Schémas de classification et repérage des documents administratifs électroniques dans un contexte de gestion décentralisée des ressources informationnelles

Les employés d’un organisme utilisent souvent un schéma de classification personnel pour organiser les documents électroniques qui sont sous leur contrôle direct, ce qui suggère la difficulté pour d’autres employés de repérer ces documents et la perte possible de documentation pour l’organisme. Aucune étude empirique n’a été menée à ce jour afin de vérifier dans quelle mesure les schémas de classification personnels permettent, ou même facilitent, le repérage des documents électroniques par des tiers, dans le cadre d’un travail collaboratif par exemple, ou lorsqu’il s’agit de reconstituer un dossier. Le premier objectif de notre recherche était de décrire les caractéristiques de schémas de classification personnels utilisés pour organiser et classer des documents administratifs électroniques. Le deuxième objectif consistait à vérifier, dans un environnement contrôlé, les différences sur le plan de l’efficacité du repérage de documents électroniques qui sont fonction du schéma de classification utilisé. Nous voulions vérifier s’il était possible de repérer un document avec la même efficacité, quel que soit le schéma de classification utilisé pour ce faire. Une collecte de données en deux étapes fut réalisée pour atteindre ces objectifs. Nous avons d’abord identifié les caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques de 21 schémas de classification utilisés par des employés de l’Université de Montréal pour organiser et classer les documents électroniques qui sont sous leur contrôle direct. Par la suite, nous avons comparé, à partir d'une expérimentation contrôlée, la capacité d’un groupe de 70 répondants à repérer des documents électroniques à l’aide de cinq schémas de classification ayant des caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques variées. Trois variables ont été utilisées pour mesurer l’efficacité du repérage : la proportion de documents repérés, le temps moyen requis (en secondes) pour repérer les documents et la proportion de documents repérés dès le premier essai. Les résultats révèlent plusieurs caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques communes à une majorité de schémas de classification personnels : macro-structure étendue, structure peu profonde, complexe et déséquilibrée, regroupement par thème, ordre alphabétique des classes, etc. Les résultats des tests d’analyse de la variance révèlent des différences significatives sur le plan de l’efficacité du repérage de documents électroniques qui sont fonction des caractéristiques structurelles, logiques et sémantiques du schéma de classification utilisé. Un schéma de classification caractérisé par une macro-structure peu étendue et une logique basée partiellement sur une division par classes d’activités augmente la probabilité de repérer plus rapidement les documents. Au plan sémantique, une dénomination explicite des classes (par exemple, par utilisation de définitions ou en évitant acronymes et abréviations) augmente la probabilité de succès au repérage. Enfin, un schéma de classification caractérisé par une macro-structure peu étendue, une logique basée partiellement sur une division par classes d’activités et une sémantique qui utilise peu d’abréviations augmente la probabilité de repérer les documents dès le premier essai.

The employees of an organization often use a personal classification scheme to organize electronic documents residing on their own workstations. As this may make it hard for other employees to retrieve these documents, there is a risk for the organization of losing track of needed documentation. To this day, no empirical study has been conducted to verify whether personal classification schemes allow, or even facilitate the retrieval of documents created and classed by someone else, in collaborative work, for example, or when it becomes necessary to reconstruct a “dossier”. The first objective of our research was to describe the characteristics of personal classification schemes used to organize and classify administrative electronic documents. Our second objective was to verify, in a controlled environment, differences as to retrieval effectiveness which would be linked to the characteristics of classification schemes. More precisely, we wanted to verify if it was possible to find a document with the same effectiveness, whatever the classification scheme used. Two types of data collection were necessary to reach those objectives. We first identified the structural, logical and semantic characteristics of 21 classification schemes used by Université de Montréal employees to organize and classify electronic documents residing on their own workstations. We then compared, in a controlled experimentation, the capacity of 70 participants to find electronic documents with the help of five classification schemes exhibiting variations in their structural, logical and semantic characteristics. Three variables were used to measure retrieval effectiveness : the number of documents found, the average time needed (in seconds) to locate the documents and the number of documents found on the first try. Results revealed many structural, logical and semantic characteristics common to a majority of personal classification schemes : extended macro-structures, shallow, complex and unbalanced structures, thematic grouping, alphabetical order of classes, etc. An analysis of variance revealed significant differences as to retrieval effectiveness that are related to the structural, logical and semantic characteristics of the classification scheme. A classification scheme characterized by a narrow macro-structure and a logic based on classes of activities increases the probability of finding documents more rapidly. On the semantic level, more explicit denominations of classes (for example, by using definitions or avoiding acronyms and abbreviations) increases the probability of success in finding documents. Finally, a classification scheme characterized by a narrow macro-structure, a logic based on classes of activities, and a semantic that uses few abbreviations minimizes the risk of error and failure in retrieval.