Sémantique
La sémantique web se réfère à l’utilisation de balises et de structures
HTML
Le HTML (HyperText Markup Language) est le langage standard utilisé pour structurer et afficher le contenu sur le web. Il définit des éléments comme les titres, paragraphes, liens, images, et autres composants d'une page web.
appropriées pour donner un sens explicite et compréhensible au contenu d’une page web. Cela signifie que les éléments HTML sont utilisés non seulement pour la présentation visuelle du contenu, mais aussi pour indiquer la nature et la signification des informations qu’ils contiennent. Par exemple, utiliser des balises comme <header>, <article>, <nav>, et <footer> aide à structurer logiquement la page et à fournir un contexte supplémentaire aux moteurs de recherche, aux outils d’
accessibilité
L'accessibilité numérique garantit que les sites et applications sont utilisables par tous, y compris les personnes handicapées, via des pratiques comme l'utilisation de texte alternatif et la navigation au clavier.
, et aux autres applications automatisées.
L’importance de la sémantique dans le développement web inclut :
- Amélioration du SEO Le référencement naturel, ou SEO (Search Engine Optimization), est l'ensemble des techniques visant à améliorer la visibilité d'un site web dans les résultats de recherche des moteurs comme Google, sans utiliser de publicité payante. : Les moteurs de recherche comprennent mieux la structure et le contenu d’une page, ce qui peut améliorer son classement.
- Accessibilité : Les lecteurs d’écran et autres technologies d’assistance peuvent mieux interpréter et naviguer dans le contenu structuré sémantiquement, offrant une meilleure expérience aux utilisateurs handicapés.
- Maintenance : Un code sémantique bien structuré est plus facile à maintenir et à comprendre, ce qui améliore la collaboration entre développeurs.
La sémantique est également un pilier du Web sémantique, une vision plus large d’un web où les données sont organisées et liées de manière à être comprises non seulement par les humains, mais aussi par les machines, grâce à des technologies comme RDF, OWL, et SPARQL. Cela permet de créer des systèmes plus intelligents qui peuvent interpréter les informations contextuelles de manière plus précise et automatisée.
