Ontologie sur un Arbre !

26 mai 2007 blog reactions

A peine les concepts de l’ontologie assimilés , que tout le monde s’est mis a gribouiller quelque part (perché sur un arbre :P) une petite ontologie … une méthode archaïque et tout a fait inutile , sachant ,comme le dit si bien Gruber, qu’une ontologie est une spécification explicite d’une conceptualisation partagée ;Donc , ça ne sert strictement a rien si tout le monde se met a créer sa propre ontologie … ainsi,a moyen terme,on aura à coup sûr un problème d’interopérabilité entre des concepts qui sont sensé nous garantir l’interopérabilité des systèmes , ce qui ne manque guère d’ironie !!

Cela dit , il est quasiment impossible de concevoir la difficulté et l’intérêt du consensus sans être confronté a la tache de la création de cette pseudo ontologie ,d’où ce billet qui porte sur la méthode de création de l’ontologie , certes , je ne suis pas un Ontologiste me le remarquerons ,sans doute certains , mais je n’ai pas la prétention de l’être non plus , et je n’ai nullement l’intérêt d’imposer mon point de vue (le résultat ) ni d’affirmer que c’est une Ontologie correcte, acceptable et bien construite .

Voici donc, la démarche a suivre pour essayer (qui ne tente rien n’a rien !) de construire sa propre ontologie , ce n’est bien sûr pas la seule façon de procéder, mais celle que j’ai personnellement suivis , a l’époque de ma folle prétention de construire l’ontologie pour l’eLearning .

Cette approche provient, entre autres, des travaux de Bruno Bachimont, Raphaël Troncy et Nathalie Aussenac-Gilles.

Définition des objectifs (Pas si facile que ça n’en a l’aire ) et en quoi l’utilisation de l’ontologie peut nous aider a les atteindre
Représenter formellement des éléments et de leurs relations qui constituent notre domaine de connaissance (Médecine, Aéronautique, Etudes…etc.) , sur tout , a ne pas confondre avec la représentations de l’expertise, ou des processus cognitifs de quelques personne , c’est la plus grande différence entre une ontologie et une Base de connaissance classique de type SE.
identification des éléments de l’ontologie ; en recueillant les information des usagers , des commanditaire, des experts : toute personne susceptible d’avoir une pratique dans le domaine de connaissance , sous différents profiles .
automatiser au maximum le receuille des information en s’appuyant de corpus existants , a l’aide de OTAL (outils de traitement des langues) , par exemple SYNTEX pour repérer les éléments candidats, UPERY pour le regroupement de contexte et YAKWA pour le repérage de relations). Voir à ce sujet l’approche Terminae, qui émane du groupe “Terminologie et Intelligence Artificielle”.
puis assembler le tout , très dure comme tache , voir l’approche de Bruno Bachimont lors du projet MENELAS.
Il faut ensuite veiller à donner une signification précise aux termes de l’ontologie. Pour cela, il faut utiliser la sémantique différentielle de François Rastier pour laquelle le sens est intra-linguistique : il se construit par des relations d’opposition entre les unités du système linguistique. Les traits sémantiques qui déterminent le sens des termes sont appelés sèmes.
- - Il y a deux sèmes : les sèmes génériques qui permettent de regrouper les unités entre elles. les sèmes spécifiques qui
  - permettent à une unité de se distinguer de celles avec qui on l’a regroupée.
Comme le sens est Fortement dépendant vis-à-vis du Contexte , la normalisation sémantique est très conseillé , elle consiste a contrôler le mécanisme qui interprète l’attribution des sèmes .
La normalisation sémantique se met en place grâce à quatre principes :
- le principe de communauté avec le père
- le principe de différence avec le père
- le principe de différence avec la fratrie
- le principe de communauté avec la fratrie
Les termes ainsi obtenus après être passés par la normalisation sémantique deviennent des primitives d’une taxinomie.
On passe maintenant a la sémantique extensionnelle, qui consiste a lier les notions avec un ensemble de référents du monde externe, pour cela on définir des concepts qui vont agir comme des primitives formelles.
Puis on opérationnalise les connaissances .On munis les concepts présents dans l’ontologie référentielle d’une signification en termes d’opération informatique. Cela donne l’ontologie computationnelle recherchée.

Outils : utilisez DOE (Differential Ontology Editor). Ou Protégé un editeur de l’université de Stanford.

Exploitation :L’exploitation de l’ontologie passe par deux phases, Stockage puis interrogation (Oui , comme une base de donné … ou presque !)

une solution pour stocker l’ontologie (par exemple SESAME)

une solution pour interroger et inter-agir avec l’ontologie ; c’est le moteur d’inférence.Il y a deux catégories de moteurs d’inférence, ceux qui sont des langages et API programmables d’un côté (TRIPLE, KAON1, JENA2). Et de l’autre des raisonneurs généralement développés autour des logiques de description (FACT, RACER)