Les services de découverte sont de plus en plus souvent assez intuitifs pour « comprendre » les utilisateurs de la bibliothèque lorsque, dans le cadre de leurs recherches, ils utilisent leur propre vocabulaire. Aujourd’hui, les usagers des bibliothèques n’ont donc plus nécessairement besoin de « parler » et maîtriser les langages documentaires pour obtenir des résultats de recherche pertinents et fiables. Découvrons pourquoi.
Parfois, lorsqu’ils doivent effectuer une recherche, les utilisateurs de la bibliothèque hésitent sur la terminologie à utiliser ou ils ne savent pas quels sont les descripteurs les plus appropriés. Comment font-ils dans ces circonstances ? En général, ils se fient à leur instinct. Ils obtiennent alors des résultats dont la pertinence peut être aléatoire. Mais, grâce aux progrès des technologies de découverte, cette méconnaissance des langages documentaires peut être compensée de manière à aboutir à des résultats pertinents.
C’est une avancée importante. En effet, le monde dans lequel nous vivons est de plus en plus axé sur Internet et que la quantité d’informations suivies par les bibliothèques augmente de façon exponentielle. Dans un même temps, l’indexation des ressources imprimées et physiques est désormais complétée par des systèmes numériques qui indiquent à l’utilisateur où trouver les ressources dont il a besoin. Cependant, les systèmes des bibliothèques n’ont pas toujours suivi le rythme imposé par les plateformes commerciales auxquelles les utilisateurs sont habitués (parmi lesquelles Facebook et Netflix). Ainsi, lorsqu’ils se retrouvent face à un système de recherche de bibliothèque qui ne répond pas à leurs attentes, les utilisateurs sont souvent déçus et ont tendance à renoncer.
C’est là qu’interviennent les Knowledge Graphs. Un Knowledge Graph est un réseau de bases de données numériques capable d’identifier les connexions entre les concepts, les matières et les sujets. Un service de découverte doté d’un Knowledge Graph sophistiqué peut comprendre les idées, indépendamment des mots utilisés pour les exprimer. Cela signifie que l’utilisateur n’a pas besoin de connaître le “bon” mot pour sa recherche. Le service de découverte s’en charge.
Un Knowledge Graph avancé peut également servir de base à une représentation visuelle du sujet sur lequel travaille l’utilisateur. Il peut également mettre en évidence les liens qui relient ce sujet à d’autres. Une telle représentation graphique peut aider les utilisateurs à mieux comprendre le contexte de leur recherche. Elle peut aussi les aider à orienter leurs recherches en leur permettant littéralement de voir où leurs idées initiales peuvent les mener.
EBSCO a étudié l’impact de la langue et de l’approche lexicale sur lesquelles s’appuient ceux qui font de recherches - les méthodes qu’ils utilisent, les mots qu’ils emploient -. Les capacités et fonction d’EBSCO Discovery Service™ (EDS) ont, ensuite, été développées de manière à en faire un outil de recherche capable de répondre aux besoins de tous ses utilisateurs. Qu’ils soient ou non formés aux ” langages documentaires “, quelle que soit la langue qu’ils utilisent pour faire leurs recherches, ils obtiennent des résultats (issus de sources scientifiques) tout aussi fiables et pertinents que ceux obtenus par des chercheurs aguerris, experts des langages documentaires.
C’est ce qu’on appelle la “recherche équitable”. Elle rend la découverte accessible à un panel plus large d’utilisateurs via une gamme étendue de « points d’accès sujets ». Cela signifie qu’EDS comprend non seulement le langage parlé en anglais mais aussi un nombre en constante augmentation de mots provenant d’autres langues. EDS est parvenu à ce résultat en plusieurs étapes grâce, notamment à son Knowledge Graph :
- Des synonymes et des points d’accès contrôlés ont été cartographiés ensemble.
- Le langage naturel des utilisateurs - incluant plus de 200 langues et dialectes - a été associé aux thématiques et aux concepts.
- Les sujets ont ensuite été associés les uns avec les autres par le biais de relations explicites.
Le travail réalisé à ce niveau-là améliore la capacité d’EDS à ouvrir une recherche initiale vers d’autres domaines de recherche. Chez EBSCO, cela s’appelle “Enhanced Search Precision” (ESP). L’ESP alimente également les capacités de découverte visuelle dans EDS, connues sous le nom d’EBSCO Concept Map. Le Concept Map montre aux utilisateurs les relations qui existent entre différents sujets. Il les aide, en outre, à trouver des résultats plus significatifs en leur permettant, notamment, de déterminer le contexte dans lequel ils souhaitent explorer le matériel recherché.
Il en résulte une expérience de découverte plus équitable qui permet aux bibliothèques de mieux répondre aux attentes de leurs utilisateurs. Ceux qui utilisent EDS peuvent ainsi effectuer des recherches en s’appuyant sur le langage naturel, utiliser des outils visuels pour orienter et cibler leurs recherches et obtenir des résultats de recherche aussi précis que ceux qui auraient été obtenus par un expert formé aux “langages documentaires”.