SlideShare a Scribd company logo
1 of 46
Un modèle de données pour les collections de l’Ina
11 février 2019 – Lundis numériques, INHA
Gautier Poupeau, gpoupeau@ina.fr, @lespetitescases
Contexte du projet
2Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les principales missions de l’Ina
3
Conserver
Valoriser
Former
160 chaînes de télé/radio captées 24h/24 7j/7
50 millions de notices
1,8 millions d’heures numérisées
dont 49 000 heures accessibles librement
451 offres de formation continue
pour 3500 professionnels/an
14 diplômes universitaires du BTS au Master
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les collections de l’Ina
4
17,8 millions d’heures de programmes
télé et radio
2 millions d’heures
d‘archives profesionnelles
15,8 millions
d’heures
Dépôt légal
1,2 millions de photos
3.29 Po d’archives du Web
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les systèmes d’information documentaire de l’Ina
5
Totem
Mastock Sumocco
Gestion
document
MediaIndex
Ina.fr
PCM
Hyperbase
Dépôt Légal Archives professionnelles
DL
InaMediaPro
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les systèmes d’information documentaire (et au-delà) de l’Ina
6
Totem
Mastock Sumocco
Gestion
document
MediaIndex
Ina.fr
PCM
Hyperbase
Dépôt Légal Archives professionnelles
DL
InaMediaPro
SI JuridiqueSI Commercial
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Quelques constats
7Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Quelques constats
Des bases de données éparpillées
8
• hétérogénéité des technologies de
stockage
• difficile à maintenir
• nombreux traitements de
synchronisation
• pas de maîtrise des données
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Quelques constats
Des données « silotées »
9
• données très liées à l’applicatif et à son
usage
• réutilisation complexe
• redondance des métadonnées
• problème de responsabilité des
traitements de synchronisation
• Difficulté à maintenir une cohérence
transverse des structures de données sur
le SI
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Quelques constats
De nouvelles technologies de stockage et de traitement
10
• prendre en compte leurs apports et
leurs limites
• intégrer avec les technologies
traditionnelles
• étudier les conséquences techniques et
opérationnelles
• gagner en souplesse dans l’évolution du
SI
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
LES OBJECTIFS DU PROJET
11Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les objectifs poursuivis par le projet
• Maitriser la cohérence des
différents ensembles de
données
• Simplifier l’exploitation des données
• Éviter la redondance des données
• Stocker toutes les données quelles que
soient leur nature et leur structure
• Assurer la mise en relation des
différents ensembles de données
12
Au niveau des données
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les objectifs poursuivis par le projet
• Simplifier l’exploitation, la supervision,
la maintenance et l’évolution des
systèmes de traitement et de stockage
de données
• Assurer la haute disponibilité
• Intégrer le système au plan de secours
informatique (PSI)
• Assurer la montée en charge
• Accélérer l’intégration de nouvelles technologies
13
Au niveau technique
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les objectifs poursuivis par le projet
• Maitriser les données et leurs
utilisations
• Répondre aux usages actuels et anticiper
les usages futurs
• Disposer d’une expertise transverse sur la
donnée
• Déployer une gouvernance de données à
l’échelle de l’établissement
• Partager la responsabilité sur la
connaissance de la donnée
14
Au niveau métier et organisationnel
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les lignes directrices
15Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les lignes directrices
16
Séparer techniquement les données des usages
• Le SI est organisé en
couches et plus en
silos
• Les règles métiers ne sont
pas implémentées du côté
du lac qui se « contente »
de stocker et délivrer les
données
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les lignes directrices
17
Séparer fonctionnellement les données des usages
• Repenser les modèles de données par
rapport à leur logique et non à leur
usage
• Assumer de disposer d’un modèle de données
pour la production et le stockage et d’un ou
plusieurs modèles de données pour
l’exploitation
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les lignes directrices
18
Intégrer la fouille de textes et de données
• Penser la place et l’usage de
ces outils vis-à-vis des
professionnels et des usagers
• Penser le lien entre les données
générées et les données
« traditionnelles »
• Disposer des moyens techniques
pour stocker les données générées
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les lignes directrices
19
Disposer des différentes familles de bases de données
Base de données
relationnelles
Base de données
document
Base de données
graphes
Moteur de
recherche
• Beaucoup de lecture/écriture
• Données très structurées
• Garantie de la transaction
• Peu ou pas de mise à jour
• Données semi structurées
• Montée en charge sécurisée en
volume de données
• Données très structurées
• Inférences sur les données
• Respect de la logique des données
• Requête plein texte
• Rapidité des réponses
• Montée en charge pour le
nombre d’utilisateurs
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les lignes directrices
20
Déployer une infrastructure unique et centralisée
• Penser un système global
intégrant à la fois les
systèmes de stockage, de
traitement et d’accès aux
données
• Centraliser les différents
systèmes de stockage pour
en simplifier la supervision
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les données
21Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Les différents ensembles de données
22
Données
éditoriales
Données
de référence
Données
d’usage
Données
générées
automatiquement
Données
commerciales
Données
juridiques
Données
d’actualités
Données
de la recherche
Données
documentaires et matérielles
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Des données documentaires et matérielles hétérogènes
Images animées ou sons de natures (très) hétérogènes : journaux télévisés,
jeux, retransmissions, magazines, séries, films, publicité, documentaires…
Images fixes : photos, capture d’écran
Documentation écrite : livres sur la télévision, programmes télés (télérama,
Télé 7 jours…), documentations produites par les chaînes (dossier de presse,
conducteur…), archives d’émissions ou de personnes physiques issus de dons
Web : Sites Web (pages, images, feuilles de style…), compte twitter, hashtags
twitter, compte dailyMotion, YouTube ou Facebook
Matériels : supports physiques : Films, Betacam, VHS, LTO et support
numérique natif ou issu de la numérisation : MPEG1, JPEG200…
23Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Des données avec des visions différentes et qui ont évolué en parallèle
24
Le dépôt légal
Constituer le reflet du flux diffusé depuis 1995
Les archives professionnelles
Constituer une banque de programmes
depuis l’ORTF
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Des données issues de différentes sources de données
25
France 3 régions
Outremer
Câble/Satellite
Hertzienne « historique »
Radio
Pour mener à bien sa mission, l’Ina est amené
à récupérer ou acheter de la donnée à
l’extérieur.
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Données post-diffusion
achetées
Données
prévisionnelles
de diffusion
Comment mettre au point un nouveau modèle de données ?
26
InteropérabilitéSouplesse Cohérence Provenance
Les lignes directrices
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Comment mettre au point un nouveau modèle de données ?
27
La méthodologie
Un groupe de 4
personnes du métier et
1 personne de la DSI
réuni une à deux fois
par semaine depuis
quatre ans
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Comment mettre au point un nouveau modèle de données ?
28
Les modèles d’inspiration et les problèmes qu’ils posent
• Le CIDOC-CRM est un modèle
conceptuel et non un modèle
d’implémentation
• A-t-on besoin d’autant de
complexité ?
CIDOC-CRM
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Comment mettre au point un nouveau modèle de données ?
29
Les modèles d’inspiration et les problèmes qu’ils posent
FRBR/LRM
EN 15907 Bibframe
• Qu’est-ce-qu’une expression
et une manifestation pour un
programme diffusé ? Une
rediffusion ?
• Quel est le coût humain (et
donc économique) de l’œuvre
vs son intérêt en termes
d’usage ?
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Le modèle de données
30
Séparer le contenu, de son histoire et de son support
Le contenu correspond au
programme en lui-même mais
cela peut aussi être une
émission de radio, un livre ou
une photographie
Le contenu
L’événement
L’événement reflète une étape
dans la vie du contenu :
création, production,
diffusion, publication,
archivage, numérisation…
Le support
Le support physique ou
numérique sur lequel est
inscrit le contenu est le
produit d’un événement
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Le modèle de données
31
Faire de la description des entités en tant que telles
Du texte libre Des données contrôlées
• Texte court : identifiant, titre propre,
titre de la collection…
• Texte long : résumé, dispositif, notes…
• Chiffres : données d’audience, numéro
d’émission, de saison…
• Description du contenu lui-même : genre,
thématique, descripteurs, génériques
• Description des particularités du contenu
: langue, couleur, origine des images…
• Description des particularités des
événements : nature de production,
chaîne, nom du producteur
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Le modèle des contenus/événements/matériels
32Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Le modèle des concepts (inspiré d’ISO 25 964)
33Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Le modèle des textes
34
Lorem
ipsum
dolor sit
amet,
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Le modèle de données
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina 35
Text
Instance
EventItem
Annotation
Concept
Credit
Label
Title
Identifier
Textual
Annotation
Concept
Scheme
Relation
AgentFiliation
Set
Activity
Activity
Agent
Segment
Aggregation
Number
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina 35
Du modèle conceptuel au modèles physiques
36
Le modèle conceptuel est ensuite décliné pour les différentes bases
Un modèle conceptuel pour la
base de données relationnelles
Une structure Json
pour les APIs et la base
de données document
Un moteur de
recherche
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Principe de la migration des données
37
Exploration
des données
Mise au point des règles
Correction données
Dévelop
pement
Validation du
dév
Mise au propre
des règles
Validation
par le métier
Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
38Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Evénement de diffusion
Contenu 1
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
39Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Evénement de diffusion
Contenu 1
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
40Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Titre de collection :
Maigret
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Générique :
REA, La Patellière,
Denys de
Résumé : Une
jeune fille est
retrouvée morte
près du pont de
Bry…
Date de diffusion :
28/04/1994
Contenu 2
Evénements de diffusionEvénement de diffusion
Contenu 1
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
41Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Titre de collection :
Maigret
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Générique :
REA, La Patellière,
Denys de
Résumé : Une
jeune fille est
retrouvée morte
près du pont de
Bry…
Date de diffusion :
28/04/1994
Contenu 2
Evénements de diffusionEvénement de diffusion
Contenu 1
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
42Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Titre de collection :
Maigret
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Générique :
REA, La Patellière,
Denys de
Résumé : Une
jeune fille est
retrouvée morte
près du pont de
Bry…
Date de diffusion :
28/04/1994
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Générique :
REA, La Patellière,
Denys de
Résumé : Le
commissaire
Maigret enquête sur
un meurtre
mystérieux…
Date de diffusion :
28/10/2003
Titre de collection :
Maigret
Contenu 2
Evénements de diffusionEvénement de diffusion
Contenu 1
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
43Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Titre de collection :
Maigret
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Générique :
REA, La Patellière,
Denys de
Résumé : Une
jeune fille est
retrouvée morte
près du pont de
Bry…
Date de diffusion :
28/04/1994
Résumé : Le
commissaire
Maigret enquête sur
un meurtre
mystérieux…
Date de diffusion :
28/10/2003
Contenu 2
Evénements de diffusionEvénement de diffusion
Contenu 1
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
44Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Titre de collection :
Maigret
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Générique :
REA, La Patellière,
Denys de
Résumé : Une
jeune fille est
retrouvée morte
près du pont de
Bry…
Date de diffusion :
28/04/1994
Résumé : Le
commissaire
Maigret enquête sur
un meurtre
mystérieux…
Date de diffusion :
28/10/2003
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Maigret
Résumé : [vide]
Générique : [vide]
Date de diffusion :
10/08/2013
Contenu 2
Evénements de diffusionEvénement de diffusion
Contenu 1
Le résultat de la migration
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Titre de collection :
Les enquêtes du
commissaire
Maigret
Résumé : Un crime
a été commis dans
un petit logement
de la banlieue
parisienne…
Générique :
REA, Barma,
Claude
Date de diffusion :
14/10/1967
45Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
Titre de collection :
Maigret
Titre propre :
Brouillard au pont
de Bry
Générique :
REA, La Patellière,
Denys de
Résumé : Une
jeune fille est
retrouvée morte
près du pont de
Bry…
Date de diffusion :
28/04/1994
Résumé : Le
commissaire
Maigret enquête sur
un meurtre
mystérieux…
Date de diffusion :
28/10/2003
Date de diffusion :
10/08/2013
Merci pour votre écoute !!
Des questions ??

More Related Content

What's hot

Antidot Information Factory - AIF
Antidot Information Factory - AIFAntidot Information Factory - AIF
Antidot Information Factory - AIFAntidot
 
Votre "data" je vous la sers comment ?
Votre "data" je vous la sers comment ?Votre "data" je vous la sers comment ?
Votre "data" je vous la sers comment ?dcotte
 
Introduction au big data
Introduction au big dataIntroduction au big data
Introduction au big dataAbdelghani Azri
 
Data Science & Big Data, réalités et perspectives.
Data Science & Big Data, réalités et perspectives.Data Science & Big Data, réalités et perspectives.
Data Science & Big Data, réalités et perspectives.Aleph Technologies
 
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partie
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partieRéalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partie
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partieGautier Poupeau
 
Chapitre1 introduction
Chapitre1 introductionChapitre1 introduction
Chapitre1 introductionMouna Torjmen
 
Catalogage de données : notions enjeux et initiatives
Catalogage de données : notions enjeux et initiativesCatalogage de données : notions enjeux et initiatives
Catalogage de données : notions enjeux et initiativesDesconnets Jean-Christophe
 
Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...
Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...
Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...Desconnets Jean-Christophe
 
Valtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvre
Valtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvreValtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvre
Valtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvreValtech
 
Point de Vue Sopra Consulting sur le Big Data
Point de Vue Sopra Consulting sur le Big DataPoint de Vue Sopra Consulting sur le Big Data
Point de Vue Sopra Consulting sur le Big DataNicolas Peene
 
BigData_Chp1: Introduction à la Big Data
BigData_Chp1: Introduction à la Big DataBigData_Chp1: Introduction à la Big Data
BigData_Chp1: Introduction à la Big DataLilia Sfaxi
 
Gestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la fois
Gestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la foisGestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la fois
Gestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la foisAlbert Simard
 

What's hot (20)

Antidot Information Factory - AIF
Antidot Information Factory - AIFAntidot Information Factory - AIF
Antidot Information Factory - AIF
 
Votre "data" je vous la sers comment ?
Votre "data" je vous la sers comment ?Votre "data" je vous la sers comment ?
Votre "data" je vous la sers comment ?
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
Introduction au big data
Introduction au big dataIntroduction au big data
Introduction au big data
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
Data Science & Big Data, réalités et perspectives.
Data Science & Big Data, réalités et perspectives.Data Science & Big Data, réalités et perspectives.
Data Science & Big Data, réalités et perspectives.
 
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partie
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partieRéalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partie
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku - Première partie
 
Chapitre1 introduction
Chapitre1 introductionChapitre1 introduction
Chapitre1 introduction
 
Catalogage de données : notions enjeux et initiatives
Catalogage de données : notions enjeux et initiativesCatalogage de données : notions enjeux et initiatives
Catalogage de données : notions enjeux et initiatives
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...
Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...
Les entrepôts de données ou comment rendre les données trouvables accessibles...
 
Documentation IRD Occitanie : Outils et Services
Documentation IRD Occitanie : Outils et ServicesDocumentation IRD Occitanie : Outils et Services
Documentation IRD Occitanie : Outils et Services
 
Big Data, Kesako ?
Big Data, Kesako ?Big Data, Kesako ?
Big Data, Kesako ?
 
Valtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvre
Valtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvreValtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvre
Valtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvre
 
Point de Vue Sopra Consulting sur le Big Data
Point de Vue Sopra Consulting sur le Big DataPoint de Vue Sopra Consulting sur le Big Data
Point de Vue Sopra Consulting sur le Big Data
 
BigData_Chp1: Introduction à la Big Data
BigData_Chp1: Introduction à la Big DataBigData_Chp1: Introduction à la Big Data
BigData_Chp1: Introduction à la Big Data
 
Base de données
Base de donnéesBase de données
Base de données
 
Gerer ses données avec un Plan de Gestion de Donnees (PGD/DMP). 20/09/2018. J...
Gerer ses données avec un Plan de Gestion de Donnees (PGD/DMP). 20/09/2018. J...Gerer ses données avec un Plan de Gestion de Donnees (PGD/DMP). 20/09/2018. J...
Gerer ses données avec un Plan de Gestion de Donnees (PGD/DMP). 20/09/2018. J...
 
Gestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la fois
Gestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la foisGestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la fois
Gestion du savoir : Assembler le casse-tête un morceau à la fois
 
Plan de Gestion de Données (PGD)_Claire Sowinski (INIST CNRS)_JeudIST IRD 202...
Plan de Gestion de Données (PGD)_Claire Sowinski (INIST CNRS)_JeudIST IRD 202...Plan de Gestion de Données (PGD)_Claire Sowinski (INIST CNRS)_JeudIST IRD 202...
Plan de Gestion de Données (PGD)_Claire Sowinski (INIST CNRS)_JeudIST IRD 202...
 

Similar to Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina, pourquoi ? Comment ?

Technologies numeriques & Documentation
Technologies numeriques & DocumentationTechnologies numeriques & Documentation
Technologies numeriques & DocumentationAntonin Benoît DIOUF
 
L'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGB
L'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGBL'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGB
L'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGBVirginie Delaine
 
IODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data Science
IODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data ScienceIODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data Science
IODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data ScienceBorderCloud
 
Atelier documentaire du chercheur à l'INRIA
Atelier documentaire du chercheur à l'INRIAAtelier documentaire du chercheur à l'INRIA
Atelier documentaire du chercheur à l'INRIAADBSAquidoc
 
Datalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériences
Datalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériencesDatalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériences
Datalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériencesSemWebPro
 
Ecosystème Big Data
Ecosystème Big DataEcosystème Big Data
Ecosystème Big DataIdriss22
 
Search, nosql et bigdata avec les moteurs de recherche
Search, nosql et bigdata avec les moteurs de rechercheSearch, nosql et bigdata avec les moteurs de recherche
Search, nosql et bigdata avec les moteurs de rechercheLucian Precup
 
Tic recherche-scientifique
Tic recherche-scientifiqueTic recherche-scientifique
Tic recherche-scientifiquelazoumi ouarfli
 
Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg
Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg
Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg François Renaville
 
La "Data science" au service des entreprises
La "Data science" au service des entreprisesLa "Data science" au service des entreprises
La "Data science" au service des entreprisesAymen ZAAFOURI
 
Ingénierie Dirigée par les Modèles
Ingénierie Dirigée par les ModèlesIngénierie Dirigée par les Modèles
Ingénierie Dirigée par les ModèlesMarc Daumas
 
EXL Group - Offre Data Science
EXL Group - Offre Data ScienceEXL Group - Offre Data Science
EXL Group - Offre Data ScienceAshraf Grioute
 
Presentation Action Ti 2009 04 21
Presentation Action Ti 2009 04 21Presentation Action Ti 2009 04 21
Presentation Action Ti 2009 04 21canadadri
 
Tablettes tactiles en médiathèque
Tablettes tactiles en médiathèqueTablettes tactiles en médiathèque
Tablettes tactiles en médiathèqueHervé Champion
 
Système d'archivage électronique mutualisé
Système d'archivage électronique mutualiséSystème d'archivage électronique mutualisé
Système d'archivage électronique mutualiséLogilab
 
Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...
Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...
Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...ABES
 

Similar to Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina, pourquoi ? Comment ? (20)

Technologies numeriques & Documentation
Technologies numeriques & DocumentationTechnologies numeriques & Documentation
Technologies numeriques & Documentation
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouse
 
L'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGB
L'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGBL'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGB
L'écosystème informatique en bibliothèque : le SIGB
 
IODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data Science
IODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data ScienceIODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data Science
IODS : Retour d’expériences au sein du Center for Data Science
 
Atelier documentaire du chercheur à l'INRIA
Atelier documentaire du chercheur à l'INRIAAtelier documentaire du chercheur à l'INRIA
Atelier documentaire du chercheur à l'INRIA
 
Datalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériences
Datalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériencesDatalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériences
Datalift, une plateforme Linked Data, Retour d'expériences
 
Ecosystème Big Data
Ecosystème Big DataEcosystème Big Data
Ecosystème Big Data
 
Search, nosql et bigdata avec les moteurs de recherche
Search, nosql et bigdata avec les moteurs de rechercheSearch, nosql et bigdata avec les moteurs de recherche
Search, nosql et bigdata avec les moteurs de recherche
 
Tic recherche-scientifique
Tic recherche-scientifiqueTic recherche-scientifique
Tic recherche-scientifique
 
Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg
Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg
Implantation d’un nouveau système de gestion de bibliothèque à l’ULg
 
La "Data science" au service des entreprises
La "Data science" au service des entreprisesLa "Data science" au service des entreprises
La "Data science" au service des entreprises
 
ANTIDOT - Antidot information factory
ANTIDOT - Antidot information factoryANTIDOT - Antidot information factory
ANTIDOT - Antidot information factory
 
Erms partagé
Erms partagéErms partagé
Erms partagé
 
Ingénierie Dirigée par les Modèles
Ingénierie Dirigée par les ModèlesIngénierie Dirigée par les Modèles
Ingénierie Dirigée par les Modèles
 
EXL Group - Offre Data Science
EXL Group - Offre Data ScienceEXL Group - Offre Data Science
EXL Group - Offre Data Science
 
Presentation Action Ti 2009 04 21
Presentation Action Ti 2009 04 21Presentation Action Ti 2009 04 21
Presentation Action Ti 2009 04 21
 
Introduction au Plan de Gestion de Données
Introduction au Plan de Gestion de DonnéesIntroduction au Plan de Gestion de Données
Introduction au Plan de Gestion de Données
 
Tablettes tactiles en médiathèque
Tablettes tactiles en médiathèqueTablettes tactiles en médiathèque
Tablettes tactiles en médiathèque
 
Système d'archivage électronique mutualisé
Système d'archivage électronique mutualiséSystème d'archivage électronique mutualisé
Système d'archivage électronique mutualisé
 
Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...
Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...
Jabes 2019 - Session plénière "Les actus de l'Abes : l'an 1 du projet d'établ...
 

More from Gautier Poupeau

Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...
Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...
Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...Gautier Poupeau
 
Aligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open Refine
Aligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open RefineAligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open Refine
Aligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open RefineGautier Poupeau
 
Découverte du SPARQL endpoint de HAL
Découverte du SPARQL endpoint de HALDécouverte du SPARQL endpoint de HAL
Découverte du SPARQL endpoint de HALGautier Poupeau
 
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...Gautier Poupeau
 
Data in the center of the Information System
Data in the center of the Information SystemData in the center of the Information System
Data in the center of the Information SystemGautier Poupeau
 
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...Gautier Poupeau
 
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...Gautier Poupeau
 
Information numérique : défintions et enjeux
Information numérique : défintions et enjeuxInformation numérique : défintions et enjeux
Information numérique : défintions et enjeuxGautier Poupeau
 
L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...
L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...
L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...Gautier Poupeau
 
Index nominum to ontology
Index nominum to ontologyIndex nominum to ontology
Index nominum to ontologyGautier Poupeau
 
Le Web de données et les bibliothèques
Le Web de données et les bibliothèquesLe Web de données et les bibliothèques
Le Web de données et les bibliothèquesGautier Poupeau
 
A la découverte du Web sémantique
A la découverte du Web sémantiqueA la découverte du Web sémantique
A la découverte du Web sémantiqueGautier Poupeau
 

More from Gautier Poupeau (13)

Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...
Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...
Why I don't use Semantic Web technologies anymore, event if they still influe...
 
Aligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open Refine
Aligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open RefineAligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open Refine
Aligner vos données avec Wikidata grâce à l'outil Open Refine
 
Découverte du SPARQL endpoint de HAL
Découverte du SPARQL endpoint de HALDécouverte du SPARQL endpoint de HAL
Découverte du SPARQL endpoint de HAL
 
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...
Réalisation d'un mashup de données avec DSS de Dataiku et visualisation avec ...
 
Data in the center of the Information System
Data in the center of the Information SystemData in the center of the Information System
Data in the center of the Information System
 
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (1ère partie : Enc...
 
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...
Les technologies du Web appliquées aux données structurées (2ème partie : Rel...
 
Information numérique : défintions et enjeux
Information numérique : défintions et enjeuxInformation numérique : défintions et enjeux
Information numérique : défintions et enjeux
 
L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...
L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...
L’apport des technologies du Web sémantique à la gestion des données structur...
 
RDF en quelques slides
RDF en quelques slidesRDF en quelques slides
RDF en quelques slides
 
Index nominum to ontology
Index nominum to ontologyIndex nominum to ontology
Index nominum to ontology
 
Le Web de données et les bibliothèques
Le Web de données et les bibliothèquesLe Web de données et les bibliothèques
Le Web de données et les bibliothèques
 
A la découverte du Web sémantique
A la découverte du Web sémantiqueA la découverte du Web sémantique
A la découverte du Web sémantique
 

Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina, pourquoi ? Comment ?

  • 1. Un modèle de données pour les collections de l’Ina 11 février 2019 – Lundis numériques, INHA Gautier Poupeau, gpoupeau@ina.fr, @lespetitescases
  • 2. Contexte du projet 2Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 3. Les principales missions de l’Ina 3 Conserver Valoriser Former 160 chaînes de télé/radio captées 24h/24 7j/7 50 millions de notices 1,8 millions d’heures numérisées dont 49 000 heures accessibles librement 451 offres de formation continue pour 3500 professionnels/an 14 diplômes universitaires du BTS au Master Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 4. Les collections de l’Ina 4 17,8 millions d’heures de programmes télé et radio 2 millions d’heures d‘archives profesionnelles 15,8 millions d’heures Dépôt légal 1,2 millions de photos 3.29 Po d’archives du Web Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 5. Les systèmes d’information documentaire de l’Ina 5 Totem Mastock Sumocco Gestion document MediaIndex Ina.fr PCM Hyperbase Dépôt Légal Archives professionnelles DL InaMediaPro Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 6. Les systèmes d’information documentaire (et au-delà) de l’Ina 6 Totem Mastock Sumocco Gestion document MediaIndex Ina.fr PCM Hyperbase Dépôt Légal Archives professionnelles DL InaMediaPro SI JuridiqueSI Commercial Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 7. Quelques constats 7Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 8. Quelques constats Des bases de données éparpillées 8 • hétérogénéité des technologies de stockage • difficile à maintenir • nombreux traitements de synchronisation • pas de maîtrise des données Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 9. Quelques constats Des données « silotées » 9 • données très liées à l’applicatif et à son usage • réutilisation complexe • redondance des métadonnées • problème de responsabilité des traitements de synchronisation • Difficulté à maintenir une cohérence transverse des structures de données sur le SI Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 10. Quelques constats De nouvelles technologies de stockage et de traitement 10 • prendre en compte leurs apports et leurs limites • intégrer avec les technologies traditionnelles • étudier les conséquences techniques et opérationnelles • gagner en souplesse dans l’évolution du SI Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 11. LES OBJECTIFS DU PROJET 11Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 12. Les objectifs poursuivis par le projet • Maitriser la cohérence des différents ensembles de données • Simplifier l’exploitation des données • Éviter la redondance des données • Stocker toutes les données quelles que soient leur nature et leur structure • Assurer la mise en relation des différents ensembles de données 12 Au niveau des données Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 13. Les objectifs poursuivis par le projet • Simplifier l’exploitation, la supervision, la maintenance et l’évolution des systèmes de traitement et de stockage de données • Assurer la haute disponibilité • Intégrer le système au plan de secours informatique (PSI) • Assurer la montée en charge • Accélérer l’intégration de nouvelles technologies 13 Au niveau technique Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 14. Les objectifs poursuivis par le projet • Maitriser les données et leurs utilisations • Répondre aux usages actuels et anticiper les usages futurs • Disposer d’une expertise transverse sur la donnée • Déployer une gouvernance de données à l’échelle de l’établissement • Partager la responsabilité sur la connaissance de la donnée 14 Au niveau métier et organisationnel Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 15. Les lignes directrices 15Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 16. Les lignes directrices 16 Séparer techniquement les données des usages • Le SI est organisé en couches et plus en silos • Les règles métiers ne sont pas implémentées du côté du lac qui se « contente » de stocker et délivrer les données Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 17. Les lignes directrices 17 Séparer fonctionnellement les données des usages • Repenser les modèles de données par rapport à leur logique et non à leur usage • Assumer de disposer d’un modèle de données pour la production et le stockage et d’un ou plusieurs modèles de données pour l’exploitation Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 18. Les lignes directrices 18 Intégrer la fouille de textes et de données • Penser la place et l’usage de ces outils vis-à-vis des professionnels et des usagers • Penser le lien entre les données générées et les données « traditionnelles » • Disposer des moyens techniques pour stocker les données générées Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 19. Les lignes directrices 19 Disposer des différentes familles de bases de données Base de données relationnelles Base de données document Base de données graphes Moteur de recherche • Beaucoup de lecture/écriture • Données très structurées • Garantie de la transaction • Peu ou pas de mise à jour • Données semi structurées • Montée en charge sécurisée en volume de données • Données très structurées • Inférences sur les données • Respect de la logique des données • Requête plein texte • Rapidité des réponses • Montée en charge pour le nombre d’utilisateurs Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 20. Les lignes directrices 20 Déployer une infrastructure unique et centralisée • Penser un système global intégrant à la fois les systèmes de stockage, de traitement et d’accès aux données • Centraliser les différents systèmes de stockage pour en simplifier la supervision Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 21. Les données 21Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 22. Les différents ensembles de données 22 Données éditoriales Données de référence Données d’usage Données générées automatiquement Données commerciales Données juridiques Données d’actualités Données de la recherche Données documentaires et matérielles Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 23. Des données documentaires et matérielles hétérogènes Images animées ou sons de natures (très) hétérogènes : journaux télévisés, jeux, retransmissions, magazines, séries, films, publicité, documentaires… Images fixes : photos, capture d’écran Documentation écrite : livres sur la télévision, programmes télés (télérama, Télé 7 jours…), documentations produites par les chaînes (dossier de presse, conducteur…), archives d’émissions ou de personnes physiques issus de dons Web : Sites Web (pages, images, feuilles de style…), compte twitter, hashtags twitter, compte dailyMotion, YouTube ou Facebook Matériels : supports physiques : Films, Betacam, VHS, LTO et support numérique natif ou issu de la numérisation : MPEG1, JPEG200… 23Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 24. Des données avec des visions différentes et qui ont évolué en parallèle 24 Le dépôt légal Constituer le reflet du flux diffusé depuis 1995 Les archives professionnelles Constituer une banque de programmes depuis l’ORTF Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 25. Des données issues de différentes sources de données 25 France 3 régions Outremer Câble/Satellite Hertzienne « historique » Radio Pour mener à bien sa mission, l’Ina est amené à récupérer ou acheter de la donnée à l’extérieur. Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina Données post-diffusion achetées Données prévisionnelles de diffusion
  • 26. Comment mettre au point un nouveau modèle de données ? 26 InteropérabilitéSouplesse Cohérence Provenance Les lignes directrices Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 27. Comment mettre au point un nouveau modèle de données ? 27 La méthodologie Un groupe de 4 personnes du métier et 1 personne de la DSI réuni une à deux fois par semaine depuis quatre ans Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 28. Comment mettre au point un nouveau modèle de données ? 28 Les modèles d’inspiration et les problèmes qu’ils posent • Le CIDOC-CRM est un modèle conceptuel et non un modèle d’implémentation • A-t-on besoin d’autant de complexité ? CIDOC-CRM Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 29. Comment mettre au point un nouveau modèle de données ? 29 Les modèles d’inspiration et les problèmes qu’ils posent FRBR/LRM EN 15907 Bibframe • Qu’est-ce-qu’une expression et une manifestation pour un programme diffusé ? Une rediffusion ? • Quel est le coût humain (et donc économique) de l’œuvre vs son intérêt en termes d’usage ? Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 30. Le modèle de données 30 Séparer le contenu, de son histoire et de son support Le contenu correspond au programme en lui-même mais cela peut aussi être une émission de radio, un livre ou une photographie Le contenu L’événement L’événement reflète une étape dans la vie du contenu : création, production, diffusion, publication, archivage, numérisation… Le support Le support physique ou numérique sur lequel est inscrit le contenu est le produit d’un événement Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 31. Le modèle de données 31 Faire de la description des entités en tant que telles Du texte libre Des données contrôlées • Texte court : identifiant, titre propre, titre de la collection… • Texte long : résumé, dispositif, notes… • Chiffres : données d’audience, numéro d’émission, de saison… • Description du contenu lui-même : genre, thématique, descripteurs, génériques • Description des particularités du contenu : langue, couleur, origine des images… • Description des particularités des événements : nature de production, chaîne, nom du producteur Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 32. Le modèle des contenus/événements/matériels 32Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 33. Le modèle des concepts (inspiré d’ISO 25 964) 33Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 34. Le modèle des textes 34 Lorem ipsum dolor sit amet, Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 35. Le modèle de données Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina 35 Text Instance EventItem Annotation Concept Credit Label Title Identifier Textual Annotation Concept Scheme Relation AgentFiliation Set Activity Activity Agent Segment Aggregation Number Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina 35
  • 36. Du modèle conceptuel au modèles physiques 36 Le modèle conceptuel est ensuite décliné pour les différentes bases Un modèle conceptuel pour la base de données relationnelles Une structure Json pour les APIs et la base de données document Un moteur de recherche Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 37. Principe de la migration des données 37 Exploration des données Mise au point des règles Correction données Dévelop pement Validation du dév Mise au propre des règles Validation par le métier Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 38. Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 38Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 39. Evénement de diffusion Contenu 1 Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 39Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina
  • 40. Evénement de diffusion Contenu 1 Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 40Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina Titre de collection : Maigret Titre propre : Brouillard au pont de Bry Générique : REA, La Patellière, Denys de Résumé : Une jeune fille est retrouvée morte près du pont de Bry… Date de diffusion : 28/04/1994
  • 41. Contenu 2 Evénements de diffusionEvénement de diffusion Contenu 1 Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 41Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina Titre de collection : Maigret Titre propre : Brouillard au pont de Bry Générique : REA, La Patellière, Denys de Résumé : Une jeune fille est retrouvée morte près du pont de Bry… Date de diffusion : 28/04/1994
  • 42. Contenu 2 Evénements de diffusionEvénement de diffusion Contenu 1 Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 42Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina Titre de collection : Maigret Titre propre : Brouillard au pont de Bry Générique : REA, La Patellière, Denys de Résumé : Une jeune fille est retrouvée morte près du pont de Bry… Date de diffusion : 28/04/1994 Titre propre : Brouillard au pont de Bry Générique : REA, La Patellière, Denys de Résumé : Le commissaire Maigret enquête sur un meurtre mystérieux… Date de diffusion : 28/10/2003 Titre de collection : Maigret
  • 43. Contenu 2 Evénements de diffusionEvénement de diffusion Contenu 1 Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 43Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina Titre de collection : Maigret Titre propre : Brouillard au pont de Bry Générique : REA, La Patellière, Denys de Résumé : Une jeune fille est retrouvée morte près du pont de Bry… Date de diffusion : 28/04/1994 Résumé : Le commissaire Maigret enquête sur un meurtre mystérieux… Date de diffusion : 28/10/2003
  • 44. Contenu 2 Evénements de diffusionEvénement de diffusion Contenu 1 Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 44Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina Titre de collection : Maigret Titre propre : Brouillard au pont de Bry Générique : REA, La Patellière, Denys de Résumé : Une jeune fille est retrouvée morte près du pont de Bry… Date de diffusion : 28/04/1994 Résumé : Le commissaire Maigret enquête sur un meurtre mystérieux… Date de diffusion : 28/10/2003 Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Maigret Résumé : [vide] Générique : [vide] Date de diffusion : 10/08/2013
  • 45. Contenu 2 Evénements de diffusionEvénement de diffusion Contenu 1 Le résultat de la migration Titre propre : Brouillard au pont de Bry Titre de collection : Les enquêtes du commissaire Maigret Résumé : Un crime a été commis dans un petit logement de la banlieue parisienne… Générique : REA, Barma, Claude Date de diffusion : 14/10/1967 45Un modèle de données unique pour les collections de l'Ina Titre de collection : Maigret Titre propre : Brouillard au pont de Bry Générique : REA, La Patellière, Denys de Résumé : Une jeune fille est retrouvée morte près du pont de Bry… Date de diffusion : 28/04/1994 Résumé : Le commissaire Maigret enquête sur un meurtre mystérieux… Date de diffusion : 28/10/2003 Date de diffusion : 10/08/2013
  • 46. Merci pour votre écoute !! Des questions ??