# Introduction à la formalisation des connaissances sous forme d'ontologies

Catherine Roussey, Stéphan Bernard, Ghislain Atemezing

► To cite this version:

Catherine Roussey, Stéphan Bernard, Ghislain Atemezing. Introduction à la formalisation des connaissances sous forme d'ontologies. Master. BiSemWeb, Université de Labé République de Guinée, Guinée. 2023, pp.59. hal-04289780

HAL Id: hal-04289780

https://hal.science/hal-04289780v1

Submitted on 16 Nov 2023

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Introduction à la
>
formalisation des
connaissances sous forme
d'ontologies

Catherine ROUSSEY, Stephan BERNARD, Ghislain ATEMEZING

équipe Copain, UR TSCF, INRAE Centre Clermont ARA

Axe Informatique, UMR MISTEA, INRAE Centre Occitanie Montpellier

European Union Agency for Railways, Valenciennes

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE

Mistea
Mathématiques, Informatique et Statistique
pour l'environnement et l'égalité

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

EUROPEAN
UNION
AGENCY
FOR RAILWAYS
# Plan

Definitions: connaissances, ontologie

Technologies du Web sémantique, graphe de connaissances → LOD

## Ingénierie des ontologies

### 3 cas d'usages

1. Publication de données capteurs sur le LOD

2. Projet COSWOT : Système contextuel adaptatif

3. Projet D2KAB : Annotation sémantique de bulletins d'alerte agricole

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<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
# Définitions

"Une donnée est une information qui peut être enregistrée, traitée, analysée ou communiquée, quelle que soit sa nature. Lorsque la donnée n'a pas encore été traitée ou contextualisée, on parle de donnée brute". (Guide pratique pour la gestion des données de la recherche irstea)

34

**Donnée**: un élément d'information, percevable par l'humain, manipulable par la machine

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<figure><img src="image_9.png" /></figure>

**Information**: donnée + sens

Sens : il faut fournir à l'humain du contexte

Type → structure de données

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

**Connaissance**: information formalisée dans un langage...

Pour inférer de nouvelles connaissances

"marié à " est une relation symétrique

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# Continuum DIK

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
# Ontologie: un peu d'histoire

Il était une fois, les systèmes experts une branche de l'Intelligence Artificielle dans les années 90, évolution vers les systèmes à base de connaissances

Séparer les connaissances de résolution de problème des connaissances du domaine

**Ontologie** : formalisation des connaissances du domaine consensuelles et stables

**Ontologie** : "spécification explicite d'une conceptualisation" (Gruber, 1993)

**Problème** : spécification + conceptualisation = diagramme UML

**Ontologie** : "une spécification explicite et formelle d'une conceptualisation partagée" (Studer et al., 1998)

**Ontologie du web** : les schémas de données formalisés dans un des langages des technologies du Web sémantique

<figure><img src="image_14.png" /></figure>
# Resource Description Framework RDF

Credit Semantic Web Data/RDF/SPARQL
http://homepages.inf.ed.uk/libkin/teach/beijing2018/rdfslides.pdf

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Triplet RDF</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
# Technologies Web Sémantique

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Credit Semantic Web Layer Cake
Tweak, Explained
Kingsley Uyi Idehen

https://medium.com/openlink-software-
blog/semantic-web-layer-cake-tweak-
explained-6ba5c6ac3fab

<figure><img src="image_18.png" /></figure>
# Ontologie du Web W3C

## et graphe de connaissances

Dans le monde du Web sémantique, une ontologie est l'ensemble des concepts et des relations utilisés pour décrire un domaine d'intérêt. Les mots ontologie et vocabulaire sont utilisés conjointement. Le mot ontologie est employé quand le vocabulaire de concepts et de relations est assez complexes et peut contenir par exemple des contraintes: conditions nécessaire et/ou suffisante d'appartenance. (W3C)

Une ontologie sert à (W3C):

* Normaliser les termes du domaine: leur associer un identifiant (URI), un label et une signification

* Typer les éléments de ce vocabulaire pour définir un schéma, documenté et réutilisable: des classes, des propriétés etc...

* Aider l'intégration de données multi-sources

* Organiser les connaissances d'un domaine: publication de ressources et de leur métadonnées descriptives sur le web (Linked Data)

* Produire des inférences

**Un graphe de connaissances** est l'ensemble des faits décrit à l'aide d'une ontologie et publié sur le web

<figure><img src="image_19.png" /></figure>
# Linked Open Data (LOD)

Credit lod-cloud.net

## Web de données Liées

## Video europeana qu'est ce que le web des données

https://vimeo.com/49231111

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

INRAE

Formalisation des connaissances

Novembre 2023 / C Rousse
# Modèle 5 étoiles

Credit Tim Berners-Lee, http://5stardata.info/

★ make your stuff available on the Web (whatever format) under an open license¹

★★ make it available as structured data (e.g., Excel instead of image scan of a table)²

★★★ use non-proprietary formats (e.g., CSV instead of Excel)³

★★★★ use URIs to identify things, so that people can point at your stuff⁴

★★★★★ link your data to other data to provide context⁵

<figure><img src="image_22.png" /></figure>
# Données FAIR

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Credit FAIR in a nutshell. Image: ARDC 2018 - CC-BY 4.0. https://librarycarpentry.org/Top-10-FAIR/2018/12/01/aus-government-data/
Ingénierie des
connaissances

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE
# Ingénierie des ontologies

## la méthodologie NeOn = un ensemble de méthodes

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Crédit Suárez-Figueroa M.C., Gómez-Pérez A., Fernández-López M. (2012) The NeOn Methodology for Ontology Engineering.

In: Suárez-Figueroa M., Gómez-Pérez A., Motta E., Gangemi A. (eds) Ontology Engineering in a Networked World. Springer, Berlin, Heidelberg.

https://doi.org/10.1007/978-3-642-24794-1_2
# Ingénierie des ontologies

Neon propose plusieurs scénarios que l'on peut combiner

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Crédit Fabien AMARGER, Vers un système intelligent de capitalisation de connaissances pour l'agriculture durable : construction d'ontologies agricoles par transformation de sources existantes

Thèse de doctorat en informatique, 2015, Université Toulouse 2
# Ingénierie des ontologies

## La méthode Linked Open Terms (LOT)

<figure><img src="image_28.png" /></figure>
# Ingénierie des ontologies

## La méthode SAMOD

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

3. OEs refactor (important: reuse existing knowledge) the current model, focussing on the last part added in the previous step

1. Ontology Engineers (OEs) collect all the information about a specific domain, with the help of Domain Experts (DEs), build a *modelet* formalising the domain in consideration, and then create a new *test case*

2. OEs merge the *modelet* of the new test case with the current model produced by the end of the last process iteration (first iteration: *modelet* becomes current model)
# Ingénierie des ontologies

## La méthode ACIMOV : une évolution de SAMOD

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Crédit F-Z. HANNOU, V. CHARPENAY, M. LEFRANÇOIS, C. ROUSSEY, A. ZIMMERMANN, F. GANDON.
The ACIMOV Methodology: Agile and Continuous Integration for Modular Ontologies and Vocabularies.
In Proceedings of the 2nd Workshop on Modular Knowledge (MK2023), Jul 2023, Sherbrooke, Canada.
# Ontology Design Pattern

Design Pattern : une modélisation de petite taille répondant à un problème précis

ODP sont présents :

- dans les ontologies fondationnelles BFO ou DolCe

- Dans les ontologies coeur de domaine (core domain) comme Semantic Sensor Network

Un site web dédié [ontologydesignpatterns.org](http://ontologydesignpatterns.org) et des conférences associées

Ils peuvent prendre différents noms et forme:

- Le Module AgronomicTaxon pour la Thèse de Fabien Amarger

- Le modelet dans la méthode SAMOD

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
# Où trouver des ontologies FAIR ?

## Organismes de normalisation

* World Wide Web Consortium (W3C) https://www.w3.org/

* European Telecom Standard Institut (ETSI) https://www.etsi.org/

## Répertoires

* Linked Open Vocabulary (LOV) https://lov.linkeddata.es/dataset/lov/

* EMBL-EBI Ontology Lookup Service (OLS) -> biomedical
  https://www.ebi.ac.uk/ols/index

* Agroportal -> agriculture, environnement, INRAE, ... http://agroportal.lirmm.fr/

## Communauté de pratique

* Community group CROP ontology https://www.cropontology.org/

* Basic Formal Ontology https://basic-formal-ontology.org/

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
Publication de données
> capteurs sur le web de données liées

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
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INRAE
# INRAE fournisseur de données

INRAE possède :

- des réseaux de capteurs pour observer une variété de phénomènes naturels: météo, hydro, pollution etc...

- des bases relationnelles pour stocker les données d'expérimentation, ...

- des bases bibliographiques: bulletins d'alertes, articles scientifiques, ...

Comment rendre accessible ces données ?

au personnel d'INRAE mais pas que...

Le site web BDOH permet de rechercher les fichiers de données capteurs (séries temporelles) des observatoires hydrologiques d'INRAE

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# Hétérogénéité ...

Données de capteurs: observations automatisées qui doivent être structurées, complétées, validées et documentées.

Différents types de capteurs: observation d'une variété de phénomènes naturels

Différentes types de données: des mesures aux métadonnées descriptives des capteurs

Différents formats / schéma de données / interface d'interrogation

Différents usages: agriculture, gestion des risques, etc...

→ Difficulté à interroger de manière unifiée les données issues de différentes stations

→ Difficulté à intégrer des données de divers réseaux dans une même application

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
<figure><img src="image_37.png" /></figure>

GSN Server :: GSN

HOME

DATA

MAP

FULLMAP

Auto-refresh every :

1min

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

refresh

close all

wan4 03/08/2010 11:00:00 +0200

Real-Time

Addressing

Structure

Description

Download

record 7920.0

relative_humidity 74.44

air_temp 7.326

wind_speed_northerly_component 8.13

wind_speed_westerly_component -10.28

wind_speedVertical_component -10.04

snow_height -198.3

wannengrat_unterhalb_felsen 03/06/2010 02:06:00 +0200

Real-Time

Addressing

Structure

Description

Download

wind speed null

solar rad null

snow water content 1 null

snow water content 2 null

snow_temp_1 null

snow_temp_2 null

air_humid null

air_temp null

air_temp ir null

snow surface temp ir null

Crédit JP Calbimonte

Measurement Location: wan4, Wannengrat

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
# Publication de données capteurs

Accès uniformisé aux données et métadonnées des capteurs

« Standardisation » des données:

* Réutilisation de schémas (ontologies) existants déjà documentés

* Combinaison de différents schémas pour coller à notre besoin

* Facilité l'intégration de nos données avec d'autres jeux de données

* Facilité la découverte de notre jeu de données (visibilité)

Credit C. ROUSSEY,S. BERNARD, G. ANDRÉ, D. BOFFETY. Weather Data Publication on the LOD using SOSA/SSN Ontology.Semantic Web Journal, 2019

http://www semantic-web-journal net/content/weather-data-publication-lod-using-sosassn-ontology-0

<figure><img src="image_40.png" /></figure>
# Semantic Sensor Network (SSN)

## Sensor Observation Sample Actuator (SOSA)

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Credit W3C working group
https://www.w3.org/TR/vocab-ssn/
# Réseau d'Ontologies

Semantic Sensor Network : le squelette

* Sensing Device
  Ontology for meteorological sensor (aws)

* Feature of Interest
  SWEET: set of classes

* Observable Property
  Thesaurus Climate and Forecast (skos)

* Platform location
  GeoSPARQL and Location Core Vocabulary (geosparql + locn)

* Observation result and phenomenon time
  W3C Time Ontology (time)

* Observation value
  Library of Quantity Kind and Units (qu + dim)

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
# Observation

<figure><img src="image_43.png" /></figure>
# BD to triple store

Credit Stephan Bernard stephan.bernard@inrae.fr

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

<figure><img src="image_45.png" /></figure>
# Interface d'interrogation

A SPARQL query interface using snorql is available at http://ontology.irstea.fr/weather/snorql/.

A SPARQL query interface that displays numeric results as a graph is available at
http://ontology.irstea.fr/weather/snorql/test/

## Query ?

```sql
SELECT ?time ?temperature WHERE {
    <SELECT ?time ?temperature WHERE {
        [] a sosa:Observation ;
        sosa:observedProperty <http://ontology.irstea.fr/weather/resource/observableProperty/airTemperature> ;
        sosa:hasResult [ gudt:numericValue ?temperature ] ;
        sosa:phenomenonTime [ time:inXSDDateTimeStamp ?time ] ;
    } ORDER BY DESC(?time) LIMIT 80]
}
ORDER BY ?time
```

Line

Query

Sample queries

Latest air humidity measurements

## Chart

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
<figure><img src="image_47.png" /></figure>

# Ontologies pour les systèmes contextuels adaptatifs

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
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Liberté
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INRAE
# Système contextuel adaptatif

Un système contextuel est un système qui utilise le contexte pour fournir des informations et des services appropriés à l'utilisateur. (Abowd et al., 1999)

Implanter la boucle observation → decision → action → observation

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

Réseau d'ontologies
pour construire
un schéma commun

Credit Q-D. NGUYEN, C. ROUSSEY, M. POVEDA-VILLALÓN, C. DE VAULX, J-P. CHANET. Development Experience of a Context-Aware System for Smart Irrigation Using CASO and IRRIG Ontologies. Applied Science 2020, 10(5), 1803; https://doi.org/10.3390/app10051803
# Système contextuel adaptatif

## Combiner ontologie d'observation + ontologie de service

SSN décrit une situation de mesure : qui, quoi, quand, comment.

Smart Appliance Reference (SAREF) décrit des appareils connectés de tous les domaines.

des ontologies noyaux auxquelles d'autres ontologies se connectent pour définir le schéma de données de l'application cible.

Ces deux ontologies s'appliquent à des domaines variés: agriculture, santé, domotique.

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

### SAREF from ETSI

p. 32
<figure><img src="image_52.png" /></figure>

Légende

<table><thead><tr><th>Classe</th></tr></thead><tbody><tr><td>Attribut dont "domain" est la classe attachée</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

Classe d'Union (Anonyme)

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

Préfixes

owl: http://www.w3.org/2002/07/owl#

sosa: http://www.w3.org/ns/sosa/

ssn: http://www.w3.org/ns/ssn/

saref: http://www.w3id.org/saref#

time: http://www.w3.org/2006/time#

om: http://www.ontology-of-units-of-measure.org/resource/om-2/

prov: http://www.w3.org/ns/prov

skos: http://www.w3.org/2008/05/skos

Ontology

caso: https://w3id.org/def/caso#
<figure><img src="image_55.png" /></figure>
Conception: une méthode d'aggrégation pour la pluie

getRainDailyTotalQuantity(p, d) = Σ getRainQuantity(p, t1, t2)
on the condition that [t1, t2] ⊂ [d 06:00:00, d+1 06:00:00[

where

d: a specific day, e.g., 14/08/2013

p: a pluviometer

ti : a specific instant of day d, e.g., 08:00:00 on 14/08/2013

getRainQuantity(p, t1, t2): the rainfall quantity value measured by the pluviometer p
during the interval [t1, t2].

<figure><img src="image_56.png" /></figure>
Conception : diagramme d'état
pour déduire les états de la pluie

<figure><img src="image_57.png" /></figure>
<figure><img src="image_58.png" /></figure>
<figure><img src="image_59.png" /></figure>
Pluie: Observation et Deduction

<figure><img src="image_60.png" /></figure>
<figure><img src="image_61.png" /></figure>

irrig:RainIntensityDeduction

arvalis:deduction_at_PT24H_2013-08-14T
060000_0200_of_ontogen_inferenceEngine
SWRLAPI_drools_on_rain_intensity

sosa resultTime

^^xsd:datetime

sosa:phenomenonTime

arvalis:duration_PT24H

caso:hasValidTime

time:hasDuration

time:hasDuration

time:Interval

arvalis:interval_PT24H_2013-08-14T
060000_0200

arvalis:interval_PT24H_2013-07-13T
000000_0200

time:hasBeginning

time:hasEnd

time:Instant

arvalis:instant_2013-08-15
T060000_0200

time:inXSDDatetimeStamp

"2013-08-15T06:00:00+02:00"
^^xsd:datetime

arvalis:instant_2013-08-14
T060000_0200

time:inXSDDatetimeStamp

"2013-08-14T06:00:00+02:00"
^^xsd:datetime

arvalis:instant_2013-08-14
T000000_0200

time:inXSDDatetimeStamp

"2013-08-14T00:00:00+02:00"
^^xsd:datetime

arvalis:instant_2013-08-13
T000000_0200

time:inXSDDatetimeStamp

"2013-08-13T00:00:00+02:00"
^^xsd:datetime
Validation: Une seule règle pour déduire l'état de la pluie

irrig:RainIntensityDeduction(?deduction_rainIntensity) ^

prov:used(?deduction_rainIntensity, ?result_observation_rain_total_quantity)^

om:hasNumericalValue(?result_observation_rain_total_quantity, ?
value_result_observation) ^

caso:hasState irrig:observableProperty_rainIntensity, ?rainIntensity_state) ^

caso:hasOpenUpperBoundary(?rainIntensity_state, ?boundary_upper) ^

caso:boundaryValue(?boundary_upper, ?value_boundary_upper) ^

caso:hasClosedLowerBoundary(?rainIntensity_state, ?boundary_lower) ^

caso:boundaryValue(?boundary_lower, ?value_boundary_lower) ^

swrlb:lessThan(?value_result_observation, ?value_boundary_lower) ^

swrlb:greaterThanOrEqual(?value_result_observation, ?value_boundary_lower)
->

caso:hasResultState(?deduction_rainIntensity, ?rainIntensity_state)

<figure><img src="image_62.png" /></figure>
Les chaînes de traitements

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

<figure><img src="image_64.png" /></figure>
>

Annotation sémantique
de bulletins d'alertes
agricoles

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

MaiAGE

MATHÉMATIQUES ET INFORMATIQUE APPLIQUÉES DU GÉNOME À L'ENVIRONNEMENT

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

LIRMM

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

acta
LES INSTITUTS
TECHNIQUES
AGRICOLES #

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

INRAO

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

Elzeard

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

INSTITUT FRANÇAIS
DE LA VIGNE ET DU VIN
<figure><img src="image_73.png" /></figure>

Le projet ANR D2KAB 2019-2023 « Data to Knowledge in Agronomy and Biodiversity » (www.d2kab.org) a pour objectif :

* d'améliorer la visibilité et l'échange de jeux de données et de référentiels par le biais de l'Agroportal

* → rendre ces données FAIR par le biais des technologies web sémantique : ontologie, SKOS, graphe de connaissances

* Exploiter ces données FAIR dans des applications dédiées

5 scénarios : alimentaire, agronomie, agriculture, écosystème, biodiversité

Scénario agricol : Navigateur augmenté des Bulletins Agricole

Ressources sémantiques : thésaurus des cultures, échelles phénologiques, variétés des cultures, régions françaises, maladie des plantes et bioagresseurs

Annotations des bulletins pour faciliter la recherche et les analyses

<figure><img src="image_74.png" /></figure>
# Bulletins de Santé du Végétal (BSV)

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

BSV n° 18 - 30 juillet 2019

## A RETENIR CETTE SEMAINE

**Mildiou** : Situation bien maîtrisée. Grappes saines. Fin de la protection p 2

**Oidium** : Fréquence de parcelles touchées en légère progression p 2

**Tordeuses** : Vol terminé. Pression G2 très faible. Fin du risque p 3

## STADES PHENOLOGIQUES

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Premières baies vérées</figcaption></figure>

Les grappes sont maintenant bien fermées, voire compactes.

Quelques baies vérées sont signalées au vignoble depuis la fin de la semaine dernière, mais elles restent rares pour l'instant.

En raison de l'épisode caniculaire de la semaine dernière, durant lequel des records absolus de températures ont été enregistrés (42.9 °C), de l'échaudage est fréquemment signalé au vignoble. Les dégâts sont en cours d'évaluation.

Le stade 33 « fermeture de la grappe » est observé depuis mi-juillet. Le stade 35 (une grappe sur deux avec au moins une baie vérée) pourrait donc être atteint la semaine prochaine.

Chardonnay, Pinot noir, Meunier : stade 33 « fermeture de la grappe ». La phénologie de la vigne reste proche de la moyenne décennale.

Les premiers prélèvements du réseau matu auront lieu le 19 août.

Les BSV constituent une archive d'observations des parcelles agricoles françaises et décrivent :

un état sanitaire des cultures

stades de développement

observations des ravageurs et maladies

présence de symptômes

une évaluation du risque phytosanitaire, en fonction des périodes de sensibilité des cultures et des seuils de nuisibilité des ravageurs et maladies

des messages réglementaires
# Transformation des pdf en html

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

BSV n° 18 - 30 juillet 2019

## A RETENIR CETTE SEMAINE

Mildiou : Situation bien maîtrisée. Grappes saines. Fin de la protection p 2

Oïdium : Fréquence de parcelles touchées en légère progression p 2

Tordeuses : Vol terminé. Pression G2 très faible. Fin du risque p 3

## STADES PHENOLOGIQUES

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

Les grappes sont maintenant bien fermées, voire compactes.

Quelques baies vérées sont signalées au vignoble depuis la fin de la semaine dernière, mais elles restent rares pour l'instant.

En raison de l'épisode caniculaire de la semaine dernière, durant lequel des records absolus de températures ont été enregistrés (42.9 °C), de l'échaudage est fréquemment signalé au vignoble. Les dégâts sont en cours d'évaluation.

Le stade 33 « fermeture de la grappe » est observé depuis mi-juillet. Le stade 35 (une grappe sur deux avec au moins une baie vérée) pourrait donc être atteint la semaine prochaine.

Chardonnay, Pinot noir, Meunier : stade 33 « fermeture de la grappe ». La phénologie de la vigne reste proche de la moyenne décennale.

Les premiers prélèvements du réseau matu auront lieu le 19 août.

<caption>Premières baies vérées</caption>

## BSV n° 18 - 30 juillet 2019

### A RETENIR CETTE SEMAINE

Mildiou : Situation bien maîtrisée. Grappes saines. Fin de la protection p 2

Oïdium : Fréquence de parcelles touchées en légère progression p 2

Tordeuses : Vol terminé. Pression G2 très faible. Fin du risque p 3

### STADES PHENOLOGIQUES

#### FRUIT

Les grappes sont maintenant bien fermées, voire compactes. Quelques baies vérées sont signalées au vignoble depuis la fin de la semaine dernière, mais elles restent rares pour l'instant. En raison de l'épisode caniculaire de la semaine dernière, durant lequel des records absolus de températures ont été enregistrés (42.9 °C), de l'échaudage est fréquemment signalé au vignoble. Les dégâts sont en cours d'évaluation.

Le stade 33 " fermeture de la grappe " est observé depuis mi-juillet. Le stade 35 (une grappe sur deux avec au moins une baie vérée) pourrait donc être atteint la semaine prochaine.

Chardonnay, Pinot noir, Meunier : stade 33 " fermeture de la grappe ". La phénologie de la vigne reste proche de la moyenne décennale.

Les premiers prélèvements du réseau matu auront lieu le 19 août.

Premières baies
vérées

Le réseau Vigne

AOC Champagne
compte 143
parcelles

observées cette
semaine.

BSV n° 18 - 1 / 4
# Exemple d'Annotation

Observation d'un stade de développement atteint par une variété de vin, dans le bulletin de la région Champagne publié en juillet 2019

<figure><img src="image_79.png" /></figure>
# Spécification des besoins

## Besoins des experts

* Quelles sont les noms de culture mentionnées dans les bulletins de la région Pays de la Loire ? (liste des cultures principales de la région)

* Quelles sont les maladies les plus fréquemment mentionnées dans les bulletins de viticulture en 2019 ? (liste des maladies observées sur une culture à une période connue)

* Pour chaque région publiant un bulletin en viticulture, quelle est la période pendant laquelle le stade Floraison est observé ? (évolution de la culture en fonction des changements climatiques)

* Quels sont les noms scientifiques des bioagresseurs utilisés dans les BSV qui ne sont pas les noms de référence des taxons connus actuellement ? (nom d'usage des agriculteurs ou des agronomes différent des connaissances actuelles de la taxonomie des plantes)

## Besoins d'évaluation

* Quelles sont les paires d'annotations automatiques et humaines qui couvrent la même mention mais sont normalisées différemment ? (Quelles sont les annotations automatiques incorrectes?)

* Quels sont les organismes nuisibles qui ont été détectés dans l'annotation manuelle mais pas l'annotation automatique ? (quels sont les organismes nuisibles non défini dans la source de référence?)
# Graphes distribués

Interroger des graphes de connaissances distribués sur le web ET liés les uns aux autres NCBITaxon

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# Thésaurus usage des plantes cultivées en France FCU

Issu du projet VESPA, construit à la main à l'aide de plusieurs sources : le larousse agricole, wikipédia français, le registre parcellaire, les statistique de l'agreste. Point de départ les céréales.

Licence ouverte, un DOI fournit par data.inrae, Disponible sur agroportal et sur le gitlab irstea
https://gitlab.irstea.fr/copain/frenchcropusage et sur ontology.irstea.fr

Mise à jour pendant toute la durée du projet D2KAB : Version 2.1 et 2.2, la version 3 est disponible

* Maraîchage ; travail en commun ave Elzeard à l'aide de plusieurs nouvelles sources
Bonduelle, FranceAgriMer, Encyclopédia Universalis, AM Nagelseim, la ferme du Bec Hellouin

* Fourrage : travail avec un expert à partir des fiches du GNIS

* Arboriculture / sylviculture : extractions de Anna Chepaikina, expertise acta

* Plante de service : travail en cours avec Elzeard, Acta et INRAE.

* Réutiliser dans la base GECO, la publication sur le web de la base Ephy fait par D2KAB, la serre des savoirs d'Elzeard.
# Thésaurus French Crop Usage FCU

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# BBCH-based Plant Phenological Description Ontology

Basé sur la description des échelles phénologiques BBCH

Création d'un thesaurus (skos:ConceptScheme) par échelle phénologique.

Vignes 5 échelles phénologiques ont été alignées : EL, BBCH grapevine, Baggiolini, IFV Label et IFV Epicure

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# Taxonomie scientifique: TAXREF-LD et NCBI Taxonomie

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# Structure des données

## Représentation des BSV

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# Structure des données

## Annotations automatiques

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# Structure des données

## Annotations automatiques et annotations manuelles

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Liens vers les ressources

* NCBI taxonomy : https://bioportal.bioontology.org/ontologies/NCBITAXON/

* TAXREF-LD : https://doi.org/10.5281/zenodo.6940891

* Vitioeno : https://vitioeno.mistea.inrae.fr/resource/app/germplasm?rdf_type=vocabulary%3AVariety

* PPDO : https://agroportal.lirmm.fr/ontologies/PPDO

* FCU : https://agroportal.lirmm.fr/ontologies/CROPUSAGE

* Wikidata : https://query.wikidata.org

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Conclusion

* Les ontologies du web sont des schémas de données FAIR qui contiennent des patrons de conception (des bonnes pratiques de modélisation)

* Les ontologies ont un cout: elles sont difficiles à comprendre et à réutiliser correctement

- Quel informaticien écrit la documentation de son logiciel ou de sa base de données?

- Qui lit les notices d'utilisation des appareils ou des médicaments?

* Les technologies du Web Sémantique changent les paradigmes de modelisation: base de graphes, Property First Class Citizen, Open World Assumption, ...

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# Travaux Pratiques

## Calculer des indicateurs de changements climatiques

* Un graphe de connaissances des mesures météorologiques d'une station agricole de INRAE dupliqué sur deux serveurs

* Découverte du graphe et des différentes ontologies associées don't SOSA

* Interrogation du graphe pour calculer des indicateurs climatiques

* Le TP est visible sur https://ontology.inrae.fr/pmwiki.php/Site/WeatherIndicators

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