Thérèse Libourel, Ontologies en SHS, 2015-11-09, Tours

Journées Ontologie en Sciences Humaines et Sociales
9 - 10 novembre 2015 – Tours
Journées
« Ontologie en Sciences Humaines et
Sociales »
9 -10 novembre 2015, Tours
Thérèse Libourel
therese.libourel@umontpellier.fr

ONTOLOGIES
:
PRINCIPES

Thérèse
LIBOUREL-‐
Université
de
Montpellier

Plan

•  Introduc<on

•  Déﬁni<ons

•  Pas
à
pas
vers
l’objet
ontologie

•  Les
formalismes

•  Les
ontologies
existantes

•  Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Introduc7on

La notion d’ontologie a 2300 ans …`
Question très vaste abordée par les philosophes héllènes
Partémide, Héraclite, Georgia et Aristote ..
L'ontologie est une branche de la philosophie concernant l'étude de l'être, de ses
modalités et de ses propriétés.
En philosophie, l'ontologie (de onto-, tiré du grec ὤν, ὄντος « étant », participe
présent du verbe εἰµί « être ») est l'étude de l'être en tant qu'être (définition
proposée par Aristote), c'est-à-dire l'étude des propriétés générales de tout ce qui
est.
Science suprême et ontologie chez Aristote
Dhondt Urbain. Science suprême et ontologie chez Aristote.
In: Revue Philosophique de Louvain.
Troisième série, Tome 59, N°61, 1961. pp. 5-30.

Introduc7on

« Ce qui frappe dans la nouvelle définition de la science suprême c'est, tout
d'abord, qu' Aristote la conçoit dans le cadre de sa théorie des sciences telle
qu'il l'a élaborée dans les Seconds Analytiques.
Dans cette théorie, chaque science est déterminée par son objet, puisque,
pour le Stagirite, la méthode d'investigation ne donne lieu à aucune
différenciation. Or tout savoir scientifique est une connaissance de la cause,
et notamment de la cause proportionnée à l'objet particulier de la recherche ;
c'est dans ce sens qu' Aristote affirme qu'il faut chercher « la cause première
» ou « la cause suprême » : « partir de ce qui est premier, c'est partir de
principes propres ».
Une science doit démontrer quelque chose à partir de principes qui sont
propres à son objet, c'est-à-dire qu'elle traite des attributs de son objet
considéré « en tant que tel ».

Introduc7on

Les catégories d’Aristote
(représentées par le philosophe Franz Brentano (1862))
!

Introduc7on

L’idée a ensuite largement fleuri en informatique
On parle d’Ingénierie ontologique qui est reconnue dans divers
champs de recherche :
Ingénierie des Connaissances, Intelligence Artificielle, Gestion des
connaissances,
Linguistique informatique,
Systèmes d’information, Recherche et extraction d’informations,
Intégration d’informations, Bases de données.

Introduc7on

Les usages sont variés
recherche d’information
gestion de la connaissance
et raisonnements
interopérabilité syntaxique
et sémantique
web sémantique

Introduc7on

Toute activité humaine spécialisée développe son propre jargon
(langue de spécialité) sous la forme d’une terminologie et d’une
conceptualisation associée spécifiques.
L’existence de tels jargons entraîne des problèmes de
compréhension et des difficultés à partager des connaissances
entre les acteurs
Fondamentalement, le rôle des ontologies est d’améliorer la
communication entre humains, mais aussi entre humains et
ordinateurs et finalement entre ordinateurs.
Pluridisciplinarité
Un besoin générique : faire tomber les barrières créées par
des vocabulaires disparates

Introduc7on

Pluridisciplinaire
Linguistique Epistémologie
Logique
Langue Modélisation
Représentation
(approche computationnelle)

Défini7ons

Une
défini7on,
au
sens
large

•  Dans
un
sens
large,
on
peut
adopter
pour
la
no<on
d’ontologie
la

caractérisa<on
suivante
[Uschold,
98]
:

“Une
ontologie
peut
prendre
différentes
formes,
mais
elle
inclura

nécessairement
un
vocabulaire
de
termes
et
une
spécifica3on
de
leur

significa3on.
CeSe
dernière
inclut
des
défini<ons
et
une
indica<on
de
la

façon
dont
les
concepts
sont
reliés
entre
eux,
les
liens
imposant
collec<-‐

vement
une
structure
sur
le
domaine
et
contraignant
les
interpréta<ons

possibles
des
termes.”
•  Une
telle
caractérisa<on
rend
compte
d’objets
divers
tels
des

glossaires,
des
terminologies,
des
thesaurus
et
des
ontologies
(au

sens
strict),
mis
en
œuvre
par
différents
professionnels
et
se

dis<nguant
suivant
que
l’accent
est
mis
sur
les
termes
ou
leur

significa<on.

Déﬁni7ons

[Gruber, 93]
« An ontology is an explicit specification of a conceptualisation»
« Une ontologie est une spécification explicite d’une conceptualisation»
In the context of knowledge sharing, I use the term ontology to mean a specification of
a conceptualization. That is, an ontology is a description (like a formal specification of a
program) of the concepts and relationships that can exist for an agent or a community
of agents. What is important is what an ontology is for.
[Uschold, Gruninger, 96]
« An ontology is a shared understanding of some domain of interest»
«Une ontologie est une compréhension partagée d’un domaine d’intérêt»
[Guarino]
« en IA, une ontologie représente un artefact d’ingénierie, constitué par un vocabulaire
Spécifique utilisé pour décrire une certaine réalité, accompagné d’un ensemble
d’hypothèses implicites concernant la signification des mots de ce vocabulaire »

Diﬀérentes
visions
et
langages

Déﬁni7ons

Déﬁni7ons

Les ontologies ont pour but d’être
conceptuelles
normatives
cohérentes
partageables
réutilisables

Pas
à
pas
vers
l’objet
Ontologie

MOT (signiﬁant) CHOSE (dénoté, référence)
CONCEPT (signiﬁé, connotation)
собака
Le triangle sémiotique d'Odgens & Richard

Pas
à
pas
vers
l’objet
Ontologie

What Is an Ontology?
Nicola Guarino, Daniel Oberle, and Steffen Staab

Linguis7que

Un vocabulaire contrôlé est une liste de termes convenus par une
communauté ou une organisation.
Une taxonomie est un vocabulaire contrôlé organisé comme une
hiérarchie. Par exemple, on peut avoir les termes « véhicule », « voiture » et
« moto ». Les concepts moto et voiture sont des sous-classes de véhicule
car une voiture et une moto sont des types de véhicules.
Un thésaurus est une taxonomie avec plus d'informations à propos de
chaque concept incluant les termes alternatifs et préférés (« animals » en
anglais ou « animaux » en français). De plus, un thésaurus peut contenir
des liens vers des concepts connexes. Par exemple, les concepts «
animaux » et « forêt » ont plusieurs types de liens. La plupart des sites de
commerce utilisent des taxonomies et des thésaurus pour aider les
utilisateurs de leurs recherches.

Thesaurus

Un lexique (ensemble de mots d’une langue)
descripteurs et non descripteurs
Un sous-ensemble de définitions et de notes d’application
Une structure classificatoire exprimée par des relations
sémantiques entre les termes du lexique, et parfois traduits par une
notation symboliques
relation hiérarchique
relation d’association
relation d’équivalence intra linguistique
relation déquivalence inter linguistique
.

Thesaurus

Relations hiérarchiques
Représentées par les sigles TG (terme générique - en anglais, BT:
broader term) et TS (terme spécifique - en anglais, NT: narrower
term).
Complétées par les relations partitives (relations partie-tout) et les
relations d'instanciation (qui donnent des exemples)
Relations associatives
Représentées par le sigle TA (terme associé - en anglais, RT:
related term).
Relations d’équivalence
Cette relation est représentée par le sigle EP (abréviation
d'"Employé Pour"). La relation inverse des termes non-préférentiels
vers le terme préférentiel est représentée par le sigle EM
(abréviation d'"Employer")

Thesaurus

Relations standards d’un thesaurus (source thèse J; Barde 2005)

Modèle
SKOS

Spécification en langage RDF développé par le W3C, pour la publication et
l'utilisation des thésaurus dans le cadre du Web sémantique.

Quelques
thesaurus

Agrovoc
7 versions linguistiques dont le français. Édité par la FAO (Organisation des
Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture). 16 607 descripteurs et 10
758 non descripteurs. Téléchargeable en fichier texte. Consultation en ligne.
http://aims.fao.org/fr/standards/agrovoc/functionalities/search
GEMET : Version 1 .0 de 2004 (19 langues). Édité par le Réseau européen
d'information et d'observation sur l'environnement (EIONET). Environ 6 562
termes répartis selon un schéma de 3 méta-groupes/30 sous-groupes plus 5
groupes instrumentaux, et 40 thématiques. Consultable en ligne ou en
fichiers PDF (gratuit).
http://www.eionet.europa.eu/gemet/en/themes/
MeSH : Version 2005 bilingue français/anglais. Édité par la NLM (National
Library of Medecine) avec la participation de l’Inserm (France). Domaine
biomédical, thésaurus de la base bibliographique Medline. 22 995
descripteurs, 129 types de publications, 89 qualificatifs et 146 248 termes
chimiques supplémentaires. Consultable en ligne.
http://mesh.inserm.fr/mesh/
Source WIKIPEDIA

SYMBOLE
OBJET
CONCEPT
собака
CONCEPT de représentation
SYMBOLE DU CONCEPT
Représentation
Désignation
d1:собака
d1:собака
Pas
à
pas
vers
l’objet
Ontologie

Abstraction supplémentaire

Déﬁni7ons
formelles

La définition de Gruber :
« Une ontologie est la spécification d'une conceptualisation. [...] Une
conceptualisation est une vue abstraite et simplifiée du monde que l'on veut
représenter »
s'appuie sur deux dimensions :
une ontologie est la conceptualisation d'un domaine, c'est-à-dire un
choix quant à la manière de décrire un domaine ;
c'est par ailleurs la spécification de cette conceptualisation, c'est-à-
dire sa description formelle.
C'est une base de formalisation des connaissances à un certain niveau
d'abstraction et dans un contexte particulier.
C'est aussi une représentation d'une conceptualisation partagée et
consensuelle, dans un domaine particulier et vers un objectif commun.

Déﬁni7ons
formelles

Ontologie abstraite
Une ontologie abstraite est une structure O=(C, ≤ c, R, F, ≤ r, IR)
C et R sont deux ensembles disjoints appelés Concepts et
Relations
≤ c un ordre partiel sur C (hiérarchie de concepts)
≤ r un ordre partiel sur R (hiérarchie de relations)
(nécessité de signature fonction de C sur C)
IR un ensemble de régles d’inférences exprimées dans un
langage logique

Les
formalismes

Réseaux sémantiques (Quillian 1968) graphes étiquetés
Frames Language (Minsky, 1975)
Graphes conceptuels (Sowa, 1991)
Logiques de description (Brachman, Levesque 1984)
Modélisation objet
Web sémantique : XML, RDF, RDFS, OWL

Les
formalismes

Syntaxe
Sémantique
Inférence
Graphe bipartite orienté
bipartite : deux types de nœuds (concept et relation)
un arc orienté relie un nœud concept et un nœud relation
une relation a une signature
Notation graphique associée à la
Logique des prédicats du 1er ordre
Graphes conceptuels (Sowa 1984)

Les
formalismes

Support S = (TC, TR = (TR
1, ..., TR
k), M, conf)
Graphes conceptuels (Sowa 1984)

Les
formalismes

Logiques de description
Deux buts
représenter des connaissances
raisonner à partir des connaissances
Deux niveaux
Le niveau terminologique ou TBox
décrit les connaissances générales d’un domaine sous forme
intentionnelle
définit les concepts (classes) et les rôles (associations) et leur
taxonomie
Une sémantique est associée à chaque description de concept et
de rôle par l’intermédiaire d’une interprétation
Le niveau factuel ou ABox
décrit les individus en le nommant et en spécifiant leur
classes et attributs (concepts et rôles)
spécifie des assertions portant sur des individus nommés

Les
formalismes

La base de connaissance = TBox ∪ Abox
La TBox contient
concepts et rôles atomiques (4 primitives Top, Bottom )
concepts et rôles composés par l’intermédiaire de constructeurs
(rque : l’expressivité de la LD dépend des constructeurs)
deux axiomes
subsomption C2 ≤C 1
hiérarchie de concepts
équivalence C2 ≡ C1
Personne ≤ Top
Homme ≤ Personne
Femme ≤ (Personne and (not Homme))

Les
formalismes

La base de connaissance = TBox ∪ Abox
La ABox contient
assertations sur les individus et sur les rôles
vision plutôt extensionnelle
Personne (a)
Conjoint(a,b)
Les raisonnements interviennent aux deux niveaux et s’appuient sur deux
opérations de base :
La classification (place des concepts ds la hiérarchie)
L’instanciation (concept dont l’individu est susceptible d’être
instance)
Attention : hypothèse du monde ouvert
Inférence -à connaissance implicite impliquée par la BC

Les
formalismes

Représentation par objet (FRL, LOOPS, SHIRKA,
TROEPS, AROM ….)
Notions de base
Classes structurées en une hiérarchie
lien de spécialisation : sorte de, a-kind-of
Instances
lien d’instanciation is-a
Vision intention/extension
Mécanismes d’héritage
Mutation Classification

Les
formalismes

Représentation par objet (FRL, LOOPS, SHIRKA,
TROEPS, AROM ….)
Extraits de Langage et Modèle à objets

Les
formalismes

Représentation par objet
concept et points de vue TROEPS
Extraits de Langage et Modèle à objets

Les
formalismes

Modélisation objet
UML
Langage normé
Diagramme de classes
Diagramme d’instances
Du spécifique au générique,
ontologie des systèmes territoriaux
(Simon H & al 2014)

Les
formalismes

Web sémantique
Standards du W3C
URI Uniform Ressource Identifier

Les
formalismes

Web sémantique
RDF Resource Description Framework
Langage standard destiné à l’annotation sémantique pour la description de
ressources disponibles sur le Web
Notion de triplet (Prédicat, Sujet, Objet)
Exemple

Les
formalismes

Web sémantique
Standards du W3C
URI Uniform Ressource Identifier
RDF Resource Description Framework
Langage standard destiné à l’annotation sémantique pour la description de
ressources disponibles sur le Web
Notion de triplet (Prédicat, Sujet, Objet)
Exemple

Les
formalismes

Web sémantique
RDFS : RDF Schema
Enrichi RDF avec notion de classes et de hiérarchies

OWL

Les
ontologies
existantes

Catégorisation

Les
ontologies
existantes

Top ontologies
(concepts de très haut niveau d’abstraction)
SUMO (standard Upper Ontology)
interopérabilité des SI
http://www.ontologyportal.org/

Les
ontologies
existantes

Top ontologies
(concepts de très haut niveau d’abstraction)
Basic Formal Ontology (BFO) http://ifomis.uni-saarland.de/bfo/
SNAP and SPAN (Grenon et Smidt)
!

Les
ontologies
existantes

D’après SMI94, GRE04

Les
ontologies
existantes

Top ontologies
DOLCE (descriptive ontology for linguistic and
Cognitive engineering)
http://www.loa.istc.cnr.it/old/DOLCE.html

Les
ontologies
existantes

D’après Edward Heath Robinson 2012

Les
ontologies
existantes

Top ontologies
Upper CyC
http://www.cyc.com/

Les
ontologies
existantes

Ontologies de domaines
GeneOntology
http://geneontology.org/
Geonames GeoOWL
http://www.geonames.org/ontology/documentation.html
http://www.w3.org/2005/Incubator/geo/XGR-geo-ont-20071023/
Time ontology
http://www.w3.org/TR/owl-time/
CIDOC_Conceptual_Reference_Model
https://fr.wikipedia.org/wiki/
Tove ontology
http://www.eil.utoronto.ca/enterprise-modelling/tove/

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Approches
et
méthodologies
diverses

Méthodes analogues à celles
-  Génie Logiciel
-  METHONTOLOGY F Lopez, Gomez Perez Madrid http://ir.ii.uam.es/s5t/
-  TOVE (Gruninger et Fox, Toronto)
-  DILIGENT (H. S. Pinto, S. Staab, and C. Tempich)
.

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Approches
et
méthodologies
diverses

Méthodes analogues à celles
-  Représentation et gestion des connaissances
-  Common Kads
-  Approche FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agent)
-  TERMINAE (Biébow & Szulman, 99)
-  Ontoclean (Nicola Guarino and Christopher A. Welty)
-  ..

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

•  Phase préalable : appréhender l’étendue et le but
•  Phase de conceptualisation
•  Phase d’ontologisation
•  Phase opérationalisation
Approches
et
méthodologies
diverses

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Clin
d’œil
:
AFC

Extrait Cours M Huchard

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Clin
d’œil
:
AFC

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Des
apports
pour
l’ingénierie
des
systèmes
d’informa7on

•  Spécifica3on
;
Acquisi3on
des
connaissances
:
une
ontologie
peut

aider
à
l’analyse
des
besoins
et
à
définir
les
spécifica<ons
d’un
SI.

•  Ré-‐u3lisa3on
;
Partage
:
une
ontologie
peut
être,
ou
peut
devenir

suite
à
une
traduc<on,
un
composant
ré-‐u<lisable
et/ou
partagé
par

plusieurs
logiciels.

•  Fiabilité
;
Maintenance
:
une
ontologie
peut
servir
à
améliorer
la

documenta<on
d’un
logiciel
et/ou
à
automa<ser
des
vérifica<ons
de

cohérence
(SBCs),
réduisant
les
coûts
de
maintenance.

•  Inter-‐opérabilité
:
en
jouant
le
rôle
d’un
format
d’échange,

l’ontologie
permet
à
des
systèmes
d’informa<on,
basés
sur
des

paradigmes
de
modélisa<on
et
des
langages
d’implanta<on
différents,

de
coopérer.

Extrait cours Gilles Kassel

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Vers
une
meilleure
exploita7on
de
sources
d’informa7on

•  Recherche
:
une
ontologie
peut
jouer
le
rôle
de
méta-‐data
servant

d’index
dans
un
répertoire
d’informa<on.

•  Intégra3on
:
dans
une
applica<on
“entrepôt
de
données”,
une

ontologie
peut
jouer
le
rôle
d’un
schéma
conceptuel
commun
reliant

entre
elles
plusieurs
sources
d’informa<on
hétérogènes.

•  Interface
Homme-‐Machine
:
la
visualisa<on
de
l’ontologie
permet
à

l’u<lisateur
de
comprendre
le
vocabulaire
u<lisé
par
le
SI
et
de
mieux

formuler
ses
requêtes.

•  Requêtes
:
une
ontologie
linguis<que
peut
permeSre
de
comprendre

les
requêtes
(représenta<on
du
contenu)
de
l’u<lisateur
formulées
en

langue
naturelle.

Extrait cours Gilles Kassel

Autour
de
la
démarche
et
des
usages

Quelques
réﬂexions

•  Respecter
les
standards

•  Modularité

•  Ne
pas
réinventer
la
roue

–  Vériﬁer
l’existant

–  Fusion

–  Extrac<on

Quelques
ou7ls

Références

Supports divers
- F Gandon, B Espinasse, J Gensel, R Laurini, M Huchard, G Kassel
Ouvrages et articles
- Langages et modèles à Objets Etat des recherches et perspectives
Ducourneau, Euzenat, Masini, Napoli INRIA, Collection Didactique
- La représentation des connaissances, Daniel Kayser,
- Conceptual Structures: Information Processing in Mind and Machine,
J.F. Sowa , Addison-Wesley, 1984.
- Conceptual Graphs Standard, J.F. Sowa
- Luczak, « A Guide to the Semantic Web », Leading Edge Forum Technology
Grant, 2004.
- A Roadmap to Ontology Specification Languages. Corcho O. and
Gómez-Pérez A. In R. Dieng et O. Corby (éd.), Knowlege Engineering an
Knowledge Management Methods, Models, and Tools. Poceedings of EKAW
2000, 2000, pp.80-96.
- Towards a methodology for ontology-based model engineering.
Guarino, N. and Welty, C. 2000. In Proceedings of ECOOP-2000
- Handbook on Ontologies S.Staab, R.Studer Springer DOI
10.1007/9783540926733 -Springer Dordrecht Heidelberg London
- Objets géographiques et processus de changements H. Mathian, L. Sanders –
ISTE Editions 2014

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