J'ai donc installé très simplement Solr sur mon serveur qui dispose déjà de Tomcat (pour les recherches avec Lucene dans l'application Web www.crossfeeds.fr). Pour cette installation, j'ai suivi le procédure utilisant JNDI et décrite dans mon récent article "Introduction à Solr – Installation et configuration (2)".

Du coté de WordPress, j'ai utilisé le tout nouveau plugin Solr for WordPress de Matt Weber. J'ai du apporter quelques modifications au plugin principalement pour le traduction en Français. Matt m'a confirmé qu'il allait travailler à simplifier l'internationalisation de son plugin pour les prochaines versions mais aussi simplifier et éclaircir la procédure d'installation. En effet, les étapes 4 et 5 de cette procédure ne sont pas très claires et je vais essayer d'apporter des précisions.

Note du 8 juin 2011 :

Cet article n'explique pas du tout l'installation de Solr et notamment qu'il faut disposer d'un serveur permettant d'installer Java et Tomcat (ou Jetty). Ceci n'est pas toujours possible pour des blogs hébergés sur des serveurs mutualisés. La solution à ce problème est de louer une instance Solr. MySolrServer propose ce service. J'en parle dans l'article "MySolrServer propose l’hébergement d’instances Solr"

Installation du plugin Solr for WordPress

Avant la procédure d'installation du plugin lui-même, il faut toutefois bien configurer le schema de Solr. En effet, dans sa présentation sur le site WordPress, il est précisé que le schema Solr doit contenir certains champs. Voici le schema Solr version 1.4 que j'ai complété.

Voici une traduction et des éclaircissements sur cette procédure.

1. Copier le dossier "solr-for-wordpress" du plug-in dans le répertoire "/wp-content/plugins/" de WordPress

2. Activer the plugin dans l'administration WordPress

3. Dans l'administration WordPress (Réglages), configurer le plugin avec le nom du serveur (localhost), port (8180 avec Tomcat sous Debian) et le chemin d'accès au context Solr ("/solr" par exemple, mais cela dépend comment a été configurer Solr dans Tomcat)

4. Créer une page template pour la recherche en utilisant les fonctions s4w_search_form() et s4w_search_results().

Cette page template est un fichier php à créer dans votre thème. Voici en exemple, celui de Zoonix que j'ai nommé "search.php".

<?php
/*
Template Name: Search
*/
?>
<?php get_header(); ?>
<style type="text/css">
    #resultpager {display: none;}
    #noresults {display: none;}
 
    #resultwrap {overflow:hidden; width:980px; margin-bottom:200px;}
    #facets {
        float:right;
        width:200px;
        border-style: solid;
        border-width: 3px;
        border-color: orange;
    }    #resultinfo {width:750px; font-weight: bold;}
    #infoclear {width:750px;}
    #resultpager {width:750px;}
    #pagerclear {width:750px;}
    #facetclear {width:750px;}
    #results {width:750px;}
    #resultsclear {width:750px;}
   
    .result {margin : 0 0 30px 0 ;}
    #resultwrap h2 { font-size:16px; margin:0 7px 3px 0; padding:3px 0; }
    #results p { font-size:1Opx; font-weight: normal;}
</style>
<div class="br"><br /></div>
<div id="content">
     <div id="form">
         <?php s4w_search_form(); ?>
     </div>
     <div id="resultwrap">
         <?php s4w_search_results(); ?>
     </div>
</div>
<div class="br"><br /></div>
<?php get_footer(); ?>

5. Créer une page WordPress appelée "Search" et lui assigner le template "Search" créé dans l'étape précédente.

Pour assigner un template a une page, il faut utiliser dans la page d'édition, la liste "Modèle" qui se situe à droite dans la zone "Attributs".

Pour que la page n'apparaisse pas dans le widget "Page" de la barre de navigation a droite dans Zoonix, j'ai ajouter l'id de cette page dans la liste d'exclusion du Widget (menu Apparence et Widgets de l'administration WordPress).

6. Mettre à jour tous les formulaires de recherche du thème afin pour avoir comme action "/search" et comme critère de recherche un champs nommé "qry".

Pour Zoonix, cela donne :

<form method="get" id="searchform" action="/search/">
    <input type="text" value="" name="qry" id="qry" />
    <input type="submit" id="searchsubmit" value="Chercher" />
</form>

7. Dans l'administration WordPress (Réglages) du plugin, indexer toutes les pages (Load pages) et/ou les articles (Load posts). En ce qui concerne Zoonix, j'ai bien pris soin de le pas indexer les 2 pages ("A propos" et la fameuse page "Search").

Que m'apporte l'utilisation du plugin Solr for WordPress ?

2 choses au moins :

• Le classement des résultats avec une meilleur pertinence
• La recherche par facette pour affiner les résultats

Pour des sites plus volumineux, la vitesse de la recherche sera également améliorée.

Je suis alors tombé sur ce graphique qui montre l’évolution dans le temps du pourcentage d’annonces qui contiennent le nom d’un de ces frameworks. Si le but est de trouver un emploi ou des prestations, pourquoi ne pas choisir le Framework le plus demandé sur le marché de l’emploi ?

Le graphique est fourni par le site indeed.com qui est un moteur de recherche sur un grand nombre de sites spécialisés dans les offres d’emploi. Il montre l’évolution des citations dans les offres d’emplois des Frameworks suivants : dojo, extjs, jquery, mootools, scriptaculous et yui. Le framework Prototype n’est pas cité mais cela n’aurait pas de sens puisque ce terme générerait beaucoup de bruit de par son utilisation dans bien d’autres domaines que les frameworks Javascript. Pour évaluer la popularité de ce dernier, je pense qu’il faut considérer le courbe de scriptaculous car ce dernier est basé sur Prototype et généralement utilisé en complément de ce dernier.

D’après les différents commentaires que j’ai pu lire la préférence des utilisateurs semble être : 1) jQuery et 2) Prototype. Le graphique confirme cette tendance.

Ce graphique est issue de la fonction « Job trends » de indeed.com (malheureusement non disponible pour les offres purement françaises). Vous pouvez utiliser cette fonction pour bien d’autres termes que ceux relatifs au Frameworks javascripts.

Et pour ceux que ça intéresse de savoir qui sont les auteurs ou inventeurs de certains de ces frameworks, c’est ici.

Dans cet article, je présente une solution afin de générer un nuage de tags (ou nuage de mots clefs) à partir d’un flux de données textuelles. Pour l’exemple, il s’agit de titres d’articles stockés dans un fichier texte.

Le but est d’afficher les mots ou expressions de 2 ou 3 termes les plus fréquents dans les titres. Tous les termes ou expressions ne sont pas à conserver dans le nuage de tag. Une des étapes consiste en un filtrage selon des règles définies dans fichiers de règles : suppression des mots vides (je, le, pour, …), suppression des expressions commençant ou se terminant par un mot vide (”ne mange”, “termes les”, …), suppression des nombres, …

Les étapes nécessaires à la mise en œuvre de cette solution sont :

• Etape 1 : indexation des titres dans Lucene
• Etape 2 : extraction des termes ou expressions de l’index
• Etape 3 : filtrage des termes ou expressions
• Etape 4 : affichage du nuage en PHP

Les 3 premières étapes sont réalisées en java avec Lucene et donne comme résultat un fichier de termes ou expressions retenues dans le nuage de tags avec leur fréquence d’apparition.

La 4ème étape est réalisée en PHP et exploite le fichier résultat des étapes précédentes afin de mettre en forme le nuage de tags.

Pourquoi utiliser Lucene (étapes 1 et 2) ?

La génération du nuage de tags nécessite 2 étapes que Lucene est à même de réaliser : analyser et découper le texte servant à générer le nuage de tags et indiquer la fréquence d’apparition de chaque mot ou expression.

Lucene utilise des analyzers afin d’indexer le texte. Ces analyzers ont pour rôle principal de découper le texte en « token ». Selon les analyzers utilisés les tokens sont séparés par des espaces, des ponctuations, des caractères spéciaux (#, @, …), des chiffres, …

Par exemple, pour la phrase suivante : « Parcours du Tour de France », les tokens seraient sans doute : « parcours », « du », « tour », « de » et « France ».

Dans notre nuage de tags, nous ne voulons pas uniquement des mots simples, mais également des expressions de 2 ou 3 mots. Il nous faut donc extraire toutes les combinaisons possibles de tokens de 1, 2 ou 3 mots, c’est-à-dire : « parcours », « du », « tour », « de », « France », « parcours du », « du tour », « tour de », « de France », « parcours du tour », « du tour de » et « tour de France »

Un analyzer permettant de faire cela est disponible non pas dans la distribution standard de Lucene, mais à l’adresse suivante : http://issues.apache.org/jira/browse/LUCENE-400. Inutile de récupérer cet analyzer, j’en fournie les sources modifiés afin de fonctionner avec Lucene 2.3.2

Pour une présentation plus complète de Lucene, voir mon article « Introduction à Lucene« .

Pourquoi filtrer les termes ou expressions (étape 3) ?

Dans l’exemple indiqué ci-dessus, les termes ou expressions obtenues sont : « parcours », « du », « tour », « de », « France », « parcours du », « du tour », « tour de », « de France », « parcours du tour », « du tour de » et « tour de France ». On remarque immédiatement des éléments que l’on ne souhaite pas voir apparaître dans le nuage : « du », « de », « parcours du », « du tour », « tour de », « de France » et « du tour de ». Il s’agit des mots-vides ou expression commençant ou se terminant par un mot-vide. Il reste donc les éléments suivants : « parcours », « France », « parcours du tour » et « tour de France ».

Nous pousserons le nettoyage jusqu’à supprimer les mots simples ou expressions apparaissants dans une expression constituée de plus de mots. En effet, imaginons des données à analyser contenant une ou plusieurs fois les expressions suivantes : « tour de France », « tour d’Italie » et « tour d’Espagne », mais jamais ou peu de fois les mots « tour », « France », « Italie » et « Espagne » hors de ces expressions. Sans ce nettoyage, le nuage de tags contiendrait certainement « tour », « Italie », « France » et « Espagne » (très fréquents) et sans doute mais sans certitude « tour de France », « tour d’Italie » et « tour d’Espagne » (moins fréquents). Le nuage de tags serait alors complètement faux.

Ainsi nettoyé, le nuage devient « parcours du tour » et « tour de France » et est beaucoup plus pertinent que ce que nous avions obtenu avant le filtrage.

L’algorithme de nettoyage utilisant un fichier de règles est adapté de l’algorithme décrit dans l’article « Lucene Tag Cloud Generator » de Richard Friedman.

Le fichier de règles est principalement constituer de la liste des mots vides mais commence par 5 paramètres pouvant être désactivés (en mettant les lignes en commentaires avec un #). Il s’agit de :

• -smallwords : pour retirer les mots de 3 caractères ou moins
• -numbers : pour retirer les nombres
• -dashes : pour retirer les mots contenant un tiret (« – »)
• -period : pour retirer les mots contenant un point
• -include : pour retirer les mots ou expressions incluent dans une autre expression. J’ai mis cette option pour le principe, mais en la désactivant les résultats sont généralement très décevants.

Code source des étapes 1, 2 et 3

Le code source java est disponible ici sous forme d’un projet Eclipse. Il contient les fichiers suivants :

• NGramAnalyzerWrapper.java et NGramFilter.java (analyzer Lucene)
• TagCloud.java (classe principale avec l’algorithme de filtrage)
• input.txt (les données exemples à analyser)
• rules.txt (le fichier de règles)

Pour lancer l’analyse d’un fichier de données, l’usage est le suivant :

Usage: org.apache.demo.TagCloud -input [inputfile] -output [outputfile] -rules [rulesfile] -count [count] -boost [boost] -minfreq [minfreq] -maxterm [maxterm]
 
    input    - input file with data to be clouded
    output   - output file with cloud data
    rules    - rules file
    count    - max number of items within the cloud (default = 1000)
    boost    - boost value for multi-terms tags (default = 1)
    minfreq  - minimum frequence for a ngram (default = 2)       
    maxterms - maximum number of terms in expressions in the cloud (default = 3)
 
Example: java org.apache.demo.TagCloud -input /tmp/input.txt –output /tmp/output.txt -rules /tmp/rules.txt -count 100 -boost 1 -minfreq 3 -maxterm 4

Etape 4 : affichage du nuage en PHP

La mise en forme du nuage de tags utilise le fichier généré par le programme précédent. Une classe PHP réalise cette mise en forme (lecture du fichier et génération du code html) et une feuille de style définie les styles d’affichage.

La classe PHP est une adaptation du code proposé dans l’article « Tagcloud Font Distributor« .

Le code source disponible ici est constitué des fichiers suivants :

• cloud_tag.inc.php : la classe de génération du nuage de tags en html
• tagcloud.css : la feuille de styles pour l’affichage de nuage de tags
• cloud_tag_display.php : un script d’exemple utilisant la classe et la feuille de styles.

Résultats

Voici quelques exemples de résultats obtenus à partir du fichier de données exemple et en faisant varier quelques paramètres.

Exemple 1 : paramètres par défaut

Exemple 2 : paramètres par défaut sauf boost = 3

On remarque un plus grand nombre d’expressions de plus de 1 mot

Exemple 3 : paramètres par défaut sauf maxterm = 5 et boost = 5

On remarque des expressions jusqu’à 5 mots et presque plus de mots seuls

Stratégies de mise à jour du nuage de tags

La stratégie de mise à jour du nuage de tags dépend de plusieurs paramètres :

• type de données (presse, forums, …)
• la fréquence de mise à jour des données (chaque seconde, une fois par heure, une fois par jour, …)
• le dynamisme que l’on veut donner au nuage

Par exemple, pour des données peu changeantes et en faible quantité, on peut choisir de créer le nuage sur les données des 30 derniers jours avec régénération du nuage une fois par jour. Par contre, pour des données très changeantes comme un site de presse avec des données nouvelles toutes les secondes, on peut choisir de générer le nuage sur les données de la dernière journée voir des dernières heures avec régénération du nuage chaque heure voir chaque quart d’heure.

Conclusions

Je pense que des règles de filtrage basées sur des expressions régulières pourraient être ajoutées. Par exemple, une simple règle indiquant de ne pas accepter les mots avec des points ou des tirets remplacerait les règles « -dashes » et « -period », une autre remplacerait « -number ». On pourrait mettre en place un grand nombre de règles supplémentaires comme par exemple le rejet des dates.

Je suis ouvert à toutes suggestions afin d’améliorer de la solution proposée.

Rss-tracker fournit simplement la solution à ce problème. Vous rentrez l’adresse du site et en un clic de sourie et quelques secondes de patiente, Rss-tracker vous fournit le fichier OPML correspondant.

L’essayer c’est l’adopter

Ce format a été adopté par le monde des flux RSS afin de sauvegarder des listes de flux et les partager entre agrégateurs. Tout bon agrégateur fournit donc des fonctions d’import / export des flux agrégés de ou vers des fichiers au format OPML. Le format XML en général est un peu compliqué à comprendre et manipuler, mais un être humain n’est pas censer lire ou modifier directement ces fichiers OPML (qui reste une structure XML assez simple). Les aggrégateurs réalisent les opérations de création et de lecture pour l’utilisateur. Toutefois, Il existe des services WEB tels que OPMLmanager.com afin de gérer et ses fichiers OPML. Une interface WEB permet d’ajouter, modifier ou supprimer des éléments d’un fichier OPML. The OPML Editor est quand à lui un programme de gestion de fichiers OPML qui s’installe sur votre ordinateur (Windows ou Mac). Mon bébé Crossfeeds supporte également les fichiers OPML.

Description du format OPML

Le format OPML en est à sa version 2. Voici une adaptation simplifiée en Français des spécifications pour un usage dans le cadre des flux RSS. Pour tout autres usages, je vous encourage à lire les spécifications officielles.

Pour simplifier, un fichier OPML est constitué d’élément outline pouvant contenir d’autre élément outline et ainsi de suite. Un outline est un arbre, dans lequel chaque noeud contient un ensemble d’attributs de type chaîne de caractères.

Mais commençons par le début.

Qu’est-ce qu’un <opml> ?

Un <opml> est un élément XML avec un seul attribut obligatoire : version. Il contient deux sous éléments obligatoires : <head> et <body>.

L’attribut version a pour valeur « 2.0″ pour la version 2 des spécifications OPML. Si cet attribut a pour valeur « 1.1″, le fichier OPML doit être considéré comme une version « 1.0″.

Qu’est qu’un <head> ?

Un <head> est un élément XML qui ne contient d’autres éléments tous optionnels. Ces éléments ont pour but de décrire le contenu du fichier OPML et donner des informations sur ce dernier.

Voici les éléments généralement présents dans le cadre d’une utilisation par une agrégateur RSS. Dans ce cadre, certains éléments sont obligatoires d’autres optionnels.

Qu’est qu’un <body> ?

Un <body> est un élément XML qui contient un ou plusieurs éléments .

Qu’est qu’un <outline> ?

Un <outline> est un élément XML qui contient au minimum un attribut obligatoire (text) et éventuellement d’autres attributs optionnels. Un contient 0, 1 ou plusieurs sous-éléments <outline>.

L’attribut text

C’est la valeur de cet attribut qui est affiché par un logiciel de visualisation de fichier OPML (outliner).

Les autres attributs

Il s’agit des attributs présents dans le cadre d’une utilisation par une agrégateur RSS. Dans ce cadre, certains attributs sont obligatoires d’autres optionnels.

Exemple de fichier OPML pour utilisation dans le cadre d’un agrégateur RSS :

http://hosting.opml.org/dave/spec/subscriptionList.opml

• Annuaire
• Lecteurs sous Windows
• Lecteurs sous Linux
• Lecteurs sous Mac OS X
• Lecteurs en ligne
• Aggrégateurs
• Pages personnalisables
• Manipulation de flux
• RSS vers email
• HTML vers RSS
• Analyse de flux
• Widgets
• Bureaux virtuels
• Diffusion et statistiques
  
• Icônes
• API
• OPML
• Tutoriaux et vidéos
• Statistiques
• Sites et blogs spécialisés
• Autres

Pour certaines ressources, j'indique un ou plusieurs articles descriptifs parus sur d'autres sites ou blogs. J'essaye d'être impartial et donc ne pas trop mettre Crossfeeds en avant.

Annuaires

Il existe très peu d'annuaires très complets. J'en ai retenue 3.

Lecteurs Windows

Lecteurs Linux

Lecteurs Mac OS X

Lecteurs en ligne

Google Reader	D'après FeedBurner, il s'agit du plus utilisé des lecteurs en ligne. A noter la fonction de recherche de flux dans la fonction "abonnement". Il parait que chez Google, ils ont un super index de sites du monde entier voir aussi sur : cuk.ch Dans Firefox avec le plugin aideRSS vous ne lirez que les meilleurs articles.
Bloglines	Lecteur de flux standard. Permet de se créer des "playlists" (regroupement de flux) et un mini blog perso.
Tiny Tiny RSS	Lecteur de flux en ligne a héberger soit même sur son propre serveur dédié ou mutualisé (PHP / MySQL). Multi-utilisateur. voir aussi sur : jp.fox, ramenos blog

Agrégateurs

Des sites qui s'alimentent de flux RSS présélectionnés et qui vous les présentent à leur manière. Il est souvent possible d'ajouter ses propres flux sous son compte.

Pages personnalisables

Un peu plus que du RSS dans ces outils. Des poids lourds dans cette catégorie : Orange, Yahoo, Google et Netscape.

Netvibes	La référence et en plus Français. Cocorico ! Bon celui-là c'est fait
Gritwire	Interface sympa, un lecteur de flux, un lecteur audio-video, bloc-note virtuel. voir aussi sur : Jinfoo.blog
Symbaloo	Une page ludique et colorée pour disposer ces flux RSS et autres podcasts. voir aussi sur : Info-du-Net, Presse Citron
Pageflakes	D'origine Allemande, un très sérieux concurrent de netvibes. voir aussi sur : NiouMedia
iGoogle	On ne le présente pas. Très beaux les nouveaux thèmes.
Bubbletop	Par Orange.
Et aussi :	Ustart, Eskobo, Webwag, MyYahoo et My.Netscape

Manipulation de flux

RSS vers email

HTML vers RSS

Analyse de flux

Widgets

Bureaux virtuels

On s'éloigne encore un peu, mais les flux RSS restent une des composantes de ces outils. Voici 3 exemples impressionnants : Goowy, EyeOs et DesktopTwo.

Diffusion et statistiques

Icones

Vous cherchez des icônes spécifiques pour le RSS, voici un article en proposant un très grand nombre ainsi que quelques moteurs de recherche d'icônes (pas uniquement orientées RSS).

• Des centaines d'icones RSS en 3D, web 2.0 ou glossy
• Iconlet
• Searchicon
• Iconfinder
• IconLook

API

Pour intégrer et mettre en forme des flux RSS dans vos applications.

OPML

Tutoriaux et vidéos

• Video: RSS in Plain English
• RSS en bon français
• Les flux RSS expliqués aux enfants
• Tutorial Vidéo #7 – Comment utiliser un flux RSS

Statistiques

• FeedBurner's View of the Feed Market (2007)

Sites et blogs spécialisés

iFeedGood

Techcrunch

• Analysons les lecteurs RSS en ligne (2006)

Les Infostratèges

• RSS : définitions et historique (mai 2006)
• Atom : présentation (mai 2006)
• Quels usages pour les fils rss/atom ? (mai 2006)
• Les fils RSS/Atom et la veille (juin 2006)
• Comment lire les flux RSS/Atom ? – Panorama des lecteurs-agregateurs RSS (mai 2007)

ReadWriteTheWeb (Anglais)

• 6 Ways to Filter Your RSS Feeds (Mars 2008)
• Seven Tips for Making the Most of Your RSS Reader (Avril 2008)
• OPML Resources for ReadWriteWeb Readers (Mai 2008)

Journal du Net

• 10 lecteurs de flux RSS pour améliorer sa veille

Autres

<link rel= »alternate » type= »application/rss+xml » …

Ensuite, il n’affiche pas les fichiers XML aussi bien que Firefox et Internet Explorer et donc il n’affiche pas bien les flux RSS.

Lors de l’écriture de cet article dans Google Chrome, je n’ai pas pu redimensionner l’image en haut à gauche. Je suis repasser sous Firefox pour terminer le travail.

Ce n’est qu’une version beta et dans les semaines à venir, ces problèmes et les nombreux autres qui seront trouvés se corrigeront.

A suivre …

AideRSS est un service qui propose d’analyser des flux RSS afin de noter chaque article en fonction de sa popularité. Cette note s’appelle le PostRank. Une fois l’analyse effectuée, il est alors possible de lire les articles les mieux notés. Il est également possible de n’afficher dans la liste que les bons articles (good posts) , les très bons articles (great posts), les meilleurs articles (best posts) ou le top 20 des articles. AideRSS peut nous fournir ces sous ensembles d’articles sous forme de flux RSS (incluant un élément spécial pour la note), soit par exemple pour les meilleurs articles de Savoirs en Réseau, le flux :

http://www.aiderss.com/rss/best/savoirsenreseau.com

A priori, AideRSS doit me faire gagner du temps dans la lecture de mes flux RSS préférés. Oui mais … non en fait !

AideRSS note les articles en fonction (entre autres) du nombre de fois ou un article est commenté, bookmarké dans Del.icio.us ou partagé dans Google Reader. Donc, la note reflète la popularité d’un article surement, sa qualité peut être, mais en aucun cas l’intérêt que je dois moi y porter !

AideRSS ne répond pas à la question « Quels articles vont m’intéresser ? » mais à la question « Quels articles ont intéressés les autres ? ». En conclusion, je dois continuer à lire les flux RSS comme avant mais avec une information complémentaire sur chaque article : leur popularité. Et c’est déjà très bien !

SurveyGizmo offre la possibilité de créer des sondages très complets en ligne. Il suffit de créer un compte gratuit et de se laisser guider par le wizard de génération du sondage. Un grand nombre de types de questions / réponses ont été prévues. Il est possible de paginer le sondage en indiquant à la fin de chaque page le pourcentage de progression depuis le début.

Enfin, une fois les questions et les réponses écrites et mise en page, il ne reste plus qu’à sélectionner un thème graphique (ou adapter un thème existant) et lancer le sondage. Il est alors possible de suivre son évolution à l’aide d’un tableau de bord qui donne les informations suivantes :

• Nombre de réponses en cours
• Nombre de réponses terminées
• Nombre de réponses abandonnées
• Graphe d’évolution du nombre de réponses terminées depuis le lancement
• Localisation géographique sur une map-monde des utilisateurs ayant répondus

Il est possible de s’abonner à SurveyGizmo avec différents niveaux de versions payantes qui permettent entre autres de disposer de plus de types de questions / réponses ou de lancer une campagne par email pour faire la promotion du sondage (liste des adresse emails fournies au moyen d’un fichier texte).

Pour terminer, un plugin Wordrpress est disponible afin de monitorer les résultats des sondages depuis l’administration de WordPress.