FR 3135802 A1 20231124 FR 2204883 A 20220520 L’invention est un procédé (100) de génération d’un graphe de connaissances, mis en œuvre par ordinateur, comprenant les étapes suivantes : - fourniture (103) de plusieurs triplets correspondant respectivement à des affirmations de connaissance ; - enchaînement entre triplets (104) visant à les organiser en un graphe topologique ; - définition (106) de types de concepts sémantiques, de concepts sémantiques (107) pour décrire et qualifier les types d’entités et d’attributs reconnus parmi les éléments du graphe topologique, - instanciations (108) des concepts sémantiques définis, les instances étant générées par classification des éléments composant les triplets et associées entre elles de façon à hériter aussi les relations du graphe topologique, de manière à générer un graphe des connaissances sémantique. Figure pour l’abrégé : figure 3 Procédé de génération supervisée d’un graphe sémantique virtuel de connaissances spécialisées L’invention concerne la gestion des connaissances, en particulier la génération supervisée et l’alimentation de graphes sémantiques virtuels de connaissances spécialisées, autrement dit consacrée à une certaine application ou analyse. Les graphes de connaissance visent à structurer les connaissances acquises sur un domaine prédéterminé selon leurs relations réciproques. Lorsqu’ils sont construits virtuellement via des moyens informatiques, ils permettent l’analyse rapide voire automatique par ces moyens des connaissances du graphe, notamment la détermination de liens cachés entre des entités qui semblaient pourtant éloignées les unes des autres, la détection de motifs sémantiques récurrents, la généralisation de faits à des domaines plus vastes que le cas d’usage concerné. Ces graphes forment ainsi notamment des outils pour modéliser des processus complexes de systèmes sociotechniques, par exemple pour l’analyse de la gestion de certains accidents, de manière à améliorer la gestion des processus du système et même à prévenir ces accidents. On connaît dans l’état de la technique plusieurs méthodes d’organisation des connaissances, mais chacune est adaptée à un domaine particulier et présente ses propres inconvénients. Par exemple, la méthode FRAM (pour « Functional Resonance Analysis Method »), utilisée dans le cas d’analyse d’accidents, impose une grande quantité de données à fournir dans un cadre précis et complexe, résultant en un graphe de connaissance obéissant à une syntaxe à acquérir pour ses utilisateurs et difficilement généralisable à d’autres domaines. La méthode AHP (pour « Analytic H ierarchy Process ») génère un graphe sur la base d’hypothèses de départ qui peuvent se révéler fausses ensuite et résulter en liens trop complexes entre les entités du graphe. On connait également des méthodes visant à créer des ontologies, telles que la méthode « M ethondology », la méthode « Gospl » ou encore la méthode « Gellish ». Cependant, elles ne permettent pas d’utiliser un cadre commun pour tous les domaines d’organisation de connaissance. De manière générale, il est difficile d’identifier une méthode de génération supervisée d’un graphe de connaissances spécialisées généralisable à tous les domaines. Il est également difficile d’identifier une méthode permettant l’agrégation de connaissances selon un même cadre pour de nombreuses sources de connaissance aux profils variés, et notamment une méthode permettant l’apport de connaissances par un néophyte du domaine ciblé. Enfin, il est difficile d’obtenir un graphe virtuel comprenant des relations faciles à analyser, les liens entre les entités du graphe étant souvent de plus en plus complexes au fur et à mesure de l’enrichissement du graphe. L'invention a notamment pour but de permettre la génération supervisée d’un graphe de connaissances spécialisées selon une même méthode quel que soit le domaine visé. Elle vise également à permettre la structuration d’une quantité de connaissances importantes, provenant de sources variées et hétérogènes, en un graphe aux relations simples à comprendre et à analyser. Elle vise enfin à permettre l’apport de connaissances d’une manière simple par tout néophyte du domaine concerné par le graphe. À cet effet l’invention a pour objet un procédé de génération d’un graphe sémantique virtuel de connaissances spécialisées, mis en œuvre par ordinateur, dans lequel sont mises en œuvre les étapes suivantes : - fourniture de plusieurs triplets correspondant respectivement à des affirmations de connaissance, chaque triplet comprenant deux noms reliés par un prédicat ; - agrégation des triplets en fonction des noms de manière à relier les triplets entre eux et à les organiser en un graphe topologique ; - détection de motifs sémantiques dans le graphe topologique ; - en fonction des motifs sémantiques détectés, définition de types de concepts sémantiques génériques, définition de concepts sémantiques, chaque concept sémantique appartenant à un type de concept sémantique générique, et définition des associations possibles entre les concepts sémantiques de manière à former un modèle sémantique comprenant les concepts associés entre eux ; - instanciations des concepts sémantiques, chaque instance étant associée à au moins l’un des concepts définis, les instances étant générées par classification du contenu du graphe topologique, de manière à générer un graphe des connaissances. Ainsi, l’étape de fourniture des triplet correspond à l’apport de connaissances. Dans le cadre de l’invention, un triplet, ou « triplé », est un groupe de trois éléments verbaux ou numériques associés entre eux pour représenter une affirmation de connaissance. L’expression « affirmation de connaissance » concerne la formulation d’un témoignage, d’un fait, ou d’une hypothèse à vérifier. Cet apport est réduit à sa plus simple expression puisqu’il ne s’agit que d’indiquer deux noms, correspondant à deux entités ou à une entité et un attribut de cette entité, et un prédicat, correspondant au lien entre ces deux noms : une interaction, une qualification, par exemple. Ainsi, toute personne, non nécessairement experte du domaine concerné par le graphe de connaissances, peut apporter sa connaissance. Cette étape de fourniture est en particulier réalisée via une application logicielle ou web, permettant à un utilisateur de remplir des champs prédestinés au recueil de triplet. L’étape d’agrégation permet d’obtenir un graphe topologique des connaissances fournies. Ainsi, après cette étape, un expert du domaine ciblé par les connaissances dispose d’un graphe topologique qu’il peut analyser. Ce graphe est toutefois dénué d’apports sémantiques puisqu’il ne comprend que les triplets fournis par les différentes sources, sans que des généralisations aient été effectuées ou que des catégories aient créées pour regrouper les connaissances. Cette étape d’agrégation de triplets est réalisée au fur et à mesure que les triplets sont saisis, manuellement ou automatiquement. Elle fait appel à des moyens informatiques reconnaissant les noms identiques ou assimilés (par critères orthographiques ou grammaticales) déjà utilisés dans d’autres triplets, de manière à relier au fur et à mesure les triplets autour des noms similaires qu’ils comprennent. Les moyens font apparaître les triplets saisis sur un écran avec la portion du graphe topologique qui les concerne. L’étape de détection de motifs sémantiques dans le graphe topologique vise à repérer des liens récurrents entre les différents éléments du graphe topologique, tels que des prédicats similaires entre des entités sémantiquement proches. Elle vise donc à identifier des types d’interaction génériques qui peuvent être appliqués à de nombreux éléments constituant les nœuds du graphe topologique, et donc à suggérer des concepts plus généraux que le cas d’étude du graphe topologique. Elle permet en ce sens de préparer les étapes suivantes. Cette étape peut être réalisée manuellement ou à l’aide d’algorithmes de machine Learning ayant été entraînés à détecter et reconnaitre des motifs sémantiques et/ou des liens. Dans ce cas, l’apprentissage automatique est réalisé au préalable sur des ontologies préexistantes formant bases de données d’apprentissage. L’étape suivante correspond aux définitions des types de concepts sémantiques génériques. Par « type de concept génériques », on peut en particulier désigner deux types généraux : les « entités » génériques, telles que les « Ressource », « Agent », d’une part, ou « Processus », « Evènement », d’autre part, et les types de concepts formant des « attributs » génériques, pour « nommer » une identité, un contexte, ou une qualification. Les concepts formant « attributs » ont ainsi vocation à qualifier les concepts formant « entités ». Les types de concepts représentent les composants primaires du modèle sémantique de données, c’est-à-dire la structure sémantique. Le choix de ces types de concepts et le choix du modèle sémantique, c’est-à-dire les concepts eux-mêmes, sont donc interdépendants. L’étape de définition des concepts correspond à la sélection des classes sémantiques, appelés « concepts » ou « concepts sémantiques », appartenant au types de concepts génériques définis ci-dessus. et à la définition de leurs caractéristiques sémantiques. Par « concept », on désigne des termes utiles pour classifier des éléments du graphe topologique en tant qu’entités ou en tant qu’attributs d’entité, de manière adaptée à l’objectif du cas d’étude. Ces concepts peuvent être définis à partir de zéro, mais ils peuvent alternativement être sélectionnés par l’utilisateur à partir d’ontologies génériques (ou ontologies supérieures, « upper ontologies » en anglais) existantes, fournies dans une base de données. On définit également à cette étape les caractéristiques et propriétés de ces concepts. On définit enfin les relations et associations possibles entre ces concepts, en particulier entre les concepts appartenant aux types de concept « entité » d’une part, et entre les concepts d’ « entité » et d’ « attribut » d’autre part. L’ensemble de ces concepts forment l’ontologie de référence du graphe de connaissance d’intérêt. Cette ontologie est dite « hybride » car les concepts sont extraits d’une part des ontologies générales (ou supérieures, « upper ontologies »), applicables à de nombreux domaines, et d’autre part des ontologies des domaines spécifiques pertinent au domaine d’intérêt. Ces concepts extérieurs sont sélectionnés, agrégés et adaptés dans leurs définitions en tant que concepts du modèle sémantique des données, en considérant la portée et l’application du graphe de connaissances d’intérêt. Toute connaissance fournie, par le biais des triplets, s’inscrit dans cette ontologie de référence. Ces définitions permettant de s’inscrire dans un cadre très générique, qui peut être utilisé dans de nombreux cas d’usages différents. Ils permettent également de simplifier au maximum le graphe de connaissance qui sera ensuite généré, puisque chaque entité du graphe appartient à un concept parmi un faible nombre de concepts. Cette étape est réalisée manuellement par un expert du domaine d’application, ou semi automatiquement à l’aide de moyens informatiques. L’étape de définition des concepts est réalisée de manière concomitante avec l’étape de définition des types de concepts, mais les concepts peuvent être ensuite complétés au fur et à mesure que l’on découvre des affirmations de connaissance ou que l’on fournit des triplets au graphe topologique. L’étape d’instanciation des concepts est l’étape permettant la transformation du graphe topologique en graphe de connaissances sémantiques à proprement parler. Ce sont ces instances de concepts qui apparaissent dans le graphe de connaissance final. Cette étape d’instanciation et d’association pour générer le graphe sémantique de connaissances peut être réalisée manuellement par l’expert via des moyens d’interaction informatique, telle qu’une application logicielle ou web, ou automatiquement par des moyens de Machine Learning ayant été entraînés à produire des instances conformes à une ontologie et à un modèle sémantique de données de référence, à partir d’un graphe topologique. On peut prévoir que les concepts de cette ontologie incluent eux-mêmes des sous-classes sémantiques. Par exemple, la sous-classe « hôpital » pourrait appartenir au concept « infrastructure », lui-même appartenant au type de concept « Ressource ». On peut alors également réaliser des instanciations de ces sous-classes. En classifiant de cette manière, comme instances de concepts sémantiques, l’ensemble des triplet fournis dans le graphe topologique en respectant la logique du modelé sémantique des données défini dans l’étape précédente, on produit un graphe de connaissances dans lequel il est aisé de naviguer et de déduire des liens cachés entre les éléments du graphe, de généraliser le contenu du graphe topologique, notamment en évoluant entre différents niveaux de granularités et en réglant la résolution d’informations extraits du graphe. Le procédé permet le traitement traçable des connaissances qui peuvent être très nombreuses et hétérogènes et fournies par des sources très différentes, non expertes du domaine, sous la forme de simples triplets. Enfin, en se conformant à un modèle sémantique très générique, le procédé peut être utilisé dans tous les domaines pertinents, sans que quiconque ait à apprendre et à appliquer une syntaxe ou des règles compliquées pour apporter les connaissances au graphe. L’invention peut également comporter l’une ou plusieurs des caractéristiques optionnelles suivantes, prises seules ou en combinaison. De préférence, chaque affirmation de connaissance correspond : - soit à une qualification, auquel cas le prédicat de ce triplet comprend un verbe de liaison pour qualifier l’un des deux noms de ce triplet par l’autre nom de ce triplet ; - soit à une action, auquel cas le prédicat de ce triplet comprend un verbe d’action pour décrire une interaction entre les deux noms du triplet, et dans lequel, de préférence, au moins l’un des noms inclut une référence temporelle ou spatiale de manière à positionner chronologiquement ou géographiquement l’affirmation à laquelle correspond le triplet. La référence temporelle ou spatiale peut également permettre de positionner chronologiquement ou spatialement des affirmations auxquels correspondent au moins certains des autres triplets comprenant le même nom. Avantageusement, la fourniture des triplets et l’organisation des triplets en un graphe topologique sont réalisées via un module informatique d’édition et de structuration de texte. De préférence, les types de concept sémantiques génériques sont des entités génériques ou des attributs génériques, les attributs correspondant à des caractéristiques d’identification, de contexte ou de qualification associés aux entités. Avantageusement, la définition des concepts sémantiques est réalisée via un module informatique de détection de motifs relationnels récurrents dans le graphe topologique. De préférence, les instanciations des concepts et les associations de ces instances entre elles sont réalisées via un module informatique de transformation du graphe topologique en graphe de connaissance sémantique. Avantageusement, le procédé met en outre en œuvre une étape de manipulation du graphe de connaissances à travers des moyens d’interaction informatique, de manière à naviguer dans l’ensemble du graphe de connaissances et à éditer le graphe de connaissances. On prévoit également selon l’invention un procédé de fourniture d’un retour d’expérience, mis en œuvre par ordinateur, dans lequel sont mises en œuvre les étapes suivantes : - choix d’un graphe de connaissances existant, le graphe de connaissance ayant été généré conformément au procédé décrit précédemment ; - fourniture d’un triplet correspondant à un retour d’expérience, le triplet comprenant deux noms reliés par un prédicat ; - transformation du triplet en instanciation d’un ou plusieurs concepts et intégration de la ou des instances dans le graphe de connaissances. Avantageusement, la transformation est réalisée automatiquement par un module informatique d’instanciation et d’intégration d’un ou de plusieurs concepts dans le graphe de connaissances en fonction du triplet. On prévoit également selon l’invention un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé décrit plus haut. On prévoit également selon l’invention un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé décrit plus haut. Brève description des figures L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la est un schéma de moyens de mise en œuvre de l’invention ; la est un schéma d’un programme d’ordinateur de l’invention ; la est un schéma d’un procédé selon l’invention ; la est un schéma d’une étape du procédé de la ; la est un schéma d’une étape du procédé de la ; la est un schéma d’une étape du procédé de la ; la est un schéma d’une étape du procédé de la ; la est un schéma d’une étape du procédé de la ; la est un schéma d’un autre procédé selon l’invention. Procédé (100) de génération d’un graphe sémantique virtuel de connaissances spécialisées, mis en œuvre par ordinateur (2), dans lequel sont mises en œuvre les étapes suivantes : - fourniture (103) de plusieurs triplets correspondant respectivement à des affirmations de connaissance, chaque triplet comprenant deux noms (N 1 , N 2 , a 1 , N 3 ) reliés par un prédicat (V l1 , V a , V l2 ) ; - agrégation (104) des triplets en fonction des noms de manière à relier les triplets entre eux et à les organiser en un graphe topologique ; - détection (105) de motifs sémantiques dans le graphe topologique ; - en fonction des motifs sémantiques détectés, définition (106) de types de concepts sémantiques génériques, définition (107) de concepts sémantiques, chaque concept sémantique appartenant à un type de concept sémantique générique, et définition des associations possibles entre les concepts sémantiques de manière à former un modèle sémantique comprenant les concepts associés entre eux ; - instanciations (108) des concepts sémantiques, chaque instance étant associée à au moins l’un des concepts définis, les instances étant générées par classification du contenu du graphe topologique, de manière à générer un graphe des connaissances. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel chaque affirmation de connaissance correspond : - soit à une qualification, auquel cas le prédicat (V a ) de ce triplet comprend un verbe de liaison pour qualifier l’un des deux noms (N 2 , a 1 ) de ce triplet par l’autre nom de ce triplet ; - soit à une action, auquel cas le prédicat (V l1 , V l2 ) de ce triplet comprend un verbe d’action pour décrire une interaction entre les deux noms (N 1 , N 2 , N 3 ) du triplet, et dans lequel, de préférence, au moins l’un des noms inclut une référence temporelle ou spatiale de manière à positionner chronologiquement ou géographiquement l’affirmation à laquelle correspond le triplet. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la fourniture (103) des triplets et l’organisation des triplets en un graphe topologique (104) sont réalisées via un module (27) informatique d’édition et de structuration de texte. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les types de concept sémantiques génériques sont des entités génériques ou des attributs génériques, les attributs correspondant à des caractéristiques d’identification, de contexte ou de qualification associés aux entités. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la définition des concepts sémantiques est réalisée via un module informatique de détection de motifs relationnels récurrents dans le graphe topologique. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle les instanciations (108) des concepts et les associations de ces instances entre elles sont réalisées via un module informatique de transformation du graphe topologique en graphe de connaissance sémantique. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, mettant en outre en œuvre une étape de manipulation du graphe de connaissances à travers des moyens d’interaction informatique (2), de manière à naviguer dans l’ensemble du graphe de connaissances et à éditer le graphe de connaissances. Procédé (200) de fourniture d’un retour d’expérience, mis en œuvre par ordinateur (2), dans lequel sont mises en œuvre les étapes suivantes : - choix (201) d’un graphe de connaissances existant, le graphe de connaissance ayant été généré conformément à l’une quelconque des revendications précédentes ; - fourniture (202) d’un triplet correspondant à un retour d’expérience, le triplet comprenant deux noms reliés par un prédicat ; - transformation (203) du triplet en instanciation d’un ou plusieurs concepts et intégration de la ou des instances dans le graphe de connaissances. Procédé (200) selon la revendication précédente, dans lequel la transformation (203) est réalisée automatiquement par un module informatique d’instanciation et d’intégration d’un ou de plusieurs concepts dans le graphe de connaissances en fonction du triplet. Programme d'ordinateur (24) comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur (2) conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) de génération d’un graphe sémantique virtuel de connaissances spécialisées selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 ou les étapes du procédé (200) de fourniture d’un retour d’expérience selon la revendication 8 ou 9. Support d'enregistrement (23) lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) de génération d’un graphe sémantique virtuel de connaissances spécialisées selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 ou les étapes du procédé (200) de fourniture d’un retour d’expérience selon la revendication 8 ou 9.