

Retour vers le futur, onze ans après (j'ai raté l'anniversaire des 10 ans).

Les rapports statistiques annuels postérieurs à 2010 sont désormais accessibles sur France Archives aux formats PDF et XLS, tandis que les données postérieures à 2019 sont accessibles en open data sur la plateforme data.culture.