FR 3027425 A1 20160422 FR 1560011 A 20151020 - 1 - Titre: Système de recherche sémantique et procédé Description Domaine technique [1] La présente invention concerne un procédé, un produit de programme informatique et un système de recherche sémantique. Technique antérieure [2] La présente invention concerne le web sémantique. On entend par web sémantique, un système hypertexte fonctionnant sur Internet ou Intranet décrivant des données structurées sous forme de graphes selon une méthodologie standardisée Dans le web sémantique, les données sont connectées entre elles par un lien sémantique explicite, défini par des standards ou par des vocabulaires spécialisés. Par opposition au web sémantique on trouve le web de documents (en anglais "web of documents") dans lequel les données sont capturées dans des documents de type HTML pour la plupart, dont la structure ne permet pas l'extraction de la sémantique des données, ni l'extraction de la sémantique des liaisons entre données. En effet, une page intemet du web de documents n'est autre qu'une série de caractères formant des phrases que seuls les êtres humains peuvent interpréter. Les seules liaisons que l'on peut trouver dans le web de documents sont les liens hypertextes entre documents. Le web sémantique permet une meilleure caractérisation de la sémantique des données que le web de documents. [3] Les moteurs de recherche actuels se basent sur le modèle web de documents pour fournir leurs résultats. Pour améliorer leur pertinence, ils commencent à améliorer leurs résultats de recherche en se basant sur le web sémantique. Plus précisément, ces moteurs de recherche utilisent des bases de connaissances (en anglais "knowledge base") sémantiques qui reprennent les principes du web sémantique. Par exemple, la société Google ® maintient une base de connaissances nommée "Google Knowledge Graph" tandis que Microsoft ® maintient une base de connaissance nommée "Bing's entity engine". L'intégration entre ces moteurs de recherche et leur base de connaissance est actuellement visible par la présence de cartouches de visualisation personnalisés comprenant des hyperliens comme on peut le voir sur la figure 1. Cette intégration permet à ces moteurs de recherche de fournir des résultats qui sont à la fois basés sur des données non structurées, visibles dans la partie de gauche de la figure 1, et des données structurées et sémantiques, visibles dans la partie droite de la figure 1. Ces moteurs de recherche étendent l'intégration de cartouches de visualisation personnalisés à la présentation de produits marchands, de villes, de personnes, de lieux, d'événements. [4] Toutefois, l'exploitation de ces bases de connaissance comme support sémantique à la recherche dans le web de documents est un problème complexe. C'est par une analyse statistique que l'on peut arriver à extraire une certaine sémantique des documents non-structurés du web de documents et ainsi les coupler aux données structurées des bases de connaissances. Chaque moteur de recherche doit donc développer des algorithmes - 2 - spécifiques pour coupler ses données non-structurées avec les données structurées. Du fait de la complexité de cette tâche, les moteurs de recherche réduisent les domaines sémantiques sur lesquels employer leurs algorithmes en se cantonnant aux produits disponibles sur les sites de e-commerce, les entités très facilement détectables telles que les lieux, les personnes connues, etc. Ceci n'est pas satisfaisant. Résumé de l'invention [5] L'invention propose d'effectuer des recherches seulement dans des données structurées du web sémantique dans lequel la sémantique est explicite lors de la publication d'une donnée. En effet, dans le cadre du web sémantique, la sémantique des données et la sémantique des relations sont définies par la source de publication des données et mise à disposition sous forme de vocabulaire. Chaque donnée est préalablement mise sous forme sémantique selon des vocabulaires standardisés ou spécialisés. Ainsi, la tâche d'agrégation des données est plus aisée que dans l'art antérieur. [6] Pour cela il est proposé d'indexer certaines métadonnées dites fondamentales pour chaque donnée structurée d'un réseau informatique avant d'effectuer une recherche parmi ces métadonnées fondamentales afin d'identifier les données structurées correspondantes. Ceci a pour avantage qu'il n'est pas nécessaire d'indexer l'ensemble des données structurées. En effet, seules certaines informations, dites fondamentales, sont à rapatrier au niveau du moteur de recherche. Le reste de la donnée reste à la disposition et à la discrétion de sa source de publication. Il est également proposé d'indexer en parallèle des métarequêtes correspondant à des types sémantiques et applicables à une ou plusieurs sources de données. L'invention propose un système de mise en correspondance entre les métarequêtes et les données. De plus, cette correspondance permet de créer des requêtes exécutables en injectant chaque donnée structurée récupérée précédemment, dans les métarequêtes conformes. Ainsi, on peut créer une ou plusieurs requêtes exécutables en injectant chaque donnée structurée retrouvée précédemment dans les métarequêtes identifiées comme conformes. Ceci a pour avantage d'établir une correspondance dynamique entre les données structurées et les métarequêtes, et également de permettre un cycle de vie séparé pour les données et les requêtes qui n'ont pas être synchronisés statiquement avant l'utilisation de l'invention. Il n'y a donc pas nécessairement de matérialisation explicite et statique du lien existant entre données et métarequêtes. [7] À cet effet, l'invention propose un procédé pour la mise en oeuvre d'un moteur de recherche sur un réseau informatique comprenant une pluralité de sources de données structurées, chaque donnée structurée étant décrite par une pluralité de métadonnées. Le procédé selon l'invention comprend : - l'enregistrement préalable dans une première base de données, de métadonnées décrivant le nom et la localisation de données de la pluralité de sources de données structurées; -3- - la réception d'une expression de recherche provenant d'un utilisateur du moteur de recherche; et - la recherche des données structurées associées à l'expression de recherche en fonction d'une comparaison entre l'expression de recherche et la première base de données. [8] Outre les caractéristiques qui viennent d'être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l'invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon les combinaisons techniquement possibles. [9] Dans une mise en oeuvre, la recherche de données structurées comprenant en outre : - la recherche dans la première base de données, des métadonnées associées aux métadonnées décrivant un nom de données correspondant à l'expression de recherche, dites métadonnées de correspondance. [0010] Dans une autre mise en oeuvre, le procédé comprend en outre : - l'enregistrement préalable dans la première base de données, de métadonnées décrivant le type de données de la pluralité de sources de données structurées; - l'enregistrement préalable dans une deuxième base de données, de métarequêtes associées à des types de données structurées et à au moins une source de données structurées; et - la recherche des données structurées associées à l'expression de recherche sur la base de la première base de données et la deuxième base de données. [0011] Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comprend en outre : - l'identification dans la deuxième base de données, de métarequêtes associées aux mêmes types de données que ceux des métadonnées de correspondance, dites métarequêtes de correspondance; - la présentation à l'utilisateur pour sélection, d'au moins deux métarequêtes de correspondance; et - l'application de la métarequête sélectionnée par l'utilisateur aux données structurées associées aux métadonnées de correspondance. [0012] Selon une mise en oeuvre, le procédé comprend en outre : - l'inférence et l'ajout dans la première base de données, d'au moins une relation possible entre les métadonnées décrivant la même donnée structurée et provenant de différentes sources de données structurées. [0013] De préférence, le procédé comprend en outre : - la description des données de la pluralité de sources de données structurées par des métadonnées selon le modèle de données RDF, et au moins un vocabulaire parmi : RDFS, OVVL, \NG584, Dublin core, FOAF ou Schema.org, dans lequel : - le nom d'une donnée structurée est décrit par au moins un prédicat parmi: rdfs:Label, foaf:Name, schema:Name ou équivalents dans d'autres vocabulaires, - le type d'une donnée structurée est décrit par le prédicat rdf:Type. - 4 - [0014] Dans un exemple, la localisation d'une donnée structurée correspond à un identifiant unique en conjonction avec l'URL d'accès au système d'interrogation de la source de données correspondante. [0015] L'invention propose également un produit programme informatique incorporé de manière tangible dans un support d'informations, le produit de programme informatique comprenant des instructions, qui lors de leur exécution, amène au moins un processeur à réaliser les étapes d'un procédé selon l'invention. [0016] Enfin, l'invention propose aussi un système de recherche sur un réseau informatique comprenant une pluralité de sources de données structurées dans lequel chaque donnée structurée est décrite par une pluralité de métadonnées. Le système selon l'invention, comprend : - une première base de données destinée à stocker des métadonnées décrivant le nom et la localisation de données de la pluralité de sources de données structurées ; - une deuxième base de données destinée à stocker des métarequêtes associées à des types de données structurées et à au moins une source de données structurées ; - un moteur d'inférence destiné à déterminer au moins une relation possible entre les métadonnées de la première base de données, décrivant la même donnée structurée et provenant de différentes sources de données structurées ; - de la mémoire destinée à stocker des instructions exécutables; et - un dispositif de traitement destiné à exécuter les instructions exécutables pour réaliser les étapes d'un procédé selon l'invention. Brève description des dessins [0017] Les caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatifs. [0018] La figure 1 représente une copie d'écran d'un résultat de recherche d'un moteur de recherche traditionnel. [0019] La figure 2 représente un diagramme illustrant un procédé selon l'invention. [0020] La figure 3 représente un diagramme illustrant un graphe RDF. [0021] La figure 4 représente un système de recherche selon l'invention. Description des modes de réalisation [0022] L'inventeur considère que l'agrégation entre des données non-structurées avec des données structurées, est complexe et nécessite beaucoup de temps de mise en oeuvre. L'inventeur a donc décidé de se baser sur des initiatives telles que la technologie dite Linked Data (www.linkeddata.orq) qui vise à fournir une méthode de mise à disposition de données structurées afin de les rendre directement exploitables, augmentant ainsi l'utilisation que l'on peut en faire. Par exemple, il devient alors facile de connecter et d'interroger des données provenant de sources de données différentes. Linked Data est - 5 - construit sur des technologies connues telles que le protocole HTTP (Hypertext Transfer Protocol), les URI (Uniform Resource Identifier) et le modèle de données RDF (Resource Description Framework). De plus, Linked Data utilise un ensemble de vocabulaires spécifiques ou génériques tels OVVL, Dublin Core, Schema.org, \NGS84 ou encore FOAF. Grâce à ces technologies, l'inventeur considère que le web sémantique va rapidement supplanter le web des documents pour la mise en oeuvre de moteur de recherche devant opérer sur des données structurées. [0023] Avant de poursuivre, considérons un exemple par lequel on peut comprendre l'intérêt du web sémantique par rapport au web de documents. Par exemple, considérons la planification de vacances pour une famille désirant aller dans un pays où l'on parle espagnol, où la plage la plus ensoleillée se trouve à moins de 100 km de montagnes et où le prix moyen d'un repas est inférieur à 10E. On comprend rapidement que ce type de requête est quasiment irréalisable avec la structure du web de documents actuel. En effet, avec le web de documents il serait nécessaire de trouver soi-même de nombreuses informations avec les moteurs de recherche traditionnels, avant de les agréger et de ne garder que celles répondant aux contraintes posées. En effet, seul celui qui effectue la recherche connait la sémantique des informations requises et ainsi que les contraintes à leur appliquer. Avec le web sémantique, une telle interrogation est possible car les données sont liées entre elles par des liens sémantiques qui donnent du sens à la donnée. [0024] La figure 2 représente schématiquement un procédé 100, selon l'invention, pour la mise en oeuvre d'un moteur de recherche sur un réseau informatique comprenant une pluralité de sources de données structurées. Par exemple, on peut citer la base DBPedia (wmAiv.dbpedia.orq) ou la base Freebase (wmAiv.freebase.com) qui sont des sources de données du web sémantique. [0025] Dans l'invention, chaque donnée structurée est décrite par une pluralité de métadonnées dites fondamentales. Pour comprendre les notions de données et de métadonnées, prenons l'exemple d'un flux binaire audio. Dans ce cas, les données correspondent au flux binaire audio en tant que tel, tandis que les métadonnées fondamentales du flux binaire audio renvoient à des informations individuelles et distinctes des données qui permettent de rapidement identifier la donnée. Par exemple, le titre de la chanson d'un fichier MP3 est une métadonnée fondamentale qui est plus rapide à transmettre entre systèmes informatiques et à analyser que le flux audio lui-même. Par ce biais, les métadonnées permettent d'identifier et de caractériser des données sans devoir effectuer de traitement sur la donnée elle-même. [0026] On peut également se référer au graphe RDF de la figure 3, dans lequel on peut voir une entité possédant un identifiant "1234" qui est décrite par les métadonnées "Tom Cruise" et "Acte u r". [0027] Dans le cadre de la description, on décriera les données de la pluralité de sources de données structurées par des métadonnées selon le standard RDF et le vocabulaire RDFS. - 6 - [0028] RDF est un modèle de données standard utilisé pour échanger des données dans le web sémantique qui est basé sur la théorie des graphes. RDF permet de représenter une donnée avec des triplets de la forme (sujet, prédicat, objet). Le sujet correspond à la donnée informatique au sujet de laquelle une information est définie. Le prédicat correspond au type d'information qui définit le sujet. Le prédicat correspond généralement à une représentation conceptuelle de la donnée. Enfin, l'objet correspond à la valeur du prédicat du sujet. L'objet peut généralement correspondre à une représentation textuelle de la donnée. Par exemple, l'entité "Les Misérables" peut être définit comme une entité de type "Livre" qui possède une relation de type "sonAuteur" avec l'entité "Victor Hugo". Dans cet exemple, "Les Misérables" est une représentation textuelle de "Livre" qui est une représentation conceptuelle de la donnée. [0029] RDFS est un vocabulaire permettant d'exprimer les relations de typage qu'il existe entre des données et des vocabulaires, dans le web sémantique. Ainsi, la sémantique des prédicats et les types de données peuvent être définis grâce à ces vocabulaires. RDFS permet notamment de définir des types et des sous-types de données. Ainsi, si l'on définit que B est un sous-type de A, alors toute donnée X étant de type B, est automatiquement de type A. RDFS permet donc de générer des règles d'inférence pour dériver des liaisons supplémentaires entre des données existantes. [0030] Sur la figure 2 en liaison avec la figure 4, en 5110, on enregistre et on indexe préalablement dans une première base de données 310, des métadonnées fondamentales des données de la pluralité de sources de données structurées, associées à la localisation de ces sources de données structurées. Par exemple, on enregistre et on indexe des métadonnées décrivant le nom et la localisation de données structurées. [0031] On entend par le nom d'une donnée, la représentation textuelle de cette donnée, comme expliqué plus haut. Par exemple, le nom d'une donnée structurée peut être décrit par le prédicat "rdfs:Label". Toutefois, le nom de la donnée peut être décrit par d'autres prédicats équivalentes dans d'autres vocabulaires génériques comme par exemple les prédicats "foaf:name" ou encore "schema:name". [0032] On entend par la localisation d'une donnée, l'adresse de la donnée sur le réseau informatique. Dans un exemple, la localisation d'une donnée structurée est décrite par une URI ainsi que par l'URL de la source de données contenant la donnée structurée. Dans Linked Data, l'URI correspond également à une URL directe permettant au réseau informatique de fournir une description de la donnée sans même devoir connaître l'URL de la source de donnée contenant la donnée structurée. [0033] La création de la première base de données 310 est moins complexe que dans l'art antérieur décrit plus haut car seules quelques métadonnées fondamentales décrivant les données du web sémantique sont rapatriées au lieu de l'ensemble des données en tant que telles. Plus précisément, on récupère la représentation textuelle ainsi que la localisation des sources de données d'origine. Toutefois, il est également possible de récupérer d'autres métadonnées fondamentales comme, les métadonnées de - 7 - géolocalisation. Les données en tant que telles ne sont pas copiées et restent dans leurs sources de données respectives. [0034] De retour à la figure 2, en S111, on reçoit une expression de recherche provenant d'un utilisateur du moteur de recherche selon l'invention. [0035] On entend par expression de recherche, une requête d'un utilisateur du moteur de recherche sémantique. Par exemple, un utilisateur peut entrer le texte "Victor Hugo" parce qu'il recherche des informations à propos de cette entité. Cette étape a pour avantage de permettre au moteur de recherche selon l'invention, de fonctionner de manière similaire aux moteurs de recherche traditionnels. [0036] En S112, on recherche des données structurées associées à l'expression de recherche en fonction d'une comparaison entre l'expression de recherche et la première base de données 310. Comme les métadonnées de la première base de données 310 correspondent à des représentations textuelles de données en tant que telles, il est possible de les faire correspondre avec l'expression de recherche entrée par l'utilisateur, qui elle aussi est une information textuelle. Ensuite, si la correspondance entre ces données textuelles est positive, il est possible de récupérer l'identifiant de la ou des données associées aux métadonnées, ainsi que la localisation de la source de données correspondante, car la première base de données 310 dispose de ces informations. On sait donc où retrouver les données dont les métadonnées correspondent à l'expression de recherche. [0037] Plus précisément, dans une mise en oeuvre de l'invention, on compare l'expression de recherche aux métadonnées de la première base de données 310 décrivant entre autres un nom de données structurées. Ensuite, on détermine la localisation des données pour lesquelles la correspondance est positive grâce aux métadonnées décrivant la localisation des sources de données qui sont naturellement liées, dans des triplets comme indiqué plus haut, aux métadonnées décrivant le nom des données,. [0038] Ainsi, dans l'invention on effectue, tout d'abord, une comparaison entre une expression de recherche et un ensemble de métadonnées comprises dans une première base de données 310. Suite à cette comparaison, on peut identifier la ou les données structurées décrites par les métadonnées correspondant à l'expression de recherche. Ceci a pour avantage de ne pas nécessiter le rapatriement de l'ensemble des données structurées au niveau du moteur de recherche. En effet, lorsque la recherche est effectuée, on ne rapatrie que les données structurées correspondants à la recherche. De fait, les données récupérées sont à jour. Ensuite, ces données structurées peuvent être présentées à l'utilisateur du moteur de recherche. [0039] Dans une première mise en oeuvre de l'invention, on enregistre et on indexe préalablement dans la première base de données 310, des métadonnées décrivant le type de données de la pluralité de sources de données structurées. [0040] On entend par type d'une donnée, la représentation conceptuelle de cette donnée, comme expliqué plus haut. Par exemple, le type d'une donnée structurée peut être décrite par le - 8 - prédicat "rdf:Type". Il est également possible d'utiliser des propriétés supplémentaires des données comme les prédicats "owl:SameAs" ou "wgs84:long" ou "wgs84:lat" qui sont définies dans le langage d'ontologies OWL (en anglais, Web Ontology Language) ou WGS84. Par exemple, le prédicat "owl:SameAs" permet d'indiquer que deux données représentent en réalité le même concept et doivent donc partager les mêmes types. [0041] Selon une forme de réalisation de l'invention, on peut utiliser les métadonnées décrivant une représentation conceptuelle de données pour inférer dans la première base de données 310, au moins une relation possible entre les métadonnées décrivant la même donnée structurée et provenant de différentes sources de données structurées. En effet, comme expliqué plus haut, les vocabulaires (Ex. RDFS) et ontologies (Ex. OWL) qui définissent la sémantique des prédicats et des types d'entités, permettent de créer des règles d'inférence afin de déduire des informations manquantes. Par exemple, on peut fusionner les triplets de la première base de données 310 provenant de sources de données différentes afin d'obtenir de nouvelles relations entre les entités. On peut se référer à la figure 3 dans laquelle, on infère une relation entre les métadonnées 'ReprésentationTextuelle' et 'ReprésentationConceptuelle'. Ainsi, à l'origine dans la figure 3, on ne connaissait que les type de relation 'label et 'type' pour l'entité possédant l'identifiant "1234, et on a pu en déduire que "tom Cruise" est un "Acteur. Les nouvelles relations d'inférence peuvent ensuite être ajoutées à la première base de données 310. [0042] Plus avant dans la première mise en oeuvre de l'invention, on enregistre et on indexe préalablement dans une deuxième base de données 320, des métarequêtes associées à des types de données structurées et à au moins une source de données structurées. [0043] On entend par métarequête un patron de requête, à savoir, une description de requête s'appliquant à une source de données connue sans que l'on précise sur quelles données la métarequête doit s'exécuter. Un exemple de métarequête permettant de faire correspondre des auteurs aux livres qu'ils ou elles ont écrits, peut être représentée en pseudo-code, comme suit: "l'ensemble des entités de type 'Auteur' et de type 'Livre' étant liées par une relation de type 'écritPar. On comprend que la métarequête de l'exemple précédent est associée à des métadonnées décrivant des données de type 'Auteur' et de type 'Livre'. Bien sûr, une métarequête peut être plus complexe et comprendre plus de contraintes. [0044] Une métarequête peut être déclinée en requête exécutable par le biais d'une compilation, en précisant sur quelles données on compte appliquer la métarequête. Le résultat de cette compilation peut par exemple être une requête décrite par un langage d'interrogation tel SPARQL (en anglais, Simple Protocol and RDF Query Language) comme décrit à l'adresse suivante: www.w3.org/TR/rdf-sparcil-querv. [0045] L'inventeur propose que ces métarequêtes soient produites par des experts du domaine concernés et qui connaissent les types d'informations que l'utilisateur peut vouloir rechercher ou découvrir dans le web sémantique. De plus, selon l'invention, une métarequête est associée à une ou plusieurs sources de données structures comme - 9 - DBPedia ou Freebase, comme décrit plus haut. Par exemple, cette association peut être décrite dans la deuxième base de données 320 par l'URL du service d'interrogation de la source de données. [0046] Enfin, toujours dans la première mise en oeuvre de l'invention, on identifie dans la deuxième base de données 320, des métarequêtes associées aux mêmes types de données que ceux des métadonnées récupérées de la première base de données 310 et qui sont associées à l'expression de recherche de l'utilisateur. Ensuite, on présente à l'utilisateur pour sélection, les métarequêtes remplissant le précédent critère et les données sur lesquelles il est possible de les décliner. Enfin, on applique une métarequête sélectionnée par l'utilisateur aux données structurées liées aux métadonnées associées à l'expression de recherche de l'utilisateur. [0047] Plus précisément, dans cette forme de réalisation de la première mise en oeuvre de l'invention, on compare le type des métadonnées associées à l'expression de recherche de l'utilisateur. Dans une autre mise en oeuvre, on fusionne dynamiquement les triplets de la deuxième base de données 320 avec les triplets de la première base de données 310 pour lesquels les représentations textuelles correspondent à l'expression de recherche. Ensuite, on détermine une liste de métarequêtes de la deuxième base de données 320 associées au même type, que l'on présente à l'utilisateur pour sélection. Enfin, on applique la métarequête sélectionnée par l'utilisateur sur les données associées à l'expression de recherche, comme indiqué plus haut. [0048] Ainsi, dans cette forme de réalisation de la première mise en oeuvre de l'invention on effectue, tout d'abord, une comparaison entre une expression de recherche et un ensemble de métadonnées comprises dans une première base de données 310. Ensuite, on identifie un ensemble de métarequêtes décrites par les mêmes types que les données associées à l'expression de recherche. Enfin, on présente à l'utilisateur une liste des métarequêtes que l'utilisateur peut choisir d'appliquer sur les données à récupérer et qui sont associées à l'expression de recherche. [0049] Dans une autre mise en oeuvre de l'invention, selon la figure 3, chaque métarequête est associée à au moins un modèle de représentation des données 200 (appelé aussi gabarit de présentation) récupérés suite à l'exécution d'une métarequête. Par exemple, une métarequête peut être associée à un modèle de représentation des données 200 sous forme de carte géographique, un modèle de représentation sous la forme d'un formulaire ou encore un modèle de représentation sous la forme d'un tableur. Ainsi, lorsque l'utilisateur a choisi de décliner en requête exécutable une métarequête pour une expression de recherche donnée, comme indiqué plus haut, on peut lui présenter un ou plusieurs représentations des données récupérées. [0050] L'invention a pour avantage de permettre une navigation aisée dans le web sémantique. En effet un utilisateur du moteur de recherche selon l'invention peut interroger le web sémantique par l'intermédiaire des mots-clés, et il peut recevoir en réponse des données sémantiques pertinentes provenant des diverses sources de données et qui ont été - 10 - récupérées et mis en forme en fonction de leur sémantique. Par exemple, une requête comprenant "Victor Hugo" peut renvoyer un résultat formaté pour afficher les informations de l'entité "Victor Hugo" de type "Auteur. Par la suite les données de résultat peuvent également servir d'expression de recherche pour trouver d'autres informations qui n'était pas forcément recherchée à l'origine mais qui sont liées sémantiquement. Ceci a donc pour avantage de permettre une navigation de découverte dite de sérendipité (hasard heureux) ainsi que la mise en oeuvre d'une sorte de "dialogue" entre l'utilisateur et le moteur de recherche sémantique, ce dernier comprenant la sémantique de l'expression de recherche de l'utilisateur. [0051] Pour illustrer cet avantage, considérons dans un exemple, que l'expression de recherche "Phil Collins" soit entrée dans le moteur de recherche selon l'invention. Si le réseau informatique comprend seulement une source de données comme DBpedia, à ce jour, le système selon l'invention peut proposer à l'utilisateur une liste de métarequêtes telles que "toutes les informations générales à propos d'une personne" ou "les membres d'un musique". Si l'utilisateur sélectionne la première métarequête, le système selon l'invention peut retourner deux résultats dont une entité décrivant "Phil Collins" qui est un chanteur et une entité décrivant "Phil Collins" qui est un pilote de piste ovale (en anglais, Speedway). On se trouve alors dans une première phase de l'utilisation du moteur de recherche sémantique selon l'invention où le typage de données identifie des personnes. Dans une deuxième phase, si l'utilisateur sélectionne l'entité associée à la représentation conceptuelle "Chanteur, le système selon l'invention ne va retourner que des métarequêtes qui sont associées au type "Chanteur. Et ainsi de suite. C'est par ce mécanisme que se met en place le "dialogue" décrit plus haut. De cette manière, l'utilisateur est moins susceptible d'obtenir des résultats inappropriés au vu de sa recherche. [0052] L'invention concerne aussi un produit de programme informatique incorporé de manière tangible dans un support d'informations dans lequel le produit de programme informatique comprend des instructions, qui lors de leur exécution, amène au moins un processeur à réaliser les étapes du procédé 100 selon l'invention. [0053] II est également revendiqué, au titre de cette invention, un système de recherche 300 sur un réseau informatique comprenant une pluralité de sources de données structurées dans lequel chaque donnée structurée est décrite par une pluralité de métadonnées. Le système comprend : - une première base de données 310 destinée à stocker des métadonnées décrivant le nom et la localisation de données de la pluralité de sources de données structurées ; - une deuxième base de données 320 destinée à stocker des métarequêtes associées à des types de données structurées et à au moins une source de données structurées ; - un moteur d'inférence 330 destiné à déterminer au moins une relation possible entre les métadonnées de la première base de données 310, décrivant la même donnée structurée et provenant de différentes sources de données structurées ; - de la mémoire 340 destinée à stocker des instructions exécutables; et - un dispositif de traitement 350 destiné à exécuter les instructions exécutables pour réaliser les étapes d'un procédé 100 selon l'invention. [0054] Le moteur de recherche selon l'invention est également configuré pour se baser sur le typage sémantique pour mettre en correspondance des données structurées décrites par les métadonnées fondamentales de la première base de données, avec des métarequêtes de la deuxième base de données qui sont conformes à ces données. Le moteur de recherche est également configuré pour définir le périmètre de mise en correspondance par la saisie de critères utilisateurs permettant de restreindre l'ensemble des métadonnées fondamentales à considérer lors de l'identification des données structurées devant être mis en correspondance avec des métarequêtes. Enfin, le moteur de recherche est également configure pour injecter dans les métarequêtes des identifiants des données structurées récupérées et de fabriquer de requêtes exécutables sur les sources de données correspondantes. [0055] Naturellement, la présente description n'est donnée qu'à titre indicatif, et l'on pourrait adopter d'autres mises en oeuvre de l'invention sans pour autant sortir du cadre de celle-ci. [0056] Par exemple, on peut imaginer un système selon l'invention dans lequel la première et la deuxième base de données 320 sont comprises dans une seule base de données. [0057] Dans un autre exemple, les métarequêtes peuvent être indexées et stockées par catégories. Par exemple, une catégorie nommée "Géographie" peut comprendre des métarequêtes telles que "informations générales d'une ville", "tous les carrefours d'une ville", "toutes les routes d'une ville", "tous les pays", ou "toutes les données géographiques d'une ville". En outre, dans une catégorie nommée "Entreprises", on pourrait trouver des métarequêtes telles que "les informations générales d'une entreprise", "toutes les personnes impliquées dans une entreprise" ou "tous les membres du conseil d'une entreprise". Ceci peut avoir pour avantage de faciliter encore plus la navigation selon une thématique donnée. [0058] Dans un mode de réalisation de l'invention, une métarequête peut être utilisée pour interroger des sources de données mais également pour créer de nouvelles entités dans le réseau informatique du web sémantique. De cette façon, le réseau peut être mis à jour directement par l'utilisateur. Un des avantages associés à cette fonctionnalité est la possibilité de créer une entité en conformité avec le format de données exigé par le web sémantique. Par exemple, l'utilisation d'un modèle de représentation sous la forme d'un formulaire, comme expliqué plus haut, peut permettre de mettre en oeuvre cette fonctionnalité. Dans ce cas, le formulaire comprend tous les champs considérés comme pertinents pour une entité donnée. REVENDICATIONS1. Procédé (100) pour la mise en oeuvre d'un moteur de recherche sur un réseau informatique comprenant une pluralité de sources de données structurées d'un web sémantique, chaque donnée structurée étant décrite par une pluralité de métadonnées, le procédé (100) comprenant : - l'enregistrement préalable (S110) dans une première base de données (310), de métadonnées décrivant le nom et la localisation de données de la pluralité de sources de données structurées; - la réception (5111) d'une expression de recherche provenant d'un utilisateur du moteur de recherche; et - la recherche (S112) des données structurées associées à l'expression de recherche en fonction d'une comparaison entre l'expression de recherche et la première base de données (310). 2. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel la recherche de données structurées comprenant en outre : - la recherche dans la première base de données (310), des métadonnées associées aux métadonnées décrivant un nom de données correspondant à l'expression de recherche, dites métadonnées de correspondance. 3. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, comprenant en outre : - l'enregistrement préalable dans la première base de données (310), de métadonnées décrivant le type de données de la pluralité de sources de données structurées; - l'enregistrement préalable dans une deuxième base de données (320), de métarequêtes associées à des types de données structurées et à au moins une source de données structurées; et - la recherche des données structurées associées à l'expression de recherche sur la base de la première base de données (310) et la deuxième base de données (320). 4. Procédé (100) selon la revendication 3 dépendante de la revendication 2, comprenant en outre : - l'identification dans la deuxième base de données (320), de métarequêtes associées aux mêmes types de données que ceux des métadonnées de correspondance, dites métarequêtes de correspondance; - la présentation à l'utilisateur pour sélection, d'au moins deux métarequêtes de correspondance; et - l'application de la métarequête sélectionnée par l'utilisateur aux données structurées associées aux métadonnées de correspondance. 5. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications 1, 2, 3 ou 4, comprenant en outre : - l'inférence et l'ajout dans la première base de données (310), d'au moins une relation possible entre les métadonnées décrivant la même donnée structurée et provenant de différentes sources de données structurées.-2- 6. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications 1, 2, 3, 4 ou 5, comprenant en outre - la description des données de la pluralité de sources de données structurées par des métadonnées selon le modèle de données RDF et au moins un vocabulaire parmi : RDFS, OWL, WGS84, Dublin core, FOAF ou Schema.org. 7. Procédé (100) selon la revendication 6, dans lequel: - le nom d'une donnée structurée est décrit par au moins un prédicat parmi: rdfs:Label, foaf:Name, schema:Name ou équivalents dans d'autres vocabulaires; et - le type d'une donnée structurée est décrit par le prédicat rdf:Type. 8. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications 1, 2, 3, 4, 6 ou 7, dans lequel: - la localisation d'une donnée structurée correspond à un identifiant unique en conjonction avec l'URL d'accès au système d'interrogation de la source de données correspondante. 9. Produit de programme informatique incorporé de manière tangible dans un support d'informations, le produit de programme informatique comprenant des instructions, qui lors de leur exécution, amène au moins un processeur à réaliser les étapes d'un procédé (100) selon l'une des revendications 1 à 8. 10. Système de recherche (300) sur un réseau informatique comprenant une pluralité de sources de données structurées d'un web sémantique, chaque donnée structurée étant décrite par une pluralité de métadonnées, le système comprenant : - une première base de données (310) destinée à stocker des métadonnées décrivant le nom et la localisation de données de la pluralité de sources de données structurées ; - une deuxième base de données (320) destinée à stocker des métarequêtes associées à des types de données structurées et à au moins une source de données structurées ; - un moteur d'inférence (330) destiné à déterminer au moins une relation possible entre les métadonnées de la première base de données (310), décrivant la même donnée structurée et provenant de différentes sources de données structurées ; - de la mémoire (340) destinée à stocker des instructions exécutables; et - un dispositif de traitement (350) destiné à exécuter les instructions exécutables pour réaliser les étapes d'un procédé (100) selon l'une des revendications 1 à 8.