Documentation

Qu'est-ce que la normalisation des métadonnées photo ?

Trois orthographes d'un même nom de lieu font trois lieux différents pour une machine. Comment ramener un fonds hétérogène à un vocabulaire cohérent.

Métadonnées

Le problème en une ligne

Paris, paris, Paris, France, PARIS 11e, Paris (FR). Pour vous, un seul lieu. Pour votre catalogue, cinq valeurs distinctes — donc cinq facettes de recherche, cinq résultats partiels, et une image sur cinq qui manque à l’appel.

La normalisation consiste à ramener ces variantes à une valeur de référence unique, tout en gardant la trace de ce qui était écrit à l’origine.

Où la dispersion apparaît

  • Les imports successifs, faits à des époques différentes, avec des conventions différentes.
  • Les outils traversés : chacun écrit les mêmes notions dans des champs légèrement différents.
  • Le travail à plusieurs mains : deux personnes ne saisissent jamais un nom propre de la même façon.
  • La saisie libre, qui autorise toutes les orthographes sans jamais en proposer une.

Un fonds ancien accumule les quatre. C’est normal, et ce n’est pas grave à condition de le traiter avant que le volume ne rende la reprise décourageante.

Ce qu’une normalisation traite vraiment

  1. La casse et les espaces : le plus facile, et déjà une bonne part du bruit.
  2. Les variantes d’écriture d’une même entité, ramenées à une forme retenue.
  3. Les synonymes, reliés entre eux pour que chercher l’un trouve l’autre.
  4. Les champs équivalents issus d’outils différents, alignés sur un champ cible.
  5. Les valeurs vides déguisées : n/a, inconnu, -, à compléter, qui polluent les facettes en se faisant passer pour des données.

La règle qui évite les dégâts

Normaliser ne veut pas dire écraser. La valeur d’origine est une information : elle documente ce qui était écrit, par qui, et à quelle époque. Un fonds patrimonial en a besoin.

Conservez donc la forme retenue et la forme saisie. Un alias qui pointe vers une valeur de référence règle la recherche sans détruire la trace.

En pratique

  1. Commencez par mesurer : listez les valeurs distinctes d’un champ, triées par fréquence. La queue de la liste est votre chantier.
  2. Traitez d’abord la casse et les espaces, gains immédiats et sans risque.
  3. Constituez un vocabulaire de formes retenues, avec des alias plutôt que des remplacements destructifs.
  4. Éliminez les vides déguisés.
  5. Ajoutez un contrôle à la saisie, sinon la dispersion revient par le haut.

Obscura Flow gère synonymes et alias pour que plusieurs écritures pointent vers la même entité, et conserve les blocs de métadonnées lus à l’import verbatim — la forme d’origine reste consultable après normalisation.