Wikipédia:RAW/2023-09-01

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▲ L'édito de PAC2 —

Ce numéro contient beaucoup de brèves sur un grand nombre de sujets : l'enquête sur la communauté Wikimédia, la régulation de la haine en ligne, une réflexion sur la contribution à Wikidata, les articles orphelins ou encore la modernisation de l'infrastructure d'apprentissage automatique de la fondation Wikimédia.

Nous introduisons aussi une nouvelle section pour faire un zoom sur un projet Wikimédia. La section est inaugurée avec une présentation de Wikivoyage en français.

Globalement, je me dis que le numéro est peut être un peu long pour le lecteur ou la lectrice (à peu près 20 minutes de lecture d'après la liseuse de Firefox). Chacun pourra picorer ce qu'il souhaite.

N'hésitez pas à contribuer au prochain numéro en proposant des sujets en salle de rédaction ou directement dans le contenu.

Bonne lecture !

Brèves[modifier le code]

▲ Community Insights — La Fondation Wikimédia publie chaque année une enquête sur la communauté Wikimédia intitulée Community Insights[1]. L'édition 2023 s'appuie sur des données collectées grâce à une enquête statistique entre juin et septembre 2022. L'enquête a été menée dans 28 langues différentes[2].

Estimation de la part des éditrices et éditeurs actifs par an.

Parmi les éditrices et éditeurs actifs, la part des femmes est passée de 11 % en 2019 à 15 % en 2020 et 13 % en 2022. En revanche, la part des éditrices et éditeurs considérés comme faisant partie des genres minoritaires (gender-diverse) est passée de 2 à 4 %. Le terme de gender-diverse est emprunté au Haut-Commissariat des Nations unies aux droits de l'homme pour désigner les personnes trans, non-binaires, genderqueer, agenrées ou les personnes s'identifiant à plusieurs genres.

Parmi les nouvelles personnes contribuant à Wikimédia depuis 2021, on trouve 20 % de femmes et 7 % de personnes gender-diverse.

Distribution par âge de la communauté comparée à la population mondiale

Globalement, la distribution par catégorie d'âge de la communauté correspond à la distribution mondiale par catégorie d'âge. Toutefois, les personnes de moins de 18 ans ne sont pas incluses dans l'enquête. En revanche, les éditrices et éditeurs actifs sont nettement plus diplômés que la population des pays de l'OCDE. Par ailleurs, 12 % des éditrices et éditeurs se considèrent comme appartenant à une minorité ethnique dans leur pays.

38 % des contributrices et contributeurs trouvent que la Fondation Wikimédia communique bien sur ses projets et ses initiatives. 56 % considèrent que la Fondation a les bons programmes et les bonnes stratégies pour atteindre l'objectif de 2030 de devenir l'infrastructure centrale de la connaissance libre et accessible à tous et toutes.

Part des éditrices et éditeurs qui se sont sentis en danger ou inconfortable au cours des 12 mois précédents.

44% des femmes, 53% des personnes gender-diverses et 33% des hommes contribuant activement se sont sentis en danger (unsafe) ou inconfortables (uncomfortable) au cours des 12 mois précédents l'enquête. 25% des éditrices et éditeurs déclarent avoir subi du harcèlement au cours des 12 derniers mois. La proportion est plus élevée pour les femmes (31%). 46% des éditrices et éditeurs savent comment trouver de l'aide en cas de harcèlement.

Part des éditrices et éditeurs qui déclarent avoir subi du harcèlement.

▲ Lutte contre les contenus haineux —

En juillet 2023, l'Autorité de régulation de la communication audiovisuelle et numérique (ARCOM) a publié un bilan des moyens mis en place par les plateformes en ligne dans la lutte contre la diffusion des contenus haineux en 2022. En France, l'article 42 de la Loi confortant le respect des principes de la République impose aux principales plateformes présentes sur le territoire national des obligations de moyen dans la lutte contre la diffusion des contenus haineux. L'ARCOM est chargée de superviser la mise en œuvre de ces obligations. Le règlement européen sur les services numériques (connu sous le nom de DSA pour Digital services act ou RSN en français) entre en œuvre dans les pays de l'Union européenne le 25 août 2023 pour les grandes plateformes en ligne (les VLOP pour very large online platforms) et le 17 février 2024 pour l'ensemble des services en ligne concernés. Les dispositions du DSA remplaceront donc les dispositions de la loi confortant le respect des principes de la République.

Dans ce rapport, l'ARCOM s'intéresse à l'accessibilité et l'intelligibilité des conditions générales, à la prise en compte dans les conditions générales de la législation sur les contenus haineux, aux dispositifs de signalement des contenus haineux, aux moyens mis en œuvre pour la modération des contenus, à la lutte contre les signalements abusifs et enfin à la coopération avec les autorités administratives et judiciaires, que ce soit pour informer les autorités des contenus haineux signalés ou pour traiter les demandes des autorités.

La fondation Wikimédia a fait remarquer à l'ARCOM que le questionnaire n'est pas adapté au fonctionnement collaboratif et communautaire de Wikipédia.

Dans une note au bas de la page 10, l'ARCOM regrette que le Code universel de conduite ne soit disponible qu'en anglais. Pourtant il existe une traduction en français[3].

Sur la modération des contenus illicites, l'ARCOM note : « En raison de l’approche collaborative et décentralisée de sa politique de modération, comparer Wikipédia à d’autres services apparaît peu pertinent. Toutefois, la description de cette politique dans les CG (ie conditions générales) de la plateforme mériterait de gagner en précision et en transparence. »

Sur les dispositions de signalement des contenus haineux, l'ARCOM note la spécificité de Wikipédia par rapport aux autres plateformes : « Wikipédia, en raison des spécificités de son modèle, ne dispose pas de dispositif de signalement « traditionnel ». Confronté à un contenu problématique, un utilisateur pourra (i) le corriger lui-même en modifiant la page, (ii) expliquer le problème sur la page de discussion de l’article concerné ou (iii) demander de l’aide sur le « Forum des nouveaux ». L'architecture de la modération sur la plateforme est remarquable, en ce qu'elle repose en priorité sur les utilisateurs, tout en assurant une expertise stable en matière de modération des contenus illicites grâce aux utilisateurs « administrateurs » de Wikipédia. » Sur les moyens mis en œuvre pour lutter contre les contenus illicites, la fondation note qu'une cinquantaine de bénévoles sont particulièrement vigilants sur cette question.

Sur la mise en œuvre du règlement européen sur les services numériques, nous avons déjà abordé le sujet dans le numéro du 1er juin. Par ailleurs, Wikimédia France a traduit en français un article initialement publié par la Fondation Wikimédia. Le règlement européen sur les services numériques est entré en vigueur le 25 août[4].

▲ Wikidata et l'épistémologie des robots — Dans un article intitulé « Wikidata: why we contribute to the robot epistemology » publié sur le site du user group Whose Knowledge?, Maari Zwick-Maitreyi (d) Voir avec Reasonator explore les enjeux de la contribution à Wikidata pour les personnes de la majorité globale (en). Après avoir rappelé les enjeux de représentation des points de vue des personnes de la majorité globale dans Wikipédia et les efforts de la Wikimedia Foundation, l'autrice souligne que ces enjeux sont particulièrement prégnants dans Wikidata.

« Même si des efforts sont déployés pour combler le fossé, on craint que des projets de données structurées comme Wikidata ne codifient les points de vue, les valeurs et l'histoire des communautés hégémoniques dans l'intelligence artificielle, les érigeant en vérités dans l'épistémologie des robots et piégeant probablement les membres de la majorité globale dans de laborieuses batailles de connaissances qui se prolongeront dans les époques à venir[5]. »

En s'appuyant sur l'article « Working for the Invisible Machines or Pumping Information into an Empty Void? An Exploration of Wikidata Contributors' Motivations (d) Voir avec Reasonator », elle rappelle que 70 % des contributeurs et contributrices de Wikidata ignorent comment leurs contributions sont utilisées.

« Dans notre effort pour Wikidata, il semble que nous soyons éloignés des résultats de notre travail[6]. »

L'autrice rappelle que le travail de contribution gratuite et désintéressée à Wikidata est avant tout utilisé par les grandes entreprises du numérique pour construire des intelligences artificielles et faire des profits. Elle souligne alors un dilemme.

« Si nous ne nous engageons pas dans ces plateformes de production de connaissances par les pairs, nos histoires, nos idées, nos connaissances sont laissées de côté et l'effacement se poursuit. Lorsque nous le faisons, cela profite à des multinationales lointaines qui ont recours au travail clandestin, ont les poches pleines et exercent un pouvoir incontrôlé sur la vie et les moyens de subsistance des gens[7]. »

L'autrice termine l'article avec une série de questions à se poser sur Wikidata.

▲ Synia : explorer Wikidata autrement — En mars 2023, Finn Årup Nielsen (d) Voir avec Reasonator (connu sous le pseudonyme fnielsen) a publié « Synia: Displaying data from Wikibases (d) Voir avec Reasonator » dans lequel il présente Synia, un nouvel outil qui permet d'explorer Wikidata autrement grâce à des requêtes SPARQL génériques[8],[9]. Concrètement, la communauté peut écrire des requêtes SPARQL génériques dans une page de configuration sur Wikidata et cela produit automatiquement une nouvelle page de profil dans Synia. C'est un excellent moyen d'explorer Wikidata. L'outil s'inspire largement de Scholia (d) Voir avec Reasonator[10], un outil qui permet grâce à des requêtes génériques dans Wikidata d'explorer les données de Wikidata relatives aux chercheurs et chercheuses, aux publications scientifiques, aux revues académiques et aux éditeurs scientifiques.

Voici quelques exemples :

▲ Prenez plaisir à contribuer — Lepticed7 a publié une traduction de l'essai Enjoy yourself.

« Tout le monde devrait le garder à l’esprit tout le temps : prendre du plaisir à contribuer est la clé pour rester actif sur le projet. Si vous ne prenez plus de plaisir à contribuer, faites un pas en arrière et posez-vous des questions sur ce que vous aimez faire. »

▲ Les débuts de Wikifunctions — Le mois dernier, nous avons annoncé le lancement de Wikifunctions. Dans un article publié sur le blog Diff, Denny Vrandečić donne plus de détails. Il définit Wikifunctions comme un espace destiné à créer et maintenir de manière collaborative une bibliothèque de fonctions. Il anticipe qu'elle permettra de générer des phrases, du texte et même des articles entiers. Elle permettra aussi de faire des calculs à partir des données brutes contenues dans Wikidata, comme par exemple calculer l'âge d'une personne à partir de sa date de naissance ou la densité de population à partir de la population et de la superficie d'un territoire.

La première fonction permet de joindre ensemble deux chaînes de caractère : https://www.wikifunctions.org/view/fr/Z10000

D'après Wikiscan, il existe déjà plus de 2 000 fonctions dans Wikifunctions[11].

▲ Revues citées par Wikipédia — Dans The Signpost du 1er août dernier, Headbomb raconte le projet Journals cited by Wikipedia (Revues citées par Wikipédia), une idée née en 2009 qui consiste à compiler des statistiques sur les revues citées dans Wikipédia en anglais en extrayant les valeurs du paramètre journal= dans le modèle Cite journal (équivalent de {{Article}}) et d'autres modèles similaires.

On apprend notamment qu'Elsevier est l'éditeur scientifique le plus cité dans Wikipédia avec 360 000 citations. et Nature la revue la plus citée avec 51 000 citations.

▲ Pourquoi y a-t-il si peu d'administrateurs et d'administratrices dans les wikipédiennes et wikipédiens récents ? — Dans The Signpost, WereSpielChequers s'inquiète du fait que la majorité des administrateurs et administratrices de la Wikipédia en anglais aient commencé à contribuer dans les années 2000. Sur les 881 administratrices et administrateurs, seul 64 ont commencé à contribuer après 2011.

« J'espère que nous pourrons persuader certains Wikipédiens qui ont rejoint la communauté dans les années 2010 de devenir administrateurs ; je suis sûr qu'il y a beaucoup d'entre vous qui passeraient facilement[12]. »

Ce serait intéressant de faire le même exercice sur Wikipédia en français.

▲ Le Wikimédien de l'année — Le prix du wikipédien de l'année a été remis à Tofeiku, un contributeur originaire de Malaisie qui a commencé à contribuer à l'âge de 8 ans. Il s'est beaucoup investi dans le Wiktionnaire en malais (d) Voir avec Reasonator[13]. Le prix Wikimedia est remis à Siobhan Leachman et le prix du nouveau venu au japonais Eugene Ormandy.

▲ La fondation Wikimédia modernise ses modèles d'apprentissage automatique — Depuis 2015, la fondation Wikimédia maintient un ensemble de modèles d'apprentissage automatique et une infrastructure appelés ORES. En tout, ORES comprend 110 modèles d'arbres de décision dans différentes langues qui permettent d'évaluer la qualité d'un article, la qualité d'une modification, la qualité d'un élément et le thème d'un article. Les modèles déployés par la fondation n'éditent pas directement Wikipédia mais permettent d'avertir les contributrices et les contributeurs. Par exemple, le modèle de détection de vandalisme permet de mettre des alertes dans la page modifications récentes de la Wikipédia en anglais.

Pour pouvoir déployer plus facilement une plus grande variété de modèles en passant rapidement à l'échelle, la fondation s'est lancé dans un grand chantier de modernisation de son infrastructure d'apprentissage automatique.

« Dans ce nouveau flux de travail, un ingénieur en apprentissage automatique de l'équipe machine learning travaille avec un créateur de modèle dès le premier jour du projet pour travailler avec lui sur le déploiement du modèle. L'objectif est que le modèle soit déployé dès le premier jour de sa création et à chaque nouvelle itération au cours de son processus de développement afin que les problèmes qui apparaissent en production soient identifiés et résolus dès le début du processus[14]. »

Cette approche du développement de modèles, dite MLOps, nécessite une nouvelle infrastructure qui s'appuie sur le logiciel Kubeflow (d) Voir avec Reasonator. L'infrastructure est divisée en deux parties, Train Wing pour l'entraînement et Lift Wing pour le déploiement. Les modèles déployés sur Lift Wing seront accessibles par API à travers le portail d'API de la fondation[15].

La seconde partie de l'infrastructure, Train Wing, permettra aux ingénieurs de la fondation mais aussi aux chercheurs d'entraîner leurs propres modèles.

Pour améliorer la documentation et la transparence des modèles d'apprentissage automatique, la fondation va mettre en place une documentation des modèles conformes à l'approche model cards développée par Mitchell et al. (2019) (voir l'exemple meta:User:AlgoAccountabilityBot/Enwiki Good Faith Model Card)[16].

▲ 8,8 millions d'articles orphelins dans les 319 versions de Wikipédia — Dans « Orphan Articles: The Dark Matter of Wikipedia (d) Voir avec Reasonator », les chercheurs Akhil Arora, Robert West (d) Voir avec Reasonator et Martin Gerlach (d) Voir avec Reasonator (meta:user:MGerlach (WMF)) se penchent sur l'accessibilité des articles et plus précisément sur les articles qui ne sont pas reliés au reste de l'encyclopédie par des liens internes. Ils estiment que sur les 319 versions linguistiques de Wikipédia, 15% (8,8 millions) des articles peuvent être considérés comme orphelins (aucun lien entrant). La Wikipédia en français se distingue avec seulement 1,7% d'articles orphelins (39 960 articles sur 2,363,875)[17]. A l'inverse, il y a très peu d'articles sans lien sortant. Les auteurs n'en trouvent que 300 000, soit 0,5%.

Les auteurs cherchent à caractériser les articles orphelins à travers plusieurs critères (article créé par un bot, article récent, article consacré à une femme, etc). Ils trouvent notamment que les articles consacrés à des femmes sont plus souvent orphelins que les autres. Par exemple, dans la Wikipédia en anglais, 29% des articles biographiques orphelins sont consacrés à des femmes, qui ne représentent pourtant que 19% des articles biographiques en général.

Les auteurs ont développé l'outil Wiki-Visibility pour aider à relier un article orphelin à partir de liens existants dans d'autres versions linguistiques de Wikipédia. Par exemple, pour l'article Ana Montès, Wiki-Visibility suggère d'ajouter un lien depuis Walter Kendall Myers parce que ce lien existe en anglais et en russe[18],[19].

Dans la Wikipédia en français, le Projet:Pages orphelines liste toutes les pages de la catégorie et cette requête petscan liste toutes les biographies de femmes orphelines (à la date du 4 juillet).

▲ En très bref —

Le zoom : Wikivoyage en français[modifier le code]

Le zoom est une nouvelle rubrique pour faire le point sur un Wikiprojet. Premier de la série : wikivoyage en français.

Wikivoyage en français compte plus de 8 000 pages de contenu, c'est beaucoup moins que Wikivoyage en anglais (31 000 pages) ou en allemand (20 000 pages) mais beaucoup plus que wikivoyage en espagnol (3 000 pages)[21].

Le contenu de Wikivoyage des articles de Wikivoyage est très structuré avec des patrons d'articles très précis et l'utilisation importante de modèles pour structurer l'information comme modèle:Voir ou modèle:Manger. Wikivoyage s'appuie beaucoup sur Wikidata pour ses infobox ou ses bannières.

En juillet 2023, le site totalise 1 million de pages vues en juillet avec 16 utilisateurs actifs (plus de 5 contributions)[22].

En juillet 2023, les 5 articles les plus consultés sont Amérique du Sud, Palma de Majorque, Johannesburg, Europe et Singapour[23].

Le site compte 2 024 articles sur des éléments situés en France, 789 éléments au Canada et 353 en Belgique[24].

Wikivoyage en français comprend 44 articles étoilés (Catégorie:Article étoilé). Parmi ces articles étoilés, 19 concernent des éléments situés en Belgique, 8 en France, 4 au Canada, 4 au Kenya et 3 en Tanzanie (voir la carte)[25].

Événements[modifier le code]

Edit-a-thon aux Archives nationales de France.
WikiConvention 2023
Conférence GLAM Wiki

Ailleurs dans le Wikiverse[modifier le code]

La page Wikipédia:RAW/Découvrir recense les infolettres et blogs relatifs à Wikimedia.

Les infolettres :

Courrier du lectorat[modifier le code]

(Il nous fera plaisir de lire les messages déposés ici et, si nécessaire, d'y répondre dans les plus brefs délais.)

Bonsoir, je viens de parcourir l'actualité que vous avez rédigé avec soin, j'ai trouvé intéressant la plupart des informations dont vous avez mentionnées, notamment sur la toute première partie avec les graphiques, bravo pour votre travail ! Hibrideacus (discuter) 31 août 2023 à 22:57 (CEST)[répondre]

Merci beaucoup pour votre commentaire. ça fait plaisir. PAC2 (discuter) 1 septembre 2023 à 06:57 (CEST)[répondre]

Bonsoir, merci pour cet important travail de mise à disposition de brèves ! À propos des articles orphelins : le projet francophone a fait le choix de considérer comme orphelin un article possédant moins de 3 liens entrants ; par ailleurs, j'ai testé l'outil indiqué, certes sur un échantillon réduit, et il donne les mêmes réponses que ce que propose déjà Dickensbot (voir par exemple : les Articles orphelins depuis février 2021) pourtant circonscrit à trois wikipédias. Ce faisant, la wikipédia francophone comporte un peu plus de 15 000 articles orphelins, en augmentation lente mais constante. Cela vaudrait sans doute le coup de relancer un concours Wiki-maintenance spécial Orphelins, non ?--Cbyd (discuter) 31 août 2023 à 23:33 (CEST)[répondre]

Oui effectivement la définition d'un article orphelin peut varier. Dans l'article de recherche, ils considèrent les articles avec 0 liens entrants. PAC2 (discuter) 1 septembre 2023 à 07:00 (CEST)[répondre]

VLOP[modifier le code]

« une cinquantaine de bénévoles sont particulièrement vigilants.. » : sait-on qui sont ces 50 bénévoles ? (pas les noms, mais s'ils sont une catégorie d'utilisateurs bien identifiée) En quoi sont-ils plus particulièrement vigilants ? Quelqu'un sait-il ? C'est une phrase intrigante. --Jean-Christophe BENOIST (discuter) 1 septembre 2023 à 08:27 (CEST)[répondre]

Je suis d'accord avec toi que c'est intriguant. J'ai parcouru la réponse de la fondation à l'ARCOM (https://www.arcom.fr/sites/default/files/2023-07/2023_anglais_Declaration_Fondation-Wikimedia_haine_en_ligne.pdf, question 7, page 3) mais je n'ai pas vu d'élément plus précis. PAC2 (discuter) 1 septembre 2023 à 08:48 (CEST)[répondre]
Pour nous, la question de l'ARCOM s’adressait a la Fondation, donc nous avons communiqué un nombre approximatif de "staff" de la Fondation (qui peuvent travailler sur ces sujets), et non des bénévoles dans la communauté (certainement bien plus large!). Traduit (automatiquement) en français, voici ce que nous avons expliqué a l'ARCOM:
"Une équipe géographiquement répartie d'environ 45 à 50 personnes était disponible pour traiter les rapports de cette nature. Cependant, pour beaucoup, il ne s'agit souvent pas de leur activité principale/routinière : ils ne seraient impliqués que comme ressources de remplacement/supplémentaires si la « ligne de front » avait besoin d'un soutien supplémentaire. Nous nous attendons à ce que la plupart des questions de cette nature soient traitées par 2 à 6 personnes (environ), mais les discussions avec l'équipe au sens large sont courantes.
Notre équipe est intrinsèquement multilingue, avec un personnel capable de couvrir la gamme extrêmement large de langues dans lesquelles nos projets sont disponibles. Ils le font grâce à leur maîtrise native, leur scolarité, la traduction automatique et/ou avec l'aide d'autres personnes au sein de la Fondation Wikimédia qui peuvent parler la langue requise.
Les membres de l'équipe ne sont pas spécifiquement affectés à des versions linguistiques spécifiques de nos projets - cela serait inefficace, d'autant plus qu'un rapport pourrait (par exemple) mettre en évidence le contenu que l'on retrouve à la fois dans les versions française et anglaise de Wikipédia. Au lieu de cela, nous avons une réception centrale des rapports, puis nous les trions vers nos coéquipiers en fonction de leur disponibilité et de leur adéquation.
Notez que la communauté Wikimédia gère un service d'assistance communautaire géré par des bénévoles et auto-sélectionné, la Volunteer Response Team (VRT), qui peut (par exemple) être contactée via info-fr@wikimedia.org. Il s'agit d'un système efficace, autonome et hautement multilingue que les utilisateurs, les signaleurs de confiance, etc., peuvent utiliser pour poser des questions, signaler des problèmes, etc., qui sont ensuite traités par les autres utilisateurs des sites Web. Pour des raisons de confidentialité, d'efficacité des ressources et de respect de l'autonomie de ces utilisateurs, la Fondation Wikimédia ne surveille pas activement l'activité de la VRT (de la même manière, on l'imagine, Facebook ne surveille pas de près ni ne conserve de statistiques sur les messages reçus et les actions entreprises par des « administrateurs » civils de groupes Facebook individuels). Nous ne disposons pas de données sur (par exemple) les langues ou la localisation des membres de la VRT." PBradley-WMF (discuter) 7 novembre 2023 à 15:35 (CET)[répondre]

Merci[modifier le code]

Lecture instructive. Merci pour ce travail. TCY (discuter) 2 septembre 2023 à 10:44 (CEST)[répondre]

Fort intéressant[modifier le code]

Merci pour cette nouvelle édition très intéressante et très complète. Cela permet de faire un bon tour de l'article en général (Fondation, régulation, nouveaux projets, événements, etc...)
Concernant le problème du nombre de nouveaux administrateurs et administratrices, on pourrait effectivement faire une enquête sur Wikipédia en français.
De mon point de vue, c'est un rôle fondamental pour notre communauté... mais qui est aussi assez ingrat car il n'y a que des coups à prendre (à part si on s'occupe uniquement de la maintenance technique et de la lutte contre les vandalismes). Il y a également l'élection communautaire qui peut parfois virer au défouloir dans les avis. Peut-être qu'en modérant mieux les avis lors des élections, chaque candidature serait moins angoissante pour les candidats et candidates.--Pronoia (discuter) 2 septembre 2023 à 10:57 (CEST)[répondre]


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Rédigé/traduit par PAC2
Citations originales
Notes
Références
  1. ↑ Repéré via https://mastodon.world/@OpenSexism/110817958836569741
  2. ↑ meta:Community_Insights#Languages
  3. ↑ https://foundation.wikimedia.org/wiki/Policy:Universal_Code_of_Conduct/fr
  4. ↑ Philippe Jacqué et Maria Udrescu, « Numérique : la loi européenne obligeant les géants d’Internet à réguler leurs contenus est entrée en vigueur », Le Monde,‎ (ISSN 1950-6244, lire en ligne).
  5. ↑ « Even as gap-closing efforts take place, there is fear that structured data projects like Wikidata are codifying the views, values, and histories of hegemonic communities into artificial intelligence, establishing them as truths in the robot epistemology, and likely trapping people of the Global Majority in laborious knowledge battles to extend into the eras to come. » traduit avec l'aide de DeepL
  6. ↑ « In our Wikidata effort, it seems that we are distanced from the outcomes of our labor. », traduit avec l'assistance de DeepL
  7. ↑ « If we don’t engage with these peer-production knowledge platforms, our histories, ideas, knowings, get left behind and the erasure continues. When we do, it profits far away multinationals with clandestine workings, bottomless pockets, and unchecked power over peoples’ lives and livelihoods. » traduit avec DeepL
  8. ↑ Finn Årup Nielsen (d) Voir avec Reasonator Synia: Displaying data from Wikibases (d) Voir avec Reasonator, https://arxiv.org/abs/2303.15133
  9. ↑ Découvert via le compte Mastodon de fnielsen : https://fosstodon.org/@fnielsen/110791751465369139
  10. ↑ https://scholia.toolforge.org/
  11. ↑ https://wikifunctions.wikiscan.org/ consulté le 28 août
  12. ↑ « My hope is that we can persuade some Wikipedians who joined the community in the 2010s to become admins; I'm sure there are many of you who would pass easily. »
  13. ↑ Découvert via https://wikis.world/@wikipedia/110900708319266865 et https://tech.lgbt/@wmlgbt/110898976230542024
  14. ↑ « In this new workflow, a machine learning engineer from the Machine Learning team works with a model creator from the first day of the project to work with them on model deployment. The goal is that the model is deployed on the first day it is created and at every new iteration during its development process so that issues that appear in production are identified and resolved early in the model creation process. »
  15. ↑ https://api.wikimedia.org/wiki/Lift_Wing_API
  16. ↑ (en) Margaret Mitchell, Simone Wu, Andrew Zaldivar, Parker Barnes, Lucy Vasserman, Ben Hutchinson, Elena Spitzer, Inioluwa Deborah Raji et Timnit Gebru, « Model Cards for Model Reporting », FAT* '19: Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency,‎ (ISBN 978-1-4503-6125-5, DOI 10.1145/3287560.3287596, arXiv 1810.03993)Voir et modifier les données sur Wikidata
  17. ↑ meta:Research:Recommending links to increase visibility of articles/Link-translation
  18. ↑ https://linkrec.toolforge.org/
  19. ↑ Pour les utilisateurs de l'interface web mobile, le lien vers l'outil est intégré à Chouette.js
  20. ↑ Voir l'annonce : en:Wikipedia:Wikipedia Signpost/2023-08-31/From the editor
  21. ↑ https://www.wikivoyage.org/
  22. ↑ https://stats.wikimedia.org/#/fr.wikivoyage.org
  23. ↑ https://pageviews.wmcloud.org/topviews/?project=fr.wikivoyage.org&platform=all-access&date=last-month&excludes=
  24. ↑ Requête SPARQL : https://w.wiki/7GXf
  25. ↑ https://w.wiki/7GYT
  26. ↑ https://www.wikimedia.fr/inscrivez-vous-au-mooc-wikidata/ découvert via Projet:Wikifier la science/Infolettre/Août 2023
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