# Conception d'une ontologie pour la gestion des connaissances en bioraffinerie environnementale, EBO

Emilie Fernandez, Virginie Rossard, Eric Latrille

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Emilie Fernandez, Virginie Rossard, Eric Latrille. Conception d'une ontologie pour la gestion des connaissances en bioraffinerie environnementale, EBO. 8. Atelier INtégration de sources/masses de données hétérogènes et Ontologies, dans le domaine des sciences du VIVant et de l'Environnement (IN-OVIVE), adossé à la conférence Ingénierie des Connaissances @PFIA, IN-OVIVE, adossé à la conférence Ingénierie des Connaissances @PFIA, Jul 2025, Dijon, France. hal-05073170

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Submitted on 19 May 2025

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# Conception d'une ontologie pour la gestion des connaissances en bioraffinerie environnementale, EBO

Emilie Fernandez¹,², Virginie Rossard¹, Eric Latrille¹

¹ INRAE, LBE - Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement

² INRAE, PROSE - PRocédés biOtechnologiques au Service de l'Environnement

2025

## Résumé

L'organisation et la structuration des données sont deve-
nues des enjeux majeurs dans le domaine des sciences du
vivant et de l'environnement. Face à l'augmentation des
volumes de données expérimentales hétérogènes, le besoin
d'interopérabilité et de raisonnement automatisé devient
crucial. Dans le cadre du développement du système d'in-
formation EnviBIS au sein du LBE (INRAE), l'ontologie
EBO (Environmental Biorefinery Ontology) a été conçue
afin de formaliser et structurer les connaissances rela-
tives aux procédés de bioraffinerie environnementale. En
s'appuyant sur la méthode Linked Open Terms (LOT), la
construction de l'ontologie repose sur une analyse appro-
fondie du domaine, enrichie par des techniques de traite-
ment appliquées à un corpus scientifique. Implémentée en
OWL et alignée avec des standards, EBO est exploitée via
RDF4J et Apache Jena. Elle permet d'assurer l'interopéra-
bilité avec d'autres SI. Ce travail s'inscrit dans une dyna-
mique de structuration et de partage des connaissances à
l'échelle interinstitutionnelle et nationale.

## Mots-clés

Ontologie, Web sémantique, Bioraffinerie Environnemen-
tale, Interopérabilité.

## Abstract

Data organization and structuring have become key chal-
lenges in the life and environmental sciences. With the in-
creasing volume and heterogeneity of experimental data,
the need for interoperability and automated reasoning is
crucial. As part of the development of the EnviBIS informa-
tion system at LBE (INRAE), the Environmental Biorefinery
Ontology (EBO) ontology was designed to formalize and
structure knowledge related to environmental biorefinery
processes. Relying on the Linked Open Terms (LOT) metho-
dology, the ontology was constructed based on an in-depth
domain analysis, further enriched by processing techniques
applied to a scientific corpus. Implemented in OWL and
aligned with standards, EBO is exploited via RDF4J and
Apache Jena. It ensures interoperability with other informa-
tion systems. This work contributes to a broader initiative
for structuring and sharing knowledge at inter-institutional
and national levels.

## Keywords

Ontology, Semantic Web, Environmental Biorefinery, Inter-
operability.

## 1 Introduction

Avec la montée en puissance du numérique dans les
sciences du vivant et de l'environnement, la quantité et la
diversité des données produites rendent leur gestion com-
plexe. L'extraction d'informations et de connaissances à
partir de ces données nécessite des approches structurées.
Le web sémantique, en apportant des mécanismes de struc-
turation, de partage et de raisonnement automatisé, à l'aide
de ses technologies (RDF, OWL, SPARQL, etc) répond à
ces défis. Le LBE a ainsi initié le développement de l'on-
tologie EBO dans le cadre du système d'Information, SI,
EnviBIS afin d'harmoniser les terminologies scientifiques
et favoriser l'interopérabilité des données.

## 2 Travaux antérieurs

Dans le domaine de la bioraffinerie environnementale, de
nombreuses données expérimentales sont produites au sein
d'INRAE. Une partie de ces données est structurée selon
l'ontologie Environmental Biorefinery Ontology (EBO),
mise en œuvre dans le système d'information EnviBIS basé
sur la suite logicielle libre OpenSILEX [10]. Cette onto-
logie permet de représenter des objets d'étude comme les
bioprocédés, les matières ou les écosystèmes microbiens,
en lien avec les thématiques de recherche du laboratoire
LBE [8]. OpenSILEX s'appuie sur des ontologies de haut
niveau telles que Dublin Core [3], FOAF [4], SOSA [9] et
PROV-O [7], et permet de structurer les données selon les
principes FAIR [5].

En parallèle, l'ontologie Process and Observation Ontology (PO2) [6] permet de structurer les données de procédés expérimentaux issus de plusieurs projets de recherche et PO2 réutilise également des concepts de haut niveau issus des ontologies BFO [11], SOSA [9] ou encore Time Ontology [?]. Deux outils logiciels, PO2 Manager et SPO2Q, ont été développés pour faciliter l'utilisation de PO2 [6]. La comparaison entre les modèles EBO et PO2 a mis en évidence des concepts communs ainsi que des complémentarités. Ainsi, EBO réutilise désormais certains concepts de
PO2 (Process, Step, Component), et s'oriente vers une re-
présentation plus fine des variables en s'inspirant de l'ap-
proche I-ADOPT [2]. L'alignement progressif de ces on-
tologies vise à améliorer l'interopérabilité des données, à
faciliter leur publication selon les standards du Web séman-
tique, et à offrir des outils informatiques adaptés aux be-
soins des scientifiques.

3 Méthodologie

La construction de l'ontologie s'appuie sur la démarche
Linked Open Terms (LOT), qui combine une analyse ri-
goureuse des besoins et des concepts du domaine (tels que
les matières, les capteurs, les équipements et les variables
scientifiques) avec une approche fondée sur des ressources
terminologiques et des techniques de traitement automa-
tique du langage. Un thésaurus de plus de 500 termes a
ainsi été constitué, enrichi à partir de standards sectoriels
tels que SINOE [1], Système d'Information et d'Observa-
tion de l'Environnement dédié aux déchets, et les nomen-
clatures européennes.

Un corpus scientifique issu de la plateforme HAL a été
exploré grâce à des méthodes de NLP (TF-IDF, cooc-
currences, dépendances syntaxiques) afin d'identifier les
termes et relations les plus représentatifs du domaine. Pour
l'extraction des termes, la méthode Term Frequency - In-
verse Document Frequency (TF-IDF), implémentée avec la
bibliothèque scikit-learn en Python, a permis de sélection-
ner automatiquement les mots les plus caractéristiques du
corpus, qui peuvent ensuite être visualisés sous forme de
nuage de mots. Cette analyse automatique a été complé-
tée par des échanges avec des experts, permettant d'enrichir
l'ontologie EBO par l'intégration de nouveaux termes et re-
lations détectés dans le corpus scientifique, et d'assurer la
pertinence des concepts retenus.

L'ontologie a ensuite été formalisée en OWL à l'aide
de l'outil Protégé, intégrant des axiomes, des hiérar-
chies conceptuelles, des relations sémantiques telles que
"rdfs:subClassOf" ou "part-of", ainsi que des annotations
riches.

Un effort d'alignement a été mené avec les ontologies PO2
et OESO, qui sont directement importées dans EBO. PO2
permet de structurer les procédés de transformation, tandis
que OESO fournit un cadre de référence pour décrire les
expérimentations scientifiques. EBO se spécialise en repré-
sentant les concepts spécifiques aux procédés de bioraffine-
rie environnementale.

Enfin, l'intégration technique de l'ontologie dans le sys-
tème d'information EnviBIS repose sur l'utilisation de
RDF4J et d'Apache Jena.

En perspective, l'intégration d'un raisonneur est envisagée
afin de permettre l'inférence automatique sur les relations
entre concepts de procédés de bioraffinerie environnemen-
tale, notamment pour déduire les intrants et sortants d'un
procédé, vérifier la cohérence des flux expérimentaux, ou
encore détecter des incohérences dans les étapes des pro-
cédés. Pour permettre ce raisonnement, des Object Pro-
perties ont été définies, décrivant les relations entre les

équipements, les flux de matières (intrants, sortants) et les
étapes des procédés. Ces propriétés permettent une descrip-
tion précise des interactions entre les concepts et posent les
bases d'un raisonnement automatisé.

4 Résultats

L'ontologie développée, nommée EBO (Environmental Biorefinery Ontology), permet une formalisation précise des concepts clés du domaine, facilitant ainsi la clarification de notions parfois ambigües ou polysémiques. Elle offre une structuration cohérente des données issues de capteurs, d'équipements et de flux de matières en entrée et sortie des dispositifs expérimentaux, contribuant à une meilleure exploitation des résultats expérimentaux. Actuellement, les fichiers de conception de l'ontologie, y compris les questions de compétence, sont hébergés sur un dépôt Git privé. Une publication future en ligne est prévue pour respecter les principes des données ouvertes et liées (FAIR).

Enfin, son intégration opérationnelle au sein de la plate-
forme EnviBIS permet une navigation sémantique et une
exploitation avancée des données collectées sur les procé-
dés de bioraffinerie.

Remerciements

Nous remercions l'équipe OpenSILEX pour leur exper-
tise sur les ontologies et pour leur aide précieuse dans la
construction de l'ontologie EBO. Leur accompagnement
nous a permis d'adapter le vocabulaire aux bioprocédés du
LBE INRAE et d'assurer la cohérence sémantique de notre
travail.

Nous remercions également le personnel du LBE pour leur
disponibilité et leurs retours, qui ont permis de mieux ajus-
ter l'ontologie aux besoins du laboratoire.

Merci à toutes les personnes qui ont contribué à ce projet.

Références

[1] ADEME. Sinoe : Système d'information et d'observa-
vation de l'environnement dédié aux déchets, 2020.
SINOE est un système d'information dédié à la col-
lecte, au suivi et à l'observation des données sur les
déchets en France.

[2] Research Data Alliance. I-adopt (interoperable des-
criptions of observable property terminologies), 2025.
I-ADOPT est un groupe de travail visant à développer
des descriptions interopérables des terminologies des
propriétés observables pour faciliter le partage et l'in-
tégration des données scientifiques.

[3] DCMI Usage Board. Dcmi metadata terms, 2020. La spécification officielle des termes du Dublin Core, maintenue par le DCMI Usage Board. Elle définit les propriétés, classes, schémas d'encodage et vocabulaires pour la description des ressources. Il s'agit d'un vocabulaire de métadonnées.

[4] Dan Brickley and Libby Miller. Foaf (friend of a friend ontology) vocabulary specification 0.99, 2014. FOAF est une ontologie du Web sémantique destinée
à décrire des personnes, leurs relations et les objets qui
les entourent, facilitant l'interconnexion des données
sur le Web.

[5] CNRS. Le centre pour la communication scientifique directe : principes fair, 2025. Présentation des principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) et de leur mise en œuvre par le CCSD pour garantir l'accessibilité, l'operability et la réutilisation des ressources numériques scientifiques. Le CCSD est un centre de ressources et de services pour la science ouverte.

[6] Stephane Dervaux, Juliette Dibie, Liiliana Ibanescu, and Joe Raad. PO² Process and Observation Ontology, 2021.

[7] W3C Provenance Working Group. Prov-o : The prov ontology, 2013. PROV-O est l'ontologie officielle du W3C pour la modélisation de la provenance des données sur le Web, basée sur OWL2. Elle définit les classes et propriétés pour décrire les entités, activités et agents impliqués dans la production et la transformation des données.

[8] INRAE LBE. Thèmes de recherche de lbe, 2025. Page institutionnelle présentant les principaux axes de recherche du Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement (LBE) de l'INRAE.

[9] W3C/OGC Spatial Data on the Web Working Group. Semantic sensor network ontology (ssn) and sensor, observation, sample, and actuator (sosa) ontology, 2017. La spécification officielle du W3C et de l'OGC pour la modélisation sémantique des capteurs, observations, échantillons et actionneurs. SOSA est le cœur léger et modulaire de l'ontologie SSN, facilitant l'interopérabilité des données issues de capteurs et d'observations sur le Web.

[10] INRAE OpenSILEX. Opensilex : Open source information system for life science data, 2025. OpenSILEX est un système d'information open source basé sur les ontologies, dédié à la gestion, la structuration, la visualisation et l'analyse de données à grande échelle en agronomie et sciences du vivant.

[11] BFO Development Team. Basic formal ontology (bfo), 2020. BFO est une ontologie formelle de haut niveau, conçue pour soutenir l'intégration, l'analyse et la récupération d'informations dans divers domaines scientifiques.