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Gallica is one of the major digital libraries available for free via the Internet. In the context of the Bibli-Lab, research partnership between the Bibliothèque nationale de France and Télécom ParisTech, and with the support of TeraLab, a new analysis of Gallica servers’ connection logs was carried out, applying machine-learning methods to them. The aim was not to collect information on users or their profiles but rather to use logs, which act as records of usage, as a basis for identifying typical clickstreams. For 15 months (April 2016-July 2017), a researcher on postdoctoral contract and under the supervision of four of Télécom ParisTech’s research professors, developed a data clusterisation algorithm enabling grouping of Gallica sessions with similarities in sequencing and duration of actions . Logs analysed covered a range of durations, from a week to a month, with systematic checking of the stability of models obtained. The preferred methodological choice was to have statistical models dialogue with results obtained from other approaches (ethnographic observations, interviews, etc. ). Such dialogue enabled the researchers involved to: a) set departure parameters (definition of a session and the elementary actions composing it); b) check models obtained, which were highly sensitive to technical artefacts; and c) propose initial keys to interpretation.; Gallica est l'une des plus grandes bibliothèques numériques librement accessible sur le web. Dans le cadre du Bibli-Lab, partenariat de recherche entre la Bibliothèque nationale de France et Télécom ParisTech, et avec le soutien du TeraLab, a été conduite une analyse inédite des logs de connexion aux serveurs de Gallica, en leur appliquant des méthodes d’apprentissage automatique (machine learning). L’objectif n’était pas de connaître les usagers ni leurs profils mais, en partant de traces d’usages que sont les logs, d’identifier des parcours-types. Durant 15 mois (avril 2016-juillet 2017), un chercheur en contrat postdoctoral encadré par quatre enseignants-chercheurs de Télécom ParisTech , a mis au point un algorithme de classification (ou clusterisation) permettant de regrouper des sessions de Gallica présentant des similitudes dans l’enchaînement des actions. Les logs analysés couvraient des durées variables, allant d’une semaine à un mois, avec vérification systématique de la stabilité des modèles obtenus. Le choix méthodologique fort a été ici de faire dialoguer les modèles statistiques avec les résultats issus d’autres approches (observations ethnographiques, entretiens, etc. ). Ce dialogue a permis à la fois de : a) fixer les paramètres de départ (durée d’une session, définition des actions élémentaires sur Gallica) ; b) contrôler les modèles obtenus, extrêmement sensibles aux artefacts techniques ; c) proposer des premières clés d’interprétation.

Gallica is one of the major digital libraries available for free via the Internet. In the context of the Bibli-Lab, research partnership between the Bibliothèque nationale de France and Télécom ParisTech, and with the support of TeraLab, a new analysis of Gallica servers’ connection logs was carried out, applying machine-learning methods to them. The aim was not to collect information on users or their profiles but rather to use logs, which act as records of usage, as a basis for identifying typical clickstreams. For 15 months (April 2016-July 2017), a researcher on postdoctoral contract and under the supervision of four of Télécom ParisTech’s research professors, developed a data clusterisation algorithm enabling grouping of Gallica sessions with similarities in sequencing and duration of actions . Logs analysed covered a range of durations, from a week to a month, with systematic checking of the stability of models obtained. The preferred methodological choice was to have statistical models dialogue with results obtained from other approaches (ethnographic observations, interviews, etc. ). Such dialogue enabled the researchers involved to: a) set departure parameters (definition of a session and the elementary actions composing it); b) check models obtained, which were highly sensitive to technical artefacts; and c) propose initial keys to interpretation.; Gallica est l'une des plus grandes bibliothèques numériques librement accessible sur le web. Dans le cadre du Bibli-Lab, partenariat de recherche entre la Bibliothèque nationale de France et Télécom ParisTech, et avec le soutien du TeraLab, a été conduite une analyse inédite des logs de connexion aux serveurs de Gallica, en leur appliquant des méthodes d’apprentissage automatique (machine learning). L’objectif n’était pas de connaître les usagers ni leurs profils mais, en partant de traces d’usages que sont les logs, d’identifier des parcours-types. Durant 15 mois (avril 2016-juillet 2017), un chercheur en contrat postdoctoral encadré par quatre enseignants-chercheurs de Télécom ParisTech , a mis au point un algorithme de classification (ou clusterisation) permettant de regrouper des sessions de Gallica présentant des similitudes dans l’enchaînement des actions. Les logs analysés couvraient des durées variables, allant d’une semaine à un mois, avec vérification systématique de la stabilité des modèles obtenus. Le choix méthodologique fort a été ici de faire dialoguer les modèles statistiques avec les résultats issus d’autres approches (observations ethnographiques, entretiens, etc. ). Ce dialogue a permis à la fois de : a) fixer les paramètres de départ (durée d’une session, définition des actions élémentaires sur Gallica) ; b) contrôler les modèles obtenus, extrêmement sensibles aux artefacts techniques ; c) proposer des premières clés d’interprétation.

National audience; Le test de Fisher permet la détection d’une onde plane d'amplitude inconnue traversant un réseau de capteurs en présence de bruit additif de variance inconnue. Ce test est dérivé du rapport de vraisemblance généralisé et s'exprime en comparant la statistique de Fisher (F-stat) à un seuil. Sous hypothèse gaussienne du bruit additif, et sous l’hypothèse nulle d’absence de signal, la F-stat est distribuée suivant une loi de Fisher, ce qui permet un calcul exact de la p-valeur ou du seuil pour un niveau de fausse alarme voulu. Néanmoins le test de Fisher nécessite de connaître le vecteur lenteur caractérisant la propagation du signal d'intérêt. Dans le cas où le vecteur lenteur n'est pas connu à l'avance, on peut montrer que le test du rapport de vraisemblance généralisée est une fonction croissante de la statistique du F-detecteur, défini comme le maximum des F-stat sur l’ensemble des vecteurs lenteur possibles. Cette méthode est très largement répandue en géophysique, notamment pour la détection d'ondes infrasonores et sismiques. Néanmoins la calibration par la loi de Fisher n'est plus valide. Nous introduisons dans cette contribution uneméthode de calibration basée sur un calcul asymptotique de la loi du F-detecteur sous l’hypothèse nulle.