Cette étude exploratoire s’intéresse à l’usage des revues en sciences sociales et humaines diffusées en libre accès complet et en libre accès différé par la plateforme Érudit. Basée sur les données de téléchargements d’Érudit, elle vise à 1) fournir un portrait détaillé de l’usage des articles, 2) décrire les habitudes de téléchargement des usagers au Canada et à l’international, et 3) analyser l’effet des politiques de libre accès des revues sur les téléchargements qu’elles reçoivent. Pour ce faire, 39 437 659 téléchargements, extraits de 999 367 190 requêtes HTTP enregistrées dans les logs du serveur d’Érudit de 2010 à 2015, ont été analysés. Les résultats montrent que la majorité des usagers provient du Québec, de la France et d’autres pays francophones, et que, la plupart du temps, ceux-ci accèdent aux articles par l’intermédiaire de Google. Les habitudes de téléchargement varient d’un pays à l’autre : alors que les usagers canadiens et français utilisent Érudit principalement en journée et en semaine, leurs homologues américains sont davantage actifs en soirée, la nuit, ainsi que les week-ends. Enfin, un avantage important lié au libre accès a été observé : les articles des revues en libre accès sont davantage téléchargés que ceux des revues en libre accès différé et, pour ces dernières, la fin de l’embargo est associée à une croissance importante des téléchargements – croissance moins marquée au Canada où bon nombre d’institutions sont abonnées aux revues de la plateforme. Ces résultats démontrent l’importance des revues nationales pour les sciences sociales et humaines, ainsi que l’effet positif du libre accès sur la diffusion des connaissances, tant au Canada qu’à l’étranger. / This study explores the usage of open access (OA) and delayed OA journals in the social sciences and humanities hosted by the journal platform Érudit. Relying on Érudit’s download data, the goals of the study are: 1) to describe the usage of scholarly articles, 2) to examine download patterns of national and international users, and 3) to analyze the effect of OA policies on journal download rates. The study is based on an analysis of 39,437,659 downloads, which were extracted from 999,367,190 HTTP requests stored in Érudit’s log files between 2010 and 2015. The results show that the majority of users came from Quebec, France and other French-speaking countries, and that most users access articles through Google. Download patterns varied between countries: although articles were most frequently accessed during working hours, US users were more active in the evening, at night and during weekends than Canadian and French users. The study also demonstrates a clear OA advantage, as freely available articles were downloaded more frequently than delayed OA articles affected by an embargo, and downloads per article increased substantially after embargos ended. This effect was less pronounced for Canadian users, who often have access to Érudit journals via institutional subscriptions and are thus not affected by the embargo periods. The results show the positive effect of OA on knowledge dissemination in Canada as well as internationally, and emphasize the importance of national journals in the social sciences and humanities.

Le sujet principal de notre travail d'habilitation concerne l'extension de l'approche systémique, initialement implantée dans le Système de Recherche d'Information NOMAD, qui a fait l'objet de notre travail de thèse, pour mettre en place un nouveau paradigme général d'analyse de données basé sur les points de vue multiples, paradigme que nous avons baptisé MVDA (Multi-View Data Analysis). Ce paradigme couvre à la fois le domaine de l'analyse de données et celui de la fouille de données. Selon celui-ci, chaque analyse de données est considérée comme une vue différente sur les données. Le croisement entre les vues s'opère par l'intermédiaire d'un réseau bayésien construit, de manière non supervisée, à partir des données ou des propriétés partagées entre ces dernières. Le paradigme MDVA repose également sur l'exploitation de méthodes spécifiques de visualisation, comme la visualisation topographique ou la visualisation hyperbolique. La mise en place de nouveaux estimateurs de qualité de type Rappel/Précision non supervisés basés sur l'analyse de la distribution des propriétés associées aux classes, et qui à la fois sont indépendants des méthodes de classification et des changements relatifs à leur mode opératoire (initialisation, distances utilisées ...), nous a permis de démontrer objectivement la supériorité de ce paradigme par rapport à l'approche globale, classique en analyse de données. Elle nous a également permis de comparer et d'intégrer dans le paradigme MVDA des méthodes de classification non supervisées (clustering) neuronales qui sont plus particulièrement adaptées à la gestion des données ultra-éparses et fortement multidimensionnelles, à l'image des données documentaires, ainsi que d'optimiser le mode opératoire de telles méthodes. Notre démarche a par ailleurs impliqué de développer la cohabitation entre le raisonnement neuronal et le raisonnement symbolique, ou entre des modèles de nature différente, de manière à couvrir l'ensemble des fonctions de la recherche et de l'analyse de l'information et à éliminer, sinon à réduire, les défauts inhérents à chacun des types d'approche. A travers de nombreuses applications, notamment dans le domaine de l'évaluation des sciences, nous montrons comment l'exploitation d'un tel paradigme peut permettre de résoudre des problèmes complexes d'analyse de données, comme ceux liés l'analyse diachronique à grande échelle des données textuelles polythématiques. Nous montrons également comment l'ensemble des outils développés dans le cadre de ce paradigme nous ont permis mettre en place de nouvelles méthodes très robustes et très performantes pour la classification supervisée et pour le clustering incrémental. Nous montrons finalement comment nous envisageons d'étendre leur application à d'autres domaines très porteurs, comme ceux du traitement automatique des langues ou de la bioinformatique.