Toujours dans mon cycle de narration relative à l’exploration d’innovations susceptibles de favoriser une « smartisation » accrue de la bibliothèque (4.0 ?) grâce à l’intelligence artificielle (IA), je me suis mis a imaginer ce que pourrait être un lien fonctionnel entre un système classificatoire aussi populaire que la bonne vieille Dewey (CDD) et une IA générative. Plus précisément, disserter sur des applications concrètes concernant chaque classe thematique de l’œuvre de Melvil dans des contextes de traitement documentaire et de services services aux usagers. Le bon sens voudrait, sans doute, que l’on conçoive plus l’usage des LLM comme outils pour assister les indexeurs à construire des indices systematiques sophistiqués, avec la vitesse d’exécution permise par leurs capacités neuronales numériques. J’ai voulu cependant, faire l’inverse en partant de l’orgamisation deweyenne elle-meme et voir comment elle peut etre sublimée pour remplir plus qu’un role statique de pourvoyeur de cotes de rangement et de localisation en bibliothèque. Avec l’appréciable expérience acquise de l’usage de l’IA, je vois qu’elle peut aller bien au-delà de la simple automatisation d’une tâche technique située à la presque-fin de la chaîne documentaire, en transformant la gestion des ressources par une optimisation de l’indexation systématique notamment. Dans cette perspective, elle ne se contenterait pas de générer du contenu, elle améliorerait le traitement documentaire en permettant une indexation plus fine et une exploitation plus fluide des connaissances, tout en répondant aux attentes variées des usagers.
À travers l’analyse des dix classes Dewey, essayons donc de démontrer comment une bibliothèque moderne pourrait concrètement concevoir et appliquer ces solutions « intelligentes » pour enrichir ses services, via l’organisation et la structuration optimisée de ses collections classifiées.
Classe 000 : Généralités
Cette classe englobe un vaste éventail de collections, incluant l’informatique, l’information, les ouvrages de référence, les publications en série, ainsi que manuscrits et livres rares, etc. La diversité des thèmes couverts et l’absence de démarcation claire entre les sujets posent des défis d’indexation, rendant complexe le choix d’un indice Dewey approprié. L’utilisation de l’IA permettrait de surmonter cette difficulté en automatisant l’indexation à l’aide d’algorithmes capables de détecter les tendances dominantes et de proposer plusieurs indices selon le contenu du document. Par exemple, un module d’IA intégré au système de gestion documentaire (SIGB) peut analyser en temps réel les nouvelles acquisitions, identifier les concepts clés et générer des résumés thématiques précis. Pour un article de revue traitant à la fois de méthodes statistiques (classé sous 001.42) et de bibliométrie (020.72), l’IA pourrait attribuer plusieurs indices simultanément, ce qui reflète fidèlement la diversité thématique. Cette approche rend l’indexation plus flexible et adaptée à l’environnement numérique, où un document peut être classé sous plusieurs catégories sans contrainte de rangement physique et ces indices constituant des éléments d’accès au document ou a sa description bibliographique. En effet, dans l’environnement numérique qui caractérise les bibliothèques actuelles, rien ne s’oppose a ce qu’un document ait plusieurs indices classificatoires, d’où d’ailleurs le caractère répétitif de ce champ spécifique dans les formats MARC (082 en MARC21 ou 676 en UNIMARC) et Dublin Core. De plus, cette capacité à attribuer plusieurs indices améliore l’expérience utilisateur en facilitant les recherches transversales et en offrant des recommandations pertinentes basées sur la sérendipité, avec mise en évidence de ressources connexes aux ressources initialement recherchées . Il y a donc une excellente opportunité d’utiliser à fond l’indexation systématique en contexte numérique, avec répétions des champs de saisie de cette métadonnée particulière, motivée par la pertinence de pouvoir transformer un indice ontologiquement classificatoire en un indice de recherche et donc, élément d’entrée d’une ressource documentaire ou d’une donnée.
Classe 100 : Philosophie et psychologie
Les ouvrages de philosophie et de psychologie, souvent saturés de concepts abstraits et de théories denses, présentent de réels défis pour l’indexation traditionnelle. Heureusement, l’IA générative nous ouvre des portes inédites en prenant en charge cette tâche complexe. En exploitant automatiquement des idées clés telles que « métaphysique » ou « éthique » et en repérant les courants spécifiques tels que le béhaviorisme ou la psychanalyse, elle peut attribuer de manière autonome les indices adéquats. Intégrant un modèle de traitement du langage naturel, nos systèmes de gestion de bibliothèque pourront désormais parcourir ces textes complexes, en extraire des résumés conceptuels et élaborer des cartes heuristiques qui relient les documents par thèmes, tels que 111 pour la métaphysique ou 150.195 pour les théories psychologiques. Ces cartes, véritables guides visuels, permettraient aux utilisateurs de voir les liens entre différentes idées, rendant les recherches interdisciplinaires plus intuitives et la découverte de nouvelles ressources plus accessible. Cette innovation ne se contente pas d’améliorer l’accès aux collections pour les chercheurs, mais elle facilite également le cheminement des étudiants à travers les complexités thématiques, en guidant leur navigation à travers les classifications Dewey de manière fluide et logique. Cette approche enrichit profondément l’expérience d’apprentissage et de recherche dans nos bibliothèques, faisant de chaque exploration une aventure stimulante et enrichissante.
Classe 200 : Religion
Les collections religieuses, riches en intertextualité, présentent souvent des défis complexes pour l’indexation et la recherche. L’IA générative, avec sa capacité à établir des réseaux d’associations sémantiques, est parfaitement équipée pour transformer la manière dont nous explorons les textes sacrés. Imaginoms un système où l’IA analyse mécaniquement les citations croisées entre diverses sources religieuses et produit des annotations contextuelles qui, non seulement expliquent les liens entre les textes, mais aussi associent chaque passage à un indice Dewey adéquat. Grâce à cette technologie, les utilisateurs peuvent affiner leurs recherches bien au-delà des sujets généraux comme le « Christianisme » ou l’« Islam ». Ils peuvent plonger dans des analyses spécifiques telles que l’« exégèse » (220.6) ou la « mythologie comparée » (291.13). L’IA pourrait également guider les utilisateurs à travers des parcours de lecture personnalisés, facilitant la navigation entre les concepts théologiques et offrant un accès simplifié à des ressources complémentaires. Ce type de fonctionnalité ne se contente pas d’améliorer l’accès aux collections ; elle enrichit considérablement l’expérience des chercheurs et des étudiants, leur permettant de comprendre en profondeur les textes religieux dans un cadre académique ou de recherche approfondie.
Classe 300 : Sciences sociales
L’analyse des vastes ensembles de données textuelles et statistiques est essentielle en sciences sociales, un domaine où l’IA générative excellera particulièrement. Par son intégration, nos bibliothèques peuvent non seulement automatiser l’examen des collections mais également créer des visualisations interactives qui révèlent des dynamiques complexes telles que les tendances démographiques ou les comportements sociaux. Imaginons une plateforme déployée par une bibliothèque universitaire, permettant aux utilisateurs de générer des rapports automatisés, organisés selon les indices Dewey. Cette plateforme faciliterait grandement l’exploration de thèmes comme la sociologie urbaine (307.76) ou les politiques de l’immigration (304.8). L’IA prendrait le relais dans l’indexation systématique, identifiant les mots-clés et les concepts clés et les liant aux sous-catégories Dewey appropriées. Lors de l’analyse de publications sur la migration urbaine, par exemple, elle pourrait associer les recherches à des catégories complémentaires telles que 331.12 (main-d’œuvre étrangère) ou 363.7 (environnement social) et même générer des recommandations pour des documents connexes. Ce système enrichit l’expérience des chercheurs et des étudiants, leur permettant de naviguer avec aisance entre les sujets, d’accéder rapidement aux informations pertinentes et de découvrir des ressources additionnelles basées sur l’analyse thématique des collections.
Classe 400 : Langues
La classe 400, dédiée aux langues, bénéficiera particulièrement de l’intégration de l’IA, qui peut révolutionner la gestion du multilinguisme dans nos collections. En effet, un système d’IA pourrait être mis en place pour offrir des interfaces de recherche multilingues, capable de traduire instantanément les résultats d’indexation Dewey dans la langue de l’utilisateur tout en respectant la langue originale du document. Prenons l’exemple d’un ouvrage classé sous 418.02, dédié à l’apprentissage des langues : l’IA pourrait non seulement présenter cet indice dans plusieurs langues mais aussi en proposer des équivalents, rendant l’exploration plus aisée pour les usagers non francophones. En outre, elle peut enrichir notre base de données en générant des lexiques ou des glossaires thématiques à partir de nouvelles acquisitions. Par exemple, lors de l’analyse d’un texte sur la linguistique comparée (410), l’IA pourrait détecter des termes clés, créer un glossaire bilingue ou multilingue et l’intégrer de manière fluide à notre système. Cette fonctionnalité non seulement enrichit nos ressources linguistiques, mais rend également la recherche plus intuitive et accessible à un public diversifié, facilitant ainsi l’accès à des informations précieuses et souvent complexes.
Classe 500 : Sciences naturelles et mathématiques
Les bibliothèques scientifiques sont souvent confrontées à la complexité de gérer des collections spécialisées, nécessitant une indexation méticuleuse pour assurer l’accès à des informations précises. Une solution élégante peut etre offetre sous la forme d’une robotisation de processus. L’IA extrait les termes techniques spécifiques et organise l’information en fiches thématiques, conformément à la classification Dewey. Par exemple, en examinant des publications sur la biologie marine, elle peut détecter et lier des concepts clés tels que « écosystèmes marins » ou « biodiversité » à des indices précis, comme 551.465 ou 578.7 respectivement. Plus encore, elle est capable de générer des résumés adaptés à différents niveaux de compréhension, rendant les informations aussi accessibles aux étudiants débutants qu’aux chercheurs avancés. Elle proposerait également des liens thématiques entre les catégories, facilitant une exploration interdisciplinaire, par exemple en associant l’indice 551.465 des écosystèmes marins à l’indice 574 pour l’écologie. Ce processus d’indexation systématique non seulement optimise la recherche documentaire mais libère également les bibliothécaires pour se concentrer sur des initiatives stratégiques telles que le développement de nouvelles collections ou la collaboration sur des projets de recherche.
Classe 600 : Technologie (Sciences appliquées)
Imaginons une bibliothèque spécialisée en ingénierie où l’IA analyse les documents pour identifier des concepts tels que « microcontrôleurs » ou « robotique biomimétique » et attribue automatiquement les indices classificatoires adéquats, tels que 620 pour l’ingénierie générale et 629.8 pour la robotique. L’IA excelle également dans la gestion des sujets complexes en fusionnant plusieurs indices , comme elle le ferait pour la « cybersécurité dans les véhicules autonomes », en proposant un indice détaillé tel que 629.283 0058. Elle facilite aussi la création de guides de référence personnalisés, reliant des documents de différentes catégories. Par exemple, pour un utilisateur intéressé par la programmation Python (005.133, classe des généralités), elle générerait une liste de ressources pertinentes et suggérerait des catégories connexes comme la science des données (006.312), adaptant la recherche en fonction des interactions de l’utilisateur et proposant des sous-catégories pertinentes, telles que la microélectronique (621.381). Cette capacité d’apprentissage continu de l’IA lui permettra de proposer des révisions ou de créer de nouvelles sous-catégories Dewey pour refléter l’évolution rapide des technologies. Cette intégration assurera une indexation toujours à jour, simplifierait les tâches des bibliothécaires et améliorerait significativement la navigation des usagers, garantissant que la classification reste en phase avec les avancées technologiques.
Classe 700 : Arts et loisirs
Dans le domaine des arts, l’intelligence artificielle peut transformer les bibliothèques spécialisées en catalyseurs d’exploration culturelle. Grâce à elle, il est possible d’organiser et de valoriser les collections en fonction des indices Dewey avec une précision remarquable. Par exemple, elle peut analyser des œuvres d’art et les classer machinalement par style, époque ou mouvement artistique, comme la peinture (759) ou la musique (780). Prenons l’impressionnisme (759.4) ou le romantisme musical (784.18) : l’IA peut utiliser ces classifications pour créer des expositions virtuelles thématiques qui illustrent l’évolution de ces mouvements artistiques. Elle peut également générer des biographies d’artistes enrichies par les informations extraites des collections. Mais elle ne s’arrête pas là. Elle propose aussi des suggestions de lectures et de ressources complémentaires adaptées aux intérêts des utilisateurs, telles que des ouvrages sur l’histoire de l’art (709) ou des vidéos sur les techniques artistiques (740.28). Cette approche permet une immersion profonde dans l’art, offrant une exploration riche et diversifiée des œuvres et des contextes culturels associés. Les utilisateurs peuvent ainsi naviguer aisément entre différents médias et styles, profitant d’une expérience enrichissante et intuitive, guidée par les classifications Dewey dynamiques.
Classe 800 : Littérature
L’IA réinvente l’analyse littéraire en mécanisant le processus d’extraction des thèmes récurrents et des motifs littéraires, les classifiant avec une précision remarquable selon le système de classification. Imaginons-la scrutant un roman pour y détecter automatiquement le style, comme le réalisme ou le modernisme, l’époque narrée, qu’il s’agisse du XXe siècle ou de la Renaissance et les thèmes centraux tels que l’amour, la guerre ou la quête identitaire. Après cette analyse, l’IA pourrait attribuer des indices spécifiques aux éléments identifiés, par exemple, 823 pour un roman anglais ou 809.933 pour des études sur des thèmes particuliers. Cette capacité d’enrichir automatiquement les descriptions des œuvres avec des annotations détaillées transforme la manière dont chercheurs et lecteurs accèdent aux textes. Ils pourraient désormais naviguer avec facilité à travers les genres, les thèmes ou les périodes, bénéficiant de suggestions de lecture précises qui correspondent aux motifs littéraires détectés. Cette indexation détaillée et contextuelle enrichit non seulement l’expérience de recherche mais permet aussi aux bibliothèques de mettre en avant des ressources similaires, facilitant une exploration littéraire plus ciblée et enrichissante pour tous les usagers.
Classe 900 : Histoire et géographie
Les bibliothèques spécialisées en Histoire, particulièrement celles axées sur l’Afrique, peuvent bénéficier grandement de l’intégration de l’IA pour organiser de manière intuitive leurs collections selon les périodes historiques et les événements clés du continent. Par exemple, en traitant des collections sur l’histoire précoloniale, elle peut identifier et classer les documents en se référant aux grandes civilisations africaines, telles que les empires du Mali ou du Ghana (960.1 et 960.2) et établir des sous-catégories pour des figures historiques marquantes comme Soundiata Keïta ou Mansan Moussa (966.23). Dans le cadre spécifique du Sénégal, elle pourrait organiser les documents autour de thèmes tels que les royaumes du Cayor et du Waalo (966.3) ou l’histoire de Saint-Louis et de l’île de Gorée durant la période coloniale (966.33). Grâce à la création de frises chronologiques interactives alignées sur ces indices Dewey, elle faciliterait une navigation immersive à travers les événements majeurs, comme la résistance de Lat Dior Diop face à la colonisation, la traite négrière sur la côte sénégambienne, ou encore les mouvements d’indépendance des années 60. Ces outils interactifs, enrichis par l’analyse générative, offrent aux utilisateurs une perspective contextuelle des collections, simplifiant ainsi l’exploration thématique et chronologique des archives africaines. Ce système permet aux étudiants, chercheurs et passionnés d’histoire régionale de découvrir les complexités et les richesses des périodes étudiées de manière plus intuitive et accessible.
Bref exposé sur le mode opératoire
Pour une intégration fonctionnelle efficace entre IA et classification Dewey dans les bibliothèques, il est essentiel de commencer par une évaluation des besoins, définissant les objectifs du projet et les attentes des usagers. Ensuite, il faut choisir des technologies adaptées, telles que des outils de traitement du langage naturel comme spaCy, des frameworks de Machine Learning comme TensorFlow et assurer la compatibilité avec le système intégré de gestion des bibliothèques (SIGB), tel que Koha, via des API. Une fois ces outils sélectionnés, un module d’IA doit être développé pour automatiser l’indexation, en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé pour former le modèle avec des exemples de documents classés. L’intégration avec le SIGB se fait par le biais d’API RESTful, permettant la communication fluide entre le module d’IA et le système. Parallèlement, il est vital de former le personnel à l’utilisation de ces nouvelles technologies et d’établir des protocoles pour la validation des indices générés. Enfin, une évaluation continue et des mises à jour régulières des algorithmes et des bases de données garantissent l’efficacité et l’adaptabilité du système à long terme.
Diagramme de flux opératoire
Vers une bibliothèque (plus) intelligente
L’application de l’IA générative dans le contexte de la classification redéfinit les services bibliothéconomiques en combinant la rigueur de l’indexation documentaire avec la puissance de l’automatisation sémantique. En intégrant l’IA dans chaque classe, les bibliothèques modernisent non seulement leurs processus de gestion, mais optimisent également l’expérience des usagers en leur offrant des services personnalisés, innovants et toujours plus pertinents. L’attention, dans ce billet, se focalise sur le système Dewey, mais il va sans dire que l’argumentation peut être adaptée à (et adoptée pour) toute classification utilisable en bibliothèque comme : CDU, LLC, Colon (Classification de Ranganathan), NLM, etc.
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