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du véhicule (VIN)
Recherche : entité, code défaut,
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pour l’entité “filtre à air”
(pour le véhicule considéré)
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Manuel de Réparation
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Linked Data : une limite
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ÉVolution d'un système de publication de données techniques automobiles, modélisées en rdf

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Début 2010, pour répondre à une directive européenne, Renault mettait en oper sa première application basée sur les techniques du semantic web : un système de publication des documents et données de sa documentation technique après-vente, en charge d’alimenter un site web à destination des réparateurs indépendants. Aujourd'hui, on veut faire évoluer la solution, pour prendre en compte de nouvelles sources de données, et élargir son audience. La solution initiale peut-elle évoluer facilement ? est-elle scalable et supportera-t-elle un important surcroit de charge ? Certains parlent d’un échec du Semantic Web : les choix techniques faits se sont-ils révélés pertinents ? Que ferait-on différemment aujourd'hui ? Cinq années ont passé : de nouvelles techniques sont apparues (JSON-LD, par exemple), d'autres ont mûri (Solr), JSON et javascript sont devenus incontournables. Ce qui faisait défaut est-il maintenant disponible ? Par exemple, comment intégrer les formulaires (ou les templates d’URI) dans une API basée sur les Linked Data ? (alors que le web repose à la fois sur les liens hypertextes et les formulaires, les linked data ne connaissent que les liens) Après avoir expliqué la particularité de la recherche documentaire dans le contexte automobile (qui fait nécessairement sortir du cadre du modèle relationnel - et donc de SPARQL - pour l’évaluation de la pertinence d’un document en fonction du véhicule auquel on s’intéresse), nous reviendrons brièvement sur ce qui avait fait le succès de la solution initiale - en particulier, les capacités d’agrégation de RDF, qui avaient permis de réconcilier facilement des données de sources variées. Nous dirons ce que nous avons abandonné - pour faire bref, disons que SPARQL n’est plus aussi central dans la solution, ou du moins qu’il n’en est plus le seul cœur. Mais surtout, nous verrons comment il a été possible de modifier assez profondément l'architecture initiale en intégrant des techniques nouvelles et en s’inspirant d’idées récentes (“Hypermedia driven web APIs”, Hydra, JSON-LD, web components, etc). Nous verrons aussi quelques limites ou promesses pas complètement tenues par les techniques en œuvre. Nous ferons la démonstration d’un prototype d’IHM en javascript construite sur la solution, montrant une recherche documentaire complexe, entièrement guidée par les données, avec un minimum de couplage entre serveur et client.
Par François-Paul Servant.

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ÉVolution d'un système de publication de données techniques automobiles, modélisées en rdf

  1. 1. Évolution d’un système de publication de données techniques automobiles, modélisées en RDF François-Paul Servant francois-paul.servant@renault.com SemWeb.Pro 2015
  2. 2. SemWeb.pro 2015 ! Début 2010 : ! mise en oper d’un système de publication des données et documents de la doc technique APV Renault ! basé sur les technologies “semantic web” ! mi 2015 : ! coût pour supporter de nouvelles sources de données ? ! scalabilité ? 2
  3. 3. SemWeb.pro 2015 3 Sélection du véhicule (VIN) Recherche : entité, code défaut, symptôme…
  4. 4. SemWeb.pro 2015 4 Liste des “documents” pour l’entité “filtre à air” (pour le véhicule considéré)
  5. 5. SemWeb.pro 2015 5 Procédure de diagnostic lien vers Manuel de Réparation
  6. 6. SemWeb.pro 2015 6 Manuel de Réparation
  7. 7. SemWeb.pro 2015 7 Pièce de Rechange référence désignation
  8. 8. SemWeb.pro 2015 RDF 8 identifies identifies http://../xxx http://.../element/78dc:subject has subject identifies “Air Filter” Subject Property Value
  9. 9. SemWeb.pro 2015 RDFisation des données sources (et modélisation du domaine) 9 DiagnosticPièces Manuels Réparations Temps Main d'œuvre Systèmes Auteur XML, XL, etc. Triple store etc... ModélisationConversion en RDF Données et modèle partageables
  10. 10. SemWeb.pro 2015 Spécificité de la doc technique automobile ! Chaque document a une “Applicabilité” ! l’ensemble des véhicules pour lesquels il est pertinent ! une formule booléenne sur des valeurs de variables véhicules ! ne se représente pas bien avec le modèle relationnel 10
  11. 11. SemWeb.pro 2015 API ? ! Documents about “air filter”, for my vehicle? ! http://.../element/78?veh=VF123... ! 2 composantes aux requêtes ! une query SPARQL standard : ! SELECT ?doc WHERE {?doc dc:subject element:78.} ! le véhicule ! typiquement identifié par son VIN ! à défaut, couples variable=valeur (du RDF) 11
  12. 12. SemWeb.pro 2015 Schema de fonctionnement 12 Service Doc. SPARQL Endpoint Service évaluation applicabilités Triple store BD description des veh. Filtered RDF List of docs http://.../?query=[SPARQL query]&vin=VF123... vin=VF123… Client
  13. 13. SemWeb.pro 2015 ! + une Api cliente en java (création des requêtes SPARQL) ! c’était bête ! ! il aurait mieux fallu créer les requêtes côté service ! mais ce n’est jamais qu’un peu de refactoring de code ! Quels autres changements ? 13
  14. 14. SemWeb.pro 2015 5-6 ans plus tard… ! Plus “d’API SPARQL”, plus API cliente Java -> API REST ! Moins RDF / SPARQL centric, mais encore plus “Linked Data” ! “HyperMedia driven APIs” ! JSON-LD ! Hydra ! (au moins comme source d’inspiration) ! http://www.hydra-cg.com ! Lucene était utilisé de façon marginale -> SolR plus largement ! (y compris pour des choses qui étaient faites avec SPARQL/TripleStore) ! Performances ? ! Utilisation de représentations plus efficaces que RDF pour certaines données ! Indexations sur des paires de valeurs de propriétés 14
  15. 15. SemWeb.pro 2015 15 URI de “Filtre à Air” Vehicle query param Recherche de “Filtre à Air” pour “Laguna III” Variables à définir pour statuer sur l’applicabilité de certains docs
  16. 16. SemWeb.pro 2015 16 ‘Air Filter’ A List Of Documents The list of (document, applicability evaluation) pairs Unknown variables The vehicle One (document, applicability evaluation) pair
  17. 17. SemWeb.pro 2015 Linked Data 17 Une des variables manquantes Une des valeurs possibles Même recherche, avec cette valeur sélectionnée le client suit des liens, c'est le serveur qui crée les requêtes
  18. 18. SemWeb.pro 2015 Linked Data : une limite ! formulaires ! voir Hydra (templated links) ! http://www.hydra-cg.com 18
  19. 19. SemWeb.pro 2015 Conclusion : éléments techniques déterminants ! Architecture "REST / Linked Data" ! architecture web pour les données ! construction d'une IHM avec un minimum d'effort : en gros, afficher les données retournées, et les liens qui y sont inclus ! garantit la qualité des requêtes ! scalabilité ! Modélisation des concepts et entités du domaine ! JSON-LD ! RDF ! intelligibilité des données publiées ! agrégation des données de sources diverses ! mais peut avoir un coût en termes de performances 19

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