I. web sémantique [1] Définition








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date de publication04.07.2017
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Les ontologies.




INTRODUCTION

La démarche du Web sémantique consiste à ajouter des métadonnées aux ressources Web qui décrivent leurs contenus et leurs fonctionnalités, ces métadonnées doivent s'appuyer sur des ontologies afin de pouvoir être partagés et munies d'interprétations opérationnelles. Les ontologies constituent l'une des bases les plus importantes de l'approche Web sémantique pour le e-Learning.

Ce chapitre contient une présentation de la notion d'ontologie, une description des méthodologies et des outils d'ingénierie ontologique.

I. WEB SÉMANTIQUE [1]

    1. Définition


«The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation»

Le Web Sémantique constitue un environnement dans lequel les humains et les machines vont communiquer selon une base sémantique .Une des caractéristiques principales est la compréhension partagée basée sur un squelette d'ontologie (voir ci-dessous).

Le Web sémantique, en fait, est une architecture composée, il se base sur plusieurs technologies, spécifications et normes (ontologies, XML, RDF, RDFS, OWL).

    1. Insuffisance du Web actuel

Sur Internet on peut accéder à un grand volume d'information, ce qu'on considère depuis quelques années, insuffisant car on s'est rendu compte qu'il n'y a pas un réel partage de connaissance.

Une recherche d'information sur le Web repose sur l'utilisation de mots ou de phrases incluses dans des documents, ce qui conduit à des résultats non pertinents car on ne dispose d'aucune information de nature sémantique à propos du contenu.

    1. Web sémantique, quoi de nouveau ?

Pour rendre le Web sémantique, il faut que toutes les ressources Web soient décrites par des métadonnées, ce qui permet aux machines une meilleure exploitation de ces ressources.

On peut définir les métadonnées comme "des données relatives à des données" traitables par une machine, pour le cas des documents pédagogiques, le contenu des documents sont les données, et les informations relatives aux auteurs, à leurs champs d'intérêt, à leurs objectifs pédagogiques sont des métadonnées.

Par ressource on désigne tout ce qu'on peut trouver sur le Web: par exemple des documents, ou même une composante d'une autre ressource plus grande; par exemple un paragraphe spécifique d'un document.

1.4 World Wide Web Consortium (W3C)

Fondé en 1994, pour développer les protocoles nécessaires à l'évolution du Web, c'est un consortium international qui regroupe de nombreux professionnels de l'industrie, du service, de la recherche et de l'enseignement partageant les mêmes objectifs d'évolution et de stabilisation à long terme des technologies du Web.

1.5 Architecture du Web sémantique

L'architecture du Web Sémantique proposée par W3C s'appuie sur une pyramide de langages :

Au niveau le plus bas se trouvent les données brutes codées par le standard Unicode, ces données possèdent une adresse URI (Uniforme Ressource Identifier) qui permet d'attribuer un identifiant unique à chaque ressource.

Ces données peuvent être structurées grâce à un langage de balises tels que XML (eXtensible Markup language). La syntaxe XML peut être considérée comme un premier niveau de sémantique, elle permet aux utilisateurs de structurer les données en fonction de leur contenu sans rien dire de la signification des structures.

Pour attribuer une signification à cette structure et relier d'une façon pertinente les différents éléments, Tim Berners-Lee propose le standard RDF (Resource Description Framework) comme standard de représentation, standard développée par le W3C.

Ce langage a pour but de donner une organisation plus structurée des informations présentes sur le Web à travers une description sémantique des données fournies par XML.

La signification sémantique des données XML représentées par RDF est largement insuffisante pour assurer une bonne distinction des différents concepts, il faut qu'on puisse définir les concepts les uns par rapport aux autre, ce qui est possible avec RDFS et OWL.



Figure I .1: Architecture en couches du Web sémantique.

II. LES ONTOLOGIES

2.1 Historique sur l'ontologie [2]

L'ingénierie de connaissances (IC) a longtemps été considérée comme le domaine de prédilection du développement d'expertise en conception de système à base de connaissances.

Malgré le fait que l'ingénierie des connaissances ait contribué à accroître cette expertise en l'organisant dans une perspective computationnelle, certains membres de la communauté de l'intelligence ont éprouvé le besoin de passer à une ingénierie s'appuyant plus solidement sur des fondements théoriques et méthodologiques, afin d'améliorer la conception des systèmes intelligents historiquement, l'ingénierie ontologique (IO) a émergé de l'ingénierie des connaissances, l'ingénierie ontologique permet de spécifier la conceptualisation d'un système , c'est à dire de lui fournir une représentation formelle des connaissances qu'il doit acquérir, sous la forme de connaissances déclaratives exploitables par un agent. Ainsi, l'exploitation par un mécanisme d'inférence, d'une représentation de type déclarative telle que l'ontologie, tout en suivant les règles d'inférence définie dans cette ontologie, est la source de l'intelligence de système.

L'ingénierie de connaissances a ainsi donné naissance à l'ingénierie ontologique, où l'ontologie est l'objet clé sur lequel il faut se pencher. La nécessité d'une ontologie et d'une ingénierie ontologique des systèmes à base de connaissances commence à être comprise et accepté.

2.2 Notion d'ontologie

Le mot « Ontologie » vient du grec : « ontos » pour être et « logos » pour univers. C'est un terme philosophique introduit au XIXème siècle qui caractérise l'étude des êtres dans notre univers.

En informatique, plusieurs définitions ont été données à l'ontologie :

En 1993, Gruber propose sa définition : « An ontology is an explicit specification of a conceptualization » [Gru93].

En 1997, Borst modifia légèrement la définition de Gruber en énonçant que: « Une ontologie est définie comme étant une spécification formelle d'une conceptualisation partagé »

Ces deux définitions ont été expliquées par Studer et ses collègues comme suit : Conceptualisation réfère à un modèle abstrait d'un phénomène dans le monde, en ayant identifiés les concepts appropriés à ce phénomène.

  • Explicite signifie que le type de concepts utilisés et les contraintes liés à leur usage sont définis explicitement.

  • Formel réfère au fait qu'une ontologie doit être traduite en langage interprétable par une machine.

  • Partagé réfère au fait qu'une ontologie capture la connaissance consensuelle, c’est-à-dire non réservée à quelques individus, mais partagée par un groupe ou une communauté [Gru93].

Le domaine de l'ontologie attire l'attention parce qu'une ontologie fournit :

  • une structure conceptuelle de base à partir de laquelle il est possible de développer des systèmes à base de connaissances qui soient partageables, et réutilisables.

  • l'interopérabilité entre les sources d'information et de connaissances.

Considérons les différences entre deux types d'ontologies : une ontologie orientée Web sémantique, et une ontologie orientée concept. Une ontologie orienté concept traite les concepts fondamentaux du monde cible qui demandent à être examinés en profondeur tandis qu'une ontologie orienté Web sémantique est un vocabulaire lisible par ordinateur qui définit la signification des métadonnées, elle est utilisée principalement pour réaliser l'interopérabilité sémantique entre les ressources informationnelles grâce aux métadonnées. Ce type d'ontologies peut être qualifié d'ontologie de surface, puisqu'elle ne traite pas nécessairement de la structure conceptuelle profonde du monde cible.

Pour mieux saisir la notion d'ontologie on présente ici ce qui est la différence entre une ontologie et une base de connaissance et entre une ontologie et une hiérarchie de classes dans le paradigme orienté objet.

2.3 Différence entre ontologies et bases de connaissances

En 1997, Farquhar lors d'un forum de discussion sur les ontologies propose, que plus la réponse aux questions suivantes soit positive, plus c'est ontologique que base de connaissance:

« Est ce que cela exprime la connaissance consensuelle d'une communauté de gens ? Est-ce que les gens l'utilisent comme une référence de termes définis avec précision ? Est-ce que le langage utilisé est suffisamment expressif pour que les gens puissent dire ce qu'ils veulent dire ? Est-ce que cela peut être utilisé pour de multiples cas de résolution de problèmes ? Est-ce que c'est stable ? Est-ce que cela peut être utilisé pour résoudre une variété de différents types de problèmes ? Est-ce que cela peut être utilisé comme pont de départ pour construire de multiples types d'applications incluant une base de connaissances, un schéma de base de données ou un programme orienté objet ? ».

Cela veut dire qu'une différenciation claire entre « ontologie » et « base de connaissances» devrait se faire à partir de son rôle, une ontologie fournit un système de concepts qui sont utilisées pour construire une base de connaissances par-dessus ; par conséquent, une ontologie peut être une spécification de la conceptualisation du monde cible que se fait l'ingénieur qui construit la base de connaissances, donc un méta système d'une base de connaissances traditionnelle.

2.4 Différence entre ontologie et hiérarchie de classes

Au niveau supérieur, la méthodologie de développement d'une ontologie et celle d'une hiérarchie orientée objet sont similaires. Cependant au niveau inférieur, l'ontologie se concentre sur les aspects déclaratifs tandis que la hiérarchie orientée objet se concentre sur les aspects reliés à la performance. Par conséquent, la différence essentielle entre les deux est que l'ontologie exploite la représentation déclarative, tandis que le paradigme orienté objet est intrinsèquement procédural, la signification d'une classe, d'une relation entre des classes, ainsi que les méthodes sont intégrées de façon procédurale.

Dans le paradigme ontologique les descriptions sont faites de façon déclarative, ce qui permet au système de modifier son comportement en modifiant la connaissance qu'il possède.

2.5. Composants d'une ontologie

Les connaissances décrivant un domaine en utilisant la notion d'ontologie sont représentées par les cinq éléments suivants : Les concepts, les relations, les axiomes, les fonctions et les instances.

2.5.1 Concept

Les concepts peuvent être une pensée, un principe, une notion profonde. Ils sont appelés aussi termes ou classes de l'ontologie, selon Gomez Pérez ces concepts peuvent être classifiés selon plusieurs dimensions :

- Niveau d'abstraction (concret ou abstrait).

- Atomicité (élémentaire ou composée).

- Niveau de réalité (réel ou fictif).

2.5.2 Relation

Les relations d'une ontologie désignent les différentes interactions et corrélations entre les concepts de l'ontologie, ces relations englobent les associations suivantes : Sous classe de (spécification ou généralisation), partie de (agrégation ou composition), associé a, instance de, est un ... etc.
2.5.3 Axiome

Les axiomes sont utilisés pour décrire les assertions de l'ontologie qui seront considérés après comme vrais, cette détermination a pour but de définir les significations des composants d'ontologie, les contraintes sur les valeurs des attributs, et les arguments de relations.

2.5.4 Fonction

Elles constituent des cas particuliers de relation, dans laquelle un élément de la relation, le nième est défini en fonction des n-1 éléments précédents.

2.5.5 Instance

C'est une définition extensionnelle de l'ontologie, par exemple les individus « Amina » et « Saloua » sont des instances du concept «personne».

2.6. Classification des ontologies

Les ontologies peuvent être classifiées selon plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, nous en examinerons quatre :

2.6.1 Typologie selon l'objet de conceptualisation

Par rapport à l'objet de la conceptualisation de l'ontologie, quatre catégories au moins peuvent être identifiées :

  • Ontologie de domaine

Ces ontologies peuvent être réutilisées pour plusieurs applications qui touchent un domaine, elle concerne la description et la définition des connaissances d'un domaine à laquelle l'application désirée appartienne.

  • Ontologie d'application

Contrairement à l'ontologie de domaine, l'ontologie d'une application donnée ne peut pas être réutilisée pour d'autre application, elle sert a décrire des conceptualisations de domaine spécifique à l'application en question.

  • Ontologie générique (ontologie de haut niveau)

Cette ontologie a l'objectif d'exprimer les connaissances acceptables par différents domaines, elle permet de catégoriser les choses du monde, par exemple, les relations, les actions, l'espace, le temps, etc.

  • Ontologie de représentation des connaissances (méta ontologie)

Elle décrit les concepts utilisés par les langages de représentation des ontologies.

2.6.2 Typologie selon le niveau de détail de l'ontologie

Par rapport au niveau de détail utilisé lors de la conceptualisation de l'ontologie en fonction de l'objectif opérationnel envisagé pour l'ontologie, deux catégories au moins peuvent être identifiées :

  • Granularité fine

On parle sur ce niveau lorsque les ontologies sont très détaillées, ou possèdent un vocabulaire plus riche capable d'assurer une description détaillée des concepts pertinents d'un domaine ou d'une tâche. Ce niveau de granularité peut s'avérer utile lorsqu'il s'agit d'établir un consensus entre les agents qui l'utiliseront.

  • Granularité large

Correspondant à un vocabulaire moins détaillé comme par exemple dans les scénarios d'utilisation spécifiques où les utilisateurs sont déjà préalablement d'accord à propos d'une conceptualisation sous -jacente. Les ontologies de haut niveau possèdent une granularité large, compte tenu que les concepts qu'elles traduisent sont normalement raffinés subséquemment dans d'autres ontologies de domaine ou d'application.

2.6.3 Typologie selon le niveau de complétude

Par rapport au niveau de complétude, trois catégories au moins peuvent être identifiées :

  • Niveau sémantique

Tous les concepts (caractérisés par un terme/libellé) doivent respecter les quatre principes différentiels :

- Communauté avec l'ancêtre.

- Différence (spécification) par rapport à l'ancêtre.

- Communauté avec les concepts frères (situés au même niveau).

- Différence par rapport aux concepts frères (sinon il n'aurait pas lieu de le définir).
Ces principes correspondent à l'engagement sémantique qui assure que chaque concept aura un sens univoque. Deux concepts sémantiques sont identiques si l'interprétation du terme à travers les quatre principes différentiels aboutit à un sens équivalent.

  • Niveau référentiel

Outre les caractéristiques énoncées au niveau précédent, les concepts référentiels (ou formels) se caractérisent par un terme dont la sémantique est définie par une extension d'objets. L'engagement ontologique spécifie les objets du domaine qui peuvent être associés aux concepts, conformément à sa signification formelle. Deux concepts formels sont identiques s'ils possèdent la même extension.

  • Niveau opérationnel

Outre les caractéristiques énoncées au niveau précédent, les concepts du niveau opérationnel ou computationnel sont caractérisés par les opérations qu'il est possible de leur appliquer pour générer des inférences (engagement computationnel).Deux concepts opérationnels sont identiques s'ils possèdent le même potentiel d'inférence.

2.6.4 Typologie selon le niveau de formalisme

Par rapport au niveau du formalisme de représentation du langage utilisé pour représenter les ontologies, on distingue des ontologies:

  • Informelles : dans un langage naturel (sémantique ouverte).

  • Semi informelles : dans un langage naturel structuré et limité.

  • Semi formelles : dans un langage artificiel défini formellement.

  • Formelles : dans un langage artificiel contenant une sémantique formelle.

2.7 Principes de construction des ontologies

Le processus de construction d'ontologies, appelé ingénierie ontologique, peut être décrit selon les principes qui le gouvernent, et les méthodologies et les outils qui le soutiennent.

2.7.1 Principes

Il existe un ensemble de critères et de principes qui ont fait leurs preuves dans le développement des ontologies et qui peuvent être résumés comme suit :
Clarté et objectivité (Gruber)

L'ontologie doit fournir la signification des termes définis en fournissant des définitions objectives ainsi qu'une documentation en langue naturelle.

  • Complétude (Gruber)

Une définition exprimée par des conditions nécessaires et suffisantes est préférée à une définition partielle (définie seulement par une condition nécessaire et suffisante).

  • Cohérence (Gruber)

Une ontologie cohérente doit permettre des inférences conformes à ces définitions.

  • Extensibilité ontologique maximale (Gruber)

De nouveaux termes généraux et spécialisés devraient être inclus dans l'ontologie d'une façon qui n'exige pas la révision des définitions existantes (des définitions sur mesure).

  • Principe de distinction ontologique (Borgo)

Les classes dans une ontologie devraient être disjointes.

  • Distance sémantique minimale (Arpirez)

Il s'agit de la distance minimale entre les concepts enfants de mêmes parents. Les concepts similaires sont groupés et représentés comme les sous classes d'une classe, et devraient être définis en utilisant les même primitives, considérant que les concepts qui sont moins similaires sont représentés plus loin dans la hiérarchie.

  • Normalisation des noms (Arpirez)

Ce principe indique qu'il est préférable de normaliser les noms autant que possible. Cet ensemble de critères et de processus est généralement accepté pour guider le processus d'ingénierie ontologique.

2.8 Processus de construction

Le processus de construction d'une ontologie exploitable au sein d'un système informatique repose sur deux étapes : l'ontologisation et l'opérationnalisation.


  • L'Ontologisation consiste à construire une ontologie conceptuelle. Construire une ontologie signifie qu'on a l'intention de fournir une description du monde cible qui soit libre ou aussi libre que possible, face à cette tâche l'ingénieur ontologique considère les différentes sources de connaissance: des glossaires de termes, d'autres ontologies, des textes, d'interviews d'experts, etc.



  • L'opérationnalisation consiste à coder l'ontologie conceptuelle obtenue à l'aide d'un langage de représentation de connaissances opérationnel (doté de mécanismes d'inférences).


Il est à noter que ce processus n'est pas linéaire et que de nombreux allers-retours sont a priori nécessaires pour développer une ontologie opérationnelle adaptée aux besoins.

2.9 Méthodologies de construction

2.9.1. Méthode de Uschold et King «1995 »

Ils ont proposé la première méthode d'ingénierie "générale", résultat de leurs travaux de construction d'ontologies dans le domaine de la gestion des entreprises. Initialement, cette méthode reposait sur quatre étapes :

- Identifier le but et la portée de l'ontologie.

- Construire l'ontologie : capturer les connaissances, coder, réutiliser et intégrer des ontologies existantes.

- Évaluer l'ontologie.

- Documenter l'ontologie.
2.9.2. Méthode de Uschold et King «1996 » 

Ils distinguent trois possibilités pour identifier les concepts qui seront présents dans l'ontologie :

1. On part des concepts les plus génériques que l'on déclinera en concepts de plus en plus spécifiques. Il s'agit d'une approche de haut en bas (ou TOP DOWN).

2. On part au contraire, de concepts spécifiques que l'on organise avec des concepts plus génériques. C'est une approche de bas en haut (ou BOTTOM UP).

3. Identifier les concepts les plus importants (pas forcément spécifiques ou génériques) et partir de ceux-ci pour trouver les concepts plus génériques et plus spécifiques dont on aura besoin. Cette approche part du milieu vers les extrémités (ou MIDDLE OUT).

Dans la pratique, il n'y a pas d'approche purement « TOP DOWN » ou « BOTTOM UP » surtout lorsqu'une ontologie déjà existante est réutilisée[Usc 96].

2.9.3. Méthode de Bernaras et al «1996 »

Elle est conditionnée au développement d'une application. Elle repose sur trois points :

1. Spécifier l'application basée sur l'ontologie en particulier les termes à collecter et les tâches à effectuer en utilisant cette ontologie.

2. Organiser les termes en utilisant les métas catégories : concepts, relations, attributs, etc.

3. Affiner l'ontologie et la structurer selon des principes de modularisation et d'organisation hiérarchiques.

2.9.4. Méthode SENSUS de Swartout et al «1997 »

Commence par la réutilisation d'une vaste ontologie commune dans laquelle les concepts pertinents sont repérés afin d'extraire le squelette initial de la future ontologie. L'ontologie initiale se comporte comme une charnière entre les différentes ontologies développées.

2.9.5. Méthode de Assenac-Grilles et al « 2000 »

La méthodologie de construction d'une ontologie à partir de texte proposée par Aussenac-Gilles insiste sur l'étape de conceptualisation.

2.9.6. Méthode de Bachimont « 2000 »

Propose de déterminer le sens d'un concept (noeud) dans l'arbre ontologique (taxonomie). Cette

méthode s'articule sur quatre principes :

- Le principe de communauté avec le père.

- Le principe de différence avec le père.

- Le principe de différence avec les frères.

- Le principe de communauté avec les frères.

2.9.7. Méthode OntoSpec de Kassel « 2002 »

Développée par l'équipe IC de LARIA d'Amiens repose sur la notion d'axe sémantique groupant les sous concepts d'un concept selon les caractéristiques impliquées dans la définition de leur différentiation.

Malgré le nombre important de méthodes et de démarches proposées, à l'heure actuelle on en compte une trentaine, aucune n'a pu s'imposer. Ces méthodologies peuvent porter sur l'ensemble du processus et guider l'ontologiste sur toutes les étapes de la construction d'ontologies [3].

2.10 Environnements et outils de modélisation [3]

Plusieurs environnements d'ingénierie ontologique ont été développés afin de systématiser l'ingénierie des ontologies. Les plus connus, selon Gomez-Pérez (2000), sont :

· ONTOLINGUA.

· ONTOSAURUS.

· ODE.

· PROTÉGÉ.

2.10.1. Ontolingua 

Développé à l'Université de Stanford, le serveur Ontolingua est le plus connu des environnements de construction d'ontologies, il consiste en un ensemble d'outils et de services qui supportent la construction en coopération d'ontologies, entre des groupes séparés géographiquement.

2.10.2. Ontosaurus

Développé à l'Information Science Institut de l'Université de Southern California. Ontosaurus consiste en un serveur utilisant LOOM comme langage de représentation des connaissances, et en un serveur de navigation créant dynamiquement des pages HTML qui affichent la hiérarchie de l' ontologie ; le serveur utilise des formulaires HTML pour permettre à l'usager d'éditer l'ontologie.

2.10.3. ODE 

Développé au laboratoire d'Intelligence Artificielle de l'Université de Madrid. Les principaux avantages de ODE (Ontology Design Environment) sont le module de conceptualisation pour construire des ontologies et le module pour construire des modèles.

2.10.4. Protégé 

Développé au département d'Informatique Médicale de l'Université Stanford , C'est un outil qui permet :

- la construction des ontologies.

- la personnalisation des formulaires d'acquisition des connaissances.

- la génération automatique de code OWL, RDFS.

2.11 Domaines d’application des ontologies

2.11.1 Recherche d'information

Le Web sémantique cherche à atteindre une certaine maîtrise des contenus, afin de fournir des réponses pertinentes aux utilisateurs.

A titre d'exemple, un enseignant qui cherche un document de type « course» aura certainement une réponse pertinente du moment qu'il peut exprimer qu'il cherche un document de type « course » , est que tout les document ont une métadonnée « type de document» qui provient de l'ontologie qui décrit les documents pédagogique ; ce n'est pas le cas si la requête a été lancé sur un moteur de recherche classique, qui va retourné des documents contenant le mot « course » et ceux qui contiennent le mot « of course».

La recherche d'information fait partie de la plus part des applications Web, on peut citer : le e-learning, le e-commerce, ... etc.

2.11.2 l'adaptation /personnalisation

Au travers d'Internet, un nombre potentiellement infini de services et de documents est accessible à tous les usagers. La plupart des services et documents fournis actuellement sur Internet proposent une organisation, un contenu, un mode d'interaction et une présentation uniques pour tous. Ceci peut être suffisant dans certains cas. Mais tous les utilisateurs ne sont pas intéressés par les mêmes informations et n'ont pas les mêmes attentes, connaissances, compétences, centres d'intérêts, etc.

C'est le cas dans un système e-learning, on cherche à adapter le contenu d'apprentissage aux préférences des apprenants, et de donner la possibilité aux enseignants de réutiliser un contenu, de le combiner avec un autre pour construire un nouveau document.

Tout cela peut être possible si le contenu et la structure des documents utilisés pour la formation, sont décrits par le biais des ontologies et si on arrive à avoir des standards de modèles utilisateur/utilisation sous formes d'ontologies.

2.11.3 Intégration des sources de données hétérogènes

Le but d'intégration des sources de données hétérogènes, est d'offrir aux utilisateurs une vision homogène du système qui les utilise .Le e-commerce présente un très bon exemple des domaines qui peuvent bénéficier d'une telle amélioration.

Avant, l'utilisateur était obligé d'interroger lui même ces source de données, chacune avec son langage de requête, des travaux ont été faits dans le cadre de Web pour construire des systèmes homogènes en se basant sur une des deux approches:l'approche médiateur et l'approche entrepôts de données.

Le Web sémantique réutilise l'approche médiatrice, tout en ajoutant une ontologie qui va fournir un vocabulaire commun, qui sera utilisé pour interroger le système.

Un médiateur va interroger les sources de données, et répondre à la requête lancée par l'utilisateur, en utilisant également les termes de l'ontologie.




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