Amélioration de la gestion collaborative des connaissances du produit à partir de technologies du Web Sémantique

Amélioration de la gestion collaborative des connaissances du produit à partir de technologies du Web Sémantique Ibrahim Assouroko*, *** Guillaume Ducellier** Benoît Eynard*** Philippe Boutinaud* *CADeSIS, 142-176, avenue de Stalingrad, Parc Technologique des Fossés Jean F.92700 COLOMBES - FRANCE **Université de Technologie de Troyes, Institut Charles Delaunay LASMIS - UMR CNRS 6279, 12 rue Marie Curie - BP 2060 F.10010 Troyes Cedex France ***Université de Technologie de Compiègne, Laboratoire Roberval UMR CNRS 6253, BP 60319 F.60203 Compiègne Cedex - France RÉSUMÉ. Les changements profonds intervenus dans l industrie au cours des trois dernières décennies, ont induit des évolutions majeures dans le processus de développement de produits, notamment en conception mécanique et simulation numérique ; avec la forte intégration des Technologies de l Information et de la Communication. En matière de gestion collaborative des connaissances du produit, les entreprises manufacturières et leurs partenaires de co-conception exploitent les démarches et plateformes PLM. Fort de cet essor technologique, il existe certes, aujourd hui, des environnements performants (XAO, PDM, ERP ) couvrant diverses phases du cycle de vie de produits mais qui présentent une forte hétérogénéité, restant centrés sur un format propriétaire et n offrant pas suffisamment de possibilités d interopérabilités avec d autres environnements. L objectif dans cet article est de proposer une approche de gestion des connaissances s appuyant sur les technologies du Web Sémantique, pour gérer les liens/relations entre données structurées et données non structurées relatives au produit. ABSTRACT. The deep changes in the industry over the past three decades have led to major improvements in mechanical design and numerical analysis, with strong integration of Information and Communication Technologys within the product development process. Nowadays, in terms of collaborative management of product knowledge, PLM systems and related approaches are greatly used by companies and their co-design partners. As a consequence of the technology rise, it can be taken benefit of highly performing digital applications (CAx, PDM, ERP ) at many phases of the product lifecycle, but these applications remain heterogeneous and focused on legacy formats, limiting, to some extent, interoperability with other digital applications. The aim, in this paper, is to provide a Revue. Volume X n x/année, pages 1 à X

2 Revue. Volume X n x/année Semantic Web based approach and system, to manage the knowledge relationships between structured and unstructured data. MOTS-CLÉS : PLM, CAO, IAO, Echange de données, Gestion des Connnaissances. KEYWORDS: PLM, CAD, CAE, Data exchange, Knowledge Management. 1 Introduction Ces trois dernières décennies ont été témoins d améliorations majeures au sein des processus industriels, notamment dans la conception mécanique, la simulation numérique, l industrialisation Ces changements ont, par ailleurs et dans une certaine mesure, bénéficiés fortement du développement des Technologies de l Information et de la Communication (TIC) comme dans le domaine du PLM (Product Lifecycle Management) et de l ingénierie collaborative. Faisant référence au concept d ingénierie concourante, (Sohlenius, 1992), affirmait ceci : "Afin d encourager l émergence de solutions innovantes et réduire le temps des cycles de développement de produits, les entreprises ont besoin de développer la conception collaborative du produit". Depuis, de nombreuses solutions logicielles (application XAO, systèmes PLM, ) ont émergés, grâce à l évolution rapide des environnements d ingénierie numérique, venant ainsi en support aux activités de conception et à l intégration produit-process. Il existe de ce fait, aujourd hui des méthodologies et outils performants et bien adaptées à certaines phases du cycle de vie du produit, à l instar de logiciels de CAO (Conception Assistée par Ordinateur), IAO (Ingénierie Assistée par Ordinateur), SDM (Simulation Data Management), FAO (Fabrication Assistée par Ordinateur), ERP (Enterprise Resource Planning) Cependant, leur intégration complète et plus particulièrement la liaison d une phase à une autre (s agissant de manipuler les données techniques de chacun des domaines d expertise dans une logique d interopérabilité étendue) ne sont pas encore opérationnelles et effectives (Assouroko et al., 2010). L utilisation accrue des applications XAO dans les processus de développement de produits donne lieu à une augmentation accrue du volume des données qu ils génèrent. L enjeu de gestion collaborative des connaissances et le besoin d'échanger et partager des données techniques, restent toujours d actualité et ont fait appel au déploiement des Systèmes Gestion de Données Techniques au cours 15 dernières années. Les SGDT se caractérisent par deux buts principaux qui sont : fournir la bonne donnée au bon moment avec les objets sémantiques suffisants pour l utilisation dans une activité (Chen & Jan, 2000) ; permettre la fourniture d informations en cohérence avec le statut du produit développé (Rosenman & Gero, 1999). Dans le but de fédérer et gérer les données et informations issues de différentes phases du cycle de vie, les principaux éditeurs PLM semblent de plus en plus être en mesure de fournir des solutions logicielles cohérentes et fortement intégrées à leurs offres., Néanmoins celles-ci présentent un niveau d interopérabilité assez limité vis-à-vis des offres des autres éditeurs. Pour une bonne intégration des

Gestion collaborative des connaissances du produit par le Web Sémantique 3 connaissances produit-process, le manque d interopérabilité entraîne, entre autres conséquences, une duplication des données et/ou une fusion de données issues de plusieurs sources, pour la mise en place d un référentiel numérique commun, ou d une base de connaissances. Dans une démarche d ingénierie collaborative, l intérêt principal de tout acteur du processus, exécutant ou décideur, est (1) de pouvoir accéder à toute donnée/information nécessaire à son activité, abstraction faite du support et de la technologie de stockage ; (2) de pouvoir manipuler la donnée avec le moins possible de duplication ; (3) d être en mesure d accéder à d autres données, ressources et métadonnées en relation avec la donnée/information manipulée, à des fins de capitalisation et de réutilisation des connaissances ; et tout ceci dans l objectif d accéder, capturer, formaliser et combiner les données et métadonnées nécessaires à la bonne conduite du projet de développement de produits, en adéquation aux exigences des parties prenantes. Par ailleurs, un défi majeur pour les entreprises manufacturières aujourd hui, en termes de gestion et de capitalisation des connaissances liées à leur métier, est d exploiter au maximum le patrimoine informationnel dont elles disposent, à travers une gestion intelligente de ce patrimoine et une capitalisation favorisant une réutilisation adéquate par les bons acteurs métiers, et en temps voulu. La question aujourd hui n est pas de savoir si on dispose suffisamment d information, mais plutôt de savoir comment gérer l information dont nous disposons, et comment arriver à exploiter efficacement ces données/informations distribuées et réparties sur des systèmes hétérogènes? L idée, dans nos travaux, est de tirer avantage des technologies et approches du WWW et du Web Sémantique, pour améliorer la gestion des données et connaissances de conception. Il s agit de fournir aux acteurs de la conception un environnement numérique pour créer et gérer les relations entre données, les ressources les contenant, et leurs métadonnées à différentes phases du cycle de vie et provenant de divers outils et plateformes logiciels. Dans le paragraphe suivant, nous proposons une analyse du processus de développement de produits tel que considéré dans notre étude, avec un certain nombre d hypothèses sur les notions de donnée et connaissance dans notre approche. Le section 3e paragraphe présente l approche du Web Sémantique (WS), sa mise en œuvre dans divers travaux dans le domaine du PLM, de la gestion de données et de connaissances, de même que sa mise en œuvre dans nos travaux. Enfin, le paragraphe 4, expose notre outil mettant en œuvre l approche du gestionnaire de relations entre entités de conception. 2 Analyse du processus de développement de produits Comme illustré Figure 1, le développement de produits (aussi bien dans le cas d une conception innovante que routinière) passe par plusieurs phases avec différents niveaux de maturité. Cela requiert de constantes interactions entre les

4 Revue. Volume X n x/année acteurs du processus, et une bonne interopérabilité entre systèmes d information : en support du partage et de l échange des données/informations stockées et manipulées par différentes applications XAO et systèmes de gestion de données (PDM, SDM, ERP ) hétérogènes. En effet, de la clarification d une exigence (besoins, contraintes ) à la vérification et validation des solutions satisfaisant le besoin (niveau simulation numérique), en passant par les phases de conception préliminaire et conception détaillée sous forme de modèles CAO, les données et informations sur le produit évoluent avec un ensemble de liens sémantiques d une phase de conception à l autre. Etre capable de suivre la dynamique des connaissances de conception et d établir des liens de traçabilité claires entre les spécifications d exigences, les choix de conception (et leurs justifications), de même que les éléments de prise de décision relatifs à ces choix à un moment précis, restent des objectifs clés et un défi capital pour les parties prenantes intervenant dans un processus de développement de produits. Phases du processus collaboratif Integration produit-process Liens amont et aval d une entité de conception Entité de conception Figure 1 : Une vue des données du produits et leur liens éventuels, dans le processus de conception collaboratif

Gestion collaborative des connaissances du produit par le Web Sémantique 5 2.1 Spécification des données et connaissances du produit considérées Dans un but de clarification, nous allons préciser ce que nous entendons par données produit. Dans (Randoing, 1995), les données techniques sont définies comme étant, "tout le patrimoine informationnel d un produit, de sa conception à son retrait du marché". Pour (Charles, 2005), la "donnée" se définit comme étant une entité objective, explicite et non contextualisée, tandis que "l information" est une donnée subjective et contextualisée ; et l auteur regroupe donnée et information sous le terme "donnée technique" et définit ce terme comme toute entité permettant à une activité du processus de développement de décrire le produit tout au long de son cycle de vie. Dans notre approche, la donnée produit est considérée comme étant "toute entité structuro-fonctionnelle ou comportementale, nécessaire aux acteurs de la conception, à tous les niveaux du processus, pour comprendre, réaliser, vérifier et valider le produit, dans toutes ses déclinaisons (granularités), tout au long de son cycle de vie. Par ailleurs, l ensemble des données d un produit compose le référentiel numérique du produit, constituant la matière d œuvre de toute entreprise manufacturière et un patrimoine industriel et informationnel qu elle met tout en œuvre à protéger. Entité renfermant de la connaissance Lien amont aval Figure 2 : Mise en évidence de connaissances liées à des entités de conception

6 Revue. Volume X n x/année Dans notre approche, nous faisons l hypothèse que la donnée toute seule, dans son état brute, présente un intérêt assez limité dans un contexte d échange et de partage. Par contre cette même donnée formalisée et liée à d autres entités du processus acquiert de la valeur, et s avère stratégique dans une démarche de gestion et capitalisation de connaissances liées au produit. Ainsi, à un certain niveau de maturité, les données suffisamment formalisées et enrichies par un ensemble de liens à différentes phases du processus, comme l illustre la Figure 2, peuvent être considérées comme de la connaissance capitalisée, et réutilisable dans des contextes de conception similaire, et/ou pouvant servir de référence de base pour une autre conception. En raison des tendances actuelles, dans le domaine de l ingénierie de la conception, au sein d organisations multidisciplinaires collaborant via Internet, pour l échange et la réutilisation des connaissances de conception, il y a un besoin accru de mettre en œuvre et maintenir une approche de travail basé sur le CSCW (Computer Supported Cooperative Work) (Zhang & Yin, 2008). Bien que les applications XAO et systèmes de gestion de données actuels (PDM, SDM, ) aient été renforcés par l émergence des CSCW dans le domaine de la conception, le caractère hétérogène des environnements de gestion de connaissances en ingénierie demeure encore un obstacle majeur dans le partage et l échange des connaissances. 2.2 Référentiel numérique et typologies de données Notre analyse, a priori, du référentiel numérique, révèle principalement deux catégories de données, propres à la conception : les données structurées et les données non-structurées. Les données structurées généralement définies suivant des modèles bien figées, modélisant les informations de conception sur la base de standards clairs et validés, sont généralement créées et manipulées par des applications traditionnelles de la chaîne numérique de conception (XAO, PDM, ). A l opposée, les données non-structurées contenues dans les fichiers, les notes, les mémoires de conception, les esquisses de solution, les décisions de réunion de travail, les processus non formelles (mais capitalisés) de conception, les tutoriaux de conception renfermant en général des connaissances, ne sont pas entièrement prises en compte par les environnements traditionnels de gestion collaborative. Ces données, en effet, accessibles via des formats propriétaires ayant une structure bien définie, sont en réalité non-structurées du point de vue de l utilisateur, ayant par exemple, comme source de données un système PLM. A l interface de ces deux catégories de données, nous abordons dans notre approche une troisième catégorie de données que sont les données semi-structurées. L idée est de fournir aux acteurs de la conception des données avec une structure de

Gestion collaborative des connaissances du produit par le Web Sémantique 7 départ non figée, capable d évoluer au gré de l activité de conception, et laissant la possibilité à l utilisateur d apporter ses propres connaissances pour enrichir la donnée manipulée, et partager l entité de connaissance, ainsi créer, avec les autres acteurs de la conception, à des fins de capitalisation et réutilisation. Notre proposition vise à améliorer la gestion de données et connaissances de conception, en développant une approche de capitalisation et réutilisation des connaissances, basée sur la recherche, la capture, la représentation et la création de liens entre données non-structurées et les données structurées, générant ainsi des données semistructurées, non figées, et favorisant l émergence d une base de connaissances unique et dédiée à l activité de conception de chaque concepteur, mais répondant tout à fait au besoin de gestion de connaissances à un niveau organisation. L approche développée utilise, en effet, des technologies du Web Sémantique pour lier les typologies de données via un Gestionnaire de Relations (GdR), pour une meilleure interopérabilité des applications dans un contexte de gestion des connaissances de conception. 3 Technologies du Web Sémantique pour la gestion de connaissances en conception Le World Wide Web (WWW) a radicalement modifié la façon dont nous partageons nos connaissances en réduisant les obstacles de publication et d accès aux documents, dans le cadre d échange de l information à l échelle mondiale (Bizer et al., 2009). Les Technologies de l Information et de la Communication (TIC) donnent à l humain deux techniques pratiques d interfaçage avec le monde de ses connaissances : l un, est l hypertexte, dans lequel des liens entre des morceaux de texte (ou autres médias) simulent la façon de l homme d associer des idées ; l autre, est l extraction de texte, permettant, à partir d un texte, la déduction d associations (Berners-Lee et al., 2010). Les liens hypertextes permettent aux utilisateurs de parcourir cet univers d information, en utilisant les navigateurs Web, tandis que les moteurs de recherche indexent les documents et analysent la structure des liens entre informations, afin d inférer sur des intérêts potentiels de l utilisateur relativement à sa requête (Brin & Page, 1998). Comme défini dans (Berners-Lee et al., 2001), "le Web Sémantique (WS) est une extension du Web traditionnel, dans laquelle l information a un sens bien défini, favorisant davantage le travail entre l homme et la machine". Le World Wide Web Consortium (W3C) est l organe de normalisation internationale, qui développe un ensemble de protocoles, de normes, de directives, et un ensemble de technologies visant à réaliser la vision du WS. Le WS se base sur des approches et technologies assez connues, à l instar des Ontologies, le XML (extensible Markup Language), le

8 Revue. Volume X n x/année RDF (Resource Description Framework), le RDFS (RDF Schema) permettant de contrôler les descriptions RDF, URI (Uniform Resource Identifier) Dans le domaine PLM, différents travaux de recherche (Hefke et al., 2005, Bellatreche et al., 2006) ont été menés sur les ontologies, mettant en œuvre différentes approches pour la conception de produits ; et prouvant ainsi les contributions importantes que les modèles ontologiques peuvent apporter à l interopérabilité entre applications d une plateforme, mais également l intégration de leur données et connaissances (Terzi et al., 2003), dans un contexte de conception collaborative. D autres travaux ont été conduits sur l implémentation d Ontologie dans un modèle de produit existant (Fiorentini et al., 2008) ; pour fédérer des modèles de cycle de vie de produits (Matsokis & Kristis, 2010) ; pour l interopérabilité et pour l exploitation de différentes données du cycle de vie comme input pour des processus de développement de nouveaux produits (Suh et al., 2008). Dans l objectif d utiliser le paradigme du WS, et plus précisément le Web Ontology Language (OWL) (McGuinness & Harmelen, 2004), pour la représentation et la réutilisation des connaissances spécifiques au domaine de la conception, (Zhang & Yin, 2008) propose un processus de modélisation basé sur les ontologies, et évoluant sur cinq niveaux consécutifs : l élicitation de la connaissance, la modélisation de produits, la modélisation d ontologie, la réutilisation de connaissance et l application de connaissance ; avec des web services orientés ontologie pour faciliter la gestion de la connaissance vis-à-vis du WS. Dans (Aziz et al., 2005), les auteurs proposent une méthodologie de gestion des connaissances basée sur les ontologies, pour le développement collaboratif de produits dans les PME. Sa méthodologie utilise le format RDF du WS pour l encodage de base de connaissances en matière de gestion de cycle de vie de produit afin de permettre l identification globale et l interprétation contextuelle de la connaissance partagée dans la conception. Dans le domaine des EAI (Enterprise Application Integration) Middlewares, (Sauermann, 2003) propose l idée du poste de travail sémantique, où il met en œuvre le transfert et l application des technologies du WS à l ordinateur personnel : l idée d un Web personnel et spécifique à chaque utilisateur d ordinateur. Dans son approche du Web, les données sur l ordinateur personnel sont traitées via un schéma d URI et leurs métadonnées est convertie et représentées en RDF. Chacun des travaux susmentionnés esquisse les bases de développement de notre approche. Il justifie la nécessité de l apport d environnements collaboratifs orientés WS, tel que notre Gestionnaire de Relations (GdR), pour une gestion améliorée des données et connaissances d ingénierie de conception dans une approche multidisciplinaire.

Gestion collaborative des connaissances du produit par le Web Sémantique 9 4 Le Gestionnaire de Relations (GdR) : au cœur de l interopérabilité sémantique entre entités de conception Le concept clé du GdR, est qu à toute donnée et ressource la contenant, ainsi qu aux métadonnées, est associé un lien hypertexte URI, et ce indépendamment de la technologie de stockage de la donnée ou information(s) relative(s). De même toute métadonnée et ressource contenant des données et informations, liées au cycle de vie du produit, peuvent être représentées et structurées avec le format RDF et son modèle de données simple, constitué de triplets (sujet, prédicat, objet). Le Gestionnaire de Relations ne vise pas à reconsidérer les fonctionnalités existantes des outils XAO et systèmes PLM, mais plutôt à prendre en compte et faire inter opérer un ensemble d applications logicielles, dans une approche de gestion collaborative de connaissances à travers l utilisation d un format unique basé sur les techniques du WS. Le GdR, dont l architecture se rapproche de celle d un Middleware ("système assurant une intégration de données, dans le but d accéder à des données sur un ensemble de systèmes hétérogènes, et de les publier dans un format uniforme"), vient en support à la gestion des connaissances de conception, en offrant aux acteurs métiers, ainsi qu aux décideurs un environnement de recherche, de représentation, de visualisation et de liaison de données et connaissances de domaines de l ingénierie. 4.1 Fonctionnalités principales du GdR Comme illustré Figure 3, notre outil de relations entre entité de conception (GdR) met en œuvre quatre use cases principaux (sachant que ses fonctionnalités peuvent s élargir, étant donnée son architecture ouverte, donc extensible) : rechercher une entité de conception, visualiser un résultat de recherche (un graphe d entités et relations), créer une relation entre entités hétérogènes, enrichir une entité. rechercher une entité : par le biais du client de navigation (Graphical User Interface "GUI") du GdR, l utilisateur peut effectuer deux types de recherches sur les entités ; soit une recherche full-text (simple), ou une recherche avancée où on lui donne la possibilité de fournir plus de détails sur les critères de recherche (ex : nom ou identifiant de l entité recherchée, nom ou identifiant de l application métier cible, si connus), visualiser un ensemble d entités et de relations : une fois le résultat d une requête affiché à l utilisateur, sous forme de graphe RDF, l utilisateur peut effectuer un certain nombre d actions (zoomer, sélectionner des éléments du graphe, naviguer à travers les entités et relations, accéder à une entité métier sous un lien hypertexte, réorganiser la vue affichée ), créer une relation : au cours d une session (on entend par session une période d utilisation du GdR par le concepteur, à partir du moment où il se connecte au GdR, jusqu à l instant où il arrête sa connexion), l utilisateur

10 Revue. Volume X n x/année peut sélectionner deux entités, depuis le visualiseur, les déplacer dans un espace de travail où il peut les lier à travers une relation personnalisée et spécifique à son besoin ; il peut créer autant de relations nécessaires, dans une session, entre n couples d entités, Figure 3 : Le diagramme de cas d utilisation du Gestionnaire de Relations (GdR) enrichir une entité : ce use case permet à l utilisateur de faire évoluer une entité, en lui apportant de la connaissance, participant ainsi à la construction de données de type semi-structurées, et enrichissant la base de connaissances. L enrichissement peut être de l annotation, un commentaire, le lancement d un Blog ou Wiki sur une entité. Deux types d enrichissement sont proposés à l utilisateur : un enrichissement de niveau1, non contraignant et n ayant pas besoin de validation ; et un enrichissement de niveau2, pouvant être obligatoire, avec un workflow de validation, notamment sur des entités jugées stratégiques. Les enrichissements seront effectués uniquement sur des entités de la base de connaissances, de type RE = Relationship Entity (que nous détaillerons plus tard) ; sachant que les modifications et enrichissements sur les données métiers, rattachées aux entités de type BE=Business Entity, dans le GdR, seront directement modifier dans l outil correspondant, le but étant d éditer ces données dans leur format natif.

Gestion collaborative des connaissances du produit par le Web Sémantique 11 4.2 Modélisation UML des instances du domaine du GdR Le modèle illustré Figure 4, synthétise les objets de base instanciés dans le GdR. Il s agit d un modèle capturant la structure logique du système, les classes et objets qui définissent le modèle, montrant quelle entité nous manipulons dans notre approche, et quel comportement caractérise l entité. Figure 4 : Modélisation UML des instances du domaine du gestionnaire de relations Ainsi, l objet clé du modèle est l objet Entity (E). L objet (E) généralise les deux types d objets : Business Entity (BE) et Relationship Entity (RE) ; BE est l objet du modèle représentant toute métadonnée et/ou ressource contenant des données stockée(s) dans les systèmes de gestion collaborative existantes (Gestionnaire d exigences, PLM, PDM, ERP ), il se concrétise par un lien hypertexte (URI) vers la donnée métier correspondante ; l objet (RE) constitue le cœur du Gestionnaire de Relations, car définissant la relation entre deux entités (E). La structure d un objet (RE) se définit comme suit : RE = BE-P-BE ou BE-P-RE ou RE-P-RE, l objet P désignant le Prédicat ; se basant sur le modèle du triplet RDF (Sujet-Prédicat-Objet). L objet Entity (E), sur laquelle les requêtes sont effectuées au cours d une activité de

12 Revue. Volume X n x/année conception, est manipulé pendant la Session (S), par l utilisateur ProjectActor (PA), ayant un point de vue ViewPoint (VP). La base de données sémantique du GdR désignée dans le modèle par RsMDataBase (RsMDB) agrège les objets RE contenant un ou plusieurs liens hypertextes (BE) vers les données métiers se trouvant dans les applications métiers correspondantes. Elle agrège également l Ontologie relative aux différentes activités d ingénierie adressées par le GdR (ingénierie des exigences, conception mécanique, simulation numérique), et utilisée pour décrire les métadonnées et ressources contenant les données, ainsi que les propriétés des ressources. Les enrichissements (en termes de connaissances) apportés par le PA aux RE en phase de création de relation(s) entre entités, sont également stockées dans la RsMDB ; de même que les résultats de recherche, permettant ainsi au PA d accéder, dans une certaine limite de temps, à l historique des recherches effectuées lors d une Session(S) précédente, mais également l historique d un objet E précis. 4.3 Eléments d implémentation d un démonstrateur pour le GdR Dans l implémentation des scenarii décrivant les use cases du GdR, les technologies du WS (Web Sémantique), notamment le RDF et les URI, sont mises à contribution et utilisées. En effet, avec le GdR, les données et ressources issues de systèmes Gestionnaire d exigences, PDM, PLM, sont identifiées et matérialisées via une URI, et leurs métadonnées sont converties en RDF, afin de faciliter la création de relations entre entités hétérogènes appartenant à différentes applications métiers, et l accès à toute entité du processus de conception, à travers un format commun. Le format RDF est le format de traitement de donnée pour toute information stockée dans le RsMDB, dans la mesure où ce format est bien adapté à l intégration de données dans les outils d intégration d entreprise (Enterprise Applications Integration). L utilisation d une URI (Uniform Resource Identifier) pour identifier les données et ressources est très pratique, car une URI est unique, n est pas restreinte à une source de données précise, et peut être utilisée partout, dans un environnement distribué. Elle contient des informations sur l indentification de toute entité, et est suffisamment pratique pour stocker la référence à l entité. Ainsi, via l URI, les informations sur une entité peuvent être requêtées, et on peut extraire l information à partir de l identifiant unique. Par ailleurs, l échange avec les applications externes en phases d interrogations de bases de données, se fait par le biais d un module d interfaçage : le WSXQuery, qui est en fait une application Web Service interne au GdR et exécutant une PLMXQuery ; la seule contrainte étant la capacité de l application métier à lire en entrée un format XML, et à retourner une réponse en XML au WSXQuery, une fois la requête exécutée. Le résultat en XML est ensuite converti en RDF, puis affiché à l utilisateur sous forme de graphe RDF. 5 Conclusion

Gestion collaborative des connaissances du produit par le Web Sémantique 13 Nous proposons dans le cadre du processus de développement de produits une approche de gestion des connaissances en conception. Dans un premier temps, nous clarifions les données générées et manipulées durant la conception, ainsi que l évolution de ces données en connaissances, à un degré de maturité donné. Ensuite, nous mettons un accent sur les différentes relations pouvant exister entre données structurées et données non-structurées issues d applications hétérogènes, avant de proposer la notion de données semi-structurée telle que spécifiée dans notre approche, et permettant d améliorer la capitalisation et la réutilisation des connaissances en conception. Dans la mise en œuvre de notre approche, nous proposons un environnement collaboratif de gestion : un gestionnaire de relations basé sur les technologies du WS. Ce gestionnaire permet de mettre en relation différentes données issues de plateformes hétérogènes (XAO, PDM, PLM, ) et de mettre à contribution l ensemble des acteurs de la conception pour la capitalisation de connaissances. La mise en œuvre de l approche du GdR se fera au travers d un démonstrateur, afin de valider l approche et l architecture de base de l environnement proposé. 6 Références Bibliographiques Assouroko, I., Eynard, B., Troussier, N., Ducellier, G., Boutinaud, P., (2010). Survey on standards for product data exchange and sharing: application in CAD/CAE interoperability, International Journal of Design and Innovation Research, Vol. 5, N 1, pp. 9-15. Aziz, H., Gao, J., Maropoulos, P., Cheung, W.M. (2005). Open standard, open source and peer-to-peer tools and methods for collaborative product development. Computers in Industry, Vol. 56, pp. 260 271. Bellatreche, L., Xuan, D.N., Pierra, G., Dehainsala, H. (2006). Contribution of Ontologybased Data Modeling to Automatic Integration of Electronic Catalogues within Engineering Databases, Computers in Industry Vol. 57, No. 8-9, pp. 711--724. Berners-Lee, T., Hendler, J., Lassila, O. (2001). The Semantic Web, Scientific American, Vol. 284, pp. 34 43 Berners-Lee, T., Cailliau, R., Groff, J.F., (2010). World-Wide Web: The Information Universe, Internet Research, Vol. 20, N 4, pp. 461-469. Bizer, C., Heath, T., Berners-Lee, T. (2009). Linked Data the story so far, International Journal on Semantic Web and Information Systems, Vol. 5, N 3, pp. 1-22. Brin, S., Page, L. (1998). The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. Computer Networks and ISDN Systems, Vol. 30, N 1-7, pp. 107-117. Charles, S., (2005) "Gestion intégrée des données CAO et EF contribution à la liaison entre conception mécanique et calcul de structures", Thèse de Doctorat, Université de Technologie de Troyes.

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