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Gallica (http://gallica.bnf.fr) is one of the major digital libraries available for free via the Internet. It provides access to million of documents of any type and receive around 1.5 million visits per month. In the context of a research partnership between the BnF and Télécom ParisTech, an 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, a data clusterisation algorithm was developed, 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. Such learning methods take advantage of the very factor that undermines traditional methods for gathering information on usage: the extremely high numbers of connections. Despite the power of the algorithms involved, machine learning also requires numerous decisions to be taken, necessitating availability of other sources of knowledge on usages and users. For this reason, the preferred methodological choice was to have statistical models dialogue with results obtained from other approaches (ethnographic observations, interviews, etc.). The interest of the work carried out on the Gallica logs persuaded the BnF and Télécom ParisTech to add a further stage to the research devoted to Data BnF logs as well as clickstreams between Gallica, Data BnF and BnF General Catalogue.

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.