La tendance aujourd’hui – et depuis un certain nombre d’années – est au web sémantique, cela signifie que la structuration et le tagging de l’information doit permettre aux machines de “lire” le contenu et de s’en servir. L’annotation (meilleure traduction pour tagging) d’un texte revêt une importance particulière pour la publication en ligne. Les tags déterminent la manière dont le contenu est lu par les moteurs de recherche, ils influent sur la recommandation de contenu, ils changent le ciblage des publicités…
Comme sur Scalde, ou à peu près n’importe quel WordPress, le contenu du New York Times est annoté au niveau des articles. Traduction : chaque article peut être lu par les applications externes (un moteur de recherche par exemple) comme un objet unique. Mais aujourd’hui, l’annotation plus détaillée d’un texte offre de belles opportunités. On peut par exemple imaginer des applications qui recomposent le contenu des articles pour se focaliser sur les intérêts du lecteur, des publicités qui se positionnent à l’endroit opportun, etc… En résumé, le média passerait d’une somme d’articles à un corpus d’informations structuré et utilisable par des services, applications et outils externes.
Il existe cependant deux freins à la structuration efficace des données d’information. Le premier réside dans le manque de précision du tagging automatisé : les machines comprennent encore relativement mal notre écriture. Le second tient à la dimension chronophage du tagging manuel : difficile de demander à un journaliste d’écrire un article puis de passer autant de temps à l’annoter.
Très longue – mais nécessaire – introduction pour en arriver au constat du NYT Labs : la solution consiste peut être à combiner l’annotation automatisée et l’annotation manuelle. C’est dans cette optique que l’outil expérimental Editor est conçu. Au lieu d’obliger à un tagging fastidieux après la production de l’article, il fait des propositions au journaliste au fur et à mesure de l’écriture. Ce dernier peut affiner le choix des tags en fonction de son expérience, de son expertise, de son humanité… Le fonctionnement est illustré dans la vidéo en début d’article. Une belle expérience d’entraide humains/machines, peut être allons nous réussir à vivre ensemble finalement. =)
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