Bilan scientifique 06/01/2012. Des SMA dédiés à la gestion des connaissances hétérogènes et distribuées lors des projets de développement de produit

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1 1 2 Des SMA dédiés à la gestion des connaissances hétérogènes et distribuées lors des projets de développement de produit Enseignant-Chercheur ( ) Laboratoire SeT Equipe Interaction, Communication, Agents & Perception Maitre de Conférences (Depuis 2010) Laboratoire ERPI SMA-IC / Processus innovatifs Animateur de l axe SMA et Ingénierie des connaissances Davy Monticolo Thème1 : Cartographie, modélisation des connaissances pour la création d ontologies Modélisation organisationnelle des processus métier pour l identification des K 1thèse soutenue (Julien Badin) Institut National Polytechnique de Lorraine Laboratoire ERPI davymonticolo@ensgsiinpl-nancyfr Thème 2 : Manipulation et exploitation des connaissances à l aide d agents Annotations, alignement, matching, inférences sur les ontologies 1 thèse (Olivier Dutartre) Thème 3 : SMA pour la réutilisation des connaissances et l aide à la décision 2 thèses (Inaya Lahoud, Hind Darwiche) LSTI-ISCOD, 14 décembre 2011, Saint-Etienne D MONTICOLO D MONTICOLO Bilan scientifique 3 Prologue 4 Répartition des publications ( ) : 9 revues internationales (IJEC, CI, CAD, ICAE, etc) 1 chapitre d ouvrage international 20 conférences internationales (ICAIA11, ICEIS10, CTS10, CIE09, ITS08, IJCAI07, etc) Web services SMA & approche organisationnelle Modélisation des connaissances Contribution KARE Workshop international sur l ingénierie de la connaissances Approche organisationnelle pour la modélisation des connaissances et la caractérisation d agents dédiés au KM Cadre général : Conception de système multi-agents pour gérer des connaissances hétérogènes et distribuées dans le cadre des projets de R&D Projet CoDeKF (Gestion des K dans la plate-forme collaborative ACSP) /2009 -UTBM, TDC Knowllence, Faurecia, SOMFY - Projet labélisé et financer Pôle Véhicule Du Futur KATRAS Projet ADN (Gestion des info à travers l ensemble des applications métier) /2013 -UTBM, DPS, EADS, PSA, Faurecia Arts & Métiers ParisTech, Samtech, Soyatec, Eiris - Projet tri-labélisé pôles System@tic, Véhicule Du Futur, I-Trans SemKnow Aide à la décision Ingénierie collaborative Ontologie Web Sémantique SMA et ontologies pour la gestion des des informations hétérogènes et distribuées D MONTICOLO 1

2 Prologue 5 Prologue 6 Positionnement (Web Sémantique & Web Service Sémantique) Approche pour communiquer, rechercher des informations dans les applications Métier utilisées dans les service R&D [Garcia-Sanchez et al 09], [Cabral 06], [Booth 04] Description, annotation de ressources dans les plates-formes collaboratives utilisées en entreprise (IntraWebs, portails collaboratifs, applications Web) [Gandon 06], [Blacoe 05], [Kuter 05], [Stollberg 05] Extraction des informations multi-sources [Clement 04], [Dieng 05], [Wilkison 05] Intégration partielle de la structure d une base de connaissances (ontologie) dans les services pour une extraction dynamique des informations Web Services Sémantiques [Shafiq 07], [Paolucci 08], [OWLS 04], [McIllraith 01], [Gibbins 03] Web Sémantique [Berners-Lee 01], [Fikes 04], [Hitzler 09], [Cabral 06] -XML : Standard W3C pour structurer les données et documents -RDF : Standard W3C pour annoter (sémantiquement) des ressources Web -RDF(s) ou OWL : Standard W3C pour la structuration sémantique des connaissances Positionnement (Ontologie) Ingénierie des connaissances et ontologie (Construction) [ Gandon 06], [Sanchez 08], [Van Elst 05], [Cassel 04], [ Monticolo 08] Décrire les connaissances Davy has presented «Agents dédiés à la gestion des connaissances» Connaissance ontologique Authors present PowerPoint Ontologie : «Une structure conceptuelle et sémantique explicite intégrant des règles pour décrire une représentation de la réalité» [Gandon 06] Hypothèse : Des ontologies pour structurer, exploiter les informations multi-sources Hypothèse : Extraire les informations issues des ressources Web et construire des mémoires de projet Web pour faciliter l échange et la recherche d information Prologue 7 8 Positionnement (SMA) Système Multi-Agents [Ferber 03], [Damezeau 06], [Wooldridge 04], [Jenning 98] Etude et conception de société artificielle d agents pour supporter le processus de gestion des connaissances, le raisonnement sur les K et l aide à la décision Agent Entité artificielle, située dans un environnement, ayant la possibilité de réagir à des changement de l environnement, possédant des habilités sociales pour interagir avec d autres agents/humains Intro : Ingénierie des connaissances et SMA i Gestion des connaissances 1 Système Multi-Agents dédié à la gestion des connaissances [Dignum 05], [Guizzardi 08], [Van Helst 05], [Gandon 04], [Abecker 07], [Moulin 08] [Monticolo 10] Système situé et distribué au sein d un réseau d information Hypothèse : Concevoir un SMA capable de prendre en compte les aspects sociaux des utilisateurs pour faciliter la réutilisation proactive des connaissances et l aide à la décision ii Des Agents pour la gestion des connaissances 2

3 9 10 Gestion des connaissances La gestion des connaissances est plus que la gestion de l information Les enjeux de la gestion des connaissances La GC a pour but d augmenter les performances de l entreprise à travers la gestion des savoirs et savoirs faires Créer, distribuer, partager et utiliser des sources de connaissances de manière optimale; Mettre en relation les «porteurs» de connaissances; Diffuser la bonne connaissances à la bonne personne au bon moment; Assister l utilisateur à réutiliser une connaissances capitalisée La gestion des connaissances fournit également des réponses aux questions : Qu est ce que nous savons sur cette ressource? Qui a fait cette activité dans le passé? Quelle conséquence cela a eu? Qui a la compétence pour faire cette activité aujourd hui? Quelle est la meilleure solution pour résoudre ce problème? Explicite vs Implicite La gestion des connaissances s intéresse également au connaissances dissimulées dans la têtes des acteurs et celles créées lors de l interaction entre les acteurs Cycle de vie des connaissances La gestion des connaissances, un programme stratégique pour l entreprise En détail Une approche scientifique structurée pour la spécification de système KM (Analyser modéliser Créer des bases de connaissances évaluer, Mettre à jour Diffuser Assister) [Prax 06],[Monticolo 10] Améliorer l exploitation des connaissances [Dieng 00], [Dengel 09] (capture des savoirs-faires, expérience, compétences, connaissances collectives) Tous les niveaux (Individuel, groupe, organisationnel) [Dignum 06], [Guizzardi 06] [Grundstein 00], [Van Elst 04] 3

4 13 14 Le KM a tous les niveaux 1 Intro : Ingénierie des connaissances et SMA i ii Gestion des connaissances Des Agents pour la gestion des connaissances [Dignum 2006] Evolution des systèmes de Gestion des connaissances Point de vue organisationnel pour la gestion des connaissances Approche sociale et coopérative Environnements dynamiques; Gestion distribuées des informations et des connaissances; Prise en compte de processus issus de la diversité des métiers; Les objectifs des organisations; Objectifs individuels Objectifs collectifs L aspect social; Dynamique des rôles, compétences, interactions [Zan 2010] 4

5 17 18 Les problématiques Analyse fonctionnelle d un système de Gestion des Connaissances Management des ressources et des acteurs ayant des caractéristiques distribuées et hétérogènes; Fournir un accès adapté (organisation, rôles, compétences) à la diversité des connaissances et des informations; Passage des informations aux connaissances (degré différent de formalisation); Communication avec une multitude de services et de systèmes (basés sur des technologies Web) Gestion des conflits relatifs aux objectifs locaux (individus-individus) et globaux (organisations-organisations) Identifier et délivrer dans le bon timing, de manière pro-active, les connaissances les plus pertinentes; Créer des liens virtuels personnalisés et dynamiques entre les besoins en connaissances et les ressources disponibles; Informer en permanence les acteurs sur l évolution des processus métier; Evaluer de manière permanente les connaissances capitalisées Les modèles pour les environnements de Gestion des Connaissances La modélisation de l environnement de GC doit prendre en compte : Les besoins et les objectifs des acteurs métier et des organisations; Le changement liés à des environnements et des directions stratégiques (Dynamique); Le paradigme Agent Autonomie, réactif, pro-actif, comportement social (organisation) Pourquoi le paradigme Agent Les propriétés hétérogènes & distribuées des ressources en entreprises Chaque élément est considéré comme une unité autonome Structure et sources d informations liés aux acteurs métier (individu); Processus métier utilisé par l individu (différent dans chaque entreprise); Objectifs individuels différents (responsabilités, compétences) Aspect coopératifs & contractuels entre les acteurs métier Sociétés d acteurs métier (agents) avec des rôles définis; Coopérations (interactions) entre les acteurs décrites avec des droits et des obligations; SMA dédié à la Gestion des Connaissances Utilisé le paradigme Agent pour modéliser, spécifier un système de GC en terme de rôles, responsabilités, et structure de communication 5

6 21 22 Quelques Systèmes de Gestion des Connaissances basés sur l utilisation d agent Les agents assistants Prise en compte des besoins et/ou des profils des utilisateurs MUSETTE [Champlin 01], Kraft[Preece 02], [Klush04], [Delgrado 07] Réactif et proactif 2 L approche KATRAS Les SMA pour gérer des connaissances (Workflow, recherche d information) FRODO [Abecker 03], Edamok [Bonifacio 02], EXterLog [Saneifar 09] Mécanisme évolué de recherche d information (Thésaurus, réseau sémantique) Les SMA basés sur l utilisation de base de connaissances ontologiques COMMA[Gandon 04], KATRAS[Monticolo 08], ARAGOG[Mittal 11] Mécanismes de raisonnement à base d ontologies Contexte Approches Existantes Objectifs Précision sur la terminologie Le processus de conception La gestion des connaissances métier Complexité Définitions 23 Problématique 24 Concevoir une manivelle conforme à la réglementation Compétences Evaluation, Diffusion, Aide à la décsion Reconnaissance Standards du bâtiment : 1800 mm < ManivelleLongueur < 2200 mm L=2000mm Annotation, Exploitation Connaissances Interprétation Informations i ii iii Contexte Les approches existantes L approche proposée Identification, Extraction Contexte L : longueur manivelle Données [Source : Journée Compétences et Connaissances en milieu industriel 2007] 6

7 06/01/2012 Notre proposition Une approche et des outils pour la gestion des connaissances centrés sur les rôles des acteurs métier lors du processus de développement de produits 25 RIO Le modèle organisationnel Conception du modèle Analyse du processus de conception Modélisation Modélisation des processus Métier pour obtenir une cartographie des connaissances Formalisation, étude & analyse des processus Métier 26 Q1 : Comment identifier les connaissances? Comprendre et modéliser les processus Métier pour cartographier les informations cruciales Modélisation organisationnelle des activités du processus Q2 : Comment les sauvegarder? Structurer et typer les informations (vocabulaire+sémantique) Cartographie des connaissances Q3 : Comment les exploiter? Concevoir un système d aide à la décision basé sur des entités organisationnelles (SMA) Validation et raffinement du modèle organisationnel Q4 : Comment les capitaliser et les réutiliser? Concevoir une architecture orientée service intégrant les bases de connaissances et les mécanismes de raisonnement RIO Conception du modèle Le modèle organisation Analyse, Modélisation 27 Validation Proposition du méta-modèle RIOCC (Rôles, Interactions, Compétences et Connaissances) RIO Conception du modèle Le modèle organisationnel Analyse du processus de conception Modélisation Validation Modéliser chaque étape du processus de conception 28 Les concepts du méta-modèle [Monticolo et al 07] Un modèle organisationnel Rôle Interaction Organisation Abstraction d un comportement Séquence d actions dont les conséquences ont une influence sur le comportement des rôles Ensemble de rôles en interaction possédant un objectif commun Compétences Capacités à mettre en œuvre son savoir-faire Connaissances Interprétation d une information dans un contexte précis Pour chaque activité, modélisation des Rôles, de leurs Interactions et des Compétences et Connaissances (RIO+CC) 7

8 RIO RIO Le modèle organisationnel Conception du modèle Conception du modèle Analyse du processus de conception 29 Le modèle organisationnel Analyse du processus de conception 30 Modélisation Modélisation Validation Validation Quelles sont les organisations, les rôles et les interactions? Etude préliminaire Etude détaillée Industrialisation Etude de faisabilité RIO Conception du modèle Le modèle organisationnel Analyse du processus de conception Modélisation Validation Modélisation de l activité «Calculer les coûts du produit et de son investissement» Nom de l activité 31 Résultat de l activité Connaissance crée Rôle de l acteur Conception du modèle Analyse du processus de conception Le modèle organisationnel Modélisation Validation RESULTAT : Cartographie des connaissances Résultat Un modèle organisationnel Connaissances classées par compétences\rôles\activité Connaissances utilisées\nécessaires au rôle Connaissances créées par les rôles 32 Compétence «capacité à» utilisée Connaissance «connaissance sur» au service de la Symbole de l interaction Pour chaque activité, modélisation compétence des Rôles, de leurs Interactions et des Compétences et Connaissances (RIO+CC) Exemple Activité : «Calculer les coûts du produit et de son investissement» Connaissances utiles : «Matière du produit, prix de la matière Coût d utilisation du parc machine, coût des temps d ingénierie» Connaissance crée : «Coût estimé du produit» 8

9 Synthèse de la modélisation organisationnelle Conception du modèle Le modèle organisationnel Analyse du processus de conception Modélisation Validation 3 Des modèles conceptuels pour manipuler les connaissances capitalisées Développement d ontologie de domaine Modèle organisationnel OrgaDesign Cartographie des connaissances Raffinement Connaissances crées, utilisées et partagées Validation L ontologie de domaine Processus de développement Etude de l existant Conceptualisation 35 La mémoire de projet Typologie Structuration Expérimentation 36 Processus de développement de l ontologie OntoDesign Modélisation organisationnelle du domaine Validation des connaissances par les utilisateurs Création de la typologie et de la taxinomie Les différents types de connaissances Explicite vs Tacite Connaissances Tacite et explicite [Nonaka 95] Typologie Produit\Process Produit [Evbuomwan 97], [Van Aken 05] Process [Bosch 94] Connaissances explicites Processus Projet Règle Projet Vocabulaire Projet KnoVa [Serrafero 02] Typologie de Mémoire de Projet [Matta et al 00], [Eynard at al 02] Contexte Projet Evolution Projet Expérience Projet 9

10 La mémoire de projet Typologie Structuration Expérimentation 37 L ontologie de domaine Processus de développement Etude de l existant Conceptualisation 38 Les 6 types de connaissances Enrichissement et conceptualisation Regard sur les ontologies existantes Enterprise [Uschold 98] Activity, Organisation, Strategy Concepts-connaissances liés à l organisation TOVE [Gruninger 94], [Fox 05] Part, Feature, Parameter, Constraint ; Concepts-connaissances liés au produit Contexte Projet Évolution Projet Processus Projet Vocabulaire Projet Expertise Projet Expérience Projet O CoMMA [Dieng et al 00] Group, Person, Documents, Type Document Concepts-connaissances liés aux sources d information Développement de l ontologie L ontologie de domaine Processus de développement Etude de l existant Conceptualisation 39 L ontologie de domaine Extrait graphique d OntoDesign Processus de développement Etude de l existant Conceptualisation 40 Spécification des concepts Nom du concept, Concept parent, définition en langage naturel Acteur métier Personne Personne participant à un projet Spécification des relations Nom de la relation, Concepts concernés, définition Participe au projet Acteur Métier- projet Relation spécifiant un projet auquel participe un acteur Spécification des attributs Nom de l attribut, le concepts associé, définition Coût horaire Acteur Métier Montant horaire affecté à une personne pour calculer les coûts d ingénierie Objective Has for constraint Project Context Environment Phase Dates Depend on Technica l factors Organization Communication means Standard Has for origin Project stage Precedent Stage Objective Product cost Next Stage Professional actors Environment Project Evolution Technics & tools Certificates Is build on Is a part of Project Stage Origin of the study Standard Market Evolution Project Organization Project Is decomposed on Definition Professional Process Inputs Information Control Information Management employee Has knowledge on Prof process Prof experience Professional Vocabulary Prof domain Output Information Resource Has knowledge on Has for prof actor Comments Synonymous Is nominated by Representation Professional Competences Example Prof rule Prof vocabulary Project Group Project Has for competence Has explained with Has knowledge on Professional role Prof Competence Literal Choice Project Stage Professional Experience Success Description Success Prof Actor Partipate to Difficulty Executed action Consequence Difficulty Professional Rule Formula Is included in Has knowledge on Failure Reason Injunction Constraint Advise Professional Actor Name FirstName Department Has for role Has a relation with 10

11 Inférences simples L ontologie de domaine Processus de développement Etude de l existant Exploitation 41 L ontologie de domaine Structuration des connaissances - ontologie Processus de développement Etude de l existant Exploitation 42 Produit subclassof Prototype Domain RespecteLaRegle Range Description d une classe <owl:class rdf:id="prototype"> <rdfs:subclassof rdf:resource="#produit" /> </owl:class> Description d une relation <owl:objectproperty rdf:id= RespecteLaRegle"> <rdfs:domain rdf:resource="#prototype" /> <rdfs:range rdf:resource="#regleconception" /> </owl:objectproperty> Quel sont les composants qui ont pour paramètre «Anti roulis»? Poids = 12kg Y a-t-il des règles littérales associées à «anti roulis»? L ontologie de domaine Processus de développement Etude de l existant Exploitation 43 L ontologie de domaine Processus de développement Etude de l existant Exploitation 44 Annotation des connaissances instances de l ontologie Requêtes SPARQL Recherche d information Annotation BeeTurbio RespecteLaRegle Anti_roulis = <rdf:description rdf:about=" <OntoDesign:ElementPrototype>Bee Turbio<OntoDesign:ElementPrototype/> <OntoDesign:RespecteLaRegle> <rdf:description rdf:about=" <OntoDesign:RegleFormule> "anti_roulis_raideur_totale"="anti_roulis_raideur _barre"+"anti_ roulis_raideur_chassis" <OntoDesign:RegleFormule/> <OntoDesign:RespecteLaRegle/>" </rdf:description> Recherche de toutes les règles de conception de type formule, associées au prototype BeeTurbio pour le produit VéhiculeSIA : Requête SPARQL PREFIX OntoDesign: < SELECT?RegleFormule WHERE {?RegleFormule OntoDesign:EstUneRegleFormule?RegleConception { {?RegleConception OntoDesign:RespecteLaRegle?Produit {?EvolutionProduit OntoDesign:Produit Vehicule SIA } UNION {?EvolutionProduit OntoDesign:Prototype?Prototype {?Prototype OntoDesign:ElementPrototype BeeTurbio 11

12 45 KATRAS Objectif Conception Typologie des agents 46 Objectif de KATRAS 4 KATRAS, un SMA pour gérer des mémoires de projet Extraction des connaissances Annotation Construction de mémoires partagées Diffusion des connaissances (par rôles) D MONTICOLO KATRAS Objectif Conception Typologie des agents 47 KATRAS Objectif Conception Typologie des agents 48 Le SMA KATRAS Conception : définition des rôles et des organisations d agents Agents Métier (1 AM pour 1 acteur métier) Monitorer les actions des acteurs métier [Grundstein 98] Capitaliser en fonction du modèle organisationnel Proposer une assistance aux acteurs métier AM AM 1 Expérience Projetrdf Acteur 1 OntoDesign Acteur 2 AM 2 Projetrdf Projetrdf Projetrdf Vocabulaire Projetrdf Groupe des AMCP D MONTICOLO D MONTICOLO 12

13 KATRAS Objectif Conception Typologie des agents 49 KATRAS Objectif Conception Typologie des agents 50 Agents Manageurs de Connaissances Projet (6 AMCP par projet) Construire la mémoire de projet avec les connaissances capitalisées Agents Manageurs de Connaissances Métier (6 AMCM) Construire le référentiel métier (ensemble des mémoires de projet) Valider, mettre à jour et évaluer les connaissances Répondre aux questions à partir des connaissances capitalisées (projets terminés) Répondre aux questions à partir des connaissances capitalisées durant le projet AMCP Valider, mettre à jour et évaluer les connaissances AMCM Consultation? Proposition Acteur 2 AM 2 Evaluation Requête SPARQL Expérience Projetrdf OrgaDesign AMCP Expérience Projet Mémoire de Projet Groupe des AMCP Projet E Mémoire de Projet E Mémoire de Projet F Groupe des AMCM Projet A Projet B Projet C Projet D Groupe des AMCP - Projet F D MONTICOLO D MONTICOLO KATRAS Objectif Conception Typologie des agents Agents Manageurs de Connaissances Métier (6 AMCM) Construire le référentiel métier (ensemble des mémoires de projet) 51 Implémentation KATRAS 52 Répondre aux questions à partir des connaissances capitalisées (projets terminés) Valider, mettre à jour et évaluer les connaissances AMCM Capitalisation en fonction des rôles Réutilisation en fonction des rôles Consultation? Requête SPARQL OntoDesign Projet A Projet B Proposition Acteur 2 AM 2 Expérience Projetrdf AMCM Expérience Projet Projet C Evaluation Projet D ACSP Transfert technologique vers l éditeur TDC Knowllence Projet CodeKF 13

14 06/01/ Gestion du produit Gestion du projet CAO, CFAO 5 L approche SemKnow (Semantic & Knowledge) Gérer des connaissances distribuées et hétérogènes sur un réseau d acteurs métier Connaissances hétérogènes et distribuées créées, partagées durant les projets Projet ADN Alliance de Données Numériques Appli Calculs Appli Métier Problématique Multitudes d applications Métier (Communiquer & extraire) Approche de gestion des informations hétérogènes et distribuées orientée services Multitude de modèles métier manipulés (Modèles de connaissances) Des acteurs métier des rôles et domaines différents (Organisations complexe) Evaluation des connaissances à travers l organisation (Diffusion) Informer les organisations des contraintes posés par les acteurs Apporter la connaissance pertinente à l acteur dans son environnement métier Formaliser les connaissances à capitaliser (Expert et utilisateurs) Interagir avec les applications Métier pour extraire et annoter les connaissances Assurer la cohérence des informations capitalisées Diffuser l information en fonction des besoins utilisateurs (rôles, activités, etc) Proposer une assistance à l aide à la décision SemKnow : Semantic & Knowledge 14

15 57 58 SemKnow : Conception du SMA SemKnow : Semantic Web Services for Knowledge Management 4 communautés d agents pour supporter le processus de Gestion des Connaissances (Project Manageme nt Source) (E- Groupware Source) (CAO Source) Ontology 1 Ontology 2 Ontology n Building Execution Ontology building Ontology Management Knowledge Annotations Interpreters building Knowledge Acquisition Society Knowledge Base RDF annotations Ontologists Knowledge Definition Society Ontology 1 Ontology 2 Ontology n Ontology building Ontology Management Ontologists Knowledge Definition Society Wiki Pages Organizational model Decision Support Strategies Knowledge Sharing Knowledge Evaluation Knowledge Distribution Knowledge Reuse proposition Announcers Knowledge Validation Society Advisers Knowledge Reuse Society Applications Métier SemKnow : Les agents Ontologists SemKnow : Les agents Ontologists Ontologists Objectif de la société Aider les experts à créer leur base de connaissances sous la forme d une ontologie Gère l éditeur d ontologie (OCEAN) Génère du code OWL-Lite Gère les ontologies multiples Assiste à la création d ontologies Ontologists 15

16 61 62 SemKnow - Définition des connaissances SemKnow - Extraction des connaissances Description d une classe <owl:class rdf:id="prototype"> <rdfs:subclassof rdf:resource="#produit" /> </owl:class> (Project Manageme nt Source) Building (E- Groupware Source) (CAO Source) Execution Ontology 1 Ontology 2 Ontology n Ontology building Ontology Management Description d une relation <owl:objectproperty rdf:id= RespecteLaRegle"> <rdfs:domain rdf:resource="#prototype" /> <rdfs:range rdf:resource="#regleconception" /> </owl:objectproperty> Knowledge Annotations Interpreters building Knowledge Acquisition Society Knowledge Base RDF annotations Wiki Pages Ontologists Knowledge Definition Society Organizational Decision Support model Strategies Knowledge Sharing Knowledge Evaluation Knowledge Distribution Knowledge Reuse proposition Applications Métier Announcers Advisers 63 Interpreters 64 SemKnow - Extraction des connaissances La communauté des Interpréteurs Interpreters Objectif de la société (Interpreters) Communiquer avec les applications métier Transformer les ontologies en modèles facilitant l extraction () Annoter les ressources Transformation ontologie R1 A class is a table R2 If there is an association which is surrounded by the cardinality * on both sides, we search the primary keys that correspond to these 2 tables Then we make a second search to find these 2 keys correspond to which table as a compound primary key Once we found it, we store the name of this table in the list of tables and the key primary-foreign in the relationship table R3 If there is an association which is surrounded by a * on the first side and a 0 or 1 on the other side we look for the primary key of the table next to * This key is added as foreign key in the table next to 0 or 1 R4 Store the name of tables in a table R5 Search the primary and foreign keys of the tables in the list (the relations between them) and store these relations in a table R6 Forming conditions: We look at the range of each DatatypeProperty If it is an attribute positiveinteger then the condition is check> 0 If it is a DataRange which includes a list so check attribute in [value1, value2 ] If there are restrictions on DatatypeProperty and it is not a cardinality restriction as HasValue so the condition is: check attribute = value R7 Inverse functional property is the Disctinct constraint R8 Required property mean check fields not null (not 0 or not = "") R9 Symmetric property is a recursive table R10 Store conditions in a table R11 Build the query Select all DatatypeProperty proceeded by the first letter of the domain table Eg: pnom, And followed by a comma From all tables stored in the table (R4) followed by the first letter as naming the table by a letter Where all the relationship stored in a table to make the connections between the tables + all conditions sored in the table separated by and 16

17 65 Interpreters 66 SemKnow Sémantique & Connaissances Extraction en 3 étapes : Prise en compte du contexte pour déterminer l application Définition de la requête Lien entre les triplets RDF et le langage Exécution de la requête <owl:class rdf:id="prototype"> <rdfs:subclassof rdf:resource="#produit" /> </owl:class> <owl:objectproperty rdf:id="repectelarègle"> <rdfs:domain rdf:resource="#protype" /> <rdfs:range rdf:resource="#règledeconception"/> </owl:objectproperty> Select ProduitNomProduit and RegleNomRegle From Produit, Regle Where Prototype = True SemKnow - Extraction des connaissances La communauté des Interpréteurs - Résultats Number of results Number of results Conditions Relational DB NOT Relational 60 DB 55 A,B,C,D A,B,C 2 20 A,B,D A,B A,D B 3 25 Relational DB 30 D 4 44 A Not relational DB List of Conditions 10 A FramesetHeadTubeAngle >0 5 B FramesetSize ='M' 0 Conditions C HandlebarTypeHandlebar!= 'road' D BicycleColor in ('White','Green') Loss of semantics Loss Number of concepts Interpreters SemKnow - Annotation des connaissances La communauté des Interpréteurs Annotation de l information <Onto1:Prototype rdf:about=" <Onto1:NomPrototype>XRace Carbone</Onto1:NomPrototype/> <Onto1:RegleDeConception> Matériau = alliage Carbone/Aluminium <Onto1:RegleDeConception> </Onto1:Prototype > SemKnow - Evaluation Mise à jour des connaissances Les Annoucers (Project (E- (CAO Manageme Groupware Source) nt Source) Source) Ontology 1 Ontology 2 Ontology n Building Execution Ontology building Ontology Management Knowledge Annotations Interpreters building Ontologists Knowledge Acquisition Society Knowledge Definition Society Knowledge Base RDF annotations Prototype Nom XRace Carbone Wiki Pages Organizational model Decision Support Strategies Knowledge Sharing Knowledge Evaluation Knowledge Distribution Knowledge Reuse proposition Announcers Advisers RegleDeConception Matériau = alliage Carbone/Aluminium 17

18 69 Announcers 70 SemKnow - Evaluation Mise à jour des connaissances Les Annoucers SemKnow - Evaluation des connaissances Les Annoucers Le Wiki Sémantique Announcers Objectif de la société (Annoucers) Passage des informations annotées aux connaissances Evaluation des connaissances permanente Mise à jour SemKnow - Réutilsation adaptée des connaissances Les Advisers SemKnow - Réutilsation adaptée des connaissances Les Advisers (Project Manageme nt Source) (E- Groupware Source) (CAO Source) Ontology 1 Ontology 2 Ontology n Organizational model Decision Support Strategies Building Execution Ontology building Ontology Management Knowledge Distribution Knowledge Reuse proposition Interpreters Knowledge Annotations building Ontologists Advisers Knowledge Acquisition Society Knowledge Base RDF annotations Knowledge Definition Society Objectif de la société (Advisers) Percevoir les organisation humaines Wiki Pages Organizational model Decision Support Strategies Rechercher les connaissances pertinentes Knowledge Sharing Knowledge Evaluation Knowledge Distribution Knowledge Reuse proposition Assister les acteurs à la réutilisation adaptée (Aide à la décision) Announcers Advisers 18

19 Discussion Bilan Ontologie Mémoires partagées (Développement) (Représentation des connaissances) Web Sémantique (Manipulation des connaissances - annotations, requêtes) Web Services Sémantiques (Extraction et annotations de connaissances ) davymonticolo@ensgsiinpl-nancyfr Intelligence Artificielle Distribuée (Assistance à la réutilisation des connaissances) Aide à la décision Ingénierie collaborative Ontologie SMA Modélisation des connaissances Web Sémantique Services Web Sémantique D MONTICOLO 19

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