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Les processus archivistiques à l'épreuve des volumétries massives des données - Partie 2 | Spark Archives

Les processus archivistiques à l'épreuve des volumétries massives des données - Partie 2

Circulez, tout est automatisé

Imaginez l’ensemble des archives de tous les dépôts d’archives du monde réunis en un seul lieu. Imaginez que l’ensemble de toutes ces archives ne serait classé, traité, archivé, enrichi, que par un seul être humain.

Le sentiment d’impuissance qui vous étreint correspond à peu de choses près à celui vécu par des milliers d’archivistes face à la volumétrie des données électroniques. Cet instant, rassurez-vous, ne dure pas, car les solutions existent.

Pour envisager le traitement des gros volumes de données, on peut d’abord penser à l’automatiser.

Il serait impossible d’automatiser entièrement l’ensemble des processus conduisant à la sélection, sur l’ensemble des données et documents dématérialisés car on se confrontera toujours la variété des données. Mais il est possible d’automatiser certains processus et de confier à la sagacité d’un être humain, archiviste de préférence, le soin de traiter ce que le système aura échoué à réaliser.

Le socle sur lequel construire des processus d’automatisation de traitement doit être suffisamment solide pour s’épargner des erreurs qui pourraient être largement préjudiciables aux organisations s’il advenait que des informations vitales soient détruites en masse. Pour construire ce socle, il est nécessaire d’avoir :

  • Des règles précises définissant le contexte, l’applicabilité et l’issue des traitements effectués sur les données et documents.
  • Des informations de description, de gestion, d’administration tenant lieu de déclencheur des règles de traitement, portées au niveau de chaque document ou donnée, et qu’on appelle métadonnées.

 

D’abord, des règles !

L’un des nombreux avantages de l’informatique est de pouvoir gérer et traiter des informations en grand nombre. Il n’en reste pas moins que l’informatique reste un outil et que les outils ne font du bon travail que lorsqu’ils sont dans les mains d’un maître expert, qui connaît son métier. 

Aussi, la gestion des informations, pour être efficace, doit pouvoir s’appuyer sur des règles acceptées par toute l’organisation qui a produit ces informations.

Ces règles explicitent les critères justifiant la décision de conserver ou de détruire les données et documents sur la base des valeurs primaire (ou valeur d’usage) et secondaire (valeur historique) de l’information qu’ils contiennent.

Les règles ne sont pas créées ex nihilo, ou si l’on adopte le langage des informaticiens, from scratch. Elles sont issues des modes opératoires, processus et procédures établis par des archivistes ou des records managers, en bonne intelligence avec d’autres fonctions stratégiques, comme les juristes, les métiers, les informaticiens.

Ces modes opératoires, processus et procédures sont eux-mêmes issus d’une politique d’archivage, validée par le plus haut niveau de direction de l’organisation productrice des documents et données.

Alors, si vous voulez traiter facilement de gros volumes de données et documents qui sont chez vous, le premier pas, c’est l’élaboration de règles de gouvernance pour vos informations.

Ensuite, des métadonnées !

Il y a de cela quelques temps, nous avions présenté un aperçu de ce que sont les métadonnées.

Dans le cas de l’automatisation, la présence de métadonnées se révèle être essentielle : car c’est sur ces informations de contexte que pourront s’adosser les règles de gestion.

Prenons un exemple : vos factures reçues doivent être conservées durant 10 ans à compter de l’année de clôture de l’exercice, selon l’art. L.123-22 du code de commerce. Cette durée de conservation constitue une règle.

Or, pour déterminer l’application de cette règle sur chaque facture, il vous faut trouver le point de départ, c’est-à-dire une date. La date de validation de la facture est donc une information essentielle pour appliquer cette durée de conservation.

Dans de très nombreux cas, les règles de gestion ne s’appuient que sur très peu de métadonnées, d’où le projet de fixer un set minimal de métadonnées essentielles, devant être générées par toutes les applications produisant données et documents.

Cibler les métadonnées essentielles à partir de vos règles et de votre gouvernance, voilà la deuxième étape pour préparer l’automatisation du traitement des données et documents.

Il ne reste plus qu’à…

Les règles et leur point de calcul vont permettre ensuite de construire ou d’utiliser des systèmes qui peuvent soutenir le traitement de larges volumétries de données : les outils de big data, de fouille de données, de nettoyage et de visualisation ne sont que des coquilles vides si les règles et les informations optimisant le résultat attendu ne sont pas fixées.

La vie moderne nous impose l’efficacité, et en corollaire, des solutions ou des improvisations que la pure orthodoxie archivistique aurait sans doute tendance à condamner, écrivait Marie Laure Marchand en 1965, à propos de l’organisation de l’archivage courant et intermédiaire au sein de l’Académie de Paris (gazette n°50).

Concilier règles archivistiques et conséquences de la vie moderne n’est plus un problème : on peut tirer le meilleur parti des deux, en s’appuyant sur la solidité des principes archivistiques et sur l’innovation des dernières technologies.

Charlotte Maday

Consultante Spark Archives


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