{"id":40159,"date":"2026-01-09T08:35:50","date_gmt":"2026-01-09T08:35:50","guid":{"rendered":"https:\/\/stella-pss.eu\/?p=40159"},"modified":"2026-01-09T11:24:26","modified_gmt":"2026-01-09T11:24:26","slug":"breaking-data-silos-how-gsc-dih-is-ensuring-seamless-integration-for-stellas-digital-monitoring-systems","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/breaking-data-silos-how-gsc-dih-is-ensuring-seamless-integration-for-stellas-digital-monitoring-systems\/","title":{"rendered":"Briser les silos de donn\u00e9es : comment GSC DIH garantit l\u2019int\u00e9gration fluide des syst\u00e8mes num\u00e9riques de surveillance de STELLA"},"content":{"rendered":"<p class=\"translation-block\"><em><strong>Par<\/strong> <b> Nikos Kalatzis <\/b><strong> | <b> Directeur technologique<\/b> | GreenSupplyChain DIH<\/strong><\/em><\/p>\n<p>Parmi les objectifs centraux du projet STELLA Horizon figure le d\u00e9veloppement d\u2019un Pest Surveillance System (PSS), une infrastructure num\u00e9rique holistique d\u00e9di\u00e9e \u00e0 l\u2019alerte pr\u00e9coce et \u00e0 la d\u00e9tection des organismes nuisibles de quarantaine et r\u00e9glement\u00e9s non de quarantaine. Le syst\u00e8me STELLA PSS repr\u00e9sente une initiative ambitieuse et innovante visant \u00e0 transformer la surveillance, la d\u00e9tection et la gestion des ravageurs et des maladies en agriculture et en foresterie. Con\u00e7u comme un hub num\u00e9rique centralis\u00e9, il int\u00e8gre des technologies avanc\u00e9es : des dispositifs IoT, de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection et des capteurs proximaux, des mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle et des outils de science participative. Ces technologies permettent la mise en place d\u2019un syst\u00e8me d\u2019alerte pr\u00e9coce, d\u2019une d\u00e9tection pr\u00e9cise, et d'outils d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision cibl\u00e9s. En soutenant l\u2019ensemble des acteurs allant des agriculteurs et des agronomes aux d\u00e9cideurs publics et aux chercheurs, la plateforme vise non seulement \u00e0 am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision op\u00e9rationnelle, mais aussi \u00e0 renforcer la collaboration, r\u00e9duire la d\u00e9pendance aux pesticides chimiques et am\u00e9liorer la durabilit\u00e9 des syst\u00e8mes agricoles.<\/p>\n<p class=\"translation-block\">Sous cette architecture sophistiqu\u00e9e se cache un d\u00e9fi majeur auquel le projet STELLA doit faire face : <strong> la fragmentation des donn\u00e9es agricoles.<\/strong>\nLa plateforme STELLA PSS est initialement test\u00e9e via les cas <a href=\"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/use-case-pilots\/\" target=\"_self\">d\u2019usage pilotes du projet <\/a>, bien que son architecture soit con\u00e7ue pour \u00eatre g\u00e9n\u00e9rique et facilement utilisable pour la gestion d\u2019autres syst\u00e8mes agricoles, couvrant des r\u00e9gions et des ravageurs diff\u00e9rents. L\u2019harmonisation des donn\u00e9es de la plateforme est pens\u00e9e et assur\u00e9e par <a href=\"https:\/\/www.greensupplychain.eu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> la GreenSupplyChain Digital Innovation Hub <\/a>(GSC DIH), en privil\u00e9giant des standards de mod\u00e9lisation des donn\u00e9es comme principal m\u00e9canisme d\u2019int\u00e9gration. Toutefois, les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, syst\u00e8mes satellitaires, capteurs proximaux, applications de science citoyenne et stations IoT produisent des jeux de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, souvent incompatibles en termes de formats, de classifications, de terminologies, de r\u00e9f\u00e9rences spatiales et de descripteurs. Sans une strat\u00e9gie robuste d\u2019harmonisation, il serait impossible de produire des analyses unifi\u00e9es, des visualisations inter-syst\u00e8mes ou des services interop\u00e9rables.<\/p>\n<h6><strong>G\u00e9rer des donn\u00e9es issues de syst\u00e8mes divers : pourquoi l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 est essentielle<\/strong><\/h6>\n<p class=\"translation-block\">La surveillance moderne des ravageurs repose sur des technologies compl\u00e9mentaires : l\u2019imagerie satellitaire, qui permet la d\u00e9tection d\u2019anomalies \u00e0 grande \u00e9chelle, les capteurs proximaux qui fournissent des diagnostics \u00e0 haute r\u00e9solution, les stations IoT qui g\u00e9n\u00e8rent des donn\u00e9es microclimatiques en temps r\u00e9el, et des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs qui reposent sur les donn\u00e9es climatiques, les seuils biologiques et les indices ph\u00e9nologiques.\nChaque syst\u00e8me poss\u00e8de ses propres structures de donn\u00e9es, formats, unit\u00e9s et hypoth\u00e8ses. Par exemple :<\/p>\n<ul>\n<li>L\u2019imagerie satellite produit des donn\u00e9es matricielles (raster) avec des r\u00e9solutions spatiales sp\u00e9cifiques, un syst\u00e8me de coordonn\u00e9es et des combinaisons de bandes spectrales d\u00e9termin\u00e9es.<\/li>\n<li>Les stations m\u00e9t\u00e9o IoT g\u00e9n\u00e8rent des donn\u00e9es avec une grande pr\u00e9cision temporelle.<\/li>\n<li>Les algorithmes de d\u00e9tection fond\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle fournissent des scores de confiance, des polygones g\u00e9olocalis\u00e9s et des attributs de classification.<\/li>\n<li class=\"translation-block\">Les mod\u00e8les d\u2019alerte pr\u00e9coce bas\u00e9s sur la ph\u00e9nologie s\u2019appuient sur des codes  <span style=\"color: #4baf47\"><a style=\"color: #4baf47\" href=\"https:\/\/gd.eppo.int\/reporting\/article-5949\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> BBCH <\/a><\/span>  sp\u00e9cifiques aux cultures ou sur des calculs de degr\u00e9s-jours fond\u00e9s sur des seuils.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"translation-block\">Cette diversit\u00e9 de donn\u00e9es est une force mais constitue \u00e9galement un d\u00e9fi : elle am\u00e9liore la robustesse de l\u2019analyse, mais cr\u00e9e intrins\u00e8quement des silos de donn\u00e9es, emp\u00eachant leur exploitation combin\u00e9e, et laissant in\u00e9vitablement des jeux de donn\u00e9es sous-exploit\u00e9s. Sans harmonisation, chaque sous-syst\u00e8me pourrait fonctionner efficacement seul, mais leur valeur combin\u00e9e \u2013 des d\u00e9tections valid\u00e9es via diverses technologies, des analyses multimodales, des recommandations bas\u00e9es sur l\u2019analyse de donn\u00e9es \u2013 resterait impossible.<\/p>\n<p class=\"translation-block\">La probl\u00e9matique s\u2019accentue d\u2019autant plus au sein d\u2019un projet multinational comme STELLA, couvrant divers pays, contextes agronomiques et \u00e9cosyst\u00e8mes technologiques. Les donn\u00e9es collect\u00e9es en France, Gr\u00e8ce, Italie, Belgique ou encore en Nouvelle-Z\u00e9lande doivent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es en continu pour permettre \u00e0 la plateforme de centraliser les services afin de garantir la fiabilit\u00e9 de son fonctionnement. Par cons\u00e9quent,<strong> l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 n\u2019est pas facultative ; elle constitue un fondement essentiel <\/strong>de la conception et du fonctionnement de la plateforme.<\/p>\n<h6><strong>L\u2019approche STELLA : interop\u00e9rabilit\u00e9 s\u00e9mantique via des mod\u00e8les normalis\u00e9s<\/strong><\/h6>\n<p class=\"translation-block\">Pour briser ces silos, le STELLA PSS adopte une strat\u00e9gie multicouche pour assurer  <strong>l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 technique et s\u00e9mantique. <\/strong> En alignant toutes les bases de donn\u00e9es avec des standards agronomiques et g\u00e9ospatiaux largement reconnus, STELLA assure que les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les diff\u00e9rentes technologies peuvent \u00eatre comprises, compar\u00e9es et combin\u00e9es sans ambigu\u00eft\u00e9.<\/p>\n<p>Trois piliers fondent cette approche :<\/p>\n<p><strong>1. Codes EPPO \u2013 Coh\u00e9rence biologique<\/strong><\/p>\n<p class=\"translation-block\"><a href=\"https:\/\/www.eppo.int\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">L\u2019European and Mediterranean Plant Protection Organization (EPPO)<\/a> fournit un syst\u00e8me normalis\u00e9 de codification des ravageurs, pathog\u00e8nes et plantes h\u00f4tes. L\u2019utilisation de ces codes garantit que tous les sous-syst\u00e8mes se r\u00e9f\u00e8rent aux organismes de mani\u00e8re coh\u00e9rente et non ambigu\u00eb, quelle que soit la langue, le pays ou la source des donn\u00e9es.<\/p>\n<p class=\"translation-block\">Au lieu d\u2019utiliser des d\u00e9signations textuelles libres (ex. mouche de l\u2019olive ou <em>Bactrocera oleae<\/em>), les syst\u00e8mes enregistrent un code EPPO canonique qui peut \u00eatre compris universellement. Cela permet d\u2019\u00e9viter les incoh\u00e9rences, les fautes de frappe et les erreurs de correspondance, ce qui est essentiel pour le traitement automatis\u00e9 et l\u2019analyse crois\u00e9e des jeux de donn\u00e9es.<\/p>\n<p><strong>2. GeoJSON \u2013 Coh\u00e9rence g\u00e9ospatiale<\/strong><\/p>\n<p class=\"translation-block\">\u00c9tant donn\u00e9 que la surveillance des ravageurs est intrins\u00e8quement spatiale, assurer l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 g\u00e9ospatiale est essentiel. <a href=\"https:\/\/geojson.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GeoJSON<\/a> est un format simple et largement utilis\u00e9 pour repr\u00e9senter des donn\u00e9es g\u00e9ographiques. Il permet d\u2019enregistrer des coordonn\u00e9es (points sur une carte), des polygones (zones d\u00e9limit\u00e9es), des bo\u00eetes englobantes (zones rectangulaires) ainsi que des ensembles d\u2019\u00e9l\u00e9ments g\u00e9ographiques regroup\u00e9s dans une m\u00eame structure.<\/p>\n<p>En exigeant que les syst\u00e8mes de d\u00e9tection (par exemple, la d\u00e9tection d\u2019anomalies par satellite) et les mod\u00e8les de pr\u00e9diction expriment leurs r\u00e9sultats en GeoJSON, STELLA garantit\u202f:<\/p>\n<ul>\n<li>une gestion coh\u00e9rente des coordonn\u00e9es<\/li>\n<li>une int\u00e9gration harmonieuse avec les outils de cartographie en ligne<\/li>\n<li>une compatibilit\u00e9 avec INSPIRE, l\u2019OGC et les cha\u00eenes de traitement SIG modernes<\/li>\n<\/ul>\n<p>GeoJSON prend \u00e9galement en charge des attributs s\u00e9mantiques suppl\u00e9mentaires, permettant d\u2019int\u00e9grer directement aux entit\u00e9s spatiales des scores de confiance, des dates et des stades ph\u00e9nologiques.<\/p>\n<p><strong>3. Codes BBCH \u2013 Alignement ph\u00e9nologique<\/strong><\/p>\n<p class=\"translation-block\">Le stade de d\u00e9veloppement des cultures est une variable critique dans la surveillance des ravageurs. L\u2019\u00e9chelle <a href=\"https:\/\/gd.eppo.int\/reporting\/article-5949\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> BBCH<\/a> fournit un syst\u00e8me de codage universel d\u00e9crivant les stades ph\u00e9nologiques des cultures agricoles. En int\u00e9grant les m\u00e9tadonn\u00e9es BBCH, STELLA garantit que les r\u00e9sultats de d\u00e9tection et de pr\u00e9diction peuvent \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9s dans le bon contexte agronomique \u2014 par exemple, en distinguant les risques d\u2019infection pr\u00e9coce pendant la floraison des sympt\u00f4mes survenant en fin de saison.<\/p>\n<p>En combinant EPPO, GeoJSON et BBCH, la plateforme cr\u00e9e une structure s\u00e9mantique partag\u00e9e entre les syst\u00e8mes, \u00e9liminant toute ambigu\u00eft\u00e9 et permettant aux cha\u00eenes de traitement automatis\u00e9es d\u2019interpr\u00e9ter et de corr\u00e9ler les donn\u00e9es de mani\u00e8re fluide.<\/p>\n<h6><strong>Utilisation des m\u00e9tadonn\u00e9es DCAT pour faciliter le traitement automatis\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong><\/h6>\n<p class=\"translation-block\">Alors que les s\u00e9mantiques standardis\u00e9es assurent la coh\u00e9rence au sein des jeux de donn\u00e9es, les m\u00e9tadonn\u00e9es sont essentielles pour permettre leur interop\u00e9rabilit\u00e9. STELLA adopte le vocabulaire <a href=\"https:\/\/www.w3.org\/TR\/vocab-dcat-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>W3C DCAT <\/strong><\/a><strong> (Data Catalog Vocabulary)<\/strong> pour d\u00e9crire les jeux de donn\u00e9es de mani\u00e8re structur\u00e9e, lisible par machine et consultable.<\/p>\n<p>Les m\u00e9tadonn\u00e9es DCAT fournissent\u202f:<\/p>\n<ul>\n<li>le titre du jeu de donn\u00e9es, sa description, son cr\u00e9ateur et sa provenance<\/li>\n<li>l\u2019\u00e9tendue spatiale et temporelle<\/li>\n<li>les contraintes de licence et d\u2019acc\u00e8s<\/li>\n<li>les liens vers les fichiers de donn\u00e9es eux-m\u00eames<\/li>\n<li>les classifications th\u00e9matiques et les mots-cl\u00e9s<\/li>\n<li>les r\u00e9f\u00e9rences aux codes EPPO, aux stades BBCH ou aux technologies de d\u00e9tection<\/li>\n<\/ul>\n<p>En enrichissant chaque jeu de donn\u00e9es avec des m\u00e9tadonn\u00e9es conformes \u00e0 DCAT, la plateforme permet des flux de travail automatis\u00e9s tels que\u202f:<\/p>\n<ul>\n<li>la d\u00e9couverte de jeux de donn\u00e9es dans des catalogues<\/li>\n<li>les contr\u00f4les d\u2019int\u00e9grit\u00e9 et de validation<\/li>\n<li>la mise en relation de jeux de donn\u00e9es li\u00e9s<\/li>\n<li>l\u2019indexation spatiotemporelle<\/li>\n<li>la connexion automatique entre syst\u00e8mes via API<\/li>\n<li>l\u2019ingestion automatis\u00e9e par les cha\u00eenes de traitement analytiques<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"translation-block\">Cette architecture centr\u00e9e sur les m\u00e9tadonn\u00e9es soutient les principes <a href=\"https:\/\/www.go-fair.org\/fair-principles\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> FAIR<\/a> \u2013 Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (trouvables, accessibles, interop\u00e9rables, r\u00e9utilisables) \u2013 garantissant que les jeux de donn\u00e9es ne sont pas simplement stock\u00e9s, mais peuvent \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9s de mani\u00e8re significative au sein des sous-syst\u00e8mes de la plateforme et par des services tiers.<\/p>\n<h6><strong>Un r\u00e9f\u00e9rentiel de donn\u00e9es robuste\u202f: CKAN comme pilier de la gestion des m\u00e9tadonn\u00e9es et des jeux de donn\u00e9es\u202f<\/strong><\/h6>\n<p class=\"translation-block\">Pour mettre en \u0153uvre cette approche centr\u00e9e sur les m\u00e9tadonn\u00e9es, STELLA utilise <strong> un r\u00e9f\u00e9rentiel de gestion con\u00e7u sp\u00e9cifiquement pour le catalogage des jeux de donn\u00e9es et l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9\u202f: CKAN.<\/strong><\/p>\n<p class=\"translation-block\"><a href=\"https:\/\/ckan.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> CKAN<\/a> est une plateforme open source largement utilis\u00e9e dans les portails de donn\u00e9es ouvertes europ\u00e9ens et internationaux. Elle est compatible avec DCAT, ce qui en fait une colonne vert\u00e9brale id\u00e9ale pour le r\u00e9f\u00e9rentiel centralis\u00e9 de STELLA. CKAN permet\u202f:<\/p>\n<ul>\n<li>l\u2019h\u00e9bergement et la gestion des versions des jeux de donn\u00e9es et de leurs m\u00e9tadonn\u00e9es<\/li>\n<li>la compatibilit\u00e9 compl\u00e8te avec DCAT et DCAT-AP<\/li>\n<li>la d\u00e9couverte et la r\u00e9cup\u00e9ration de donn\u00e9es via API<\/li>\n<li>le contr\u00f4le d\u2019acc\u00e8s bas\u00e9 sur les profils utilisateurs pour les diff\u00e9rents acteurs<\/li>\n<li>l\u2019int\u00e9gration avec des applications tierces et des moteurs analytiques<\/li>\n<\/ul>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 CKAN, STELLA dispose d\u2019un environnement \u00e9volutif et interop\u00e9rable o\u00f9 les donn\u00e9es issues de mod\u00e8les d\u2019IA appliqu\u00e9s \u00e0 l\u2019imagerie satellitaires, de stations m\u00e9t\u00e9orologiques IoT, de capteurs proximaux et de syst\u00e8mes d\u2019alerte pr\u00e9coce peuvent coexister harmonieusement. Le catalogue de m\u00e9tadonn\u00e9es de CKAN garantit que chaque jeu de donn\u00e9es \u2013 quelle que soit son origine \u2013 est trouvable, interpr\u00e9table et exploitable par les modules d\u2019analyse, les tableaux de bord de visualisation et les moteurs d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision de la plateforme.<\/p>\n<figure id=\"attachment_40163\" aria-describedby=\"caption-attachment-40163\" style=\"width: 1024px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-40163 size-large\" src=\"https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-1024x415.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"415\" srcset=\"https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-1024x415.png 1024w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-600x243.png 600w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-768x312.png 768w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-1536x623.png 1536w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-2048x831.png 2048w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-18x7.png 18w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-370x150.png 370w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-840x341.png 840w, https:\/\/stella-pss.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Untitled-design-2-410x166.png 410w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-40163\" class=\"wp-caption-text\">Figure 1.  Repr\u00e9sentation visuelle des m\u00e9canismes d\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 des donn\u00e9es du STELLA PSS<\/figcaption><\/figure>\n<h6><strong>Conclusion<\/strong><\/h6>\n<p>Briser les silos de donn\u00e9es est fondamental pour le succ\u00e8s du STELLA PSS. Cette plateforme est con\u00e7ue pour faciliter la surveillance des ravageurs dans divers contextes agricoles, avec pour objectif d\u2019\u00eatre g\u00e9n\u00e9rique et facilement extensible afin de surveiller d\u2019autres r\u00e9gions g\u00e9ographiques et d\u2019autres types de maladies. Pour atteindre cet objectif et permettre l\u2019int\u00e9gration de syst\u00e8mes num\u00e9riques de surveillance vari\u00e9s au sein du STELLA PSS, des standards largement accept\u00e9s (EPPO, BBCH et GeoJSON) sont utilis\u00e9s, et les jeux de donn\u00e9es sont fournis via le r\u00e9f\u00e9rentiel bas\u00e9 sur CKAN. Le r\u00e9sultat est une infrastructure num\u00e9rique robuste, interop\u00e9rable et p\u00e9renne, permettant une surveillance pr\u00e9cise des ravageurs, favorisant la collaboration entre parties prenantes et soutenant la prise de d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e dans les secteurs agricole et forestier.<\/p>\n<p>Nous serons heureux de partager davantage de d\u00e9tails techniques et d\u2019en discuter. Vous pouvez nous contacter par e-mail\u202f: <a href=\"mailto:nikosk@greensupplychain.eu\">nikosk@greensupplychain.eu<\/a>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>by Nikos Kalatzis | Technology Director\u00a0 | GreenSupplyChain DIH\u00a0 Among the core objectives of the&hellip;<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":40161,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"iawp_total_views":132,"footnotes":""},"categories":[136,138],"tags":[],"class_list":["post-40159","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-project-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40159","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=40159"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40159\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/40161"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40159"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40159"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/stella-pss.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40159"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}