Web sémantique Where are we ? Jorge Cardoso Lylia Abrouk Lylia.abrouk@u-bourgogne.fr

Introduction Exploitation des informations par les machines Web sémantique devenu réel (Oracle, Vodafone, Amazon.com, Adobe, Yahoo, Google)

Introduction Une étude : avancements des développements du Web sémantique. Données collectées entre le 12/12/2006 et 26/01/2007. Réponses à 14 questions en rapport avec l’aspect Web sémantique Les catégories professionnelles (des personnes ayant répondu à l’enquête) Les outils et les langages pour développer des ontologies Les ontologies (domaines, objectifs, méthodologies, …) La taille des ontologies La production (prévisions)

Les catégories professionnelles Organisation Academia and Industry

Les catégories professionnelles Profession : rôle Researcher Professor Knowledge engineer Programmer Projet manager System analyst and designer Architect Student Other

Les catégories professionnelles Expérience professionnelle < 1 year; 6,8%

Outils et langages Editeurs

Outils et langages Langages

Outils et langages Les moteurs d’inférences

Les ontologies 4 questions Le domaine de l’ontologie Les méthodes de développement Les objectifs de l’ontologie L’utilisation de mécanismes de d’alignement, de mise en correspondance ou d’intégration d’ontologies Systèmes Intelligents – M2- BD-IA

Domaine Education Computer software Govermment Business service Life sciences Communications Media Healthcare providers Automotive Manafacturing Consulting and systems integration Banking and financial services Hospitality and entertainment Transportation Energy and utilities Insurance Retail Consumer Package Goods Other

Méthodologie I do not use any methodology On-To-Knowledge methodlogy METHONDOLOGY Ushold and King’s methodology Gruninger and Fox’s methodology DLIGENT method KACTUS method SENSUS method Noy and MacGuiness method Other

Les objectifs To share understanding of the structure of information among people of software agent To make reuse of domain knowledge To make domain assumptions explicit To analyse domain knowlegde To separate domain knowledge from operationall knowledge Other

Les objectifs Mapping = techniques de mises en correspondances des concepts similaires de différentes ontologies Integration = construction d’une ontologie à partir d’ontologies existantes Merging = regroupement d’ontologies portant sur un même domaine (en une seule « unifiée ») Alignment = rendre cohérentes et consistantes plusieurs ontologies selon un agrément « mutuel »

Les objectifs

Taille des ontologies 100,0% 80,0% 60,0% 40,0% 20,0% 0% Biggest 2000 2000 2000 2000 Biggest Typical Smallest 100- 1000 1001- 2000 2001- 3000 3001- 4000 4001- 5000

Production Temps avant mise en production Now In 6 months In 12 months We do not have any plans in the future in 6 months in 12 months in 18 months in 24 months

Conclusion Langages (OWL), outils (protégé, jena, racer), méthodologies (on-to knowledge), Diversité des domaines des ontologies Objectifs de représentation et partage de connaissances Intérêt du monde industriel pour ces développements