Chapitre 1 introduction au web sémantique

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

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

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

9 Impact du web sémantique - Gestion du savoir
La gestion du savoir englobe l’acquisition, l’accès et l’actualisation (maintien) dans une organisation L’activités 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) Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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) Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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. Chapter 1 A 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 Chapter 1 A Semantic Web Primer

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

20 Exemple d'HTML <h1>Centre de kinésithérapie Agilitas </h1>
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. <h2>Horaire des consultations</h2> Lun <br> Mar <br> Mer <br> Jeu <br> Ven <p> Veuillez noter que nous n'avons pas de consultations les semaines de <a href=". . .">State Of Origin</a> games. Chapter 1 A 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 (??) Chapter 1 A Semantic Web Primer

22 Représentation plus élaborée
<société> <traitementProposé>Kinésithérapie</traitementProposé> <nomSociété>Centre de Kinésithérapie Agilitas</nomSociété> <personnel> <kiné>Lise Davanport</kiné> <kiné>Etienne Matthieu</kiné> <secrétary>Josiane Bouville</secrétaire> </personnel> </société> Chapter 1 A 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. Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A Semantic Web Primer

27 Exemple d'hiérarchie de classes
Population universitaire Personnel Etudiants Personnel académique Personnel administratif Personnel technique Etudes en cours Postgradués Permanent Chercheur Visiteur Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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) Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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) Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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 Chapter 1 A 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. Chapter 1 A 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 Chapter 1 A Semantic Web Primer

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

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

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

47 Les différentes présentations :
Documents web structurés en XML Description des ressources web en RDF Langage ontologique web OWL Logique et inférence: règles Applications Ingénierie ontologique Conclusion et perspectives Chapter 1 A Semantic Web Primer