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Data&Musée : développer une data science à destination des institutions culturelles

12 octobre 2017 • Big Data & IA

Lancé le 27 septembre 2017, Data&Musée est un projet collaboratif mené par la société Orpheo, auquel participent notamment les écoles Télécom SudParis et Télécom ParisTech. Il a pour but de réunir sur une plateforme unique et ouverte les données des institutions culturelles, afin de développer des outils d’analyses et de prédiction pour les guider dans l’élaboration de stratégies et le développement de leurs activités.

La science des données, ou data science, est une discipline scientifique récente permettant d’extraire des informations, des analyses ou des prévisions d’une grande quantité de données. Elle est d’ores et déjà largement exploitée dans de très nombreux domaines industriels, notamment dans l’énergie et les transports, mais également dans le secteur de la santé.

Cependant, cette discipline ne s’est pas encore inscrite dans les pratiques des institutions culturelles françaises. Si celles-ci collectent individuellement leurs données, aucune initiative n’avait encore été lancée pour agréger et analyser l’ensemble des données des musées et monuments du territoire. Pourtant, une fois réunies, elles présenteraient de réels intérêts pour les institutions comme pour les visiteurs, notamment pour l’établissement d’analyses de la consommation du bien culturel en France, pour la mesure de la performance des institutions ou encore pour proposer aux visiteurs des recommandations pertinentes de visites de musées et de monuments.

Le projet Data&Musée propose ainsi un territoire d’expérimentation et de réflexion sur l’analyse des données par les institutions culturelles, et comment ces données peuvent les accompagner dans leur évolution. Leader du projet, le groupe Orpheo, fournisseur de système d’aide à la visite (audio-guidage, guide multimédia, logiciels…) pour les sites culturels et touristiques, est entouré d’entreprises spécialisées dans l’analyse de données, comme Tech4Team, Kernix, MyOrpheo, mais également de chercheurs. Le Centre des Monuments Nationaux, qui réunit près de 100 monuments, et Paris Musées, groupement de 14 musées parisiens, se sont positionnés comme terrains d’expérimentations pour le projet.

Une plateforme unique et ouverte de centralisation des données

Le projet Data&Musée a pour vocation de faire entrer les musées dans l’ère de la data, en regroupant les données de nombreuses institutions culturelles sur Teralab, la plateforme Big data de l’IMT et du GENES. « Cette plateforme offre un espace d’hébergement de stockage neutre, sécurisé et souverain. Les données seront en effet hébergées sur le site de IMT Lille Douai, en France » explique Antoine Garnier, chef de projet à l’IMT. « Teralab est en mesure d’héberger des données sensibles en accord avec les standards et la règlementation en cours. Il est d’ores et déjà reconnu comme un acteur fiable.»

Par ailleurs, en cas de trop forte sensibilité, les données pourront être anonymisées. Le projet pourrait alors faire appel à la start-up Lamane, issue des incubateurs d’IMT Atlantique, qui travaille sur ces enjeux techniques.

Aux données déjà collectées individuellement par chaque institution, comme les données de billetterie ou de fréquentation des sites web, s’ajouteront de nouvelles sources collectées par Data&Musée et créées par les visiteurs, grâce à la mise en place d’un livre d’or intelligent (sur lequel travaille la société partenaire GuestViews), à l’analyse des réseaux sociaux et à un système de géolocalisation indoor.

« Orpheo cherche à mettre en valeur des parcours de visiteurs, mais sans être sûr si cela doit être à l’initiative de l’utilisateur ou bien de façon automatique. » explique Nel Samama, dont le laboratoire de recherche à Télécom SudParis travaille sur la question de la géolocalisation avec Orpheo. « Analyser les flux de façon totalement automatique impliquerait l’utilisation de techniques radio ou de techniques optiques, qui ont un fonctionnement correct en démonstration, mais un fonctionnement très aléatoire en utilisation réelle. Inclure le visiteur en tant qu’acteur dans cette boucle serait un gage de simplification énorme. »

Le développement d’outils d’indications, de prédictions et de recommandations

À partir de l’analyse de ces données, l’objectif est de développer des indicateurs de performances des musées et de construire des outils de personnalisation de l’expérience visiteur.

En travaillant sur la modélisation du goût esthétique à partir des données récoltées, Reciproque, société d’ingénierie culturelle, et la Chaire UNESCO ITEN, également partenaires du projet, déduiront des silhouettes types de visiteurs et des recommandations de contenus leur correspondant. Cet outil permettra ainsi de mieux diffuser la richesse des institutions culturelles françaises auprès des visiteurs, et donc de dynamiser le secteur du tourisme. Jean-Claude Moissinac, enseignant-chercheur à Télécom ParisTech, travaille notamment sur cet aspect du projet, en partenariat avec Reciproque. « Ce qui m’intéresse particulièrement, c’est la sémantique des données, ou web sémantique. » explique le chercheur. « L’idée est d’indexer les données récupérées de façon homogène, puis d’en constituer un graphe et de les relier les unes aux autres. On en déduit des groupes : cela peut être des œuvres, ou des utilisateurs. On se sert de cette connaissance là pour proposer des parcours. »

Pour les institutions partenaires, le projet prévoit la mise en place d’une interface de visualisation de la fréquentation dans la région et la saisonnalité du public, ou encore de sa segmentation dans les institutions thématiquement proches. Des indicateurs de la performance des musées seront également développés. Les différentes données collectées permettront de mettre au point des modèles analytiques et prédictifs de la visite des lieux culturels en France et des recommandations d’actions à destination des établissements, afin de les accompagner dans la définition de stratégies pour développer leurs activités.

Avec un système d’abonnement ou de cotisations, ces données structurées pourraient, à terme, être transmises à des institutions non productrices ou à des tiers avec l’accord des institutions et des utilisateurs : un modèle économique pourrait alors émerger, et Data&Musée pourrait subsister au-delà de la durée du projet.

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