1. RAISONNEMENT
SÉMANTIQUE :
CAS D’APPLICATION
La Cantine – 24/01/2012
2. Pourquoi rendre les contenus plus intelligents?
Accroitre la valeur ajoutée pour vos clients
• Efficacité par l’amélioration de l’accès aux contenus, de la
personnalisation, et du reporting
• Exposition améliorée et lecture facilité pour vos contenus par la
mise en contexte et réseau, les nouvelles capacités d’exploration
et d’analyses
• Services innovants pour une meilleure expérience de
consommation
Smart Content Factory
3. Pourquoi rendre les contenus plus intelligents?
Accroitre les revenus par le trafic et la consommation
• Augmentation du nombre de pages vues et de la réutilisation
des contenus à travers les apports sémantiques et les structures
en réseau
• Plus grande visibilité par le développement du référencement
naturel, la limitation de contenus orphelins et la mise en relation
grâce à rapprochement sémantique
Smart Content Factory
4. Aperçu de Smart Content Factory
Ontologies, référentiels Extraction connaissances et
connaissances, vocabulaires annotation de contenus
rules align
Content delivery
Smart Content Factory
5. Aperçu des solutions
Assistance
Digital Asset
clients
Linked Open Data Management
Base de SEO
connaissances
Portail Semantic
Smart Content Factory
6. Plan
• Les besoins en raisonnement
• Définir des catégories d’objets
• Valider des connaissances
• Inférer de nouvelles connaissances
• Cas d’application
• Catégoriser : portail touristique
• Valider : gestion d’une terminologie
• Inférer : gestion d’une réglementation
7. Les besoins en raisonnement
Les besoins en raisonnement
Définir des catégories d’objets
Si un objet vérifie l’hypothèse alors on le range dans la catégorie
Exemple :
La catégorie «Hôtel Grand Luxe» correspond à des hôtels qui possèdent au
moins 5 étoiles et un Spa
8. Les besoins en raisonnement
Valider des connaissances
Règle d’obligation : si l’hypothèse est trouvée alors la conclusion doit l’être
également.
Exemple :
SI un terme n’a pas d’hyperonyme ALORS il doit avoir un attribut racine=vraie
Règle d’interdiction : si l’hypothèse est trouvée alors la conclusion ne doit pas
l’être.
Exemple :
SI deux termes sont liés par une relation synonymie ALORS ils ne peuvent pas
être liés par une relation hyperonymie.
9. Les besoins en raisonnement
Inférer de nouvelles connaissances
Si l’hypothèse est trouvée alors on crée le réseau sémantique de la conclusion
Exemple: SI un bateau est de type « navire à passagers » et que sa taille est >
20m et que sa date de construction D est > au 24/07/12 ALORS le chapitre de
la réglementation maritime s’appliquera à partir de D
10. Les besoins en raisonnement
Le module d’édition des règles permet de définir
l’ensemble de ces hypothèses et de conclusions
Le module de raisonnement permet de les exécuter
11. Cas d’application : catégorisation
Tourisme
Objectif :
Adapter les informations d’une base de connaissance, sur le fond et la forme,
lors de leur publication selon les cibles choisies
Bénéfices client :
• Séparation de la gestion de la base de connaissance détaillée, des
publications
• Réutilisation des mêmes données pour des publications personnalisées
12. Cas d’application : catégorisation
Rule editor : Catégorisation
La catégorie «Hôtel Grand Luxe» correspond à des hôtels qui possèdent au moins 5 étoiles et un Spa
13. Cas d’application : validation
Terminologie
Objectifs :
Contrôler a posteriori l’agrégation de divers flux : saisie, import
Bénéfices client :
• Application de règles éditoriales
• Garantir la qualité des données avant publication
14. Cas d’application : validation
Rule editor : Validation
SI deux termes sont liés par une relation synonymie ALORS ils ne peuvent pas être liés par une relation hyperonymie
15. Cas d’application : inférence
Réglementation maritime
Objectifs :
• Conserver l’ensemble des réglementations dans le temps
• Facilité la lecture des réglementations
• Confronter un navire aux réglementations existantes
Bénéfices client :
• Accès à la réglementation en cours, passée et future par annotation temporelle
de l’ensemble des éléments impactés
• Lecture filtrée de la réglementation applicable selon le navire traité
16. Cas d’application : inférence
Rule editor : Inférence
SI un bateau est de type « navire à passagers » et que sa taille est > 20m et que sa date de construction D est > au 24/07/12
ALORS le chapitre de la réglementation maritime s’appliquera à partir de D
17. Fonctionnalité : Gestion de l’héritage
Objectif :
• Faciliter la saisie et la maintenance des règles
Méthode :
• Hiérarchisation des règles de la plus générique à la
plus spécifique
• Factorisation des critères aux niveaux supérieurs
• Transmission des critères grâce à la fonction
d’héritage
18. Cas d’application : inférence et catégorisation
Objectif :
• Gestion de l’auto postage
• Faciliter la saisie des règles
Méthode :
• Utilisation de Owlim pour saturer une terminologie
19. Cas d’application : catégorisation et inférence
Règle de catégorisation Terminologie non saturée
Les documents x tels que : Service
x mot-clé Service
administratif
Service
administratif
Une réponse attendue
Document Service Service
mot-clé des impôts
des impôts
fonciers
Service
des impôts
fonciers
Réponse obtenue incomplète
Document
mot-clé Service
administratif
20. Cas d’application : catégorisation et inférence
Règle de catégorisation Terminologie saturée par Owlim
Les documents x tels que : Service
x mot-clé Service
Administratif
(Auto postage) Service
administratif
Règle d’inférence : saturation du thésaurus
x x Service
des impôts
y Service
des impôts
z fonciers
z
Une réponse obtenue
Document Service
mot-clé des impôts
fonciers
