Vue d'ensemble du projet¶

Informations générales

Session: Hiver 2026
Auteur(s): Anissa Ould ferroukh
Thème(s): Médiation culturelle, valorisation de l’art public, innovation culturelle et numérique
Superviseur(s): Guy Lapalme
Collaborateur(s): Maison MONA et partenaires culturels/communautaires

Description du projet¶

Contexte¶

Le projet s’inscrit dans le contexte de la valorisation du patrimoine culturel et artistique de Montréal à travers des expériences interactives en milieu urbain. La Maison MONA est un organisme à but non lucratif fondé en 2020 qui vise à rendre l’art et le patrimoine accessibles à un large public, notamment par l’entremise d’outils numériques (application mobile) et de parcours de médiation culturelle dans l’espace public.

MONA collabore avec des établissements scolaires, des institutions culturelles et des organismes communautaires pour proposer des activités participatives qui valorisent œuvres d’art, lieux patrimoniaux et diversité culturelle.

Problématique¶

MONA maintient une base de données fédérée alimentée par plusieurs sources externes (données gouvernementales, fichiers CSV, Wikidata, etc.). Ces sources évoluent dans le temps, ce qui oblige MONA à réimporter régulièrement l’ensemble des données afin de refléter les mises à jour. Cependant, la réimportation complète des données pose un problème majeur :

Les corrections humaines (alignements, réconciliations, fusions, corrections éditoriales) que les historiennes ont ressorties et qui ont donc été appliquées vont être écrasées.
Les modifications qui sont effectuées via l’API v4 (UPDATE, CREATE, DELETE) vont apparaître immédiatement au niveau de la base de données mais ne sont pas systématiquement enregistrées comme règles persistantes de corrections donc encore une fois les données corrigées vont être écrasées.
Il existe donc une dissociation entre les corrections SQL historiques et les modifications faites via l’API.

Le défi principal est donc de lier les corrections et modifications faites au niveau de l'API avec ceux du processus d'importation et donc avoir un système cohérent où toutes les corrections, sont persistées et automatiquement rejouées lors des imports.

Proposition et objectifs¶

L’objectif du projet est de renforcer l’architecture technique de MONA en assurant la cohérence entre :

Le système d’importation
Le système de corrections persistantes
L’API

Les objectifs spécifiques sont :

Concevoir un mécanisme permettant d’enregistrer les corrections effectuées via l’API v4 dans le système officiel de corrections.
Unifier les différents canaux de correction (SQL, API) en une seule couche persistante.
Garantir que les réimportations complètes des sources n’écrasent pas les corrections validées.
Mettre en place un pipeline reproductible et traçable.
Améliorer la maintenabilité et la robustesse de l’architecture des données.

Méthodologie¶

La méthodologie adoptée repose sur une approche d’analyse technique et d’amélioration architecturale d’un système existant.

Les principales étapes sont :

Analyse du fonctionnement actuel du pipeline d’importation (ETL) et du système de corrections SQL.
Étude des nouvelles fonctionnalités CRUD/REST de l’API v4.
Identification des incohérences entre modifications API et corrections persistantes.
Conception d’un mécanisme unifié où toute modification sur des données fédérées devient une règle persistante.
Implémentation d’un lien entre les opérations UPDATE de l’API et le système de corrections.
Validation du fonctionnement lors d’un cycle complet de réimportation.

Cette démarche vise à assurer la cohérence des données dans un contexte de fédération multi-sources, tout en minimisant le travail répétitif des expertes humaines.

Validation et Évaluation¶

L’évaluation du travail reposera sur des critères techniques et fonctionnels permettant de vérifier que l’architecture proposée répond efficacement aux enjeux de pérennité et de cohérence des données.

Les principaux éléments de validation seront :

Reproductibilité des données: Vérifier qu’après une réimportation complète des sources, les corrections enregistrées (via SQL ou via API v4) sont correctement réappliquées.
Intégration API ↔ Système de corrections: Tester que toute modification effectuée via les opérations CRUD de l’API v4 (notamment UPDATE) génère automatiquement une règle persistante intégrée au pipeline ETL.
Non-régression des données : S’assurer qu’aucune correction validée ne soit perdue lors des cycles successifs d’importation.
Cohérence des fusions et relations : Vérifier que les opérations de fusion (merge) conservent l’intégrité des relations (pivots, clés étrangères).
Traçabilité des transformations : Confirmer que les corrections sont documentées, identifiables et rejouables dans un contexte de nouvelle installation.
Tests techniques : Validation par des scénarios concrets : Fusion d’entités → Réimport → Vérification

Cette approche permet d’évaluer non seulement le bon fonctionnement technique du système, mais également sa robustesse face aux mises à jour successives des sources externes.

Équipe¶

Anissa Ould Ferroukh Développement serveur.
Camille Delattre Direction des opérations et coordinatrice à la structuration des données
Camila De Oliveira Savoi Direction de la recherche
Julie Graff Direction artistique
Lena Krause Direction technique et fondatrice
Alexia Pinto Ferretti Direction des publics
Marguerite Chiarello Responsable des communications et consultante en médiation
Corélie Godefroid Développement serveur
Simon Janssen Responsable de l'infrastructure
Christian Lungescu Développement mobile
Barbara Marche Designer UI/UX
David Valentine Consultation en sciences de l'information

Échéancier¶

Le suivi complet est disponible dans la page Suivi de projet.

Activités	Début	Fin	Livrable	Statut
Réunion d'intégration	12 jan.	12 jan.	Notes de compréhention	✅ Terminé
Analyse / Études préliminaires	12 jan.	23 jan.	Document d'analyse	✅ Terminé
Développement / Contribution	23 jan.	17 jan.	Modules / Ajouts	🔄 En cours
Présentation + Rapport	17 avr.	30 avr.	Présentation + Rapport	⏳ À venir