Title: Veille technologique
1Veille technologique
- Ingénierie Ontologique
- Concepts, méthodes et outils
- Gilles Kassel
2Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
3Objectifs du document (1/2)
- Ce document fait un
point sur une - discipline naissante,
lIngénierie Ontologique - Le premier objet du document est de présenter un
état de lart sur une discipline naissante -
lIngénierie Ontologique - qui est concernée par
la construction dontologies. - Cette discipline se situe au carrefour de
plusieurs disciplines auxquelles elle emprunte
des concepts, notamment lIngénierie des
Connaissances, lOntologie (philosophie) et la
Linguistique. - Limportance de lIngénierie Ontologique est
reconnue aujourdhui dans différents champs de
recherche Ingénierie des Connaissances,
Intelligence Artificielle, Gestion des
connaissances, Linguistique informatique,
Systèmes dinformation, Recherche et extraction
dinformations, Intégration dinformations, Bases
de données.
4Objectifs du document (2/2)
- Ce document réactualise un
premier document - de veille technologique
dans le même domaine - Le second objet du document est de poursuivre en
le complétant un travail de veille technologique
réalisé par Jean-Paul Barthès pour IIIA en
décembre 1998 Barthès, 98. - Les informations ont été remises à jour et
restructurées pour tenir compte des avancées de
la discipline. La discipline a en effet connu un
essor important ces toutes dernières années, qui
justifie ce nouveau travail de veille. - En particulier, des travaux de synthèse récents
apportent des éclairages nouveaux qui conduisent
à modifier la façon de présenter la discipline et
ses résultats.
5Contenu du document
- Le document présente les
concepts, méthodes - et outils de
lIngénierie Ontologique - On trouvera dans le document les informations
suivantes - une introduction précisant les différents sens du
terme ontologie et présentant les besoins
motivant la construction de ces objets. - un bilan sur les méthodes (modèles de processus
de développement) et outils (langages de
spécification et environnements de développement)
disponibles pour la construction des ontologies. - un panorama des applications des ontologies.
- Le document indexe un ensemble volumineux
darticles, de rapports techniques et de sites
Web, publiés pour la plupart ces trois dernières
années.
6Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
7Le point de vue de lIngénierie des
Connaissances (1/3)
- Une définition, au sens
large - Dans un sens large, on peut adopter pour la
notion dontologie la caractérisation suivante
Uschold, 98 - Une ontologie peut prendre différentes formes,
mais elle inclura nécessairement un vocabulaire
de termes et une spécification de leur
signification. Cette dernière inclut des
définitions et une indication de la façon dont
les concepts sont reliés entre eux, les liens
imposant collecti- vement une structure sur le
domaine et contraignant les interprétations
possibles des termes. - Une telle caractérisation rend compte dobjets
divers tels des glossaires, des terminologies,
des thesaurus et des ontologies (au sens strict),
mis en œuvre par différents professionnels
(ingénieurs de la connaissance, bibliothécaires,
traducteurs) et se distinguant suivant que
laccent est mis sur les termes ou leur
signification.
8Le point de vue de lIngénierie des
Connaissances (2/3)
- Une définition, au
sens strict - Les ontologies de lIA et de lIngénierie des
Connaissances émanent du projet ARPA Knowledge
Sharing Effort (1991). Une définition
consensuelle pour ces disciplines reste celle de
Gruber, 93 - Une ontologie est une spécification explicite
dune conceptualisation. - Le terme conceptualisation situe les ontologies
sur le versant sémantique. Une conceptualisation
rend compte du sens des termes. La littérature
logico-philosophique nous enseigne que le sens
correspond à des intensions (ou objets
intensionnels), par opposition à extensions. - Lexpression spécification explicite fait des
ontologies un objet syntaxique. La
conceptualisation est codée dans un langage.
Suivant le langage utilisé, lontologie prendra
la forme dune théorie logique (ensemble de
formules logiques) ou dun réseau sémantique.
9Le point de vue de lIngénierie des
Connaissances (3/3)
- Derrière le terme ontologie se cachent des
objets très - divers Noy Hafner, 97
- La plupart des ontologies sont structurées au
moyen de la relation est un de subsomption, ou
de généralisation, entre concepts. La relation
Tout-Parties est composé de est également
utilisée. - Certaines ontologies sont denses, contenant de
nombreux axiomes contraignant le sens des termes.
Dautres se résument à une taxinomie de concepts
donnés sans définition. - La taille des ontologies varie de quelques
dizaines de concepts à plusieurs dizaines de
milliers de concepts. - Les ontologies peuvent être informelles,
formelles ou opérationnelles. Dans ce dernier
cas, elles sont spécifiées dans un langage de
programmation.
10Le point de vue de lOntologie (1/2)
- Un détour par
lOntologie - LOntologie est la branche de la philosophie qui
traite de la nature et de lorganisation de la
réalité. Elle côtoie lEpistémologie qui traite
de la nature et des origines de notre
connaissances Nef, 98. - Produits de lOntologie, les ontologies formelles
sont des théories de lobjet - dont lanalyse est menée de façon rigoureuse, en
ayant recours en général à la logique
mathématique, - transversales à toutes les ontologies
matérielles, relatives à des domaines différents
dobjets (des régions de savoir). - LIngénierie Ontologique est la branche de
lIngénierie des Connais- sances qui exploite les
principes de lOntologie (formelle) pour
construire des ontologies Guarino Giaretta,
95.
11Le point de vue de lOntologie (2/2)
- Une définition, dans un sens encore
plus strict - La structure sémantique rendant compte du sens
des termes correspond à lessence des concepts.
En effet, seules les propriétés essentielles
(nécessairement vérifiées par les instances du
concept dans tout monde possible) sont
définitionnelles Bouaud et al., 94. - Ces propriétés étant en nombre indéfini, une
théorie logique ne peut donner quune
caractérisation approximative dune structure
sémanti- que. La définition de Guarino
Giaretta, 95 traduit cette limitation - Une ontologie est une spécification rendant
partiellement compte dune conceptualisation. - Une théorie logique spécifie un engagement
ontologique, lequel approxime une
conceptualisation. Le degré dapproximation
dépend du langage utilisé (ex logique modale,
logique du 1er ordre), lequel dépend finalement
de lobjectif visé (partage dune
conceptualisation, mise en œuvre dinférences).
12Le point de vue de la Linguistique
- La Linguistique est concernée par le
processus - de construction des
ontologies - La Linguistique est concernée par la question des
ontologies dans la mesure où les données dont on
dispose pour élaborer les ontologies consistent
en des expressions linguistiques de
connaissances. - La caractérisation du sens de ces expressions
conduit à déterminer des signifiés contextuels,
dépendants des contextes (documents) où les
expressions apparaissent. - Ces signifiés contextuels doivent alors être
normés, ce qui revient à fixer une signification
pour un contexte de référence, celui de la tâche
(application) pour laquelle lontologie est
élaborée Bachimont, 00. - Lontologie régionale (non universelle) que lon
obtient est ainsi une spécification de signifiés
normés.
13Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
14Un besoin générique faire tomber les barrières
créées par des vocabulaires disparates
- Un besoin existe de partager la
signification - de termes dans un domaine
donné - Toute activité humaine spécialisée développe son
propre jargon (langue de spécialité) sous la
forme dune terminologie et dune
conceptualisation associée spécifiques. - Lexistence de tels jargons entraîne des
problèmes de compréhension et des difficultés Ã
partager des connaissances entre les acteurs de
lentreprise, les services dune entreprise, les
entreprises dune industrie, qui font des métiers
différents. - Fondamentalement, le rôle des ontologies est
daméliorer la communication entre humains, mais
aussi entre humains et ordinateurs et finalement
entre ordinateurs.
15Une aide à la communication entreagents humains
et aussi entre organisations
- Vers un vocabulaire
standardisé - Lexistence de vocabulaires différents au sein
dune entreprise (ex bureau détudes, bureau
des méthodes) ou dune industrie (ex cons-
tructeur automobile, équipementier) constitue un
frein à la collabora- tion et aux partenariats.
Les enjeux touchent donc directement la
compétitivité de lentreprise. - Pour lentreprise, lontologie sert Ã
- améliorer la compréhension entre les employés,
- favoriser la diffusion des information et leur
exploitation, - promouvoir une nouvelle approche de conception
des systèmes dinfor- mation (réutilisation de
codes, interopérabilité des logiciels). - Pour ces besoins de standardisation du
vocabulaire, une terminologie ou une ontologie
informelle peuvent suffire OLeary, 98.
16Une aide à la conception et à lutilisation des
systèmes dinformation (1/2)
- Des apports pour lingénierie des systèmes
dinformation - Guarino, 98
- Spécification Acquisition des connaissances
une ontologie peut aider à lanalyse des besoins
et à définir les spécifications dun SI. - Ré-utilisation Partage une ontologie peut
être, ou peut devenir suite à une traduction, un
composant ré-utilisable et/ou partagé par
plusieurs logiciels. - Fiabilité Maintenance une ontologie peut
servir à améliorer la documentation dun logiciel
et/ou à automatiser des vérifications de
cohérence (SBCs), réduisant les coûts de
maintenance. - Inter-opérabilité en jouant le rôle dun format
déchange, lontologie permet à des systèmes
dinformation, basés sur des paradigmes de
modélisation et des langages dimplantation
différents, de coopérer.
17Une aide à la conception et à lutilisation des
systèmes dinformation (2/2)
- Vers une meilleure exploitation de sources
dinformation - Recherche une ontologie peut jouer le rôle de
méta-data servant dindex dans un répertoire
dinformation. - Intégration dans une application entrepôt de
données, une ontologie peut jouer le rôle dun
schéma conceptuel commun reliant entre elles
plusieurs sources dinformation hétérogènes. - Interface Homme-Machine la visualisation de
lontologie permet à lutilisateur de comprendre
le vocabulaire utilisé par le SI et de mieux
formuler ses requêtes. - Requêtes une ontologie linguistique peut
permettre de comprendre les requêtes
(représentation du contenu) de lutilisateur
formulées en langue naturelle.
18Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
19Préambule
- Bref état de lart des
méthodes - de développement
dontologies - Jusquen 1996, les premières ontologies ont été
développées de façon complètement artisanale,
sans suivre de méthode prédéfinie. - De ces premiers projets (ex Mikrokosmos,
Enterprise Ontology, TOVE, MENELAS) sont issues
des listes de recommandations constituant des
ébauches de méthodes, ou cadres méthodologiques. - Depuis 1998, on assiste à la naissance de cadres
méthodologiques plus élaborés inspirés des
méthodes de lIngénierie des Connaissances (ex
METHONTOLOGY) et fondés, soit sur la linguistique
(ex TERMINAE), soit sur lOntologie (ex
principes proposés par N. Guarino).
20Des cadres méthodologiques issus de projets (1/2)
- La méthode Enterprise Ontology Uschold
King, 95 - http//www.aiai.ed.ac.uk/project/enterpr
ise - La méthode, basée sur lexpérience du
développement de lontologie Enterprise Ontology,
repose sur lidentification de différentes étapes
- Identification du POURQUOI de lontologie
- Construction de lontologie (identification des
concepts clef modélisation informelle
formalisation) et intégration dontologies
existantes - Evaluation et documentation de lontologie.
- Cette méthode sinspire du développement de SBCs.
Les étapes et sous-tâches sont décrites de façon
abstraite. Les techniques à utiliser pour les
sous-tâches ne sont pas précisées (ex comment
identifier les concepts clef ? Quel langage de
formalisation utiliser ?).
21Des cadres méthodologiques issus de projets (2/2)
- La méthode TOVE Grüninger Fox, 95
- http//www.eil.utoronto.ca/tove/ontoTOC.h
tml - Cette méthode est basée sur lexpérience du
développement de lonto- logie du projet TOVE
(TOrento Virtual Enterprise). Elle aboutit à la
construction dun modèle logique de connaissance.
Lontologie est développée selon les étapes
suivantes - Identification de scénarii (problèmes) dépendants
dune application - Formulation de questions informelles (basées sur
les scénarii) auxquelles lontologie doit
permettre de répondre - Spécification dune terminologie à partir des
termes apparaissant dans les questions. - Spécification formelle (en KIF) des axiomes et
des définitions pour les termes de la
terminologie. - Evaluation de la complétude de lontologie.
- La méthode reste spécifiée de façon abstraite. Ni
les différentes étapes ni les techniques ne sont
décrites en détail.
22Une méthode inspirée de lIngénierie des
Connaissances
- METHONTOLOGY Fernandez-Lopez et al.,
99 - Cette méthode est développée au Laboratoire
dIntelligence Artificielle de lUniversité
polytechnique de Madrid. Elle vise la
construction dontologies au niveau
connaissance et repose sur - un processus de développement dontologies
comportant des acti- vités de gestion de projet
(planification, assurance qualité), des activités
orientées développement (spécification,
conceptualisa- tion, formalisation) et des
activités de support (documentation) - un cycle de vie des ontologies basé sur des
prototypes évoluant. - METHONTOLOGY sinspire dune méthode de
développement de SBCs. Elle est spécifiée de
façon très détaillée et a été utilisée pour
construire plusieurs ontologies dont lontologie
des ontologies Reference Ontology Arpirez-Vega
et al., 98. Elle est supportée par loutil ODE
Blazquez et al., 98.
23Une méthode linguistiquement fondée
- TERMINAE Biébow Szulman, 99
- Cette méthode est développée au LIPN, Ã
lUniversité de Villetaneuse. Sinsérant dans la
problématique du groupe de recherche français TIA
(Terminologie et IA), elle propose la
construction dontologies à partir de textes en
suivant quatre principales étapes - Constitution dun corpus (documents techniques,
comptes rendus, livres de cours, etc.), Ã partir
dune analyse des besoins de lapplication visée, - Etude linguistique, pour identifier des termes et
des relations lexicales, en utilisant des outils
de traitement de la langue naturelle, - Normalisation sémantique, conduisant à des
concepts et des relations sémantiques définis
dans un langage semi-formel. - Formalisation et intégration des concepts au sein
dune BC formelle. - Dans sa version actuelle, loutil supportant la
méthode intègre loutil LEXTER Assadi
Bourigault, 00 pour identifier des termes
candidats.
24Apports méthodologiques de lOntologie
- Travaux de N. Guarino au LADSEB (Padoue,
Italie) - N. Guarino et son équipe cherchent à évaluer
lapport des notions et principes de lOntologie
pour la construction dontologies. Leur
proposition prend la forme dune ontologie
générique Guarino, 97 et dune ontologie de
méta- propriétés Guarino Welty, 00a. - Lontologie générique rassemble un ensemble
dobjets abstraits et leur définition (ex objet
physique, substance, système, état, processus,
activité). La construction dune ontologie
dapplication peut donc se faire par
spécialisation de lontologie générique. - Les méta-propriétés (ex type, rôle) sont
fondées sur des notions de lOntologie (ex
identité, unité, rigidité) Guarino Welty, 00b
et permettent de vérifier la cohérence dune
ontologie dapplication qui sen trouvera
dautant plus facilement réutilisable.
25Bilan
- A ce jour, des propositions
existent - mais ne sont pas
unifiées - Les méthodes de lIngénierie Ontologique nont
pas encore atteint, loin sen faut, la maturité
des méthodes du Génie Logiciel. - Les propositions de méthodes sont encore
incomplètes. Un effort de synthèse et de
diffusion reste encore à faire, également
dintégration de retours dexpérience. Cette
situation justifie les travaux de recherche en
cours dans différentes équipes. - Larticle Fernandez-Lopez, 99 présente un
premier état de lart, relativement complet, sur
ces méthodes de développement. - Larticle Aussenac-Gilles et al., 00 exploite
des résultats de travaux menés par le groupe
français TIA (Terminologie et IA) pour proposer
une méthode basée sur lanalyse de corpus.
26Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
27Préambule (1/2)
- Il existe différents types de langages de
spécification - Lexplicitation des ontologies seffectue au
moyen de langages et plusieurs types de langages
peuvent jouer le rôle de langage de
spécification, allant des langues naturelles
jusquaux langages de représentation
opérationnels (exécutables). - Dans un projet de construction dontologie, il
est courant dutiliser plusieurs langages,
adaptés aux différentes étapes de la
construction. - En amont, pour acquérir les connaissances
ontologiques, on peut faire usage de la langue
naturelle ou dun langage de modélisation
informel. - En aval, si lontologie doit devenir un composant
dune application, on aura recours à des langages
de représentation formels et/ou exécutables. - Dans ce chapitre, on ne sintéresse quaux
langages de représentation dédiés ou adaptés à la
spécification dontologies.
28Préambule (2/2)
- Bref état de lart des langages de
représentation - dédiés ou adaptés aux
ontologies - Jusquau milieu des années 90, seul existait le
langage formel Ontolingua comme langage déchange
dontologies Gruber, 93a. - Depuis la fin des années 90, une nouvelle
génération de langages voit le jour. Leur
développement répond à plusieurs objectifs - améliorer le processus de construction des
ontologies (ex OCML, Mdos), - échanger les ontologies sur le Web (ex RDF(S),
SHOE, XOL, OIL), - intégrer différents paradigmes de représentation,
comme les langages de Frames et les Logiques de
description (ex OIL, DefOnto), - doter les langages de services inférentiels
performants (ex OIL, PowerLOOM, DefOnto).
29OCML un langage facilitant lopérationnalisation
des ontologies (1/2)
- Exemple de représentations
- (def-class père (parents, homme) ?p
- iff-def
- (or (and (parents ?p) (a_pour_sexe ?p
masculin)) - (exists ?e (and (homme ?p)
-
(a_pour_enfant ?p ?e) -
(personne ?e))))) - (def-relation a_pour_père (?p ?h)
- constraint (and (personne ?p) (homme
?h)))
30OCML un langage facilitant lopérationnalisation
des ontologies (2/2)
- Caractéristiques principales du
langage - OCML est développé au Knowledge Media Institute
de lOpen University (Mylton Keynes, Angleterre).
Il a été initialement défini dans le cadre du
projet VITAL pour permettre de spécifier des
modèles de résolution de problèmes au niveau
connaissance, puis de les opérationnaliser
Motta, 98Motta, 99. - La couche domaine du langage étant considérée
comme équivalente aux connaissances visées par
Ontolingua, OCML est supposé opérationnaliser des
ontologies spécifiées en Ontolingua. - La principale caractéristique dOCML est de
supporter différents styles de spécification
informel, formel et opérationnel, lopéra-
tionnel correspondant à du prototypage au niveau
connaissance.
31DefOnto un langage permettant lexpression de
méta-connaissances (1/2)
- Exemple de
représentations - (DefGenConcept père
- parents -gt (MIa_pour_sexe) -gt
masculin - homme -gt (MEa_pour_enfant) -gt
personne ) - (DefRelation a_pour_père
- IsA a_pour_parents
- RelationProperties
- -gt (has_for_domain) -gt personne
- -gt (has_for_range) -gt homme )
32DefOnto un langage permettant lexpression de
méta-connaissances (2/2)
- Caractéristiques principales du
langage - DefOnto est développé dans léquipe Ingénierie
des Connaissances du LaRIA à lUniversité de
Picardie Jules Verne, comme sous-langage du
langage dopérationnalisation de modèles de
résolution de problèmes Def Kassel et al., 00. - DefOnto permet de représenter des
métaconnaissances (ex des propriétés de
propriétés) et cette caractéristique est
notamment importante pour rendre compte de
concepts de résolution de problèmes Kassel, 99. - Un objectif visé par la définition de DefOnto est
de doter le langage de mécanismes de compilation
modulaire pour faciliter le développement et la
maintenance des ontologies formelles.
33OIL un langage pour échangerdes ontologies sur
le Web (1/2)
- Exemple de
représentations - class-def defined père
- subclass-of
- ((parents and (slot-constraint
a_pour_sexe -
has-filler masculin)) - or (homme and (slot-constraint
a_pour_enfant -
has-value personne))) - slot-def a_pour_père
- subclass-of a_pour_parents
- domain personne
- range homme
34OIL un langage pour échangerdes ontologies sur
le Web (2/2)
- Caractéristiques principales du
langage - http//www.ontoknowledge.org/o
il/ - OIL résulte dune initiative internationale
rassemblant plusieurs équipes collaborant au
développement de ce langage dans les projets IST
On-To-Knowledge et IBROW3 et dans le programme
américain DAML (langage DAML-OIL
http//www.daml.org). - Ses primitives de représentation le situent Ã
mi-chemin entre les lan- gages de Frames et les
Logiques de description Horrocks et al., 00. - Un effort particulier a été fait pour léchange
dontologies sur le Web. Sur le plan syntaxique,
OIL est doté de deux notations compatibles Web,
définies selon les deux standards respectifs que
sont XML et RDF Klein et al., 00.
35Bilan
- Pour en savoir
plus - Plusieurs langages sont actuellement en cours de
définition, quil sagisse de langages de
modélisation (ex Mdos Nobécourt, 00) ou de
représentation opérationnels DefOnto, OIL et
PowerLOOM. Tous ces langages permettent de
représenter un noyau commun de connaissances. - Larticle Corcho Gomez-Perez, 00 présente une
étude comparative très large de langages de
spécification dontologies, les comparaisons
portant sur la puissance dexpression et les
capacités inférentielles. - Larticle Barry et al., 01 propose une étude
plus poussée, mais restreinte aux seuls langages
de représentation opérationnels. Les résultats de
cette étude sont accessibles à ladresse - http//www.laria.u-picardie.fr/EQUIPES/ic/LangComp
/
36Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
37Préambule
- Ce chapitre présente des
environnements - de développement
dontologies - Lobjet de ce chapitre est de présenter des
outils daide à la création et à la mise au point
dontologies. A notre connaissance, il nexiste
pas encore denvironnements commerciaux. Il
sagit de prototypes académiques, accessibles
publiquement (sur demande aux auteurs). - Ce chapitre reprend pour lessentiel les éléments
dune étude comparative doutils dingénierie
ontologique publiée récemment dans Duineveld et
al., 99.
38Des environnements accessibles publiquement (1/5)
- Le serveur Ontolingua Farquhar et al.,
97 - http//www-ksl-svc.stanford.edu/
- Ce serveur, localisé à lUniversité de Stanford,
permet à un utilisateur, ou groupe
dutilisateurs, de visualiser des ontologies
existantes et de construire coopérativement de
nouvelles ontologies. Laccès au serveur
seffectue au moyen dun browser Web standard. - Plusieurs fonctionnalités sont offertes
- la réutilisation (par fusion et/ou extension)
dontologies existantes dans différents domaines,
stockées dans une bibliothèque. - une aide au travail coopératif permettant à un
groupe géographi- quement distribué de construire
collaborativement une ontologie. - lexportation dontologies dans différents
formats pour utilisation dans des applications.
39Des environnements accessibles publiquement (2/5)
- WebOnto Domingue, 98 http//webonto.open.ac.u
k/ - WebOnto est développé au Knowledge Media
Institute à lOpen University. Cest un outil
accessible sur Internet et principalement
graphique permettant de construire
coopérativement des ontologies. - Loutil offre plusieurs fonctionnalités
- Une visualisation graphique et séparée des
différents composants dune ontologie (classes,
relations, règles, instances, procédures) adaptée
à la construction dontologies de grande taille. - Le couplage avec un outil de discussion
dontologies Tadzebao. - Des services inférentiels, basés sur le langage
OCML, permettant de répondre à des requêtes et
des vérifications de cohérence. - Des outils pour la construction coopérative
(modes diffusion et édition) et lannotation
(crayons de couleur).
40Des environnements accessibles publiquement (3/5)
- ProtégéWin Eriksson et
al., 99 - http//smi-web.stanford.edu/projects/
prot-nt/ - Ce logiciel a été conçu pour le Département
dinformatique Médicale de lUniversité de
Stanford, notamment pour construire des
ontologies. Plus généralement il permet de
concevoir des SBCs par réutilisation de modèles
du domaine et de méthodes de résolution de
problèmes. ProtégéWin doit être installé
localement sur un PC sous Windows. - Une fois lontologie construite, ProtégéWin
génère automatiquement un outil dacquisition des
connaissances pour les instances de lontologie. - Une nouvelle version de loutil - Protégé2000 -
développée en JAVA et autorisant la construction
coopérative dontologies, est accessible Ã
ladresse http//Protege.Stanford.EDU.
41Des environnements accessibles publiquement (4/5)
- OntoSaurus
- http//www.isi.edu/isd/ontosaurus.htm
l - OntoSaurus est un browser Web pour des bases de
connaissances formalisées en Loom offrant des
facilités dédition pour la construction
coopérative dontologies. Il est développé Ã
lInstitut pour les Sciences de lInformation
(ISI) de lUniversité de Californie du Sud.
Loutil peut être utilisé avec une version de
Loom installée localement ou tournant sur le site
de lISI. - OntoSaurus est proche dOntolingua. Du fait de
lutilisation du langage Loom, il offre en plus
des services inférentiels comme la classification
automatique de concepts et la vérification de
cohérence.
42Des environnements accessibles publiquement (5/5)
- ODE Blazquez et al.,
99 - ODE (Ontology Design Environment) est un outil
daide à la construction dontologies au niveau
connaissance, qui est indépendant de tout
langage formel. ODE est développé à lUniversité
Polytechniques de Madrid. Le programme doit être
installé localement sur un PC sous Windows. - Lutilisateur remplit à un niveau conceptuel des
tables (un glossaire de termes, un dictionnaire
de données, des définitions de concepts et de
relations) et ce modèle conceptuel est ensuite
traduit automatiquement dans un langage formel
(Ontolingua ou F-Logic). ODE inclut des outils de
vérification de la cohérence de lontologie. Des
aides graphiques pour linterface sont en cours
de développement.
43Bilan (1/3)
- Les outils peuvent être répartis en deux
classes - Les outils dingénierie ontologique peuvent être
classés en deux catégories ceux qui sont
installés localement (e.g., ProtégéWin ODE) et
ceux qui sont accessibles par Internet (e.g.,
Ontolingua, WebOnto OntoSaurus). - Les outils installés localement ont de meilleures
performances en temps mais noffrent aucune aide
pour la collaboration synchrone. Les échanges
dontologies (importations/exportations) doivent
se faire par mail ou ftp. - Les outils accessibles sur le Web sont plus
lents. Ils apportent en revanche des aides pour
lédition synchrone et offrent en général des
bibliothèques dontologies déjà construites qui
peuvent être réutilisées.
44Bilan (2/3)
- Les outils existants ne sont pas appropriés pour
supporter - lensemble du processus de construction dune
ontologie - Certains outils (e.g., ProtégéWin ODE) sont
plus adaptés pour fournir une aide lors de la
phase de conceptualisation de lontologie. Ils
offrent moins de primitives de haut niveau et ne
permettent pas de représenter des axiomes. En
contrepartie, ces outils sont simples à prendre
en main et sadressent à des utilisateurs non
expérimentés. - Dautres outils (e.g., Ontolingua et OntoSaurus)
sont plus adaptés pour la formalisation et la
mise au point dontologies. Reposant sur un
langage de représentation des connaissances, leur
prise en main nécessite de connaître le langage.
En contrepartie ils permettent de créer des
ontologies plus complexes comportant des axiomes.
45Bilan (3/3)
- Pour en savoir
plus - Larticle Duineveld et al., 99 recense un grand
nombre denviron- nements de développement de
SBCs ou dédiés aux ontologies et décrit plus
complètement les outils présentés dans ce
chapitre. - Cet article contient des tableaux de comparaisons
établies suite au développement de deux
ontologies de taille différente avec chacun de
ces outils. Les résultats peuvent être consultés
sur le site - http//www.swi.psy.uva.nl/wondertools/
46Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
47Préambule (1/2)
- Ce chapitre présente des scénarii dutilisation
dontologies - Lobjet de ce chapitre est de présenter des
applications dontologies, cest-Ã -dire des
applications tirant parti et profit dune
ontologie. - Ces applications sont regroupées en classes
correspondant à des scénarii abstraits
dutilisation dontologies. Ces scénarii sont
décrits selon un cadre conceptuel (ensemble de
dimensions) proposé par Uschold Jasper, 99.
48Préambule (2/2)
- Chaque scénario est décrit
selon - plusieurs dimensions
communes - Chaque scénario est décrit selon son principe,
lapport ou bénéfice tiré de lontologie, les
technologies utilisées et des exemples
dapplications qui sy conforment. - Un diagramme illustre au préalable chaque
scénario, dans lequel sont positionnés les
principaux acteurs. Ces derniers sont référencés
au moyen des sigles suivants - AO Auteur de lOntologie
- DA Développeur de lApplication
- UA Utilisateur de lApplication
49Scénario lontologie, en tant que
spécification (1/3)
- Diagramme
- Ontologie
AO -
DA - Application 1 ...
Application N UA -
Principe - Lontologie modélise un domaine et fournit un
vocabulaire pour spécifier les besoins dune (ou
plusieurs) application(s) cible(s). - Lontologie guide le développement de systèmes
opérationnels. Suivant les cas, ces derniers
peuvent contenir (ou non) une nouvelle
représentation explicite de lontologie.
50Scénario lontologie, en tant que
spécification (2/3)
- Apports de lontologie
- Les motivations pour cette approche sont diverses
- - promouvoir la réutilisation de connaissances
dans plusieurs applications, - - faciliter la maintenance de logiciels grâce Ã
une représentation explicite de lontologie sur
laquelle ils sont basés, - - rendre pérennes des connaissances
ontologiques, dans une perspective de mémoire
organisationnelle.
51Scénario lontologie, en tant que
spécification (3/3)
- Exemples
dapplications - Lutilisation dontologies pour le développement
de SBCs, telle que préconisée dans des méthodes
comme CommonKADS van Heijst et al., 97. - Lontologie PhysSys a été construite pour
assister des ingénieurs dans le développement
dapplications concernant lingénierie de
systèmes physiques dynamiques Borst Akkermans,
97. PhysSys exploite lontologie EngMath
couvrant tous les aspects liés à la modélisation
mathématique en ingénierie Gruber Olsen,
1994. - Technologies
utilisées - Des traducteurs unidirectionnels dontologies ou
des méthodes de développement de systèmes (e.g.,
CommonKADS).
52Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (1/4)
- Diagramme
-
Ontologie AO -
se confo rment à -
Données -
opérationnelles -
DA - Application 1
... Application N UA -
53Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (2/4)
- Principe
- Une ontologie est créée pour permettre Ã
plusieurs applications daccéder, par le partage
ou léchange, à des données communes. - Des traducteurs bi-directionnels sont développés
pour faire le lien entre les structures de
données propres aux applications et le format
commun de lontologie. - Apports de
lontologie - Un premier apport est de réduire le coût des
applications multiples en leur donnant un accès Ã
des données communes et de faciliter
linter-opérabilité. - Un second apport, pour lutilisateur final, est
davoir accès - dans un format unique - à des
sources dinformations hétérogènes.
54Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (3/4)
- Exemples
dapplications - Le projet TOVE (Toronto Virtual Enterprise) vise
à fournir une terminologie dentreprise qui soit
partagée par plusieurs applications développées
dans différentes unités de lentreprise (bureau
détudes, fabrication, marketing, etc.) Fox
Gruninger, 98. - Dans le projet EcoCyc (Encyclopedia of E. Coli
Genes and Metabolism) une ontologie est utilisée
pour construire une BC qui intègre des données
provenant de différentes BDs hétérogènes dans le
champ de la biologie moléculaire Karp et al.,
1999. - Le système MOMIS (Mediator envirOnment for
Multiple Information Sources) intègre
semi-automatiquement les schémas conceptuels de
SI hétérogènes en un Thésaurus Commun. Cette
ontologie est utilisée par un Médiateur qui
interroge les différentes sources dinformation
pour répondre à une requête dun utilisateur
Bergamaschi et al. 99.
55Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (4/4)
- Technologies
utilisées - Des traducteurs bi-directionnels qui peuvent,
suivant le cas, résider ou non dans les
applications et être générés automatiquement. - Des médiateurs qui intègrent les données venant
des sources dinformation hétérogènes. - Variantes du
scénario - La conception dun glossaire pour faciliter la
communication au sein dune organisation, ou bien
la construction dune ontologie pour faciliter
laccès à une Mémoire dEntreprise. Dans ces cas,
le consommateur dinformations est un être
humain. - Lorsque des acteurs dune organisation, ou bien
des développeurs dapplications, ne peuvent
tomber daccord sur une ontologie commune,
plusieurs ontologies peuvent co-exister quil
faut pouvoir relier au moyen de règles. Ce
problème est étudié par Uschold, 00.
56Scénario Recherche dinformations basée sur
une ontologie (1/3)
- Diagramme
-
Ontologie AO -
Information - Requête
Moteur - UA de
recherche -
Principe - Un groupe dutilisateurs se mettent daccord sur
une ontologie qui décrit un domaine spécifique. - Lontologie est utilisée par un moteur de
recherche pour accéder à des ressources (ex des
documents, des informations, des noms dexperts)
dans un répertoire (ex le Web ou un intranet).
57Scénario Recherche dinformations basée sur
une ontologie (2/3)
- Apports de
lontologie - Lontologie joue le rôle dun index pour les
ressources recherchées, ce qui renforce lespoir
de retrouver des informations pertinentes. - Les connaissances ontologiques permettent de
représenter le sens de la requête et deffectuer
des inférences sur les informations décrivant le
contenu des ressources (les méta-data),
permettant daméliorer la qualité de la
recherche. - Technologies
utilisées - Des browsers dontologies et des moteurs de
recherche, constituant plus globalement des
fournisseurs dinformation appelés brokers.
58Scénario Recherche dinformations basée sur
une ontologie (3/3)
- Exemples
dapplications - Dans le cadre du projet (KA)2, la communauté en
Acquisition des Connaissances a conçu une
ontologie utilisée par ses membres pour annoter
des pages Web Benjamins et al., 99a. Ces
méta-data et lontologie sont exploitées par
Ontobroker Decker et al., 99. - Le projet IBROW3 (Intelligent Brokering Service
on the WWW) a développé un service daide à la
configuration de SBCs à partir de composants
génériques (des méthodes de résolution de
problèmes) indexés par une ontologie Benjamins
et al., 99b. - Dans la société Boeing (Seatle) un thesaurus a
été récemment étendu en une ontologie pour
permettre en interne au personnel daccéder aux
bons experts (application Expert Locator)
Clark et al., 00.
59Scénario Traduction à base dontologie
linguistique (1/3)
- Diagramme
- UA
DA UA - Texte Système
de Texte - en LN1
traduction en LN2 - Lexique
Ontologie Lexique AO - LN1
LN2
60Scénario Traduction à base dontologie
linguistique (2/3)
- Principe
- Lontologie fournit un niveau conceptuel
indépendant de la langue, auquel des lexiques des
langues concernées sont attachés. - Les représentations du sens du texte sont prises
en charge par lontologie qui joue le rôle dune
interlangue. - Apports de
lontologie - Lontologie fournit un moyen pour représenter la
signification dun texte dans une interlangue. - Elle permet à des lexiques pour différentes
langues de partager des connaissances (le niveau
conceptuel). - Elle permet à des analyseurs de la langue source
et à des générateurs dans la langue cible de
partager des connaissances.
61Scénario Traduction à base dontologie
linguistique (3/3)
- Exemples
dapplications - Le système PANGLOSS traduit des textes
quelconques de lespagnol en anglais Knight
Luk, 94. Il utilise lontologie SENSUS qui
intègre notamment WordNet et PENMAN upper Model
et contient 70.000 concepts et relations. - Le système Mikrokosmos traduit en anglais des
articles de journaux écrits en espagnol ou en
chinois. Son ontologie contient 8000 concepts
Viegas, 99. - Technologies
utilisées - Principalement des analyseurs et des générateurs
(e.g., PANGLYSER et PENMAN dans le cas de
PANGLOSS).
62Pour en savoir plus
- Sur les
scénarii - Larticle Uschold Jasper, 99 présente plus
complètement les scénarii en tâchant dévaluer la
maturité des technologies mises en jeu et en
envisageant diverses variations autour de ces
scénarii. - Certains projets atypiques, comme le projet Cyc
consistant à développer une ontologie couvrant
lensemble des connaissances de sens commun,
restent pour le moment en dehors des scénarii
recensés. - Sur les
applications - Les articles van Zyl Corbett, 00a et van Zyl
Corbett, 00b instancient les scénarii par de
nombreux exemples dapplications académiques ou
industrielles. Le second article met plus
particu- lièrement laccent sur les applications
des ontologies linguistiques.
63Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
64Bilan final
- LIngénierie Ontologique
demeure - une discipline
naissante - La variété des besoins et des champs de recherche
concernés par le développement des ontologies
explique la diversité des objets dénotés par le
terme ontologie. - LIngénierie Ontologique, au sein de lIngénierie
des Connaissances, définit des concepts, méthodes
et outils, pour rationaliser le dévelop- pement
des ontologies. - Cette discipline est en plein essor, en témoigne
le nombre important de projets en cours et de
séminaires qui lui sont consacrés. - Cependant, les propositions émanant des projets
et les pratiques ne sont pas encore unifiées. Un
effort de synthèse et de diffusion hors du cadre
académique reste encore à réaliser.
65Pour approfondir certaines notionsdu domaine
- Des ressources pédagogiques sont présentes sur
le web - Sur le site du GRACQ, Ã la rubrique cours, on
peut consulter un support de cours conçu par J.
Charlet, N. Aussenac-Gilles, P. Laublet et B.
Bachimont sur les Ontologies, les Terminologies
et les Bases de Connaissances Terminologiques -
http//www.irit.fr/GRACQ/ - Le site édité par R. Corrazon constitue une
introduction complète à lOntologie Formelle. On
y trouve présentés un historique de la
discipline, les acteurs dhier et daujourdhui,
les développements récents, une liste douvrages
et des références à dautres sites -
http//www.formalontology.it/ - Sur le site de C. Welty, on peut consulter un
support de cours rédigé avec N. Guarino,
introductif à la conférence FOIS (Formal Ontology
in Information Systems) 2001 - http//www.cs.vassar.edu/
faculty/welty/aaai-2000/
66Pour continuer à suivre les évolutions de la
discipline
- quelques sites régulièrement mis Ã
jour - Le site de P. Clark (Boeing) - Ã ce jour le plus
complet - indexe toutes sortes dinformations
relatives aux ontologies, portant sur des
projets, des organisations, des environnements de
développement, des conférences, des actes de
conférences en ligne et des ontologies (!). Il
comporte quelques 300 entrées - http//www.cs.utexas.edu/users
/mfkb/related.html - Le projet IEEE SUO (Standard Upper Ontology) de
définition dune ontologie générique destinée Ã
devenir un standard international est présenté
sur le site -
http//suo.ieee.org/ - Lorganisation Ontology.org édite un forum sur
internet consacré aux applications des ontologies
pour le commerce électronique -
http//www.ontology.org/
67Plan
- Avant Propos
- Quest-ce quune ontologie ?
- A quoi sert une ontologie ?
- Méthodes de construction
- Langages de spécification
- Environnements de développement
- Applications
- Conclusions générales
- Références
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