Ontologie

1. Ontologie Olivier.Corby@sophia.inria.fr INRIA, Sophia Antipolis http://www.inria.fr/acacia «Knowledge is Power»

2. Ontologie Etude de ce qui est terme emprunté à la philosophie Pour nous : formalisation d’une conceptualisation

3. Ontologie Se mettre d'accord sur le sens des termes employés dans une organisation, une communauté, un métier Faire en sorte que les personnes et les logiciels se comprennent Utile pour des applications distribuées telles que le Web

4. Problèmes de compréhension Ambiguïté : le même mot pour des notions différentes Composant : composant logiciel composant matériel Points de vue : des mots différents pour la même notion Composant, package, module

5. Lexique Lexique : dictionnaire Thesaurus Terminologie Taxonomie : classification Ontologie : modélisation de connaissances

6. Objectifs Ingénierie des connaisances Coût de réalisation Réutiliser Partager Interopérabilité, échange Essais : Knowledge Sharing Effort Ontolingua, KIF, KQML

7. Ontologie Identifier, modéliser : les concepts et les relations d'un domaine, pertinents pour une/des applications Se mettre d'accord, au sein d'une communauté, sur les termes employés pour se référer à ces notions

8. Terme Mot de la langue naturelle qui désigne un (des) concept(s) : cat, chat, greffier, matou termes qui désignent le concept de chat synonymie : plusieurs termes dénotent le même concept ambiguïté : le même terme dénote des concepts différents

9. Pour quoi faire ? une base de connaissances à objets un système d’annotation un système d’indexation documentaire, de recherche d’information Commerce électronique

10. Ontologie Différentes acceptions du mot ontologie : Vocabulaire technique, Référentiel métier, Terminologie/thesaurus, Système de classes d’une représentation par objet : UML ? Base de connaissances terminologique Théorie logique

11. Définition Représentation d’un système conceptuel via une théorie logique et son vocabulaire

12. Conception 1 Identifier un domaine technique, un métier Identifier un corpus : ensemble de documents pertinents et représentatifs Analyser les documents

13. Conception 2 Recenser, classer les termes du vocabulaire Normaliser le sens

14. Conception 3 Identifier les termes dénotant des : concepts (classes) instances objets composites propriétés : valeur atomique (entier, texte) relations entre objets

15. Conception 4 Classer les concepts par la relation de subsomption (isa, subclass, etc.) Identifier des points de vue, des rôles Opérationnaliser dans un langage formel

16. Hiérarchie de concepts

17. Hiérarchie • Uniquement la relation de subsomption • Ne pas mélanger avec la relation de composition par exemple

18. Hiérarchie de concepts défaillante

19. Points de vue Identifier les points de vue pertinents du domaine : Taxonomie Rôle Fonction

20. Points de vue Modéliser les points de vue dans des hiérarchies parallèles

21. Points de vue

22. Subsomption multiple Chose Entité Mobile Objet Vivant Végétal Animal

23. Instanciation multiple • Une instance peut être rattachée à plusieurs classes : Titi type Oiseau Titi type Volant Titi type Proie

24. Concept Identifier/modéliser les concepts et leurs propriétés Choisir et standardiser les termes pertinents pour les dénoter, éventuellement multilingue

25. Concept Concept primitif : Human, Male, Female Concept défini : Man : Human and Male Woman : Human and Female

26. Concept défini Patient : < Human has Desease

27. Relation Identifier les relations pertinentes : subsomption, instanciation partOf, hasPart, closeTo, over, under, contain, connected, etc

28. Relation Propriétés des relations : partOf est transitive, closeTo est symétrique, over inverseOf under signature : partOf : Object -> Object

29. Modélisation Ontologie : modélisation des connaissances Au sens où une théorie physique est un modèle de la réalité Il peut y avoir plusieurs modèles d’une même réalité : expérience naïve de la chute des corps théorie de la gravitation de Newton relativité générale d’Einstein

30. Cartographie Randonner : 1/25 000 (1cm=250m) Faire du tourisme : 1/100 000 (1cm=1km) Traverser la France : 1/1000 000 (1cm=10km)

31. Exemple 1. Human Male Female Man < Human Woman < Human Man < Male Woman < Female 2. [Man] (gender) [Male] [Woman] (gender) [Female] 3. [Man] (sex) “Male” [Woman] (sex) “Female”

32. Modélisation Pour l’aide à la résolution de problème Pour la recherche d’information

33. Connaissance Continuum : donnée, information, connaissance donnée : … --- … information : SOS connaissance : en cas d’alerte, déclencher les secours La connaissance permet de produire de nouvelles données, informations, connaissances : inférence

34. Types de Connaissance Il y a différentes sorte de connaissances Méthode de résolution de problème Connaissances de domaine Ontologie Modèle spécifique du domaine

35. Connaissances de résolution de problème conception, diagnostic, évaluation, planification des tâches et des inférences

36. Connaissances du domaine Domaine : électronique, mécanique, médecine, etc. ontologie : réutilisable modèles de domaine : fonctionnel, causal, structurel, exprimés dans le vocabulaire de l’ontologie.

37. Ontologie Concept Thing concept Engine < Thing concept Vehicle < Thing relation partOf : Thing -> Thing

38. Modèle de domaine Structurel : Engine e1 partOf Vehicle v2 causal : Engine breakdown => Vehicle stop

39. Modèle de tâche Conception : specify, design, assess Diagnostic : identifier des symptômes, choisir un modèle causal, émettre des hypothèses, imaginer des conséquences, les tester, etc.

40. Ontologie L’accent est mis sur les concepts et les relations du domaine Orienté modélisation, spécification, réutilisation, partage, standardisation. Relations spécifiques du domaine considéré

41. Modèles à Objets L'accent est mis sur le coté opérationnel. Opérations rendues possibles par le modèle objet classification, évolution, simulation, calcul. Orienté résolution de problème

42. Thesaurus L'accent est mis sur les termes utilisés pour dénoter les concepts du domaine (linguistique, langue naturelle). Les relations entre termes sont linguistiques. Orienté indexation.

43. Thesaurus Recueil documentaire alphabétique de termes servant de descripteur pour : analyser un corpus indexer des documents Relations prédéfinies standardisées pour les thésaurus

44. Relations linguistiques BT : Broader Term NT : Narrower Term TT : Top Term RT : Related Term (other than BT, NT, TT, etc.)

45. Relations linguistiques USE : Prefered Term UF : Use for, non preferred synonym, quasi synonym SN : Scope Note, Une note pour expliquer un terme

46. Ontologie Composant réutilisable Réutilisation : généralité, abstraction (reuse) Partage : consensus, standardisation (sharing) Accord sur conceptualisation partagée : engagement ontologique (commitment)

47. Caractéristique Formalisation : lever les ambiguïtés Indépendance (relative) par rapport à une tâche, ou un problème précis Utilisable pour différentes tâches ? : conception,diagnostic, maintenance, recherche d'information

48. Caractéristique Indépendante d’une implémentation : limiter le biais dû à un formalisme de représentation : niveau conceptuel Des inférences sont possibles (relations transitives, axiomes, etc.)

49. Types d’ontologies Ontologies générales, abstraites, de haut niveau : Ontologie des catégories conceptuelles : Objet, événement, état, processus, action, temps, espace Ontologies théoriques : physique, mathématique, cinématique

50. Types d’ontologies Ontologie applicative : Médecine, automobile, patrimoine culturel, organisation, etc.