Jean Caussanel – Jean-Pierre Cahier Manuel Zacklad – Jean Charlet Les Topic Maps sont-ils un bon candidat pour lingénierie du Web Sémantique

Quel Web Sémantique ? 2 Web Sémantique est à la mode… mais dans la perspective dune automatisation accrue (cf. les agents intelligents) Sémantique en un autre sens : utilisateurs déposent de linformation dune manière qui fasse sens pour eux, construisent ensemble ce sens, simposent des « normes sémantiques » -> Web sémantiquement normé Différence entre : Un WEB computationnellement sémantique (sémantique formelle) Un WEB cognitivement sémantique (significations partagées)

Un dispositif prototypique : La place de marché à base de connaissance 3 Dispositif conceptuel et technique en cours de développement à Tech- CICO : Knowledge Base Marketplace (KBM) Mise en relation dun communauté doffreurs et dune communauté dacheteurs autour de catalogues Chaque offreur structure différemment son offre, chaque acheteur structure différemment son besoin : définir des passerelles sémantiques, construire ensemble des normes sémantiques, des représentations selon différents point de vue des catalogues Domaine dapplication : place de marché dans le domaine de la formation continue en informatique -> renouvellement de 30% de loffre tout les ans, chaque stage possède des caractéristiques singulières… « Place de marché » au sens large dispositif qui permet déchanger autour de normes et de référentiels partagés pour maximiser le bénéfice de chacun

Les deux WEB Sémantiques 4 Web computationnellement sémantique Priorité n°1 : linférence Recours à des agents automatiques Langages logiques ou orientés objet (Ontolingua, DefOnto, KA2) Web cognitivement sémantique Priorité n°1 : une indexation permettant de guider la recherche et la navigation dun acteur humain Faciliter lindexation partiellement manuelle de contenus évolutifs Langages de description normalisés mais suffisamment souples et ergonomiques

Problème de conception : Des critères de choix entre les deux approches WEB Sémantique 5 Ces critères doivent inclurent : Les efforts de conception initiale de la base, un travail dIC dès que les contenus sont « riches » Les maintenance au « fil de leau » au fur et à mesure de lévolution des connaissances et de lapparition de contenus inédits La facilité dévaluation de la pertinence du résultat des requêtes Dun point de vue recherche : ne pas faire les mêmes erreurs quavec les Systèmes Experts et équilibrer les recherches entre le pôle computationnel et le pôle cognitif

6 Coûts et bénéfices des 2 approches du WS

7 Contexte dutilisation des 2 approches du WS

Topic Maps 8 Historique : Paradigme remonte à 1993 Développement au GCA Research Institute « Conventions for the application of HyTime » (Graphic Communications Association IDEAlliance) Début 2000 : 1 ère norme ISO IEC 13250:2000 [SGML] Création de topicmaps.org afin de promouvoir lutilisation des Topic Maps -> Donne naissance à la norme XTM 1.0 en fév 2001 [XML] Initialement : recherche de sujets dans un corpus de documents multimédias disparate. Intuitivement : contient les sujets dont les ressources « parlent », et les relations entre ces sujets. Fusion entre : index, table des matières, thésaurus, glossaire.

Topics et occurrences et PSI 9 « Certification SUN » «Certification FAFIEC» Label « Programmer en Java » « développer en java pour le Web» Projet «Enterprise Java Beans » Projet WEB Projet IHM Stage Interface Homme Machine Interface Personne Machine Document audio occurrence Page Web Site Web occurrence Subject Indicator Développer en Java Pour le Web Enterprise Java Beans Formation Programme de Certification WWW Guide Certification FAFIEC PSI WWW

Associations entre topics 10 « Enterprise Java Beans » « Programmer en Java » « développer en java pour le Web» Projet WEB « Certification SUN » Projet IHM « Certification FAFIEC » Développer en Java Pour le Web Enterprise Java Beans Projet Stage Label But de la formation Cursus Certifié avec pré-requis Stage plus avancé Certificat du stage Stage pré-requis WWW

Scope 11 «Enterprise Java Beans » « Programmer en Java » « développer en java pour le Web» « Certificati on SUN » «Certification FAFIEC» Développer en Java Pour le Web Enterprise Java Beans ertifications/index.html ertifications/index.htm Stage Label Certification dorganisme scope 1 Cursus certifié avec pré-requis Certificat du stage occurrence Nom : Certification dorganisme Occurrences : Rôles : certificat du stage Certification SUN (scope1) Certification SUN (scope1) Nom : Certification développeur Occurrences : Rôles : certificat du stage occurrence Organisme « Orgaform » Qualification de personne scope2 agrément Certifie WWW

TM et représentations ontologiques 12 Modélisation des concepts ou notions de lontologie … représenter de manière systématique les notions utiles pour déterminer et expliciter les connaissances quil faut mettre en œuvre pour résoudre une tâche.. Rôles Ontologie Un apport pour la construction dontologie sur le Web ? Bachimont IC 2001 Labellisation des concepts Exploitation informatique des concepts Effectivité et intelligibilité de lontologie Mutualisation et fédération de connaissances Expliciter et formaliser un savoir Représenter le sens de différents contenus échangés sur le Web (RDF)

Modèle « hyperTopic » Valeurs isolées objets Valeurs organisées dans une hiérarchie r1 r5 r1 r4 r2 r1 r3 r6 Type de r1 r7 instance de C dispose des valeurs de A A B C r3 Notion dinstance intermédiaire 7 types de relations : Valeurs hiérarchisées Valeurs isolées Objets Occurrences dobjets Entre valeurs dune même hiérarchie Entre Objet et Valeur Isolée Entre Objets de même type Entre Objets de types différents Entre un objet et un objet sur-ordonné Entre valeurs de deux hiérarchies Entre Occurrence dobjets et Objet r1 r2 r3 r4 r5 r6 Entre Objet et Valeur dune hiérarchie r1 r7 4-5 types de topics : Catégorie VS Points de vue

Conclusion et perspectives Indexer des descriptions RDF via des Topic Maps Un candidat complémentaire adapté : à des usages à des domaines Développements Place de marché à base de connaissances (FT-DIN) Vers une méthodologie de co-construction des représentations sémantiques Coopérative Multi points de vue