VERS UN SYSTÈME DE GESTION DES
CONNAISSANCES DU CHANGEMENT CLIMATIQUE
M. Ibrahima DIOP
Directeur de thèse : Pr. Moussa Lo
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PLAN
• Introduction
• Architecture du SGC du CC
• Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA)
• Description des re...
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Le changement climatique
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NASA Goddard Institute for Space Studies / NASA Goddard Space Flight Center Scientific Visualiz...
Le changement climatique - conséquences
actuelles
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Le changement climatique –
conséquences futures
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par la communauté
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pandémies, d...
Le changement climatique
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du changement climatique
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Les zones Inondables :
•Darou et Sor
Les zones exposées à l’avancée de la mer:
•Hydrobase et Guet Ndar
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Le changement climatique - gestion
des connaissances
• La connaissance  une place stratégique dans la
lutte contre les co...
Le changement climatique en Afrique
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• Afrique est considérée comme
l’un des continents les plus
vulnérables au changeme...
Projet CLUVA
• Le projet CLUVA  meilleure compréhension
des risques climatiques et de la vulnérabilité
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Problématique
• Notre objectif général  proposer un système
de gestion des connaissances (SGC) du domaine
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(2) Des connaissances
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mon jouet !!!
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Éléments de l’architecture du SGC
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Architecture du SGC du CC
PARTENAIRES
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PLAN
• Introduction
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• Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA)
• Description des re...
Les méthodologies
• Les méthodologies manuelles [Fernandez,
1997]
• Les méthodologies semi-automatiques par
apprentissage
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Les méthodologies manuelles
• Favorisent une compréhension beaucoup plus
avancée
•  Permettent une bonne abstraction
• Tr...
Méthodologies par apprentissage
semi-automatique
• Réduire le temps et les efforts nécessaires au
processus de développeme...
Les méthodologies hybrides (NeOn
[Suarez-Figueroa, 2010])
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CC - Multidisciplinarité & Complexité
• Le domaine du CC étant multidisciplinaire et
complexe:
– plusieurs corpus de texte...
Choix méthodologiques
• Construire un patron de conception
d’ontologies  nombre limité de concepts et
de relations
 Le t...
Semi-automatique
Choix méthodologiques
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Manuelle
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PLAN
• Introduction
• Architecture du SGC du CC
• Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA)
• Description des re...
Architecture de Catalog2C
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Distance sémantique de CORESE [Corby et
al., 2005]
DH (Acteur_international, Chef_quartier) =1+1+0.5+0.25=2.75
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Hypothèse de recherche dans Catalog2C
HYPOTHÈSE 1 : Dans la description d’une ressource dans le domaine du changement
clim...
Distance sémantique entre labels de
concepts - Formalisation
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Exemple d’application
DLH (acteur international, chef quartier)
= DH (Acteur_international, Chef_quartier) =1+1+0.5+0.25=2...
Distance entre mots clés (extension
DLH (L1,L2)) - Formalisation
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Application -Voisinage d’un mot clé
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Catalog2C – Recherche sémantique
(démos)
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Maintenance de l’ontologie du CC
HYPOTHÈSE 1 : Dans la description d’une ressource, les mots clés utilisés par un partenai...
Catalog2C – Maintenance de l’ontologie du
CC (démos)
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Récapitulons !!!
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PLAN
• Introduction
• Architecture du SGC du CC
• Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA)
• Description des re...
Place de la connaissance dans la
communication et le comportement
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Les zones Inondables :
•Darou et Sor
Les zones exposé...
Théories sur SMA
• les agents doivent comprendre leur environnement
[Chang et al., 2004] ;
• l’environnement doit définir ...
42[J. Ferber, 1995]
• Des travaux sur le domaine des SMA
donnent de plus en plus une place aux
ontologies.
• Ces travaux s...
Approche Voyelle 2
• Ajouter, en plus des quatre
dimensions connues dans l’approche
voyelle (A+E+I+O) [Demazeau, 2001],
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Architecture d’un SMA sémantique
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Architecture d’un agent sémantique (AS)
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• Introduction
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• Description des re...
Décomposition de l’architecture d’un SMA
sémantique
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Connaissances génériques & Inférence
• OntoCLUVA + base de règles + base de faits
• Formalismes du web sémantique
• Pour p...
Implémentation générique
• Les agents
– Agent ciel sémantique
– Agent sémantique (abstrait)
• Les comportements génériques...
Pollueur-Payeur
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PLAN
• Introduction
• Architecture du SGC du CC
• Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA)
• Description des re...
Des connaissances
S
G
C
C’est comme
mon jouet !!!
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Des informations
C’est le roi de
la forêt !!!
Des compétences
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Bilan
• une architecture d’un SGC
• un patron (OntoCLUVA)
• le catalogage des
ressources
– Recherche sémantique
– Maintena...
Perceptives
• Intégration des ressources
• Aide à la décision
• Catalog2C (évolution des
connaissances)
– la vérification ...
Une première étape d’intégration des
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Quelles sont les ressources de
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Vers une approche d’intégration des
ressources
• l’ontologie du changement climatique (créée
à partir d’OntoCLUVA et maint...
Patrons de conception pour le CC
• Quatre autres patrons du CC
– Causes changement climatique
– Vulnérabilités urbaines
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SimSem2C
• normaliser les communications entre l’agent
ciel sémantique et un agent sémantique.
• implémentation d’autres m...
Intégration de SMA sémantiques
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pour la simulation
 des populations qui ont des cultures (connaissances) différen...
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La présentation de la thèse de Ibrahima DIOP.
Date et lieu de soutenue : le 15 mars 2014 à l'Université Gaston Berger de Saint-Louis.
Sujet de la thèse: Vers un système de gestion des connaissances du changement climatique.

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  1. 1. VERS UN SYSTÈME DE GESTION DES CONNAISSANCES DU CHANGEMENT CLIMATIQUE M. Ibrahima DIOP Directeur de thèse : Pr. Moussa Lo Thèse de doctorat en Informatique
  2. 2. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  3. 3. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  4. 4. Le changement climatique 4 NASA Goddard Institute for Space Studies / NASA Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio Source : http://www.notre-planete.info/terre/climatologie_meteo/changement-climatique-donnees.php
  5. 5. Le changement climatique - conséquences actuelles 5
  6. 6. Le changement climatique – conséquences futures 6 • Des scénarios établis par la communauté scientifique des pandémies, des famines, la disparation de territoires, l’effondrement de nos économies, etc. • La crise annoncée traverse les frontières.
  7. 7. Le changement climatique • Conséquences catastrophiques actuelles et futures du changement climatique Intérêt des politiques et des scientifiques Un domaine international, multidisciplinaire et complexe • Carrefour de plusieurs disciplines interdépendantes • Intervention de plusieurs acteurs (humains et organisations) qui doivent Communiquer, se Comporter et Collaborer face à ce changement climatique Besoin de Connaissances 7
  8. 8. Les zones Inondables : •Darou et Sor Les zones exposées à l’avancée de la mer: •Hydrobase et Guet Ndar Je ne m’installe pas dans les zones à risque d’inondation à cause des risques de maladies Quelles sont les zones à Risque à Saint-Louis? P1 P2 Place de la connaissance dans la communication et le comportement 8 Risque Inondation Avancée de la mer Maladie
  9. 9. Le changement climatique - gestion des connaissances • La connaissance  une place stratégique dans la lutte contre les conséquences du CC • Dans la gouvernance, le manque de connaissances des populations ou des décideurs  augmentation des conséquences de ces changements. • Les acteurs du CC pour mieux (communiquer, se comporter et collaborer) doivent partager et intégrer leurs ressources • Gestion des connaissances  grand défi pour le changement climatique 9
  10. 10. Le changement climatique en Afrique 10 • Afrique est considérée comme l’un des continents les plus vulnérables au changement climatique et à la variabilité climatique par le GIEC. • Malgré cela, l’impact réel du changement climatique en Afrique est encore mal compris.
  11. 11. Projet CLUVA • Le projet CLUVA  meilleure compréhension des risques climatiques et de la vulnérabilité des systèmes urbains africains. • Objectif de CLUVA  développer des méthodes et des connaissances pour la gestion des risques, la réduction de la vulnérabilité et l’amélioration de la capacité d’adaptation et de la résilience des villes africaines face aux CC. 11
  12. 12. Problématique • Notre objectif général  proposer un système de gestion des connaissances (SGC) du domaine du changement climatique (avec le projet CLUVA) • (SGC)  soutenir la description, le partage et l’intégration des ressources, mais aussi permettre la simulation sémantique • (SGC)  Aider à la décision 12
  13. 13. (2) Des connaissances S G C C’est comme mon jouet !!! 13 (1) Des informations C’est le roi de la forêt !!! (3) Des compétences Le roi de la forêt est mon ami. Il est gentil !!!
  14. 14. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  15. 15. Niveaux des éléments de l’architecture du SGC 15 5 4 3 2 1
  16. 16. Éléments de l’architecture du SGC 16 5 4 3 2 1
  17. 17. Architecture du SGC du CC PARTENAIRES 17
  18. 18. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  19. 19. Les méthodologies • Les méthodologies manuelles [Fernandez, 1997] • Les méthodologies semi-automatiques par apprentissage – Réutilisation d’ontologies [Gangemi, 2005] – Processus d’extraction de connaissances [Staab, 2001] • Les méthodologies hybrides [Suarez-Figueroa, 2010] 19
  20. 20. Les méthodologies manuelles • Favorisent une compréhension beaucoup plus avancée •  Permettent une bonne abstraction • Très couteuses en efforts et en temps • Contraintes pour des experts et des ingénieurs de connaissances 20
  21. 21. Méthodologies par apprentissage semi-automatique • Réduire le temps et les efforts nécessaires au processus de développement d'une ontologie • Difficulté d’extraction de connaissances à partir des textes • Difficulté de réutilisation d’ontologies construites dans des contextes ou pour des tâches différentes. 21
  22. 22. Les méthodologies hybrides (NeOn [Suarez-Figueroa, 2010]) 22
  23. 23. CC - Multidisciplinarité & Complexité • Le domaine du CC étant multidisciplinaire et complexe: – plusieurs corpus de textes interdépendants; – plusieurs concepts et relations candidats. Faire une bonne abstraction (d’abord) choisir les concepts et les relations génériques Réutilisation et évolution dans le contexte de chaque module du SGC (ensuite) 23
  24. 24. Choix méthodologiques • Construire un patron de conception d’ontologies  nombre limité de concepts et de relations  Le temps et les efforts nécessaires au développement de l’ontologie sont réduits  Choisir une méthodologie manuelle  Utilisation du patron pour la construction d’ontologies du CC dans les modules (besoins différents) du SGC  Semi-automatique par apprentissage 24
  25. 25. Semi-automatique Choix méthodologiques 25 Manuelle
  26. 26. 26
  27. 27. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  28. 28. Architecture de Catalog2C 28
  29. 29. Distance sémantique de CORESE [Corby et al., 2005] DH (Acteur_international, Chef_quartier) =1+1+0.5+0.25=2.75 29
  30. 30. Hypothèse de recherche dans Catalog2C HYPOTHÈSE 1 : Dans la description d’une ressource dans le domaine du changement climatique, les mots clés utilisés par un partenaire appartiennent au vocabulaire de ce domaine. Ces mots clés sont potentiellement des labels de concepts de l’ontologie du domaine du changement climatique. 30
  31. 31. Distance sémantique entre labels de concepts - Formalisation 31
  32. 32. Exemple d’application DLH (acteur international, chef quartier) = DH (Acteur_international, Chef_quartier) =1+1+0.5+0.25=2.75. DLH (acteur, acteur de la gouvernance) = 0. 32
  33. 33. Distance entre mots clés (extension DLH (L1,L2)) - Formalisation 33
  34. 34. Application -Voisinage d’un mot clé 34 Dist=0 Dist=1 Dist= infini
  35. 35. Catalog2C – Recherche sémantique (démos) 35
  36. 36. Maintenance de l’ontologie du CC HYPOTHÈSE 1 : Dans la description d’une ressource, les mots clés utilisés par un partenaire appartiennent au vocabulaire de ce domaine. Ces mots clés sont potentiellement des labels de concepts de l’ontologie du domaine du changement climatique. HYPOTHÈSE 2 : Les mots très fréquemment utilisés dans la description des ressources de partenaires, sans correspondance dans l’ontologie du changement climatique, peuvent permettre aux experts d’enrichir cette ontologie du changement climatique. 36
  37. 37. Catalog2C – Maintenance de l’ontologie du CC (démos) 37
  38. 38. Récapitulons !!! 38
  39. 39. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  40. 40. Place de la connaissance dans la communication et le comportement 40 Les zones Inondables : •Darou et Sor Les zones exposées à l’avancée de la mer: •Hydrobase et Guet Ndar Je ne m’installe pas dans les zones à risque d’inondation à cause des risques de maladies Quelles sont les zones à Risque à Saint-Louis? P1 P2 Risque Inondation Avancée de la mer Maladie
  41. 41. Théories sur SMA • les agents doivent comprendre leur environnement [Chang et al., 2004] ; • l’environnement doit définir une ontologie qui fournit une représentation conceptuelle du domaine. Cette ontologie doit permettre de décrire la structure de l’environnement, les propriétés observables des objets, des ressources et des agents et leurs relations [John Tranier, 2007] ; • Dans les SMA, les connaissances du domaine de l’environnement doivent être accessibles aux agents pour leurs communications et leurs comportements. 41
  42. 42. 42[J. Ferber, 1995] • Des travaux sur le domaine des SMA donnent de plus en plus une place aux ontologies. • Ces travaux sont plus pour la résolution de problèmes au sens large. • Dans la simulation multi-agent, les travaux trouvés sur les ontologies sont pour identification des agents ou pour la modélisation. SMA & ontologies
  43. 43. Approche Voyelle 2 • Ajouter, en plus des quatre dimensions connues dans l’approche voyelle (A+E+I+O) [Demazeau, 2001], une nouvelle dimension • l’environnement abstrait [ontologie(s)] qui va permettre aux agents dans la simulation multi-agent d’accéder aux connaissances du domaine de leur environnement • Approche voyelle 2 (A+E+É+I+O) 43
  44. 44. Architecture d’un SMA sémantique 44
  45. 45. Architecture d’un agent sémantique (AS) 45
  46. 46. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  47. 47. Décomposition de l’architecture d’un SMA sémantique 47
  48. 48. Connaissances génériques & Inférence • OntoCLUVA + base de règles + base de faits • Formalismes du web sémantique • Pour partager et visualiser les résultats des simulations sur le web. • CORESE est adapté aux formalismes du web sémantique. 48
  49. 49. Implémentation générique • Les agents – Agent ciel sémantique – Agent sémantique (abstrait) • Les comportements génériques – Comportements Agent ciel sémantique – Comportements Agent sémantique (abstrait) • Les communications génériques – Communications Agent sémantique (abstrait) et Agent ciel sémantique 49
  50. 50. Pollueur-Payeur 50
  51. 51. PLAN • Introduction • Architecture du SGC du CC • Patron de conception d’ontologies du CC (OntoCLUVA) • Description des ressources de partenaires du CC (Catalog2C) • Architecture d’un Système Multi-Agent (SMA) Sémantique pour la simulation de systèmes complexes • Simulation Sémantique des modèles du CC (SimSem2C) • Conclusion
  52. 52. Des connaissances S G C C’est comme mon jouet !!! 52 Des informations C’est le roi de la forêt !!! Des compétences Le roi de la forêt est mon ami. Il est gentil !!!
  53. 53. Bilan • une architecture d’un SGC • un patron (OntoCLUVA) • le catalogage des ressources – Recherche sémantique – Maintenance des connaissances • une architecture d’un SMA sémantique • la simulation sémantique des modèles du CC • Implémentations – Catalog2C – SimSem2C 53
  54. 54. Perceptives • Intégration des ressources • Aide à la décision • Catalog2C (évolution des connaissances) – la vérification de la sémantique des changements, – la validation des changements par les experts, – la gestion des versions des connaissances • SimSem2C (évolution des connaissances) 54
  55. 55. Une première étape d’intégration des ressources de partenaires Quelles sont les ressources de partenaires dans CLUVA sur les risques ? Catalog2C Sources de données Modèles Expertises Lien vers un Partenaire CLUVA 55
  56. 56. Vers une approche d’intégration des ressources • l’ontologie du changement climatique (créée à partir d’OntoCLUVA et maintenue par Catalog2C) (schéma global) • et les statistiques sur les descriptions des ressources des partenaires (% formats ressources) •  Approche d’intégration des ressources de partenaires 56
  57. 57. Patrons de conception pour le CC • Quatre autres patrons du CC – Causes changement climatique – Vulnérabilités urbaines – Risques et catastrophes – Gouvernance des risques climatiques • Autres utilisations possibles dans le domaine du CC 57
  58. 58. SimSem2C • normaliser les communications entre l’agent ciel sémantique et un agent sémantique. • implémentation d’autres modèles de systèmes complexes du CC (pour l’adaptation, l’atténuation, la résilience et la diminution de la vulnérabilité des populations) avec SimSem2C. • plateforme web sémantique de partage et de visualisation de simulations sémantiques. 58
  59. 59. Intégration de SMA sémantiques 59
  60. 60. 60 Autres Architectures SMA sémantiques pour la simulation  des populations qui ont des cultures (connaissances) différentes partageant un même environnement exposé à des risques climatiques
  61. 61. MERCI DE VOTRE ATTENTION 61

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