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Chapitre 6 Applications

Chapitre 6 Applications. Grigoris Antoniou Frank van Harmelen. Sommaire. Produits sur l'information transversale chez Elsevier Intégration des données chez Audi Recherche de compétences chez Swiss Life Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch e-Learning Services web

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Chapitre 6 Applications

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  1. Chapitre 6 Applications Grigoris Antoniou Frank van Harmelen A Semantic Web Primer

  2. Sommaire • Produits sur l'information transversale chez Elsevier • Intégration des données chez Audi • Recherche de compétences chez Swiss Life • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch • e-Learning • Services web • Autres scénarios A Semantic Web Primer

  3. Elsevier - exposé du cas • Elsevier est un important éditeur scientifique • Ses produits sont essentiellement organisés dans les filières traditionnelles: • abonnement à des revues • La disponibilité en ligne de ces revues n'a, jusqu'à présent pas fondamentalement changé l'organisation de la production • Les clients d'Elsevier peuvent s'abonner au contenu en ligne A Semantic Web Primer

  4. Elsevier – posons le problème • Les revues traditionnelles sont des produits verticaux (par filière) • La segmentation dans les diverses sciences que couvrent les revues n'est plus la bonne solution • Les clients d'Elsevier montrent un réel intérêt pour des domaines qui recoupent différentes disciplines/revues • La demande s’oriente donc plutôt vers des produits horizontaux A Semantic Web Primer

  5. Elsevier – posons le problème (2) • Il est actuellement assez difficile pour les grands éditeurs de proposer de tels produits horizontaux • les barrières de l'hétérogénéité physique et syntaxique peuvent être levées (avec XML) • par contre, le problème sémantique reste non résolu • Il faut trouver comment parcourir les revues à l'aide d'une série cohérente de concepts au moyen desquels toutes ces revues sont indexées A Semantic Web Primer

  6. Elsevier – apport de la technologie du web sémantique • Les ontologies et les thesaurus (ontologies très légères) ont démontré leur efficacité dans l'accès aux informations • ils facilitent la solution de certains problèmes de la recherche par texte libre • ils relient et groupent les termes pertinents d'un domaine • ils fournissent un vocabulaire maîtrisé pour l'indexation des informations A Semantic Web Primer

  7. Elsevier – apport de la technologie du web sémantique (2) • Plusieurs thesaurus ont été développés dans divers secteurs spécialisés • Informations médicales: MeSH et le thesaurus Elsevier des sciences de la vie EMTREE • RDF sert de format d'interopérabilité entre les sources de données hétérogènes • EMTREE est lui-même représenté en RDF A Semantic Web Primer

  8. Elsevier – apport de la technologie du web sémantique (3) • Chacune des sources de données séparées est cartographiée dans cette ontologie unificatrice • l'ontologie sert ensuite de point d'entrée unique pour toutes ces sources de données A Semantic Web Primer

  9. Sommaire • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier • Intégration des données chez Audi • Recherche de compétences chez Swiss Life • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch • e-Learning • Services web • Autres scénarios A Semantic Web Primer

  10. Audi - posons le problème • Dans une entreprise, l'intégration des données est un gigantesque problème interne • c'est le poste budgétaire le plus élevé du département informatique des grandes sociétés • Audi exploite des milliers de bases de données • Les logiciels intermédiaires classiques améliorent et simplifient le processus d'intégration • mais il y manque l'échange d'informations basé sur la sémantique des données A Semantic Web Primer

  11. Audi – apport de la technologie du web sémantique • Les ontologies peuvent rationaliser des sources de données disparates en un seul contenant d'information • Sans perturber les applications existantes: • en créant des ontologies pour les sources de données et de contenu • en ajoutant une information de domaine générique • L'ontologie est cartographiée dans les sources de données offrant aux applications un accès direct aux données via l'ontologie A Semantic Web Primer

  12. Audi – exemple de l'appareil photo <SLR rdf:ID="Olympus-OM-10"> <viewFinder>twin mirror</viewFinder> <optics> <Lens> <focal-length>75-300mm zoom</focal-length> <f-stop>4.0-4.5</f-stop> </Lens> </optics> <shutter-speed>1/2000 sec. to 10 sec.</shutter-speed> </SLR> A Semantic Web Primer

  13. Audi – exemple de l'appareil photo (2) <Camera rdf:ID="Olympus-OM-10"> <viewFinder>twin mirror</viewFinder> <optics> <Lens> <size>300mm zoom</size> <aperture>4.5</aperture> </Lens> </optics> <shutter-speed>1/2000 sec. to 10 sec.</shutter-speed> </Camera> A Semantic Web Primer

  14. Audi – exemple de l'appareil photo (3) • Le lecteur humain peut voir que ces deux formats parlent du même objet • on sait que SLR (reflex) est un type d'appareil photo et que fstop est synonyme d'ouverture • Il est possible d'intégrer spécifiquement ces sources de données par un traducteur • Mais ne résoudrait que ce problème spécifique d'intégration • Face à un autre format de données pour des appareils photo, il faudrait répéter le même processus A Semantic Web Primer

  15. Audi – ontologie des appareils photo en OWL <owl:Class rdf:ID="SLR"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="#Camera"/> </owl:Class> <owl:DatatypeProperty rdf:ID="f-stop"> <rdfs:domain rdf:resource="#Lens"/> </owl:DatatypeProperty> <owl:DatatypeProperty rdf:ID="aperture"> <owl:equivalentProperty rdf:resource="#f-stop"/> </owl:DatatypeProperty> <owl:DatatypeProperty rdf:ID="focal-length"> <rdfs:domain rdf:resource="#Lens"/> </owl:DatatypeProperty> <owl:DatatypeProperty rdf:ID="size"> <owl:equivalentProperty rdf:resource="#focal-length"/> </owl:DatatypeProperty> A Semantic Web Primer

  16. Audi – utilisation de l'ontologie • Supposons que l'application A • utilise le deuxième codage • reçoit les données d'une application B qui utilise le premier codage • Supposons qu'il rencontre SLR • l'ontologie renvoit “SLR est un type de Camera (appareil photo)” • relation entre quelque chose qu'il connaît (SLR) et quelque chose qu'il ne connaît pas (Camera) A Semantic Web Primer

  17. Audi – utilisation de l'ontologie (2) • Supposons que A rencontre f-stop • l'ontologie renvoit: “f-stop est synonyme de ouverture” • Couvre l'écart terminologique entre quelque chose que A ne connaît pas et quelque chose que A connaît • La divergence syntaxique n'est plus un obstacle A Semantic Web Primer

  18. Sommaire • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier • Intégration des données chez Audi • Recherche de compétences chez Swiss Life • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch • e-Learning • Services web • Autres scénarios A Semantic Web Primer

  19. Swiss Life – exposé du cas • Swiss Life est une des grandes compagnies d'assurance sur la vie en Europe • 11.000 employés, $14 milliards de primes souscrites • présente dans environ 50 pays • Les ressources essentielles de toute entreprise visant à résoudre les immenses tâches qu’impliquent les connaissances sont: • les connaissances tacites, les compétences personnelles et le professionnalisme de ses employés A Semantic Web Primer

  20. Swiss Life – posons le problème • L'une des pierres angulaires de la gestion des connaissances d'une entreprise est: • un répertoire accessible par voie électronique des compétences, expériences et principaux domaines de connaissances • Un répertoire des compétences peut servir: • à rechercher ceux qui ont une compétence spécifique • à mettre en évidence les écarts de compétences et les niveaux d'habilitation • à la formation directe faisant partie du plan de carrière • à documenter le capital intellectuel de l'entreprise A Semantic Web Primer

  21. Swiss Life – posons le problème (2) • Questions • comment énumérer le nombre impressionnant de compétences différentes? • comment les organiser pour pouvoir les retrouver au travers de frontières géographiques et culturelles? • comment vérifier que le répertoire est bien à jour? A Semantic Web Primer

  22. Swiss Life – apport de la technologie du web sémantique • Ontologie manuelle couvrant les compétences en trois unités organisationnelles • informatique, assurance privée et ressources humaines • Chaque employé de Swiss Life a été invité à créer une "page d'accueil" en se basant sur un formulaire piloté par l'ontologie 'compétences' • La collection ainsi obtenue est interrogée à l'aide d'une interface à base de formulaires générant des requêtes RQL A Semantic Web Primer

  23. Swiss Life – ontologie 'compétences' <owl:Class rdf:ID="Skills"> <rdfs:subClassOf> <owl:Restriction> <owl:onProperty rdf:resource="#HasSkillsLevel"/> <owl:cardinality rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger"> 1</owl:cardinality> </owl:Restriction> </rdfs:subClassOf> </owl:Class> <owl:ObjectProperty rdf:ID="HasSkills"> <rdfs:domain rdf:resource="#Employee"/> <rdfs:range rdf:resource="#Skills"/> </owl:ObjectProperty> A Semantic Web Primer

  24. Swiss Life – ontologie 'compétences' (2) <owl:ObjectProperty rdf:ID="WorksInProject"> <rdfs:domain rdf:resource="#Employee"/> <rdfs:range rdf:resource="#Project"/> <owl:inverseOf rdf:resource="#ProjectMembers"/> </owl:ObjectProperty> <owl:Class rdf:ID="Publishing"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="#Skills"/> </owl:Class> <owl:Class rdf:ID="DocumentProcessing"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="#Skills"/> </owl:Class> A Semantic Web Primer

  25. Swiss Life – ontologie 'compétences' (3) <owl:ObjectProperty rdf:ID="ManagementLevel"> <rdfs:domain rdf:resource="#Employee"/> <rdfs:range> <owl:oneOf rdf:parseType="Collection"> <owl:Thing rdf:about="#member"/> <owl:Thing rdf:about="#HeadOfGroup"/> <owl:Thing rdf:about="#HeadOfDept"/> <owl:Thing rdf:about="#CEO"/> </owl:oneOf> </rdfs:range> </owl:ObjectProperty> A Semantic Web Primer

  26. Sommaire • Produits sur l'information transversale chez Elsevier • Intégration des données chez Audi • Recherche de compétences chez Swiss Life • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch • e-Learning • Services web • Autres scénarios A Semantic Web Primer

  27. EnerSearch – exposé du cas • Consortium de recherche industrielle spécialisé dans l'informatique appliquée à l'énergie • La structure d'EnerSearch est très différente de celle d'une entreprise de recherche classique • les projets de recherche sont menés par un groupe varié et variable de chercheurs répartis dans plusieurs pays • nombre d'entre eux ne sont pas employés par EnerSearch A Semantic Web Primer

  28. EnerSearch – exposé du cas (2) • EnerSearch a une organisation de type virtuel • Elle est dans les mains de plusieurs sociétés du secteur industriel ayant un intérêt affirmé dans ces recherches • Par cette dispersion géographique, EnerSearch présente aussi un caractère de d'organisation virtuelle du point de vue de la diffusion des connaissances A Semantic Web Primer

  29. EnerSearch – posons le problème • Fonction fondamentale de la diffusion du savoir • La manière dont l'information est éparpillée sur le site web laisse beaucoup à désirer • Ceux qui sont à la recherche d'informations ne sont pas satisfaits, par ex., • la gestion des chargements(??) conduit-elle à des réductions de coûts? • dans l'affirmative, quel est l'investissement initial nécessaire? • la communication 'Powerline' est-elle techniquement compétitive par rapport à l'ADSL ou les modems câblé? A Semantic Web Primer

  30. EnerSearch – apport de la technologie du web sémantique • On peut se forger une image précise du genre de sujets et de questions pertinents pour ces groupes cibles • On peut définir une ontologie de domaine suffisamment stable et de bonne qualité • cette ontologie légère comprend seulement une hiérarchie taxonomique • l'expressivité de RDF Schema suffit A Semantic Web Primer

  31. EnerSearch – ontologie de la pause repas ... IT Matériel Logiciel Applications Communication Powerline Agent (robot) e-Commerce Agents (robots) Systèmes multi-agents (multi-robots) Agents intelligents (robots intelligents) Marché/enchères Affectation de ressource Algorithmes A Semantic Web Primer

  32. EnerSearch – utilisation de l'ontologie • Utilisée de plusieurs manières pour piloter les outils de navigation sur le site web EnerSearch • carte sémantique du site web EnerSearch • distance sémantique entre les auteurs EnerSearch en termes de champ de recherche et publication A Semantic Web Primer

  33. Carte sémantique d'une partie du site EnerSearch A Semantic Web Primer

  34. Distance sémantique entre auteurs EnerSearch A Semantic Web Primer

  35. EnerSearch – QuizRDF • QuizRDF vise à combiner • une vision entièrement basée sur l'ontologie • recherche classique par mot-clé sans aucun contenu sémantique • L'utilisateur peut saisir des mots-clés généraux • Affiche aussi les concepts dans la hiérarchie qui définissent ces articles • Tous ces mécanismes de divulgation (textuels et graphiques, recherche ou consultation) sont basés sur une ontologie unique légère et sous-jacente A Semantic Web Primer

  36. Sommaire • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier • Intégration des données chez Audi • Recherche de compétences chez Swiss Life • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch • e-Learning • Services web • Autres scénarios A Semantic Web Primer

  37. e-Learning – exposé • Classiquement, apprendre se caractérise par: • un enseignement dispensé par un professeur • un accès linéaire • une dépendance du temps et du lieu • l'enseignement n'a pas été personnalisé mais est plutôt destiné au plus grand nombre A Semantic Web Primer

  38. e-Learning – exposé (2) • Les changements sont déjà perceptibles dans l'enseignement supérieur • universités virtuelles • flexibilité et nouveaux moyens de formation • les étudiants peuvent de plus en plus choisir le rythme de leur formation, le contenu, les méthodes d'évaluation A Semantic Web Primer

  39. e-Learning – exposé (3) • De plus en plus prometteur: étudier se fait tout au long de la vie • pousser les compétences de ses employés est un défi permanent pour une entreprise • les entreprises demandent des méthodes d'enseignement parfaitement synchronisées et taillées sur mesure en fonction de leurs besoins • ces critères ne sont pas compatibles avec l'enseignement traditionnel. La formation de type e-learning offre par contre de grandes perspectives A Semantic Web Primer

  40. E-Learning – posons le problème • e-Learning n'est pas conduit par un instructeur • Les "élèves" peuvent: • accéder au matériel didactique dans un ordre non prédéfini • composer des cours personnels par sélection du matériel • Le matériel didactique doit être pourvu d'informations supplémentaires (métadonnées) pour supporter l'indexation et la récupération efficaces A Semantic Web Primer

  41. E-Learning – posons le problème (2) • Des normes (IEEE LOM) sont apparues • par ex., les propriétés éducatives et pédagogiques, les droits d'accès et les conditions d'utilisation et les relations à d'autres ressources de formation • Les normes souffrent d'un manque de sémantique • ce point est commun à toutes les solutions basées uniquement sur des métadonnées (approches de type XML) • la fusion de matériels de différents auteurs peut se révéler difficile • la récupération n'est pas toujours bien supportée • la récupération et l'organisation des ressources de formation doivent se faire manuellement • il existe pourtant une possibilité de le faire faire par un robot personnalisé! A Semantic Web Primer

  42. e-Learning – apport de la technologie du web sémantique • Approche prometteuse permettant de répondre aux critères de l'e-learning • par ex., ontologie et métadonnées que la machine peut traiter • L'élève est au centre du dispositif • les matériels didactiques, éventuellement élaborés par différents auteurs, peuvent être reliés à des ontologies bien acceptées • la personnalisation des cours peut intervenir via l'interrogation sémantique • les matériels didactiques peuvent être récupérés dans le contexte des problèmes réels, comme le décide l'élève A Semantic Web Primer

  43. e-Learning – apport de la technologie du web sémantique (2) • Souplesse d'accès • l'accès aux connaissances se fait dans l'ordre exact souhaité par l'élève • une annotation sémantique spécifique définit toujours les prérequis • l'accès non linéaire est supporté • Intégration • plateforme harmonisée pour les processus commerciaux des entreprises • les activités de formation peuvent être intégrées dans ces processus A Semantic Web Primer

  44. Ontologies de l'e-Learning • Il faut mettre en place certains mécanismes de compréhension mutuelle: ontologies • En e-Learning, on distingue trois types de connaissances (ontologies): • le contenu • la pédagogie • la structure A Semantic Web Primer

  45. Ontologies du contenu • Notions de base du domaine abordé • Comprend les relations entre ces notions et les propriétés fondamentales • par ex., l'étude de l'Athènes classique fait partie de l'histoire de la Grèce antique partie à son tour de l'Histoire de l'Antiquité • l'ontologie doit inclure la relation “fait partie de” et le fait qu'elle est transitive (par ex., exprimée en OWL) • Les ontologies de contenu (OC) utilisent des relations pour capturer les synonymes, les abréviations, etc. A Semantic Web Primer

  46. Ontologie de pédagogie • Les questions de pédagogie peuvent être abordées dans un ontologie de pédagogie (OP) • Par ex., le matériel peut être classé comme cours, travaux pratiques, exemple, survol, exercice, solution, etc. A Semantic Web Primer

  47. Ontologies de structure • Définissent la structure logique des matériels didactiques • Les connaissances de ce type comprennent habituellement des relations de hiérarchie et de consultation comme previous, next, hasPart, isPartOf, requires et isBasedOn • On peut aussi définir des relations entre ces relations • par ex., hasPartet isPartOfsont des relations inverses • Les inférences dérivées des ontologies didactiques ne peuvent pas aller très loin A Semantic Web Primer

  48. Sommaire • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier • Intégration des données chez Audi • Recherche de compétences chez Swiss Life • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch • e-Learning • Services web • Autres scénarios A Semantic Web Primer

  49. Services web • Les sites web ne se contentent pas de fournir des informations statiques. Ils offrent certaines interactions et proposent souvent aux utilisateurs d'effectuer certaines actions • services simples du web comprennent un simple programme, détecteur, dispositif d'accès au web • services complexes du web se composent de plusieurs services simples • ils nécessitent souvent une interaction continue avec l'utilisateur • l'utilisateur peut faire des choix ou fournir des informations sous conditions A Semantic Web Primer

  50. Service web complexe • L'interaction de l'utilisateur avec une boutique de musique en ligne suppose de: • rechercher des CD et des titres selon certains critères • lire des critiques et écouter des extraits • ajouter des CD à son panier d'achats • donner les détails de sa carte de banque, infos de routage et adresse de livraison A Semantic Web Primer

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