Ontology concept et applications

Les ontologies : concept de base et applications
Rachid BENOUINI
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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

Plan
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Introduction
Définition d’ontologie
Travail sur les ontologies
Langages pour les ontologies
Applications des ontologies
Outils pour les ontologies
Conclusion
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BENOUINI Rachid | FST Fès - Master Système Intelligents et Réseaux
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Introduction
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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.

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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.

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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

Composants d’ontologie
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 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».

Types d’ontologie (1/3)
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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).

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 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.

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Travail sur les ontologies
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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

Langages pour les ontologies
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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

Web Ontology Language
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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

Types de OWL
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 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.

Composants de OWL
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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.

Composants de OWL
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 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 …

Applications des ontologies
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 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.

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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.

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● 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.

Exemple d’ontologie
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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.
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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 :

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Ontologie avec UML :

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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.

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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):

Articles sur les ontologies : Ontology for web attack detection
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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 :

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L’ontologie des protocoles de communication

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L'ontologie de base des attaques web

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Système de détection des attaques web

Articles sur les ontologies : Depression diagnosis using an ontology
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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).

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L’ontologie de la maladie de la dépression

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Transformation du modèle d’ontologie en réseau bayésienne (OntoBayes)
Exemple de réseau bayésien avec les probabilités conditionnelles.

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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

Articles sur les ontologies : Economics knowledge sharing ontology
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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.

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L’ontologie de partage des connaissances économique
EKSO (Economics knowledge sharing ontology)

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Le partage de connaissance :

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Recherche basic :

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Navigation dans l’ontologie :

Conclusion
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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.

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