# Les technologies du Web Sémantique au service de l'approche One Health en médecine humaine et animale

Antonin Segault, Vasile Cozma, Ioan Roxin

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Antonin Segault, Vasile Cozma, Ioan Roxin. Les technologies du Web Sémantique au service de l'approche One Health en médecine humaine et animale. 23e Colloque Bilateral Franco-Roumain en Sciences de l'Information et de la Communication, Oct 2018, Cluj-Napoca, Roumanie. hal-02431580

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Les technologies du Web
Sémantique au service de
l'approche One Health en médecine
humaine et animale

Antonin Segault*,*** — Vasile Cozma** — Ioan Roxin***

* Laboratoire Dicen IdF, Université Paris Nanterre
200 avenue de la République, Nanterre
antonin.segault@parisnanterre.fr

** Université des Sciences Agricoles et de Médecine Vétérinaire
3-5 rue Calea Mănăştur, Cluj Napoca, Roumanie
vasile.cozma@usamvcluj.ro

*** Laboratoire ELLIADD, Université de Franche-Comté
Campus des Portes du Jura, 4 Place Tharradin, Montbéliard
ioan.roxin@univ-fcomte.fr

RÉSUMÉ. La gestion des crises sanitaires nécessite la collaboration d'experts issus de disciplines variées, ainsi que l'implication de membres de la société civiles. En raison des différentes représentations de la situation mobilisées par ces acteurs, la communication de crise se heurte à des problèmes d'interopérabilité sémantique. Cet article étudie l'utilisation de modèles formels, s'appuyant sur les technologies du Web Sémantique, pour faciliter le partage d'information. À travers l'exemple du diagnostic de la toxoplasmose chez la femme enceinte, des modèles et des outils sont proposés pour représenter les connaissances relatives aux zoonoses et à leur gestion.

ABSTRACT. The management of health crisis requires the collaboration of experts coming from different domains, alongside the involvement of lay citizens. The crisis communication faces semantic interoperability issues due to these actors' different representations of the situation. This paper studies the use of formal models based on Semantic Web technologies to support information sharing. Through a case study on toxoplasmosis diagnosis for pregnant women, we propose models and tools to represent knowledge regarding zoonosis and their management.

MOTS-CLÉS : communication de crise, one health, web sémantique.

KEYWORDS: crisis communication, one health, semantic web.
# Introduction

Les crises et catastrophes sont des situations dont la gestion présente des enjeux considérables, pouvant menacer la vie, la santé ou le bien-être de nombreuses personnes. L'efficacité et la qualité des échanges d'informations entre les multiples acteurs impliqués sont alors des facteurs clefs dans la mise en place d'actions appropriées. Les sciences de l'information et de la communication devraient par conséquent apporter une aide décisive aux autres disciplines – telles que les sciences de gestion, la géographie ou encore la médecine – traditionnellement associées à la gestion des crises.

Cet article s'intéresse en particulier aux crises sanitaires qu'induit la toxoplasmose lorsqu'elle affecte des femmes enceintes. La gestion de ces situations nécessite la collaboration de multiples acteurs, issus de la médecine humaine, de la médecine vétérinaire, mais aussi de la société civile. Nous reviendrons tout d'abord sur la gestion et la communication de ces types de crises, puis décrirons comment les technologies du Web Sémantique peuvent y contribuer. Nous présenterons et discuterons ensuite une série de propositions portant spécifiquement sur le cas de la toxoplasmose chez la femme enceinte.

## 2. Communication et crises sanitaires

Les crises constituent des situations de communication bien particulières, aux enjeux souvent importants, ayant fait l'objet d'un travail déjà considérable des chercheurs et des praticiens. Cependant, les évolutions des types de crises, des dispositifs de communication et des sociétés dans lesquels ils se déploient apportent continuellement de nouveaux questionnements et de nouvelles problématiques à examiner.

### 2.1. Communication de crise

Le concept de crise, bien que fortement polysémique, fait principalement référence à des événements imprévisibles et menaçant les attentes d'une part significative de la société (Coombs, 2010). Il est notamment utilisé pour désigner les catastrophes naturelles (séismes, inondations, tempêtes, etc.), industrielles (explosions, fuites de produits dangereux, etc.) ou sociétales (attentats, mouvements sociaux, etc.).

La crise, rompant avec la marche normale du monde, est génératrice d'un besoin d'information : « La crise s'accompagne en général d'une crise de l'information, et qui ne maîtrise pas l'information ne maîtrise pas la crise » (Bouzon, 1999). En effet, face à des situations caractérisées par l'incertitude et la nouveauté, l'adoption de comportements appropriés ne peut reposer sur les connaissances préalables, et requiert d'en acquérir de nouvelles : « avoir accès à l'information dont on a besoin en temps opportun permet aux gestionnaires de prendre les bonnes décisions » (Ait Ouarab-Bouaouli, 2008). La gestion de l'information – de sa production, de sa circulation, de son utilisation – est par conséquent un élément crucial de la gestion des crises.

On utilise le terme « communication de crise » pour désigner l'« ensemble des actions de communication qui accompagnent la crise que cela soit avant, pendant ou après celle-ci » (Bouzon, 1999). Il s'agit de l'ensemble des pratiques informationnelles visant à « collecter, traiter et diffuser toutes les informations nécessaires à la gestion de la crise » (Coombs, 2010). Si, aujourd'hui, la gestion des crises est largement dévolue à des professionnels (pompiers, militaires, sécurité civile, etc.) (Ait Ouarab-Bouaouli, 2008), la communication de crise s'étend à de nombreux autres acteurs. En effet, elle requiert bien souvent la collaboration d'experts variés, de décideurs locaux, ou de simples citoyens (Fugate, 2011).

### 2.2. L'approche One Health

Le terme « One Health » est apparu au début du 21e siècle pour désigner des approches systémiques de la santé publique. Il s'agit de reconnaître et de prendre en compte l'intrication
des domaines de la santé humaine, la santé animale et la santé environnementale : « [...] atteindre une santé et un bien-être optimal chez tous les animaux, les humains, les plantes et l'environnement qu'ils partagent en prenant en compte leurs interconnexions inextricables »<fnref n="1" />. En effet, bon nombre des maladies affectant les humains peuvent avoir des vecteurs ou des réservoirs animaux, dont l'évolution est liée à celle de son environnement (notamment botanique, hydrologique, météorologique, etc.). Il existe ainsi des relations multiples et complexes entre l'état de santé de l'ensemble des composantes d'un milieu donné.

L'approche One Health nécessite une coopération renforcée entre les acteurs de la médecine humaine, de la médecine vétérinaire et des sciences de l'environnement. Ainsi, seulement, les phénomènes affectant la santé publique peuvent être appréhendés dans leur ensemble, et des solutions globale mises en œuvres. Cela s'avère particulièrement complexe en raison de la fragmentation de ces disciplines en un nombre croissant de sous-disciplines, toujours plus spécialisées et compartimentées (Zinsstag, Schelling, Waltner-Toews, & Tanner, 2011). Il est donc indispensable de développer des outils facilitant le partage de connaissances, l'intercompréhension et la collaboration entre ces acteurs.

# 3. Représentation et organisation des connaissances

La gestion des crises, suivant le développement des dispositifs de communication, s'appuie désormais largement sur des systèmes d'information modernes et les outils du réseau Internet. Elle peut ainsi bénéficier des avancées récentes en matières d'organisation et de traitement des connaissances.

## 3.1. Collaboration et interoperabilité

La gestion de crise, même à une échelle locale, nécessite la collaboration de plusieurs acteurs. Par exemple, lors de l'incendie d'un bâtiment en zone urbaine, les pompiers se chargent de maîtriser les flammes et de secourir les éventuelles victimes, mais ce sont généralement des médecins urgentistes qui prennent en charge les blessés, tandis que les services de police sont mobilisés pour établir des périmètres de protection et dévier le trafic routier. La communication entre ces acteurs est un défi considérable, dont dépend la gestion efficace de la situation de crise.

Les organisations en charge de la gestion de crises – possédant chacune des histoires, des cultures et des missions spécifiques – travaillent avec des vocabulaires, des procédures, des objectifs différents et parfois contradictoires. Ces différences se retrouvent, réifiées, dans les systèmes d'informations utilisés par ces acteurs, rarement compatibles (Truptil et al., 2008). L'intégration des citoyens dans la gestion de la crise apporte son lot de problèmes, notamment en raison de l'ambiguïté du langage qu'ils utilisent, et de leur difficulté à comprendre les terminologies des experts (Reuter, Pipek, Wiedenhoefer, & Ley, 2012). Enfin, la gestion de crise à large échelle, comme certaines épidémies, comporte des difficultés liées aux langues, unités de mesures, normes et réglementations ayant cours dans les différents territoires régionaux ou nationaux.

La communication entre cette grande variété d'acteurs constitue un problème d'interoperabilité. Celle-ci, que l'on peut définir comme « la capacité que possède un produit ou un système, dont les interfaces sont intégralement connues, à fonctionner avec d'autres produits ou systèmes existants ou futurs et ce sans restriction d'accès ou de mise en œuvre »<fnref n="2" /> est souvent réduite à sa dimension technique. Il s'agit d'assurer la compatibilité entre des systèmes, des syntaxes et de structures de données différentes (Sheth, 1999). Cependant, l'interoperabilité sémantique, « la capacité de systèmes informatiques à communiquer des données avec une

<footnote n="1">1. « [...] to achieve optimal health and well-being of all animals, people, plants and their shared environment, recognizing their inextricable interconnections. »
(https://www.onehealthcommission.org/en/why_one_health/what_is_one_health/)</footnote>

<footnote n="2">2. http://definition-interoperabilite.info/</footnote>
signification unifiée »<fnref n="3" /> (Liu, Shaw, & Brewster, 2013), peut également s'appliquer à des échanges entre des individus ou des groupes d'individus. Elle recouvre alors les problématiques d'intercompréhension entre des acteurs exploitant des représentations et de terminologies différentes.

## 3.2. Technologies du Web Sémantique

Le Web Sémantique peut être considéré comme une extension du Web « classique », ajoutant une couche de sémantique formelle aux pages existantes. Il doit ainsi faciliter l'exploitation des données du Web, tant par les humains que par des programmes informatiques (Berners-Lee, Hendler, & Lassila, 2001). Un ensemble de technologies ont été développées pour permettre cette formalisation, à travers la représentation d'assertions simples (triplets RDF – *Resource Description Framework*) et leur manipulation (*SPARQL Protocol and RDF Query Language*). Ces technologies sont la base d'autres languages, dédiés à la description de modèles (*RDF Schema*) et d'ontologies informatiques<fnref n="4" /> (OWL – *Web Ontology Framework*), à partir desquels peuvent être automatiquement produites des inférences complexes. C'est ainsi tout une pile d'outils qui peuvent être combinés pour la création et l'exploitation de systèmes d'organisation des connaissances (Zacklad, 2010).

Les technologies du Web Sémantique sont exploitées dans une grande variété de situations, incluant la communication de crise. En effet, les modèles construits à l'aide de ces outils peuvent contribuer à l'interopérabilité sémantique, en offrant une représentation formelle commune, autour de laquelle articuler les terminologies et procédures de chacun des acteurs impliqués. De nombreux vocabulaires et ontologies ont ainsi été développés pour représenter des connaissances relatives aux incendies, aux inondations, aux séismes, ainsi qu'à la gestion des dommages, des ressources et des actions mises en œuvre pour y remédier (Liu et al., 2013). Ces modèles sont généralement conçus comme des passerelles sémantiques qui, avec des outils dédiés, permettent la circulation des données entre les systèmes et les organisations initialement non-interopérables (Kessler & Hendrix, 2015). Il s'agit ainsi de faciliter le partage de connaissances sans imposer aux acteurs de lourds changements dans leurs terminologies ou leurs manières de travailler (Segault, Tajariol, & Roxin, 2015).

## 4. Cas d'étude

Afin d'évaluer le potentiel des technologies du Web Sémantique pour soutenir l'interopérabilité sémantique en situation de crise, un cas pratique a été examiné. Il s'agit de la procédure de diagnostic de la toxoplasmose chez le femme enceinte.

La toxoplasmose est une zoonose, c'est à dire une « maladie infectieuse atteignant les animaux, et qui peut être transmise à l'homme »<fnref n="5" />. Elle est causée par *Toxoplasma Gondii*, un parasite microscopique (protozoaire intracellulaire, s'installant à l'intérieur même d'une cellule), pouvant être transmis à l'humain par les déjections de félins, la viande crue ou encore les fruits mal lavés. La toxoplasmose est très répandue : plus d'une personne sur deux a été infectée en Europe de l'Ouest, acquérant par conséquence une immunité à toute réinfection. Si elle est relativement bénigne pour les adultes non-immunodéprimés, elle est néanmoins très dangereuse pour la femme enceinte. En effet, la contamination en cours de grossesse peut entraîner une infection congénitale affectant gravement le développement du fœtus.

En l'absence d'un vaccin, seul un dépistage précoce permet une prise en charge efficace de la toxoplasmose d'une femme enceinte. Trois principaux cas peut être identifiés à l'issue de ce diagnostic. Si la femme présente les traces d'une contamination ancienne, elle est protégée contre toute nouvelle infection. Si une infection récente (aiguë) est détectée, alors un traitement

<footnote n="3">3 Semantic interoperability : « the ability of computer systems to communicate data with a unified meaning »</footnote>

<footnote n="4">4 Inspirée de la notion d'ontologie en philosophie, l'ontologie informatique peut être définie comme la « spécification explicite et formelle d'une conceptualisation partagée » (Borst, 1997)</footnote>

<footnote n="5">5 www.larousse.fr/dictionnaires/francais/zoonose</footnote>
doit être mis en œuvre dès que possible et un diagnostic prénatal réalisé sur le fœtus. Enfin, si on ne détecte aucune trace d'infection, la femme n'est pas immunisée ; elle doit prendre des précautions pour éviter toute contamination, et réaliser des dépistages réguliers (Dubey, 2016).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1.** Représentation algorithmique du diagnostic de la toxoplasmose chez la femme enceinte (d'après des renseignements fournis par J. Srbljanović)</figcaption></figure>

Cette procédure peut être représentée sous la forme d'un algorithme, c'est à dire un « ensemble de règles opératoires dont l'application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d'un nombre fini d'opérations »⁶. Il s'agit de décrire, sous forme graphique ou textuelle, les différentes étapes du diagnostic et leurs enchaînements (Figure 1). Ces représentations sont susceptibles de faciliter la compréhension de la procédure par les multiples acteurs concernés. Selon les compétences des groupes (e.g. médecins généralistes, personnel hospitalier, élus locaux, citoyens), des explications plus ou moins détaillées, utilisant des terminologies plus ou moins complexes (voire des langues différentes), peuvent être utilisées pour décrire chacune des étapes. La structure de l'algorithme, en revanche, reste la même pour tous, garantissant une représentation similaire de la procédure, susceptible de faciliter les discussions entre les acteurs.

# 5. Modèles et outils

Nous avons vu que les algorithmes de diagnostic sont des éléments clef dans la gestion épidémique des zoonoses telles que la toxoplasmose (Dubey, Hotea, Olariu, Jones, & Dărăbuş, 2014). La représentation formelle de ces algorithmes dans un système d'organisation des connaissances est susceptible de contribuer à leur interoperabilité, et donc de faciliter leur exploitation par des publics hétérogènes. Nous allons décrire deux outils qui, s'appuyant sur les technologies du Web Sémantique et les standards du Web, pourraient soutenir la communication autour du dépistage des zoonoses.

## 5.1. Vocabulaire SKZ

Semantic Knowledge on Zoonosis (SKZ) est un vocabulaire RDFS dédié à la représentation des connaissances relatives à ces maladies (Figure 2). Ses classes et propriétés permettent de décrire formellement différents aspects des zoonoses et de leur gestion.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2.** *Le vocabulaire SKZ – Semantic Knowledge on Zoonosis*</figcaption></figure>

SKZ permet de décrire une procédure (classe Algorithm), par exemple de diagnostic, comme une succession d'étapes (classe Step) ordonnées séquentiellement (propriétés next_step, first_step). Il permet de représenter des embranchements dans la procédure, lorsqu'une étape comporte plusieurs suites possibles (classes ConditionnalStep et Case). Ce vocabulaire permet également de décrire la maladie associée à une procédure de diagnostic (classe Disease), les populations concernées (classe Population) et les potentiels vecteurs de propagation (classe Vector). On peut ainsi représenter un ou plusieurs algorithmes pour chaque population et chaque maladie (e.g. Toxoplasmose chez la femme enceinte, Toxoplasmose chez l'enfant), ou des algorithmes concernant chacun plusieurs couples maladie-population (e.g. Toxoplasmose chez le chat et le chien).

SKZ est aligné sur le vocabulaire SKOS (*Simple Knowledge Organization System*), dédié à la représentation des glossaires, des taxonomies et des thésaurus. Chaque classe de SKZ (Disease, Step, Vector, etc.) est une sous-classe de Concept, définie dans SKOS. Chaque instance de ces classes peut donc comporter un ou plusieurs labels (skos:label, skos:preferedLabel, skos:hiddenLabel) et une définition (skos:definition). En outre, SKOS prend en charge la localisation des chaînes de caractères, permettant la définition de labels et de définitions dans plusieurs langues. Ainsi, un diagnostic représenté avec SKZ comprend à la fois la structure logique de l'algorithme (les étapes et leur enchaînement) et la description des éléments qui le composent. L'intégration de plusieurs labels par langue (et de description en plein texte) pour chaque concept permet de tenir compte des différentes terminologies pouvant être utilisées par les acteurs impliqués dans la gestion des crises sanitaires.

## 5.2. Interface SKZ-web

SKZ-Web est une interface permettant de consulter des algorithmes représentés avec le vocabulaire SKZ. Chaque étape de l'algorithme est affichée sous la forme d'une page web, contenant le nom de l'étape, sa description, ainsi que des liens hypertextes pointant vers la ou les étapes suivantes (Figure 3). L'interface permet également une bascule à tout moment entre les langues. Un prototype, développé sous la forme d'un script CGI avec le langage Python et utilisant l'algorithme de dépistage de la toxoplasmose chez la femme enceinte (en français et en anglais), est accessible à l'adresse suivante : http://retrodev.net/cgi-bin/skz/skz.cgi
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3.** Capture d'écran de l'interface SKZ-web</figcaption></figure>

SKZ-web pourrait être exploitée par des professionnels de santé pour présenter le processus de dépistage aux citoyens, mais également mis à disposition des citoyens eux-mêmes, afin de les aider dans la recherche et le partage d'information en amont des consultations médicales. Plusieurs fonctionnalités pourraient y être ajoutées à dans ce but. Un moteur de recherche sémantique (Lei, Uren, & Motta, 2006), s'appuyant sur les labels et les descriptions intégrées aux algorithmes, pourrait faciliter l'identification des maladies et des procédures correspondant à des mots clefs (e.g. symptômes, vecteurs, populations) (Figure 4).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 4.** Proposition de moteur de recherche sémantique</figcaption></figure>

Ce moteur pourrait s'appuyer sur des thésaurus généralistes plus larges pour étendre la recherche (Hliaoutakis, Varelas, Voutsakis, Petrakis, & Milios, 2006) à des synonymes ou des hyperonymes (e.g. bébé/bambin, chat/félin) des termes saisis.
# 6. Discussions

La précédente section a décrit un modèle utilisant les technologies du Web Sémantique pour représenter des procédures de gestion des zoonoses. L'exemple présenté – le diagnostic de la toxoplasmose chez la femme enceinte – ne montre le potentiel de ces représentations qu'à une échelle très réduite. Il faut en premier lieu noter que certaines procédures (de diagnostic, mais aussi de traitement – curatif ou préventif) peuvent être bien plus complexes, avec de longues chaînes d'étapes et des embranchements multiples. Par ailleurs, lorsque plusieurs procédures sont formalisées avec le même vocabulaire, il devient possible d'établir des relations entre elles : deux procédures concernent la même population, deux maladies ont des vecteurs communs, une étape est commune à plusieurs procédures, etc. Quand bien même les algorithmes seraient écrits par des acteurs différents, en des lieux différents, et publiés sur des serveurs différents, les mécanismes d'identification (IRI – *Internationalized Resource Identifier*) du Web Sémantique rendent ces interconnexions triviales. L'adoption d'une structure commune doit ainsi permettre la construction de larges bases de connaissances distribuées, interconnectées et constamment complétées par de multiples acteurs.

La création de modèles décrivant les procédures de gestion des zoonoses ne peut se faire sans des experts du domaine médical et/ou vétérinaire, connaissant bien ces procédures, leurs étapes et leur structure. Cependant, l'adaptation de ce modèle à d'autres publics – notamment par l'ajout de label correspondant à des terminologies différentes – nécessite le concours de l'ensemble des acteurs susceptibles d'être impliqués dans la gestion de la crise. En effet, si certaines terminologies professionnelles (e.g. pompiers, hôpitaux) sont formalisées et documentées, ce n'est pas le cas du vocabulaire utilisé par les élus locaux ou les citoyens. En outre, parmi ces derniers, des groupes sont susceptibles d'employer des terminologies différentes, selon leur degré de connaissance du sujet, leur profession, ou encore leur région d'origine. La formalisation d'une procédure avec le vocabulaire SKZ requiert donc, au préalable ou graduellement, un important travail de recension des multiples représentations associées à la crise. À cette condition, seulement, le modèle produit permettra une intercompréhension entre l'ensemble des acteurs.

Cependant, au regard de la diversité des représentations à prendre en compte, il apparaît que le modèle proposé présente quelques limites. En effet, l'utilisation de concepts SKOS ne permet de différencier les labels qu'en fonction de leur langue, et non de la population cible. On peut définir qu'un certain terme est le label préféré en langue française, mais pas qu'il est le plus adapté pour les pompiers ou les éleveurs. Il en va de même pour les descriptions associées à un concept (qui ne bénéficient en outre pas de la distinction entre altLabel, prefLabel, hiddenLabel). En l'absence de ces métadonnées, il n'est donc pas possible, à partir du seul modèle, de générer automatiquement une représentation de la procédure pour un certain type d'acteur. Cela nécessiterait d'étendre le vocabulaire SKZ pour y ajouter un système de typage des labels en complément de leur internationalisation, au détriment de la simplicité du modèle et de son alignement avec SKOS.

# 7. Conclusions

Cet article examinait le potentiel de modèles formels basés sur les technologies du Web Sémantique pour favoriser l'échange d'information entre les multiples acteurs impliqués dans la gestion des crises sanitaires. Semantic Knowledge on Zoonosis, un vocabulaire RDFS, a été proposé pour décrire les procédures de gestion des zoonoses, et testé pour la représentation du diagnostic de la toxoplasmose chez la femme enceinte. Un prototype d'interface web a également été développé pour l'affichage et la manipulation des connaissances ainsi formalisées. Il apparaît que ces outils, qui permettent d'intégrer, dans une même structure, plusieurs terminologies et plusieurs langues, sont susceptibles de faciliter la recherche et la discussion d'information par plusieurs publics. Cependant, plusieurs extensions seraient encore nécessaires pour intégrer à ce modèle des métadonnées associant les termes aux publics les utilisant, et ainsi formaliser les différentes représentations existantes.
Si les problèmes relatifs à la formalisation des connaissances peuvent être résolus par des approches techniques, il n’en est pas de même pour le processus de recension de ces connaissances. Il apparaît que la production de représentations unifiées nécessite la participation d’un large panel des personnes potentiellement concernées par la situation de crise. Les conditions de réussite d’une telle production collective – en termes de dispositif de collecte, mais aussi de mobilisation des acteurs et de recoupement des données – restent à déterminer. L’étude des mécanismes à l’œuvre dans les projets de science participative pourrait s’avérer pertinent pour répondre à ces questions.

Cet article présente des travaux réalisés dans le cadre d'une série de séminaires doctoraux réalisés en 2016-2017 associant l'Université des Sciences Agricoles et de Médecine Vétérinaire de Cluj-Napoca (Roumanie), la Faculté de Médecine de l'Université de Belgrade (Serbie) et le laboratoire ELLIADD de l'Université de Franche-Comté (France). Ces séminaires ont reçu le soutien financier du Bureau Europe Centrale et Occidentale (BECO) de l'Agence Universitaire de la Francophonie (AUF). Les auteurs remercient l'ensemble des participants – particulièrement Olgica Djurković Djaković, Jelena Srbljanović et Diana Barburas – pour leur implication et leurs contributions scientifiques.

## Bibliographie

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