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Chapter 1A Semantic Web Primer 1 Chapitre 1 introduction au web sémantique Grigoris Antoniou Frank van Harmelen.

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1 Chapter 1A Semantic Web Primer 1 Chapitre 1 introduction au web sémantique Grigoris Antoniou Frank van Harmelen

2 Chapter 1A Semantic Web Primer 2 Sommaire 1. Le web actuel 2. Impact du web sémantique 3. Technologies du web sémantique 4. Approche par couches

3 Chapter 1A Semantic Web Primer 3 Le web actuel La plus grande partie du contenu du web actuel est destinée à la consommation humaine – Le contenu généré automatiquement au départ de bases de données est (même parfois) présenté sans les informations de structure d'origine que l'on trouve dans les bases de données. Les utilisations courantes du web que font les gens aujourd'hui vont – de la recherche et de l'utilisation des informations à la recherche et à la prise de contact avec d'autres gens, à la consultation de catalogues de boutiques virtuelles et à la commande de produits en ligne

4 Chapter 1A Semantic Web Primer 4 Moteurs de recherche à base de mots clés Les activités actuellement déployées sur le web ne sont pas particulièrement bien prises en charge par les outils logiciels – Sauf pour les moteurs de recherche basés sur des mots clés comme Google, AltaVista et Yahoo) Sans ces moteurs de recherche, le web n'aurait pas connu son immense succès

5 Chapter 1A Semantic Web Primer 5 Problèmes liés aux moteurs de recherche à mots clé Grand volume d'extraction, faible précision Faible extraction ou absence d'extraction Résultats très sensibles au vocabulaire Résultats limités à des pages (uniques du) web Intervention humaine nécessaire pour l'interprétation et la combinaison des résultats Résultats de recherche non immédiatement accessibles par d'autres outils logiciels

6 Chapter 1A Semantic Web Primer 6 Principaux problèmes du web actuel Le sens du contenu du web n'est pas accessible par la machine : absence (manque) de sémantique Il est par exemple difficile de faire la distinction entre le sens de ces deux phrases: Je suis professeur d'informatique. Je suis professeur d'informatique, vous croyez…, Bien,...

7 Chapter 1A Semantic Web Primer 7 Approche du web sémantique Représenter le contenu web sous une forme plus facilement traitable par la machine Utiliser les techniques d'intelligence pour tirer profit de ces représentations Le web sémantique va progressivement émerger du web actuel. Il n'entre pas en concurrence avec lui.

8 Chapter 1A Semantic Web Primer 8 Sommaire 1. Le web actuel 2. Impact du web sémantique 3. Technologies du web sémantique 4. Approche par couches

9 Chapter 1A Semantic Web Primer 9 Impact du web sémantique - Gestion du savoir La gestion du savoir englobe lacquisition, laccès et lactualisation (maintien) dans une organisation Lactivités principales des grandes entreprises: le savoir interne est un capital intellectuel Particulièrement important pour les grandes entreprises internationales géographiquement dispersées La majorité de l'information est actuellement disponible sous forme faiblement structurée (par ex. texte, audio, video)

10 Chapter 1A Semantic Web Primer 10 Restrictions des technologies actuelles de gestion du savoir Recherche de l'information – moteurs de recherche à base de mots clés Extraction de l'information – nécessité d'une intervention humaine pour la consultation, la récupération, l'interprétation, la combinaison Actualisation de l'information – incohérences terminologiques, informations obsolètes Visualisation de l'information – impossibilité de définir des visualisations des connaissances sur le web

11 Chapter 1A Semantic Web Primer 11 Le web sémantique permet la gestion du savoir Le savoir est organisé en espaces conceptuels en fonction de sa signification Outils automatisés pour la maintenance et la découverte du savoir Réponse sémantique aux requêtes Réponse aux requêtes couvrant plusieurs documents Possibilité de déterminer qui a accès à la visualisation de certaines parties de l'information (et même, parties de documents)

12 Chapter 1A Semantic Web Primer 12 Impact du web sémantique - B2C e-commerce Scénario classique : un utilisateur visite une ou plusieurs boutiques de vente en ligne, consulte leurs offres, choisit et passe commande. Idéalement, toute personne se devrait de visiter toutes les boutiques en ligne ou au moins les plus importantes. Mais cela prendrait trop de temps. Shopbots (robots (les agents) logiciels comparateurs de prix et produits) sont un des outils utiles

13 Chapter 1A Semantic Web Primer 13 Limites des Shopbots Ils se basent sur des (Wrappers) conteneurs (répertoires à contenu caché): nécessité d'une très importante programmation Les (Wrappers) conteneurs doivent être reprogrammés lorsque la boutique en ligne change son assortiment Les (Wrappers) conteneurs extraient l'information basée sur l'analyse textuelle – propension aux erreurs – limitation dans l'extraction d'information

14 Chapter 1A Semantic Web Primer 14 e-commerce B2C favorisé par le web sémantique Agents (Robots) logiciels capables d'interpréter les informations produits et les conditions de service – Les tarifs et informations produits ainsi que les politiques de livraison et de respect de la vie privée seront interprétées et comparées en fonction des critères de l'utilisateur. Informations sur la réputation des boutiques Des agents (robots) d'achat sophistiqués seront en mesure de mener des négociations automatisées

15 Chapter 1A Semantic Web Primer 15 Impact du web sémantique – e-commerce B2B Enormes perspectives économiques Repose actuellement principalement sur EDI (?) – technologie isolée, comprise uniquement par les spécialistes – programmation et maintenance difficiles, propension aux erreurs – chaque communication B2B nécessite une programmation distincte Le web semble être l'infrastructure parfaite – mais le B2B n'est pas bien pris en charge par les normes du web actuel.

16 Chapter 1A Semantic Web Primer 16 e-commerce B2B favorisé par le web sémantique Les entreprises accèdent aux partenariats sans trop de frais généraux Les différences terminologiques seront aplanies par l'utilisation de modèles standard de domaines abstraits Les données seront échangées par le biais de services de traduction Enchères, négociations et projets de contrats seront menés automatiquement (ou semi-automatiquement) par des agents (robots) logiciels

17 Chapter 1A Semantic Web Primer 17 Sommaire 1. Le web actuel 2. Impact du web sémantique 3. Technologies du web sémantique 4. Approche par couches

18 Chapter 1A Semantic Web Primer 18 Technologies du web sémantique Métadonnées explicites Ontologies Logique et inférence (déduction) Agents (Robots) logiciels

19 Chapter 1A Semantic Web Primer 19 En HTML Le contenu web est actuellement formaté pour sa lecture par des personnes et non par des programmes HTML est le langage prédominant d'écriture des pages web (directement ou à l'aide d'outils) Le vocabulaire décrit la mise en page (présentation)

20 Chapter 1A Semantic Web Primer 20 Exemple d'HTML Centre de kinésithérapie Agilitas Bienvenue à la page d'accueil du Centre de kinésithérapie Agilitas. Ressentez-vous de la douleur? Avez-vous eu un accident? Notre personnel Lise Davanport, Josiane Bouville (notre charmante secrétaire) et Etienne Matthieu vont prendre soin de vous. Horaire des consultations Lun Mar Mer Jeu Ven Veuillez noter que nous n'avons pas de consultations les semaines de State Of Origin games.

21 Chapter 1A Semantic Web Primer 21 Problème liés à HTML Les gens n'y voient pas de problèmes Les machines (robots agents logiciels), par contre, en voient. – Comment distinguer les kinésithérapeutes de la secrétaire – Comment déterminer exactement les heures de consultations – On aurait à suivre le lien vers State Of Origin games pour trouver où elles ont lieu (??)

22 Chapter 1A Semantic Web Primer 22 Représentation plus élaborée Kinésithérapie Centre de Kinésithérapie Agilitas Lise Davanport Etienne Matthieu Josiane Bouville

23 Chapter 1A Semantic Web Primer 23 Métadonnées explicites Cette représentation se traite beaucoup plus facilement par la machine Métadonnées: données au sujet des données – les métadonnées capturent une partie de la signification des données Le web sémantique ne repose plus sur la manipulation à base de texte mais sur les métadonnées que la machine peut traiter.

24 Chapter 1A Semantic Web Primer 24 Ontologies Le mot ontologie provient de la philosophie Etude de la nature de l'existence (l'être en tant qu'être) L'informatique lui a donné une acception différente Une ontologie est un ensemble structuré et formel de concepts permettant de donner un sens aux informations

25 Chapter 1A Semantic Web Primer 25 Composants généraux des ontologies Termes indiquent les concepts importants (classes d'objets) du domaine : – par ex. professeurs, membre du personnel, étudiants, cours, départements Relations entre ces termes: classent les hiérarchies – une classe C étant une sous-classe d'une autre classe C' si tous les objets de la classe C sont également compris en C' – par ex. tous les professeurs sont des membres du personnel

26 Chapter 1A Semantic Web Primer 26 Autres composants des ontologies Propriétés: – par ex. X enseigne à Y Restrictions de valeur – par ex. seuls les membres du corps académique peuvent enseigner Déclarations de disjonction – par ex. le corps académique et personnel général sont disjoints Relations logiques entre objets – par ex. chaque département doit comprendre (avoir) au moins 10 facultés

27 Chapter 1A Semantic Web Primer 27 Exemple d'hiérarchie de classes Population universitaire PersonnelEtudiants Personnel académique Personnel administratif Personnel technique Etudes en cours Postgradués PermanentChercheurVisiteur

28 Chapter 1A Semantic Web Primer 28 Rôle des ontologies sur le web Les ontologies apportent une compréhension partagée d'un domaine: interopérabilité sémantique – vaincre les différences terminologiques – établir la cartographie entre ontologies Les ontologies sont utiles pour l'organisation et la navigation dans les sites web

29 Chapter 1A Semantic Web Primer 29 Rôle des ontologies dans les recherches sur le web Les ontologies sont utiles pour améliorer la précision des recherches web – les moteurs de recherche peuvent chercher des pages se référant à un concept précis dans une ontologie Les recherches web peuvent exploiter les informations de généralisation / spécialisation – si une requête n'aboutit pas à trouver les documents appropriés, le moteur de recherche peut suggérer de faire appel à une requête plus générale. – si on obtient trop de réponses, le moteur de recherche peut suggérer d'utiliser des spécialisations plus étroites

30 Chapter 1A Semantic Web Primer 30 Langages ontologiques du web RDF Schema RDF est un modèle de données pour les objets et exprimer leurs relations (entre eux) RDF Schema est un langage à vocabulaire descriptif Il décrit les propriétés et les classes des ressources RDF Il fournit la sémantique pour les hiérarchies de généralisation des propriétés et des classes

31 Chapter 1A Semantic Web Primer 31 Langages ontologique du web (2) OWL langage ontologique enrichi relations entre classes – par ex. disjonction cardinalité – par ex. "un exactement" types enrichis de propriétés caractéristiques des propriétés (par ex., symétrie)

32 Chapter 1A Semantic Web Primer 32 Logique et inférence La logique est la discipline qui étudie les principes et les formes du raisonnement Langages formels servant à l'expression du savoir Sémantique formelle bien comprise – connaissance déclarative: on décrit l'énonçable sans tenir compte de la manière dont on peut le déduire Les dispositifs de raisonnement automatisé peuvent déduire (inférer) des conclusions au départ d'une connaissance donnée

33 Chapter 1A Semantic Web Primer 33 Exemple d'inférence prof(X) faculté(X) faculté(X) membre du personnel(X) prof(michael) On peut déduire les conclusions suivantes: faculté(michael) membre du personnel (michael) prof(X) membre du personnel(X)

34 Chapter 1A Semantic Web Primer 34 Logique par rapport à ontologies L'exemple qui précède implique une connaissance résidant habituellement dans les ontologies – La logique peut servir à découvrir la connaissance ontologique implicitement livrée – Elle peut aussi faciliter la découverte de relations inattendues et d'incohérences La logique est donc plus générale que les ontologies – Elle peut aussi être utilisée par les robots agents intelligents pour prendre des décisions et choisir une ligne de conduite

35 Chapter 1A Semantic Web Primer 35 Compromis entre puissance d'expression et complexité de calcul Plus une logique est expressive, plus son calcul exige de moyens pour aboutir à des conclusions – arriver à certaines conclusions peut devenir impossible si l'on rencontre des barrières incalculables L'exemple précédent supposait des règles "Si (conditions), alors (conclusion)" et uniquement des objets en nombre fini – ce sous-ensemble logique est maniable et supporté par des outils de raisonnement efficaces

36 Chapter 1A Semantic Web Primer 36 Inférence et explications Explications : les étapes de l'inférence peuvent être reconstituées Elles augmentent la confiance de l'utilisateur dans les robots du web sémantique: Touche "Oui, bien sûr?" Activités entre robots: création ou validation des (les) contrôles

37 Chapter 1A Semantic Web Primer 37 Procédure classique d'explication Les faits sont normalement raccrochés à des adresses web – la sécurité de l'adresse web est vérifiable par les robots agents Les règles peuvent faire partie d'une ontologie partagée de commerce ou de la politique d'une boutique en ligne.

38 Chapter 1A Semantic Web Primer 38 Robots agents logiciels Les robots agents logiciels travaillent de manière autonome et proactive – ils sont développés au départ d'une programmation orientée objet et à composants Un robot agent personnel sur le web sémantique pourra: – recevoir certaines tâches et préférences d'une personne – chercher les informations de sources web, communiquer avec d'autres robots agents – comparer les informations sur les critères et préférences de l'utilisateur, effectuer certains choix – donner des réponses à l'utilisateur

39 Chapter 1A Semantic Web Primer 39 Agents (Robots) logiciels Personnels intelligents Actuellement Utilisateur Présent dans le navigateur web Moteur de recherche Documents www Dans le futur Utilisateur Agent personnel Documents www Infrastructure intelligente de services

40 Chapter 1A Semantic Web Primer 40 Technologies des agents robots logiciels du web sémantique Métadonnées – Identifier et extraire l'information des sources web Ontologies – Rechercher sur le web, interpréter l'information extraite – Communiquer avec d'autres robots agents Logique – Traiter l'information extraite, tirer des conclusions

41 Chapter 1A Semantic Web Primer 41 Technologies des agents robots logiciels du web sémantique (2) Autres technologies (perpendiculaire orthogonale aux technologies du web sémantique) – langages de communication des robots – représentation formelle des convictions, souhaits et intentions des robots agents – création et maintenance des modèles utilisateur

42 Chapter 1A Semantic Web Primer 42 Sommaire 1. Le web actuel 2. Impact du web sémantique 3. Technologies du web sémantique 4. Approche par couches

43 Chapter 1A Semantic Web Primer 43 Approche par couches Le développement du web sémantique avance pas à pas – à chaque pas, une couche vient s'ajouter à une autre Principes: Compatibilité descendante Compréhension partielle verticale

44 Chapter 1A Semantic Web Primer 44 La construction par couches de la tour du web sémantique

45 Chapter 1A Semantic Web Primer 45 Couches du web sémantique Couche XML – Base syntaxique Couche RDF – Modèle de données de base RDF pour les faits – Langage ontologique simple RDF Schema Couche ontologique – Langages plus expressifs que RDF Schema – Standard web actuel OWL

46 Chapter 1A Semantic Web Primer 46 Couches du web sémantique (2) Couche logique – améliore les langages ontologiques – connaissance déclarative propre à l'application Couche de contrôle – génération de contrôle, échange, validation Couche de sécurisation – signatures numériques – avis, agences de notation...

47 Chapter 1A Semantic Web Primer 47 Les différentes présentations : 2. Documents web structurés en XML 3. Description des ressources web en RDF 4. Langage ontologique web OWL 5. Logique et inférence: règles 6. Applications 7. Ingénierie ontologique 8. Conclusion et perspectives


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