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Les ontologies : concept de base et applications
Rachid BENOUINI
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Faculté des Sciences
et Techniques Fès
Université Sidi Mohamed
Ben Abdellah
FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Encadré par :
Pr. A. ZAHI Pr. A. BEGDOURI
Plan
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Introduction
Définition d’ontologie
Travail sur les ontologies
Langages pour les ontologies
Applications des ontologies
Outils pour les ontologies
Conclusion
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
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Introduction
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La théorie d’existence tente d’expliquer les concepts qui existent
dans le monde et comment ses concepts sont imbriqués et organisés pour
donner du sens.
Les concepts chez un être humain sont des connaissances
exprimables c’est ce qu’il peut exprimer c’est l’univers du discours qui sont
complétées par des connaissances non exprimables (sensations, perceptions,
sentiments non verbalisables, connaissances inconscientes, connaissances
tacites, etc.).
L'objectif premier d'une ontologie est de modéliser un ensemble
de connaissances dans un domaine donné, qui peut être réel ou imaginaire
en langage interprétable, pour qu’il soit utilisable par les machines.
Définition d’ontologie
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Définition dans la littérature :[Studer et al,1998]: “An ontology is a formal, explicit specification of
a shared conceptualization.”
- Une ontologie est une description formelle avec un langage d’une vueabstraite, simplifiée et partagée du monde que l'on veut représenter.
- Et partagée indique que l’ontologie supporte la connaissanceconsensuelle, et elle n’est pas restreinte à certains individus, mais acceptépar toutes les parties.
Définition d’ontologie
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Définition en informatique :
• Un ensemble structuré de concepts
• Organisés dans un graphe
• Liés par des relations sémantiques et logiques
⇒ Destiné à modéliser un ensemble de connaissances dans un
domaine donné.
Animal
Mammifère
Fourrure
OursEau Baleine
Poisson
Chat
est-un
vit-dans
aa
est-un est-un
est-unest-unvit-dans
Composants d’ontologie
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Concepts :
sont des classes, ensembles, collections ou types d'objets.
Relations :
relations et interactions entre les concepts.
Axiomes :
sont utilisés pour décrire les assertions de l'ontologie qui seront
considérés après comme vrais, pour but de définir les significations des
composants d'ontologie.
Fonctions :
cas particuliers de relation, dans laquelle un élément de la relation par
exemple le nième élément est défini en fonction des n-1 éléments
précédents.
Instances :
par exemple « Karim » et « Amina » sont des individus ou des instances du
concept «personne».
Types d’ontologie (1/3)
7BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Par rapport à l'objet de la conceptualisation de l'ontologie, quatre
catégories au moins peuvent être identifiées :
Les ontologies de haut niveau (top-level ontologies) :Décrivent des concepts très généraux comme l'espace, le temps, la
matière, les objets, les événements, les actions, etc.
Les ontologies de domaine (domaine ontologies) et les ontologies de tâche(task ontologies) :
Décrivent le vocabulaire lié à un domaine générique (comme la médecine,ou les automobiles) ou une tâche ou une activité générique (comme lediagnostic ou la vente).
Types d’ontologie (2/3)
8BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Les ontologies d'application (application ontologies) :Décrivent des concepts dépendant à la fois d'un domaine et d’une tâche
particuliers dans ce domaine. Ces concepts correspondent souvent aux rôlesjoués par des entités.
Ontologie de représentation des connaissances (méta ontologie) :Elle décrit les concepts utilisés par les langages de représentation des
ontologies.
Travail sur les ontologies
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Il est possible qu’une application utilise plusieurs ontologies, dans cecas, certaines opérations sur les ontologies peuvent être nécessaires afin detravailler avec chacun d'eux.
Opérations sur les ontologiesFusionner Le mappage L’alignement Le raffinement L’unification L’intégrationL’héritage
Relations entre les ontologiesExtension IdentiqueÉquivalence Fortement traduisibleFaiblement traduisible Approximativement traduisible
Langages pour les ontologies
11BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Il existe plusieurs langages pour la représentation des ontologies sontclassifiées selon l’approche :
Basé sur les graphes :Topic Maps, RDF, RDFS
Basé sur logique :KIF, F-Logic, KL-one, DAML+OIL, OWL, CNL, SWRL
Basé sur l’approche orientée objet :UML, OCL , OntoUML
Web Ontology Language
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OWL (Web Ontology Language) construit au-dessus de RDF et RDFS, basésur la logique de description, et issu des projets de recherche DAML et OIL.
OWL devint une recommandation du W3C fin 2012.
Architecture du
Web Sémantique
Types de OWL
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OWL-LiteLe plus simple, il est destiné à représenter des hiérarchies de concepts
simples, sa simplicité lui permet d’avoir une complexité faible, et le calculede réponse de requêtes est en temps raisonnable.
OWL-DLPlus complexe fondé sur la logique de description, Il est adapté pour
faire des raisonnements. OWL-Full
La plus complexe d’OWL utilisé pour avoir un haut niveau de capacitéde description, quitte à ne pas pouvoir garantir la complétude et ladécidabilité des calculs liés à l'ontologie.
Composants de OWL
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OWL propose plusieurs composants pour la représentation des ontologies : L’entête :
Déclaration des espaces de noms et des entités : owl, rdf, rdfs, xsd… La syntaxe :
Syntaxe utilisée : RDF/XML, OWL/XML, Manchester … Les classes :
Définition des concepts Animal, Lion, Homme … Les individus :
Instanciation des concepts Simba, Karim, Fatima … Les propriétés :
Définition des relationso Propriétés d’objet : Un professeur Enseigne un Cours.o Propriétés de type : L’âge est entier non négatif.
Composants de OWL
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Les restrictions :Définition de class ou propriété complexe :Mère est une femme et qui a au moins 1 enfanta_petit_Frère est a_Frère et qui a un âge <= 15
Les propriétés spéciales :Pour définir qu’une relation est : transitive, symétrique, fonctionnelle,inverse de(autre relation),
Les combinaisons booléennes :Pour les opérations booléennes : union, intersection, complément.
Les énumérations :Jours est {Lun, Mar, Mer, Jeu, Ven, Sam, Dim}.
Les types de donnée :entier, réel, chaine de caractères …
Applications des ontologies
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Commerce électronique : le but est de formaliser des connaissances pour
l'échange de données dans le domaine du Commerce électronique.
Ingénierie des Systèmes : par exemple, exploite une ontologie couvrant
tous les aspects liés à la modélisation mathématique en ingénierie. Pour
assister des ingénieurs dans le développement d’applications concernant
l’ingénierie de systèmes physiques dynamiques.
Recherche d’information : d'enrichir les requêtes et améliorer la qualité des
résultats, à savoir la recherche de sens plutôt que la chaîne de recherche de
correspondance.
Web sémantique : comme une référence sémantique pour lever l'ambiguïté
des significations utilisées dans les sites Web.
Traduction (interlingua) : La traduction automatique et clarification des
termes, en trouvant la cartographie exacte des concepts à travers les
langues.
Il existe d’autres applications d’ontologie.
Outils pour les ontologies
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Il existe une grande variété d’outils pour les ontologies, on cite parmi eux :● Protégé :
Le plus connu des éditeurs d'ontologie open-source, il offre de nombreux composants optionnels : raisonneurs, interfaces graphiques.
● Ontorion Fluent Editor :Un nouvel éditeur d’ontologie basé sur le langage CNL (controlled NaturelLanguage) très compréhensible.
● TopBraid Composer :un environnement de modélisation visuelle pour les ontologies basé sur laplate-forme Eclipse et l'API Jena.
● OntoStudio :Aussi un outil très répondu est un environnement de modélisation,création et maintenance des ontologies. Mais commerciale.
● SWOOP :Éditeur d'ontologie.
Outils pour les ontologies
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● Apache Jena :Est un Framework Java (écriture, lecture, extraction, raisonnement) pourles ontologies.
● OWLAPI :API Java pour la conception des ontologies OWL.
● Pellet, FaCT++, HermiT, RacerPro :raisonneurs basés sur (LD) pour les ontologies OWL.
● WordNet :une base de données lexicale (ontologie lexicale) et aussi pour laconstruction des ontologies.
● Florid :Un système déductif, a base de données orienté objet en utilisant F-logic.
● NeOn ToolKit :un environnement de modélisation d’ontologie. Mais moins répondu queprotégé et TopBraid Composer.
Exemple d’ontologie
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Un Animal est une classe.
Une Plante est une classe, mais disjointe d'Animal.
Un Arbre est une sous-classe de Plante.
Une Branche est une partie d'un Arbre.
Une Feuille est une partie d'une Branche
Un Herbivore est un Animal qui ne mange qu'unePlante ou une partie d'une Plante.
Un Carnivore est un Animal qui mange aussi unAnimal.
Une Girafe est un Herbivore qui ne mange que desFeuilles.
Un Lion est un Carnivore qui ne mange que desHerbivores.
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Exemple d’ontologie
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Exemple d’utilisation : Calcule de distance sémantique entre les deux mots "car" et "bicycle" :
car is-a automotive is-a wheeld vehicle et bicycle is-a wheeld vehicleEst donc la distance entre "car" et "bicycle" est 3 (le nombre de passage par is_a).
Exemple de WordNet :
Exemple d’ontologie
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Ontologie avec UML :
Exemple d’ontologie
22BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
L’ontologie arabe est une représentation formelle des concepts que lestermes arabes véhiculent, pour chaque terme dans la langue arabe, un ensemblede sens et de relations sémantiques sont identifiés, pour créer un arbre designifications des termes arabes.
Exemple d’ontologie
23BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Ontologie extraite du Quran :
Islam (اإلسالم) is the monotheistic religion
based on the Quran and the teachings of the
prophet Muhammad. This concept is part of
the following classification in the ontology:
Concepte (root)
↖Religion
↖Islam (اإلسالم)
Islam is referred to in verse (3:19) of chapter (3) sūrat āl ʿim'rān (The Family of Imrān):
Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
24BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Ontology for attack detection : An intelligent approach to web application
security [Abdul Razzaq et al, Avril 2014].
Dans cet article les auteurs ont utilisé le concept d’ontologie pour la détection des
attaques web :
● Modéliser les protocoles de communications web
● Modéliser les types d’attaques
● Prennent en compte les différentes technologies utilisées par les pirates,
● prennent en compte l'impact sur les composants du système
● Concentrer sur les parties où un script malveillant est possible.
Par exemple l’injection de code et l’une d’attaques web les plus dangereuses :
Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
25BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
L’ontologie des protocoles de communication
Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
26BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
L'ontologie de base des attaques web
Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
27BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Système de détection des attaques web
Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
28BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Mobile cloud-based depression diagnosis using an ontology and a Bayesian
network [Yue-Shan Chang et al, Avril 2014].
Dans cet article les auteurs ont utilisé le concept d’ontologie avec un réseau
bayésien pour créer service cloud pour la diagnostique de la maladie de
dépression.
● Modéliser la dépression est ses symptômes, le patient par une ontologie.
● Transformer l’ontologie en un réseau bayésien.
● Développement d’une application mobile et d’un service cloud pour le
diagnostic.
⇒ Le but est de pouvoir évaluer si une personne est en train de devenir
déprimée(calcul de probabilité).
Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
29BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
L’ontologie de la maladie de la dépression
Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
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Transformation du modèle d’ontologie en réseau bayésienne (OntoBayes)
Exemple de réseau bayésien avec les probabilités conditionnelles.
Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
31BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Capture d’écran de l’application mobile pour le diagnostic.
(a) demande si le patient a passé un bon jour(b) demande les sensations du patient(c) les résultats d'inférence sont présentés sur l’écran
Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
32BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Ontology-based economics knowledge sharing system [Donghee Yoo et al, 2013].
Dans cet article les auteurs ont utilisé le concept d’ontologie pour la création d’un
système de partage de connaissances du domaine économique.
● Modéliser les documents et les connaissances économiques par ontologie.
● Développement d’une application web pour l’enregistrement, partage,
recherche et navigation dans ses connaissances.
⇒ L'objectif est de montrer la nécessité du partage des connaissances de
l'économie et de montrer qu’elle peut être réalisée avec les technologies du Web
sémantique.
Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
33BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
L’ontologie de partage des connaissances économique EKSO (Economics knowledge sharing ontology)
Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
34BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Le partage de connaissance :
Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
35BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Recherche basic :
Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
36BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Navigation dans l’ontologie :
Conclusion
37BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Le terme ontologie vient de la philosophie qui signifie l’étude de
l’être dans son univers et était appliquée aux systèmes d'information afin
de représenter ou décrire des connaissances d’un domaine.
Et pour avoir d’une moyenne de résonnement dans sa définition a
était basé sur la logique de description afin d’avoir une cohérence
sémantique.
Et par ce que les connaissances d’un domaine doit être partagées il
n’y a pas de meilleurs que le web pour le partagé. Pour cela de nouvelles
spécifications sont indispensables.
Donc la notion d’ontologie a subi plusieurs transformations afin
d’introduire la notion sémantique aux machines.