Consultant·e senior Metadata & Contenus

Contexte

Mission d’étude au bénéfice d’un client (organisation de presse – anonymisée), sans prestation de développement à ce stade.

Coordination avec la DSI en charge des métadonnées.

Échanges préalables déjà tenus ; la présente fiche formalise le périmètre à présenter avant contractualisation.

Interlocuteurs et coordination

Côté client : DSI en charge des métadonnées.

Demande associée : partage des coordonnées des personnes clés côté prestataire pour une présentation du périmètre de mission avant formalisation.

Objectif de planification

Cible de chiffrage : avant Noël.

Démarrage envisagé : début 2026, sous réserve de validation par la DSI.

Objectifs « high level » de la mission (phase initiale)

Analyse concurrentielle des métadonnées : comparaison [Client – organisation de presse] vs Reuters, AP, et autres acteurs à déterminer.

Analyse des besoins clients en metadata dans leurs systèmes CMS / DAM / MAM, avec un focus spécifique sur les usages « AI‑friendly ».

Recommandations d’actions.

Description détaillée du besoin

1) Analyse concurrentielle des métadonnées

Construire une grille de comparaison couvrant : modèles de métadonnées (schéma, champs obligatoires/optionnels), taxonomies/ontologies, politiques de nommage, qualité/complétude, mécanismes d’identifiants, historisation/versioning, exposition via APIs, et modalités de licence/usage.

Cadrer les sources publiques et matériaux accessibles des acteurs ciblés (Reuters, AP, autres à confirmer) et expliciter les limites éventuelles.

Évaluer l’alignement/déviations du [Client – organisation de presse] par rapport aux pratiques observées, avec exemples représentatifs.

2) Besoins clients metadata dans CMS / DAM / MAM

Conduire des entretiens structurés avec un panel représentatif de clients/intégrateurs (rôles : équipes CMS, responsables DAM/MAM, data/AI) pour cartographier les besoins par parcours : ingest → édition → publication → réutilisation.

Identifier les champs et structures « AI‑friendly » prioritaires (désambiguïsation, liens entité‑événement, timestamps normalisés, droits/licensing, source, provenance) et les contraintes d’ingestion/export (formats, payloads, latence, webhooks).

Formaliser les attentes d’intégration : modèles d’API (REST/GraphQL), filtres, pagination, recherche/facettes, webhooks, documentation attendue, exemples de réponses, politiques de versioning et SLA de fraîcheur/qualité.

3) Recommandations d’actions

Produire des options de convergence par paliers (quick wins vs chantiers structurants), avec impacts estimés sur qualité des métadonnées, réutilisabilité, et compatibilité IA.

Proposer une trajectoire de normalisation (champ par champ / structure par structure), des règles de gouvernance (dictionnaire, contrôles automatiques, métriques de complétude), et les prérequis organisationnels.

Préparer le chiffrage et les hypothèses associées, adaptés à la cible « avant Noël » pour décision de lancement début 2026.

Périmètre de la phase initiale

Cadrage et restitution du périmètre aux parties prenantes identifiées par la DSI Metadata.

Prise en compte des échanges précédents comme base de travail.

Inclusion des trois volets listés dans les objectifs « high level ».

Hypothèses et dépendances

Validation interne DSI nécessaire pour enclencher un démarrage début 2026.

Identification et disponibilité des personnes clés côté prestataire et côté [Client – organisation de presse] pour la présentation de cadrage.

Livrables attendus (alignés sur les objectifs « high level »)

Restitution d’analyse concurrentielle métadonnées [Client – organisation de presse] vs acteurs cités.

Synthèse des besoins clients metadata dans CMS / DAM / MAM, avec attention aux usages « AI‑friendly ».

Recommandations d’actions.