L’architecture d’information pour les nuls

Dans les deux premiers chapitres du livre Defining Information Architecture (3e édition), les auteurs, Peter Morville  et Louis Rosenfield, nous exposent le rôle et l’importance de l’architecture d’information dans la création multimédia.

Selon eux, on peut établir des similitudes entre l’architecture traditionnelle (bâtiments) et l’architecture d’information quant à l’effet sur les perceptions et l’utilisation qu’ils produisent. Imaginez, par exemple, un immeuble mal conçu et tous les problèmes qui seraient rattaché aux défauts de conception. La même chose est vraie pour un site internet où les matériaux (les données) sont mal utilisés.

Mais d’abord, qu’est-ce que l’architecture d’information ?

Pour les auteurs, plusieurs définitions se valent :

  • C’est le design structurel d’un environnement de données.
  • C’est la combinaison d’organisation, de recherche, d’étiquetage dans un site internet ou intranet.
  • C’est l’art ou la science qui permet de former l’information ou les expériences client, afin d’en maximiser l’usage et la recherche.
  • C’est une discipline émergeante et une communauté dédiée à apporter des principes d’architecture et de design dans l’univers digital.

Vous comprendrez que la difficulté de résumer en quelques mot l’AI tient au fait que ce domaine est encore nouveau, en constante évolution, et qu’il comporte plusieurs facettes comme l’information (tout ce qui se trouve entre la gestion de donnés et la connaissance), la structuration, l’organisation et l’étiquetage. La somme de ces éléments constituent la spécialité des AI.

Un peu d’histoire

D’aussi loin que 660 av JC, des systèmes de classement d’information sont apparus afin de ranger les livres selon une logique qui en faciliterait la recherche. Le système Dewey, inventé en 1873, est encore utilisé en bibliothèque et permet (comme sur internet) d’user de sérendipité en regroupant les livres par sujet.

Comme les bibliothécaires, les AI évaluent, étiquettent, décrient, structurent et organisent le matériel qu’ils ont sous la main.

Alors, qu’est-ce qui n’est pas de l’architecture de données ? :

  • Le design graphique
  • Le développement de logiciel
  • L’ingénierie de produits conviviaux

Néanmoins, l’AI doit régulièrement collaborer avec ces autres disciplines du multimédia car les points de rencontres y sont fréquents. Tel que mentionné dans le Guide des meilleurs pratiques web, les experts ne doivent pas travailler en silo. Par exemple, lors de la création ou de la refonte d’un site web, ces différents acteurs agissent de concert pour créer le meilleur produit possible. Le travail de l’un influence celui des autres et souvent un compromis est trouvé afin les résultats soient équilibrés et répondent aux impératifs de ces différentes facettes.

Pourquoi l’architecture d’information est-elle importante ?

Les auteurs nous sensibilisent aux rôles des AI par l’entremise des coûts, dans ce cas-ci, par rapport à un site web d’entreprise:

  • Ce qu’il en coûte pour trouver de l’information (la somme des 5 minutes additionnelles pour trouver des réponses à chaque jour)
  • Ce qu’il en coûte de ne pas trouver de l’information (perte de vente, perte de client pour toujours)
  • Ce qu’il en coûte d’éduquer les consommateurs
  • Ce qu’il en coûte pour créer le site
  • Ce qu’il en coûte pour former vos employés? (vous pourriez surement sauver en simplifiant votre système)
  • Ce qu’il en coûte pour entretenir votre marque (un mauvais site fait du tort à votre image)

La nature ingrate de leur travail fait en sorte que la reconnaissance des spécialistes de l’AI est un défi de tous les jours. La transparence du travail vis-à-vis les utilisateurs peut être considérée comme un gage de succès, mais il reste que l’intangibilité de leur œuvre est souvent difficile à faire valoir auprès de leurs collègues et de leurs clients. Une partie de la solution est la création de livrables tels : les wireframes, les blueprints, les chartes de vocabulaires à utiliser et les schémas de métadonnées.

La pratique de l’architecture de données

Dans le deuxième chapitre, nous entrons dans la pratique de l’AI en constatant d’abord que nous sommes entourés d’information et que le web s’est d’abord bâti une architecture sans avoir de spécialiste. Alors, est-ce nécessaire d’avoir des AI ?

Bien que certaines personnes croient que non, la plupart des intervenants du milieu s’accordent pour dire que peu importe le titre, un spécialiste qualifié (connaissance et expérience) aura la capacité d’opérer son art et sa science dans des milieux de plus en plus complexes. On pourrait facilement comparer le métier d’AI à des jeux comme le Go et Othello : une minute pour apprendre, une vie à maîtriser!

Bien sûr, tous les projets multimédia n’ont pas les ressources pour se payer un AI certifié. C’est pourquoi le rôle d’AI se joue désormais également sur le plan de l’enseignement et de la consultation, particulièrement pour les petites entreprises qui refont leur site web.

Qui pratique l’architecture d’information ?

Peu de programme d’étude préparent à une carrière actuellement, mais plusieurs profils amènent dans cette direction. Tout ce qui touche à l’organisation de données possède un grand potentiel :

  • Design graphique ou design d’information
  • Bibliothéconomie
  • Journalisme
  • Ingénierie de produits conviviaux
  • Marketing
  • Science informatique
  • Rédaction technique
  • Architecture

Plusieurs dynamiques de travail se posent en AI : le travail interne et le travail à l’externe (consultant). Il appert que la deuxième catégorie se développe rapidement alors qu’une tendance aux équipes mixtes s’installe. Les architectes sont désormais des experts en demande qui font bénéficier des projets d’une vision extérieure à grande valeur ajoutée.

Pourtant, l’histoire montre que les AI se sont d’abord formés à l’interne, en répondant spontanément à des besoins nouveaux dans leur milieu. Ils ont appris à structurer et à indexer l’information dont ils disposaient. La pratique est née de l’ère internet et a désormais atteint une certaine maturité dans les cinq à sept dernières années.

Pour tout projet multimédia, il est conseillé de constituer une équipe équilibrée, regroupant plusieurs discipline et non pas seulement un AI. Le rôle de celui-ci devrait idéalement se limiter à celui d’architecte plutôt que de porter plusieurs chapeaux. Si la chose n’est pas possible (pour une petite organisation), il lui est suggéré de pratiquer une sorte de schizophrénie volontaire en isolant ses analyses de structure, de design et d’architecture d’information, ou simplement en bénéficiant d’un groupe d’observateurs qui l’aideront à ne pas aller trop loin dans une perspective purement AI. Comme en tout, l’équilibre est gage de réussite.

La spécialisation des AI

La profession, si on peut l’appeler ainsi, progresse désormais vers des créneaux plus pointus. Les architectures se spécialisent souvent par :

  • Secteurs industrielles (assurances, automobile, etc.).
  • Départements (ressources humaines, ingénierie, marketing).
  • Type de système (intranet, web, extranet, magazine en ligne, librairies digitales, etc.). Catégories d’audiences (propriétaires, enseignants, scientifiques, adolescents, grands-parents, etc.).
  • Applications (telles les gestionnaires de contenus (CMS), les engins de recherche et les portails).

Si l’on en croit l’auteur de The Age of Hyper Specialization, le domaine de l’architecture d’information n’a pas fini de faire son chemin vers de nouveaux segments.

La pratique de l’AI dans le monde réel

Pour terminer, les auteurs nous sensibilisent à trois éléments qui composent l’écologie de l’information : le contexte, le contenu et les utilisateurs.

Le contexte

Chaque entreprise est unique. Le vocabulaire et la structure d’un site doivent refléter la personnalité de celui-ci. Le site doit être un portrait photographique de la mission, les valeurs, la vision, les stratégies et la culture de cette entreprise. Il ne doit surtout pas être semblable à celui du compétiteur !

Le contenu

Certains paramètres influencent le travail des AI, notamment : Qui conçoit et contrôle le contenu ? Qu’en est-il de la propriété intellectuelle ? Quels sont les différents formats de documents ? Les métas datas sont-ils déjà en place ? La taxonomie est-elle consistante ? De quels volumes d’information est-il question ? (des centaines, des milliers, des millions de fichiers) Quel sera la dynamique de création de nouveaux contenus ?

Les utilisateurs

Qui utilise le site web ? Qu’aiment-ils ? Que désirent-ils comme information ? Un portrait des utilisateurs permettra à l’AI de bien faire son travail et ce portrait il le tirera en allant étudier sur le terrain même le comportement de ceux-ci.

En bref, des éléments importants tels les objectifs d’affaires et les ressources disponibles influenceront considérablement le travail des AI. Lorsqu’un des auteurs se fait demander quelle stratégie il adoptera, il répond : « ça dépend… »  Et cela dépend bien sûr du type d’utilisateurs, du type et de la quantité de données à classer et du contexte de l’organisation. En résumé, chaque situation est unique et tout projet est un work in progress.

Conclusion

L’architecture d’information est partout. Amateurs et spécialistes le pratiquent désormais. Le défi pour cette communauté est de continuer à faire progresser cette nouvelle discipline tout en enseignant à ceux qui doivent y toucher de façon ponctuelle.

Texte principal :

MORVILLE & ROSENFELD. « Defining Information Architecture » Chapitre 1 et 2

Autres références :

Alliance Numérique. (2012) « Guide des meilleures pratiques web »

MALONE. (2011) « The Age of Hyper Specialization »

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