Qu’est-ce qu’une métadonnée ?

Selon la définition la plus simple, les métadonnées sont des « données sur les données ». En d’autres termes, elles fournissent des détails sur les données autres que leur contenu. Par exemple, le tableau des commandes récentes constitue un jeu de données, tandis que les informations sur ce jeu de données, telles que le propriétaire ou le type de fichier, constituent les métadonnées.

Différents types de métadonnées remplissent différentes fonctions. Par exemple, les métadonnées descriptives d’un document peuvent inclure l’auteur, la date de création, la taille du fichier et les mots-clés. Les métadonnées techniques d’une base de données relationnelle décrivent des éléments tels que la structure des tables, les types de données et les relations entre les tables.

Compte tenu du volume de données que les entreprises traitent aujourd’hui, les métadonnées sont indispensables. Elles améliorent l’accessibilité des données et facilitent la navigation au sein des grands jeux de données, ainsi que la conversion des informations brutes en informations exploitables. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser les métadonnées pour trouver rapidement les données des ventes enregistrées tel ou tel mois, filtrées par catégorie de produit et par région, sans avoir à parcourir toutes ses données.

Les métadonnées jouent également un rôle essentiel dans la gouvernance et la gestion des données. Selon Gartner, en l’absence d’une approche de la modernisation informatique axée sur les métadonnées, les entreprises dépensent jusqu’à 40 % de plus pour la gestion des données.¹

Les systèmes tels que les bases de données, les bibliothèques numériques et les plateformes de gestion de contenu s’appuient sur les métadonnées pour trier, récupérer et gérer les données. Lorsque leurs données sont bien organisées, les entreprises peuvent en profiter pleinement pour réussir leurs projets stratégiques, notamment en matière de Business Intelligence (BI), d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML).

Les métadonnées contribuent également à garantir la qualité et l’intégrité des données. Elles permettent d’assurer la traçabilité des données et la conformité aux réglementations, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi CCPA (California Consumer Privacy Act.

La notion de métadonnées peut sembler quelque peu abstraite. Pour mieux l’illustrer, prenons l’exemple d’un livre. Ici, les métadonnées seraient l’auteur, le titre, la date de publication et la table des matières. Il ne s’agit donc pas des données proprement dites, à savoir le texte du livre, mais d’informations essentielles pour classer le livre et connaître son origine.

À l’instar des libraires ou des chercheurs qui analysent des milliers de titres à l’aide d’un nom d’auteur, les data scientists et autres utilisateurs font des recherches dans les jeux de données grâce aux métadonnées.

Sans ces informations, les utilisateurs se retrouveraient face à d’immenses quantités de données, l’équivalent de centaines de milliers de pages de texte non classées, impossibles à trier ou à organiser. En d’autres termes, les données, à l’instar des livres, perdraient tout contexte et toute fonction.

Il existe plusieurs types de métadonnées, chacun décrivant différents aspects des données. Par exemple, les différents types de métadonnées peuvent décrire le contenu d’un fichier informatique, sa structure ou encore ses autorisations.

Voici quelques-uns des types de métadonnées les plus courants :

• Métadonnées descriptives
• Métadonnées structurelles
• Métadonnées administratives
• Métadonnées techniques
• Métadonnées de préservation

Les métadonnées descriptives fournissent des informations basiques sur les données, comme le titre du fichier, l’auteur, les mots-clés et un récapitulatif.

Les métadonnées descriptives sont couramment utilisées sur les plateformes de médias sociaux, les moteurs de recherche et les catalogues de données, car elles permettent de rendre les données consultables. Sur LinkedIn par exemple, les métadonnées descriptives, telles que l’intitulé du poste, la formation et les compétences d’un utilisateur, peuvent aider à trier et à identifier les profils.

Les métadonnées sémantiques, qui techniquement constituent un cadre plus qu’un type de métadonnées, peuvent compléter les métadonnées descriptives. Les métadonnées sémantiques définissent les relations entre les points de données et ajoutent un sens contextuel.

Par exemple, si un jeu de données contient le terme « automobile », les métadonnées sémantiques clarifient la relation entre « automobile » et d’autres termes tels que « véhicule » ou « SUV ».

Les métadonnées structurelles définissent la manière dont les éléments de données sont organisés et reliés entre eux. Par exemple, sur un site Web, les métadonnées structurelles indiquent la manière dont la page d’accueil est reliée aux sous-pages et les classent en sections. 

Les métadonnées structurelles aident également les systèmes à organiser les données complexes, de la même manière qu’une table des matières guide le lecteur d’un livre.

Les taxonomies, à savoir des systèmes de classification des données, permettent d’organiser les métadonnées structurelles. Un détaillant peut utiliser une taxonomie pour classer différents produits : par exemple, « mobiles » sous « électronique » et « T-shirts » sous « vêtements ».

Les métadonnées administratives fournissent des informations sur la propriété des données, les autorisations d’accès et les politiques de conservation. Par exemple, elles peuvent indiquer qui a créé les données, qui peut les modifier et pendant combien de temps il faut les stocker.

Les métadonnées administratives permettent également de garantir la conformité aux règles juridiques et d’entreprise en enregistrant l’accès aux données et en gérant les calendriers de conservation. En outre, elles jouent un rôle essentiel dans la gestion des métadonnées de préservation, afin de garantir l’accessibilité et l’utilisabilité des données au fil du temps.

Les métadonnées techniques précisent les détails techniques d’un fichier de données tels que le type de fichier, les informations d’encodage et l’emplacement de stockage. Par exemple, les métadonnées techniques d’une image peuvent inclure sa résolution, la taille et le format du fichier, ainsi que son profil colorimétrique.

Les métadonnées techniques permettent également de garantir que les données sont stockées, traitées et affichées correctement sur les différents systèmes et plateformes comme les systèmes de gestion de contenu et les solutions de stockage cloud.

Par exemple, les métadonnées techniques comprennent des informations nécessaires aux différents systèmes et environnements pour interpréter et présenter avec précision les données, comme la résolution requise pour afficher une image.

Les métadonnées de préservation permettent d’assurer l’utilisabilité et l’accessibilité des données à long terme. Elles comprennent des informations sur la dernière sauvegarde d’un jeu de données et les stratégies de préservation, comme le transfert des données vers de nouveaux formats au fur et à mesure que la technologie évolue, afin d’éviter qu’elles ne deviennent obsolètes.

Par exemple, une organisation de soins de santé peut utiliser des métadonnées de préservation pour convertir les dossiers des patients des systèmes hérités en formats modernes de dossiers de santé électroniques (DSE) pour un accès et une conformité continus.

La préservation des métadonnées est essentielle dans des secteurs comme celui de la santé, ou encore le secteur du droit et de la justice, qui obligent les entreprises à conserver les données pendant de longues périodes pour répondre à certaines règles et réglementations.

Parce que les métadonnées sont essentielles pour organiser les données, les rechercher et y accéder, leur importance est critique à chaque étape du processus de gestion des données, de la création à l’archivage en passant par le stockage et la récupération.

Voici comment les métadonnées s’intègrent à chaque étape du cycle de vie de la gestion des données.

Les normes et les schémas de métadonnées permettent de garantir la cohérence des jeux de données, afin de faciliter la compréhension et le partage des données par les systèmes et les utilisateurs.

Les normes de métadonnées définissent la manière dont les métadonnées doivent être structurées et appliquées dans les différents systèmes. Parmi les normes de métadonnées largement reconnues, citons le Dublin Core et la norme ISO 19115.

• Le Dublin Core est une norme simple, largement utilisée pour décrire les ressources numériques. Elle comprend des éléments de métadonnées de base tels que « titre », « auteur » et « format ». Souvent utilisée dans les bibliothèques numériques et les archives, elle permet d’organiser les collections physiques et numériques.

• La norme ISO 19115 concerne la description des données géospatiales. Elle permet d’assurer une documentation cohérente des jeux de données géographiques, y compris des informations sur la qualité des données, l’étendue géographique et la méthodologie. Cette norme est essentielle dans les secteurs impliqués dans la cartographie, l’arpentage et la surveillance environnementale.
  

Un schéma de métadonnées est un schéma directeur pour la mise en œuvre des normes de métadonnées. Il permet de s’assurer que les éléments de métadonnées sont organisés, formatés et utilisés de manière cohérente. Par exemple, un schéma de type Dublin Core définira la manière dont des éléments tels que « titre » et « sujet » seront formatés pour garantir la cohérence entre les différentes plateformes.

Les métadonnées sont essentielles aux systèmes et aux technologies que nous utilisons au quotidien, des moteurs de recherche aux modèles d’IA. Plus précisément, les métadonnées prennent en charge les éléments suivants :

• Accessibilité des données
• Intégration des données
• Intelligence artificielle (IA) et machine learning (ML)
• Architecture de données

Les entreprises possèdent aujourd’hui d’immenses quantités de données. Encore faut-il pouvoir les utiliser. Dans son guide La différence par les données, IBM révèle que 68 % des données d’entreprise ne sont jamais analysées, souvent parce que leur existence est ignorée, ou parce que les silos les rendent inaccessibles.

Les métadonnées permettent aux utilisateurs de naviguer facilement dans des environnements de données complexes. Les métadonnées permettent d’organiser, d’étiqueter, de filtrer et de trier les jeux de données pour que les utilisateurs puissent retrouver rapidement les informations dont ils ont besoin. Sans une bonne gestion des métadonnées, rechercher des données dans les différents systèmes serait un peu comme chercher une aiguille dans une botte de foin. 

Les entreprises collectent des données provenant de diverses sources : applications, sites Web, boutiques en ligne et physiques, portails clients, etc. Le processus qui consiste à consolider ces informations porte le nom d’intégration de données, et peut constituer un défi majeur. 

Les métadonnées permettent de normaliser les formats de données et de mapper les relations entre les jeux de données, afin que ces dernières puissent circuler de façon fluide entre les systèmes. L’intégration des données est particulièrement importante pour l’analytique et la Business Intelligence (BI), où l’exactitude des informations dépend de la synergie des données provenant de différentes plateformes.

Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser les métadonnées pour associer les données liées aux achats effectués en ligne et en magasin. Cela lui permet d’analyser les jeux de données dans leur ensemble afin d’informer et d’optimiser les prévisions d’achat, voire d’améliorer la gestion des stocks et de favoriser de nouvelles stratégies marketing.

Les projets d’intelligence artificielle et de machine learning s’appuient sur des données propres et bien organisées pour un entraînement et des résultats précis. Les métadonnées soutiennent ce processus en étiquetant et en catégorisant les données, ce qui aide les modèles à s’entraîner et fournit le contexte nécessaire pour obtenir des informations.

Par ailleurs, la préparation des données qui alimentent ces technologies est souvent chronophage. Selon Gartner, les clients consacrent environ 90 % de leur temps à la préparation des données, voire 94 % dans les secteurs complexes.¹ Une gestion efficace des métadonnées permet de rationaliser la préparation des données pour pouvoir se concentrer davantage sur l’analyse que sur le nettoyage des données.

Les entreprises possèdent de grandes quantités de données portant sur divers sujets, des transactions clients à la recherche exclusive en passant par les stocks de produits et les processus internes. Ces données doivent être organisées selon une architecture de données cohérente, afin que les utilisateurs et les applications puissent y accéder quand ils en ont besoin.  

Les métadonnées sont essentielles à cette architecture de données. À l’instar d’un schéma directeur, elles guident la manière dont les données sont organisées, stockées et rendues accessibles dans les systèmes. Elles fournissent des informations qui garantissent l’efficacité des pipelines de données, en normalisant la circulation des données dans le système et en améliorant l’évolutivité.

Les métadonnées permettent également de réduire les redondances en mappant les relations entre les jeux de données, afin que les entreprises n’aient plus à stocker les mêmes données à plusieurs endroits.

Les métadonnées sont largement utilisées dans chaque secteur pour améliorer l’organisation, l’accessibilité et la gouvernance des données. Voici quelques exemples d’application des métadonnées :

• Gestion des bases de données : les métadonnées facilitent la gestion et l’organisation des bases de données en permettant aux utilisateurs de filtrer, d’étiqueter, de trier et de connecter les points et jeux de données. Une couche de métadonnées partagée entre plusieurs bases de données permet également de prendre en charge des tâches plus avancées, telles que l’interrogation des jeux de données sur différents systèmes.

• Gouvernance des données et conformité : les métadonnées administratives indiquent qui peut accéder aux données, les modifier ou les supprimer, ce qui est essentiel dans les secteurs réglementés. Ces métadonnées créent des pistes d’audit pour les données sensibles et facilitent la mise en conformité avec des réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).

• Optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) : les moteurs de recherche s’appuient sur les métadonnées intégrées dans les en-têtes HTML, comme les balises de titre et les méta descriptions, pour classer les pages Web. Ces métadonnées précises permettent de s’assurer que le contenu Web est indexé correctement et affiché avec pertinence dans les résultats de recherche, ce qui améliore la visibilité.

• Cybersécurité : en matière de criminalistique numérique et de réponse aux incidents, les métadonnées permettent de retracer l’origine, la modification et l’accès aux fichiers. Les enquêteurs utilisent les métadonnées pour reconstituer la chronologie des cyberattaques et analyser les actifs de données comme preuves numériques.

• Réseaux sociaux : les plateformes comme Facebook et X utilisent les métadonnées pour organiser les publications et recommander des contenus. Les métadonnées telles que les hashtags et la géolocalisation aident les utilisateurs à trouver et à partager des informations pertinentes.

• Informations sur les consommateurs : les détaillants utilisent les métadonnées pour suivre les interactions avec les clients, générer des recommandations de produits personnalisées et cibler les publicités. Par exemple, si un détaillant en ligne constate qu’un utilisateur consulte régulièrement des pages de produits de beauté, il peut lui recommander des produits de beauté complémentaires ou similaires.

• Gestion des droits : les métadonnées administratives contiennent des informations sur les droits d’utilisation et les accords de licence, que les organisations peuvent utiliser pour contrôler le respect des lois sur les droits d’auteur et régir la propriété intellectuelle de manière plus large. Par exemple, les métadonnées administratives d’une image peuvent inclure des informations indiquant si une autre personne ou organisation peut utiliser cette image à des fins commerciales.

La gestion des métadonnées consiste à organiser, à optimiser et à utiliser les métadonnées pour améliorer l’accessibilité et la qualité des données de l’entreprise. La gestion des métadonnées vise généralement à normaliser les formats de métadonnées, à définir les politiques de gouvernance des données et à automatiser la création des métadonnées.

Les référentiels de métadonnées sont souvent essentiels à ce processus. Ils servent de point de référence unique pour s’assurer que les métadonnées sont conformes et à jour dans tous les systèmes. 

La gestion des métadonnées fait souvent appel à l’automatisation par le biais de modèles et d’API pour réduire le risque d’erreur lié aux tâches manuelles et accélérer le traitement des métadonnées. L’automatisation permet également d’optimiser le traitement des grands jeux de données et de limiter les erreurs. 

La gestion des métadonnées permet de rationaliser la gestion des données. En outre, l’essor de l’IA, ainsi que le rôle essentiel des métadonnées dans les systèmes de machine learning et d’IA, ne font que souligner l’importance croissante de la gestion des métadonnées.