Les ontologies : concept de base et applications
Rachid BENOUINI
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Faculté des Sciences
et Techniques Fès
Université Sidi ...
Plan
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Introduction
Définition d’ontologie
Travail sur les ontologies
Langages pour les ontologies
Applications des ontolo...
Introduction
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
La théorie d’existence tente d’expliquer...
Définition d’ontologie
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Définition dans la littérature...
Définition d’ontologie
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Définition en informatique :
•...
Composants d’ontologie
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
 Concepts :
sont des classes,...
Types d’ontologie (1/3)
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Par rapport à l'objet de la c...
Types d’ontologie (2/3)
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
 Les ontologies d'applicatio...
Types d’ontologie (3/3)
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Travail sur les ontologies
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
Il est possible qu’une ap...
Langages pour les ontologies
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Il existe plusieurs lan...
Web Ontology Language
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OWL (Web Ontology Language) co...
Types de OWL
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 OWL-Lite
Le plus simple, il est desti...
Composants de OWL
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OWL propose plusieurs composants p...
Composants de OWL
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 Les restrictions :
Définition de...
Applications des ontologies
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 Commerce électronique ...
Outils pour les ontologies
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Il existe une grande vari...
Outils pour les ontologies
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● Apache Jena :
Est un Fr...
Exemple d’ontologie
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Un Animal est une classe.
Une Pl...
Exemple d’ontologie
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Exemple d’utilisation : Calcule ...
Exemple d’ontologie
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Ontologie avec UML :
Exemple d’ontologie
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L’ontologie arabe est une représ...
Exemple d’ontologie
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Ontologie extraite du Quran :
Is...
Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
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Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
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Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents...
Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents...
Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
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Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelli...
Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelli...
Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelli...
Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
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Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
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Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
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Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
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Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
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Conclusion
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Le terme ontologie vient de la philosophi...
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Ontology concept et applications

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Présentation sur les ontologie :
le concept de base, les langages, et les applications dans les différents domaines.
Exposé présenté par Benouini Rachid dans FST Fès 2014-2015.

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  • Pour décrire un domaine avec des ontologies on représente les connaissances de ce domaine par les cinq composants suivant
  • 1 : qui sont indépendants d'un problème ou d'un domaine d’application particulier.
  • Ontology concept et applications

    1. 1. Les ontologies : concept de base et applications Rachid BENOUINI 1 Faculté des Sciences et Techniques Fès Université Sidi Mohamed Ben Abdellah FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Encadré par : Pr. A. ZAHI Pr. A. BEGDOURI
    2. 2. Plan 2 Introduction Définition d’ontologie Travail sur les ontologies Langages pour les ontologies Applications des ontologies Outils pour les ontologies Conclusion 1 2 4 5 3 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux 6 7
    3. 3. Introduction 3 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux La théorie d’existence tente d’expliquer les concepts qui existent dans le monde et comment ses concepts sont imbriqués et organisés pour donner du sens. Les concepts chez un être humain sont des connaissances exprimables c’est ce qu’il peut exprimer c’est l’univers du discours qui sont complétées par des connaissances non exprimables (sensations, perceptions, sentiments non verbalisables, connaissances inconscientes, connaissances tacites, etc.). L'objectif premier d'une ontologie est de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné, qui peut être réel ou imaginaire en langage interprétable, pour qu’il soit utilisable par les machines.
    4. 4. Définition d’ontologie 4 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Définition dans la littérature : [Studer et al,1998]: “An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization.” - Une ontologie est une description formelle avec un langage d’une vue abstraite, simplifiée et partagée du monde que l'on veut représenter. - Et partagée indique que l’ontologie supporte la connaissance consensuelle, et elle n’est pas restreinte à certains individus, mais accepté par toutes les parties.
    5. 5. Définition d’ontologie 5 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Définition en informatique : • Un ensemble structuré de concepts • Organisés dans un graphe • Liés par des relations sémantiques et logiques ⇒ Destiné à modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Animal Mammifère Fourrure OursEau Baleine Poisson Chat est-un vit-dans aa est-un est-un est-unest-unvit-dans
    6. 6. Composants d’ontologie 6 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux  Concepts : sont des classes, ensembles, collections ou types d'objets.  Relations : relations et interactions entre les concepts.  Axiomes : sont utilisés pour décrire les assertions de l'ontologie qui seront considérés après comme vrais, pour but de définir les significations des composants d'ontologie.  Fonctions : cas particuliers de relation, dans laquelle un élément de la relation par exemple le nième élément est défini en fonction des n-1 éléments précédents.  Instances : par exemple « Karim » et « Amina » sont des individus ou des instances du concept «personne».
    7. 7. Types d’ontologie (1/3) 7 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Par rapport à l'objet de la conceptualisation de l'ontologie, quatre catégories au moins peuvent être identifiées :  Les ontologies de haut niveau (top-level ontologies) : Décrivent des concepts très généraux comme l'espace, le temps, la matière, les objets, les événements, les actions, etc.  Les ontologies de domaine (domaine ontologies) et les ontologies de tâche (task ontologies) : Décrivent le vocabulaire lié à un domaine générique (comme la médecine, ou les automobiles) ou une tâche ou une activité générique (comme le diagnostic ou la vente).
    8. 8. Types d’ontologie (2/3) 8 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux  Les ontologies d'application (application ontologies) : Décrivent des concepts dépendant à la fois d'un domaine et d’une tâche particuliers dans ce domaine. Ces concepts correspondent souvent aux rôles joués par des entités.  Ontologie de représentation des connaissances (méta ontologie) : Elle décrit les concepts utilisés par les langages de représentation des ontologies.
    9. 9. Types d’ontologie (3/3) 9 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
    10. 10. Travail sur les ontologies 10 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Il est possible qu’une application utilise plusieurs ontologies, dans ce cas, certaines opérations sur les ontologies peuvent être nécessaires afin de travailler avec chacun d'eux.  Opérations sur les ontologies Fusionner Le mappage L’alignement Le raffinement L’unification L’intégration L’héritage  Relations entre les ontologies Extension Identique Équivalence Fortement traduisible Faiblement traduisible Approximativement traduisible
    11. 11. Langages pour les ontologies 11 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Il existe plusieurs langages pour la représentation des ontologies sont classifiées selon l’approche :  Basé sur les graphes : Topic Maps, RDF, RDFS  Basé sur logique : KIF, F-Logic, KL-one, DAML+OIL, OWL, CNL, SWRL  Basé sur l’approche orientée objet : UML, OCL , OntoUML
    12. 12. Web Ontology Language 12 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux OWL (Web Ontology Language) construit au-dessus de RDF et RDFS, basé sur la logique de description, et issu des projets de recherche DAML et OIL. OWL devint une recommandation du W3C fin 2012. Architecture du Web Sémantique
    13. 13. Types de OWL 13 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux  OWL-Lite Le plus simple, il est destiné à représenter des hiérarchies de concepts simples, sa simplicité lui permet d’avoir une complexité faible, et le calcule de réponse de requêtes est en temps raisonnable.  OWL-DL Plus complexe fondé sur la logique de description, Il est adapté pour faire des raisonnements.  OWL-Full La plus complexe d’OWL utilisé pour avoir un haut niveau de capacité de description, quitte à ne pas pouvoir garantir la complétude et la décidabilité des calculs liés à l'ontologie.
    14. 14. Composants de OWL 14 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux OWL propose plusieurs composants pour la représentation des ontologies :  L’entête : Déclaration des espaces de noms et des entités : owl, rdf, rdfs, xsd…  La syntaxe : Syntaxe utilisée : RDF/XML, OWL/XML, Manchester …  Les classes : Définition des concepts Animal, Lion, Homme …  Les individus : Instanciation des concepts Simba, Karim, Fatima …  Les propriétés : Définition des relations o Propriétés d’objet : Un professeur Enseigne un Cours. o Propriétés de type : L’âge est entier non négatif.
    15. 15. Composants de OWL 15 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux  Les restrictions : Définition de class ou propriété complexe : Mère est une femme et qui a au moins 1 enfant a_petit_Frère est a_Frère et qui a un âge <= 15  Les propriétés spéciales : Pour définir qu’une relation est : transitive, symétrique, fonctionnelle, inverse de(autre relation),  Les combinaisons booléennes : Pour les opérations booléennes : union, intersection, complément.  Les énumérations : Jours est {Lun, Mar, Mer, Jeu, Ven, Sam, Dim}.  Les types de donnée : entier, réel, chaine de caractères …
    16. 16. Applications des ontologies 16 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux  Commerce électronique : le but est de formaliser des connaissances pour l'échange de données dans le domaine du Commerce électronique.  Ingénierie des Systèmes : par exemple, exploite une ontologie couvrant tous les aspects liés à la modélisation mathématique en ingénierie. Pour assister des ingénieurs dans le développement d’applications concernant l’ingénierie de systèmes physiques dynamiques.  Recherche d’information : d'enrichir les requêtes et améliorer la qualité des résultats, à savoir la recherche de sens plutôt que la chaîne de recherche de correspondance.  Web sémantique : comme une référence sémantique pour lever l'ambiguïté des significations utilisées dans les sites Web.  Traduction (interlingua) : La traduction automatique et clarification des termes, en trouvant la cartographie exacte des concepts à travers les langues. Il existe d’autres applications d’ontologie.
    17. 17. Outils pour les ontologies 17 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Il existe une grande variété d’outils pour les ontologies, on cite parmi eux : ● Protégé : Le plus connu des éditeurs d'ontologie open-source, il offre de nombreux composants optionnels : raisonneurs, interfaces graphiques. ● Ontorion Fluent Editor : Un nouvel éditeur d’ontologie basé sur le langage CNL (controlled Naturel Language) très compréhensible. ● TopBraid Composer : un environnement de modélisation visuelle pour les ontologies basé sur la plate-forme Eclipse et l'API Jena. ● OntoStudio : Aussi un outil très répondu est un environnement de modélisation, création et maintenance des ontologies. Mais commerciale. ● SWOOP : Éditeur d'ontologie.
    18. 18. Outils pour les ontologies 18 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux ● Apache Jena : Est un Framework Java (écriture, lecture, extraction, raisonnement) pour les ontologies. ● OWLAPI : API Java pour la conception des ontologies OWL. ● Pellet, FaCT++, HermiT, RacerPro : raisonneurs basés sur (LD) pour les ontologies OWL. ● WordNet : une base de données lexicale (ontologie lexicale) et aussi pour la construction des ontologies. ● Florid : Un système déductif, a base de données orienté objet en utilisant F-logic. ● NeOn ToolKit : un environnement de modélisation d’ontologie. Mais moins répondu que protégé et TopBraid Composer.
    19. 19. Exemple d’ontologie 19 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Un Animal est une classe. Une Plante est une classe, mais disjointe d'Animal. Un Arbre est une sous-classe de Plante. Une Branche est une partie d'un Arbre. Une Feuille est une partie d'une Branche Un Herbivore est un Animal qui ne mange qu'une Plante ou une partie d'une Plante. Un Carnivore est un Animal qui mange aussi un Animal. Une Girafe est un Herbivore qui ne mange que des Feuilles. Un Lion est un Carnivore qui ne mange que des Herbivores. 1 3 4 5 6 2 7 9 8
    20. 20. Exemple d’ontologie 20 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Exemple d’utilisation : Calcule de distance sémantique entre les deux mots "car" et "bicycle" : car is-a automotive is-a wheeld vehicle et bicycle is-a wheeld vehicle Est donc la distance entre "car" et "bicycle" est 3 (le nombre de passage par is_a). Exemple de WordNet :
    21. 21. Exemple d’ontologie 21 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Ontologie avec UML :
    22. 22. Exemple d’ontologie 22 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux L’ontologie arabe est une représentation formelle des concepts que les termes arabes véhiculent, pour chaque terme dans la langue arabe, un ensemble de sens et de relations sémantiques sont identifiés, pour créer un arbre de significations des termes arabes.
    23. 23. Exemple d’ontologie 23 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Ontologie extraite du Quran : Islam (‫اإلسالم‬) is the monotheistic religion based on the Quran and the teachings of the prophet Muhammad. This concept is part of the following classification in the ontology: Concepte (root) ↖Religion ↖Islam (‫اإلسالم‬) Islam is referred to in verse (3:19) of chapter (3) sūrat āl ʿim'rān (The Family of Imrān):
    24. 24. Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection 24 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Ontology for attack detection : An intelligent approach to web application security [Abdul Razzaq et al, Avril 2014]. Dans cet article les auteurs ont utilisé le concept d’ontologie pour la détection des attaques web : ● Modéliser les protocoles de communications web ● Modéliser les types d’attaques ● Prennent en compte les différentes technologies utilisées par les pirates, ● prennent en compte l'impact sur les composants du système ● Concentrer sur les parties où un script malveillant est possible. Par exemple l’injection de code et l’une d’attaques web les plus dangereuses :
    25. 25. Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection 25 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux L’ontologie des protocoles de communication
    26. 26. Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection 26 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux L'ontologie de base des attaques web
    27. 27. Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection 27 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Système de détection des attaques web
    28. 28. Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology 28 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Mobile cloud-based depression diagnosis using an ontology and a Bayesian network [Yue-Shan Chang et al, Avril 2014]. Dans cet article les auteurs ont utilisé le concept d’ontologie avec un réseau bayésien pour créer service cloud pour la diagnostique de la maladie de dépression. ● Modéliser la dépression est ses symptômes, le patient par une ontologie. ● Transformer l’ontologie en un réseau bayésien. ● Développement d’une application mobile et d’un service cloud pour le diagnostic. ⇒ Le but est de pouvoir évaluer si une personne est en train de devenir déprimée(calcul de probabilité).
    29. 29. Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology 29 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux L’ontologie de la maladie de la dépression
    30. 30. Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology 30 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Transformation du modèle d’ontologie en réseau bayésienne (OntoBayes) Exemple de réseau bayésien avec les probabilités conditionnelles.
    31. 31. Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology 31 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Capture d’écran de l’application mobile pour le diagnostic. (a) demande si le patient a passé un bon jour (b) demande les sensations du patient (c) les résultats d'inférence sont présentés sur l’écran
    32. 32. Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology 32 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Ontology-based economics knowledge sharing system [Donghee Yoo et al, 2013]. Dans cet article les auteurs ont utilisé le concept d’ontologie pour la création d’un système de partage de connaissances du domaine économique. ● Modéliser les documents et les connaissances économiques par ontologie. ● Développement d’une application web pour l’enregistrement, partage, recherche et navigation dans ses connaissances. ⇒ L'objectif est de montrer la nécessité du partage des connaissances de l'économie et de montrer qu’elle peut être réalisée avec les technologies du Web sémantique.
    33. 33. Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology 33 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux L’ontologie de partage des connaissances économique EKSO (Economics knowledge sharing ontology)
    34. 34. Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology 34 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Le partage de connaissance :
    35. 35. Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology 35 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Recherche basic :
    36. 36. Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology 36 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Navigation dans l’ontologie :
    37. 37. Conclusion 37 BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux Le terme ontologie vient de la philosophie qui signifie l’étude de l’être dans son univers et était appliquée aux systèmes d'information afin de représenter ou décrire des connaissances d’un domaine. Et pour avoir d’une moyenne de résonnement dans sa définition a était basé sur la logique de description afin d’avoir une cohérence sémantique. Et par ce que les connaissances d’un domaine doit être partagées il n’y a pas de meilleurs que le web pour le partagé. Pour cela de nouvelles spécifications sont indispensables. Donc la notion d’ontologie a subi plusieurs transformations afin d’introduire la notion sémantique aux machines.
    38. 38. 38 Questions ?

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