[12] Bayot, Roy and Gonçalves, Teresa, Author Profiling using SVMs and Word Embedding AveragesâĂŢNotebook for PAN at CLEF 2016, 2016, CEUR

[13] Bojanowski, Piotr and Grave, Edouard and Joulin, Armand and Mikolov, Tomas, Enriching Word Vectors with Subword Information, arXiv preprint arXiv:1607.04606, 2016

[14] Mohare, Punam Kishor Itkar, A, A Survey on Different Types of Approaches to Text Categorization, V5, International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science

[15] Bassil, Youssef, A Survey on Information Retrieval, Text Categorization, and Web Crawling, rXiv preprint arXiv:1212.2065, 2012

[16] Benbouzid, Djalel and Busa-Fekete, Róbert and Casagrande, Norman and Collin, François-David and Kégl, Balázs, MultiBoost: a multi-purpose boosting package, V.13, pp.549-553, Journal of Machine Learning Research, 2012

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[18] El Kafrawy, Passent and Mausad, Amr and Esmail, Heba, Experimental comparison of methods for multi-label classification in different application domains, V.114, N.19, Foundation of Computer Science, International Journal of Computer Applications, 2015

[19] Sokolova, Marina and Japkowicz, Nathalie and Szpakowicz, Stan, Beyond accuracy, F-score and ROC: a family of discriminant measures for performance evaluation, V.4304, pp.1015-1021, Australian conference on artificial intelligence, 2006
<figure><img src="image_64.png" /></figure>
# AI techniques to analyse a social network on text, user and group level : application on Galaxy2

Guillaume Gadek<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, Alexandre Pauchet<fnref n="2" />, Stéphan Brunessaux<fnref n="1" />, Khaled Khelif<fnref n="1" />, Bruno Grilhères<fnref n="1" />

guillaume.gadek@litislab.eu

## Résumé

Les Réseaux Sociaux Numériques ont pris une place prépondérante dans l'espace informationnel, et sont souvent utilisés pour la publicité, le suivi de réputation, la propagande et même la manipulation, que ce soit par des individus, des entreprises ou des états.
Alors que la quantité d'information rend difficile son exploitation par des humains, des solutions sont accessibles pour aider les preneurs de décision, solutions provenant notamment de techniques d'IA pour obtenir du renseignement à partir des messages postés, pour qualifier les comportements des utilisateurs, et pour identifier la structure sociale émergente.

Dans cet article, nous illustrons l'exploitation de telles techniques sur un réseau social très particulier, nommé Galaxy2, caché sur le Dark Web.

Nous proposons une analyse de 1000 jours d'activité, extrayons des thématiques et découvrons des acteurs-clés. Nous procédons ensuite à une étape de profilage des comptes utilisateurs, basée sur leur comportement. Finalement, nous introduisons des scores d'influence et de cohésion pour les groupes d'utilisateurs, ce qui aide à les caractériser et à les évaluer.

## Abstract

Online Social Networks have taken a huge place in the informational space, and are often used for advertising, e-reputation, propaganda, or even manipulation, either by individuals, companies or states.

As the quantity of information makes the human exploitation difficult, solutions to support the decision makers can only come from the use of AI techniques to extract intelligence from posted messages, to qualify the user behaviours, and to identify the social structure.

In this article, we illustrate how to exploit such techniques on a very peculiar social network, named Galaxy2, hidden in the Dark Web.

We propose an analysis of 1000 days of activity using NLP techniques to find the most interesting topics and

to discover key actors. We then proceed with a ML-based profiling of the user behaviours. Finally, we introduce influence and cohesion scores for groups of users, which help their characterisation and evaluation.

## Keywords

Deep Web, Social network analysis, User profiling, Group discovery, Graph analysis

## 1 Introduction

Web 2.0 and the social media have introduced a new paradigm in the informational space. Its specificities as a broadcast media enable anyone to be a new source of information, entertainment, or propaganda, at will. It gives power to the consumer, signalling defects on products; it gives the opportunity to the citizen to directly chat with his/her representatives; overall, the social web enables the user to be more connected and informed.

However, the presence of threats on Twitter and other social platforms is attested : the jihadist group Daesh is said to benefit from the support of 100,000 accounts on Twitter [1]; Russia is suspected by the FBI of interferences in the 2016 US election; in almost every election, worldwide, the intensive use of deception has been widely observed during the last years. Automation enables any party to produce and diffuse content quite effectively, if we consider the appearance of malicious accounts in the classic media a victory.

The diversity of threats implies a multiplicity of the tools to tackle all of the aspects of the problem. The quantity of messages exchanged in an Online Social Network can be astounding, with almost 500 million new tweets each day. As is possible the automation of their publishing, it is also possible to automate the reading. Opinion mining and topic detection enable the analyst to grasp the trend on a mass of texts, providing a classification along various keywords and characteristics.

<footnote n="1">¹ Airbus, 78990 Elancourt, France</footnote>

<footnote n="2">² Normandie Univ, INSA Rouen, LITIS, 76000 Rouen, France</footnote>
The user accounts can be classified according to va-
rious taxonomies. In this article we distinguish the
profile (who the user claims to be), and the behaviour
(how s/he performs actions). Unsupervised machine
learning helps here to cluster the users along similar
types, and enables the analyst to recognise similar si-
tuations.

The never ending list of “friendship” connections, as
well as the list of interactions between user accounts,
is fertile to grow graphs. This kind of graphs can be
used to easily compute social influence scores [2], and
to detect one of the most interesting features of a so-
cial network : people naturally gather in groups, where
there is more continuous interaction. To detect these
groups from graphs, we rely on community detection
algorithms [3] ; specific measures help the analyst to
characterise the impact and the pertinence of such
groups with regard to his preoccupations [4].
Galaxy2, on Tor, is a strange place. Created in 2015
to replace a predecessor social network (simply called
Galaxy ), it has been branded as the most frequented
social network on Tor. In this article, we show the ad-
ded value of a variety of tools to scan this very peculiar
social network, analyse the topics of discussion during
Galaxy2’s uptime, detect its key-actors, and discover
and characterise its communities. Finally, using all this
information, we perform a case study, showing the in-
terest of dedicated tools for social network analysis.

This paper is organised as follows : Section 2 presents the website and the context of TOR, Section 3 presents the tools used, Section 4 shows the case study; Section 5 proposes a discussion about our results and concludes this article.

2 Presentation of Galaxy2

## 2.1 The TOR network

Partly developed through DARPA funding in the 90s,
Tor, *The Onion Router*, has been launched in 2002.
Aiming to bring anonymity to the data flow, it relies
on an encryption and routing protocol, named *onion*,
to hide the content of the packets to the transiting
servers.

Tor is used either to anonymously access the clear web,
as well as to access the so-called *darknet* : some web-
sites are only accessible through the *onion* protocol,
protecting the host. Well-known examples include a
Wikileaks portal, and a disrupted illegal marketplace,
*the silk road*.

As anyone can use the Tor network and enjoy the in-
creased privacy, it helps to breach censorship and can
be used by journalists, political activists or anyone
else. Unfortunately, Tor is also used to host illegal
content, such as hacker forums, drug marketplaces,
dark forums, porn and pedo-pornography <fnref n="1" />.

However, due to the perceived complexity of use and
the strong incentive to link one's Internet profile with
his real life (shopping, all kinds of services...), the glo-
bal usage of Tor is not very high. Moreover, some coun-
tries deploy firewalls, laws and rules to prohibit this
kind of tools.

## 2.2 Galaxy2 : history and main features

Founded in 2015 after the disruption of a previous Tor-
hosted social network (“Galaxy”), Galaxy2 is based
on an open source framework named *elgg*, enabling
to build small social websites. According to its ano-
nymous founder, *Lameth*, “*The server broke down and
your terrible host here (me, not the current host, mind
you!) hadn’t been keeping regular backups off the ser-
ver.*” The service is shut down since end of October
2017².

The main features of Galaxy2 include The Wire, a
space for microblogging posts; blogs, polls and pages;
image and file sharing. Because of the anonymity in-
troduced by the Tor network, the users are less keen
to use their real names, and do not expose personal
data. Thus, only the private direct messages are kept
private, and it was possible to consult all the posts,
friendship connections, images and comments perfor-
med by the users over the almost three years of uptime.
The collection of our corpus covers a time range from
Galaxy2 creation, on 9th of January, 2015 to the 22nd
of September, 2017. It includes all traces of acti-
vity logged and then publicly available, but does not
consists of personal profiles nor photos, excluded of
the collect.

3 Tools for social media analysis

## 3.1 Focused on text processing

The first axis of analysis deals with text processing.
The tremendous amount of new messages emitted
through the Online Social Networks pushed the de-
velopment of machine text understanding and sum-
mary. Moreover, as users often express their feelings
and opinions about products, facts and events, one of
the most necessary tasks is opinion mining, which can
briefly be explained as the automatic computation of
a couple (*topic*, *sentiment*) matching a message [5].
The sentiment, or polarity, enables the evaluation of
the support or reject of an entity by the author of a
message. It can be either computed specifically with a
topic, using a learning corpus, or generically using lin-
guistic resources. Such a resource, SentiWordNet [6],
associates polarities with sets of synonyms, sometimes
considering contextual associations to modify the po-
larities according to the surrounding sentence. An ana-

<footnote n="1">1. https://www.fbi.gov/news/stories/playpen-creator-</footnote>

<footnote>sentenced-to-30-years</footnote>

<footnote n="2">2. https</footnote>

<footnote>//socialmediaalterna-
tives.org/archive/collections/show/10</footnote>
lyser, Vader [7], has been made available as an open
source module, and compiles various resources and a
classifier to compute sentiment scores, at document
level.

Topic detection can be performed either through a su-
pervised or an unsupervised method. An analyst can
describe a topic using a few keywords, or rely on text
clustering to let an algorithm cluster similar texts to-
gether, based on the semantics. Instead of matching
pre-established categories, this approach adapts well
to new corpora, enabling the analyst to grasp the to-
pic distribution.

Often cited as a reference for text clustering, LDA (La-
tent Dirichlet Allocation) [8] can briefly be resumed as
a dimensionality reduction applied on a matrix where
each line consists of the tf*idf representation of a text
of the training corpus. It is said adapted to short text
topic classification and can be associated with a mo-
dule of visualisation of the detected topics, to better
depict their distribution [9].

## 3.2 User profiling

One of the main tasks of social network analysis, or so-
cial listening, aims to spot the key actors, i.e. the most
important users of the network. The focus is commonly
directed either towards the *influence* [10, 11], defined
as the ability of a user to trigger actions from other
users, or towards community detection [12, 13].

*Influence* is commonly defined as the ability to *en-
gage*, i.e. to make the other users do something (typi-
cally, sending a message or clicking on a URL). A com-
plete method has been exposed to build a social graph
from Twitter follow links [2]. This enables the com-
putation of a daily PageRank, as a score of influence.
However, using the public free API, a very long time
(counted in months) is needed to obtain the complete
social graph. To evaluate influence, various indicators
have been compared, among which the number of ret-
weets, number of followers and PageRank computed
on a graph of friendship links [10, 14].

Sometimes, the focus is not set on the most influential
accounts, but on a general profiling to help the analyst
understand “who” is a given account : what its typical
behaviour is. Machine learning tools can answer this
question using numeric features, through clustering or
classification. When the data represent a graph, spe-
cific algorithms, such as RolX [15], enable a tagging of
the nodes based on their graph features.

## 3.3 Group detection

Studies in psychology highlight the power of the
“group” as a structure, and the variety of its impacts
on individual behaviour [16, 17]. In computer science,
a study on polarisation of the attitudes on online de-
bates concludes similarly : groups can be considered
as influencers, too [18].

**Detection.** To detect these groups, the main ap-
proach relies on community detection from friendship
relation graphs. A community is a set of nodes, in a
graph, more densely linked than a random graph. An
intuitive way to discover groups is to look for commu-
nities in a graph built from the social network data.
However it has been pointed out that the social graph
("follow" graph) does not illustrate user interaction
[19]. As a response, random walks community detec-
tion have been applied on a *graph of interactions* bet-
ween Twitter users (retweets and mentions) [20].
To help choosing the best community detection me-
thod, a comparison of various state-of-the-art algo-
rithms [21] on large networks (around 400k nodes) has
been performed between FastGreedy [22], InfoMap [23]
and Louvain/Blondel [3]. In this experiment, the Lou-
vain method seems to be, by far, the fastest, for similar
results in terms of quality.

**Characterising the strength of the groups.** To-
pological graph features such as the modularity value
or the density of the detected groups can be considered
to evaluate a community detection algorithm. A com-
prehensive review of scoring functions for community
evaluation details the following measures [24].

*Internal density (d)* follows the intuition that com-
munities are more dense than a random set of nodes.
However, for large, non-complete communities, its va-
lue may be very low. On the other side, the smallest
possible communities (pairs of nodes) have an internal
density of 1.

*Triad participation ratio (TPR)* evaluates the number
of nodes belonging to triads, or triangles, in commu-
nity *S*. A value of 1 means that the group is strongly
internally linked. Communities should include nume-
rous triangles, showing interaction between the mem-
bers.

*Conductance (c)*, evaluates the quantity of edges lin-
ked with the other communities [25]. It illustrates the
community behaviour, ranging from 0 (not linked to-
wards the exterior) to 1 (strongly connected to other
groups).

*Modularity (Q)* focuses on the number of internal
edges (which link members of a community), compa-
red to a “normal” quantity if the graph was random.
Introduced by [26], a high modularity *Q*, close to 1,
denotes a good partitioning at the graph level.

These topological metrics enable the analyst to check
whether a community is sufficiently connected inter-
nally and/or with its boundaries : internal interaction
and reach towards the exterior are measured.

**Characterising the topical cohesion and relevance of the groups.** To measure each of the obtained groups based on the topics expressed by the users, two topical metrics $\xi$ and $\rho$, inspired from machine learning (ML) precision and recall, have been proposed [4].
These two ML inspired topical measures, which en-
able to better attribute a weight of the importance
of a community on a given topic (ρ), and to evaluate
the internal cohesion of a group (ξ), make the link bet-
ween the graph and the semantic of the texts. Another
measure (θf.igf) [4], similar to the natural language
processing domain tf * idf, evaluates the specificity
and the importance of a topic in a group.

The analysis of these scores yields interesting insights
on a social and textual corpus. For marketing pur-
poses, one can identify then target a customer group,
helping to induce a positive opinion about a new pro-
duct.

3.4 Discussion and contribution

Although much work has been done to tackle specific
challenges in the domain of Online Social Networks,
only a few systems and frameworks propose a complete
analysis of a website. Most of the platforms focus on
the graph and miss the texts, such as UCINET, Net-
Draw, Pajek and ORA, presented in [27], or a work on
graph characterisation [28].

As in a mirror, a set of efficient textual analysis tools
is available, enabling specific platforms for news moni-
toring [29] or for disaster management and evaluation
[30]. However they lack of user profiling features and
social graph exploration and analysis.

In this paper, we propose a full-stack processing pipe-
line, integrating various open-source modules and pro-
viding our own model for specific aspects. We perform
the textual analysis on the text, model the users and
propose an influence ranking, and conclude with ex-
ploration through graph analysis and community de-
tection and characterisation.

4 Case study

In this section, the Galaxy2 network is exposed
through the explanation of the collected data type.
Then, results are proposed to analyse the texts, the
user accounts and the groups, which are an emerging
social feature.

4.1 Types of actions logged

Fortunately for the privacy, not every action can be
retrieved. In the collected data, actions are regrouped
to better grasp their diversity : first are the comments.
Users can add some words to react to the other's ac-
tions : publication of photos, files, new pages or polls,
and of course blog posts. A total of 4032 comments on
blog posts are stored ; much less (375) on photos.

A second kind of actions gathers the upload of files
and images : those are deemed to be shared, and fre-
quently include pictures from the Anonymous. As Tor
and Galaxy2 philosophies are not based on personal
holidays pictures publication, the quantity of images
is quite low (around 600 pictures, in total).

Creation of pages, groups and polls and their modifi-
cation (new topics of discussion) are seen as an aspect
of the network life. This step of page creation is to
be linked with the cluster of votes, replies and publi-
cation on said pages/groups. Overall, 1944 blog posts
have been emitted, and 548 groups created.

Blogging or "micro"-blogging features were the pre-
dominant ones, with 29,000 posts on The Wire, the mes-
sage feed. Message size was not limited, though fre-
quently short.

Finally, the last cluster includes some connection in-
formation : account creation notifications (19233 “joi-
ned the site”), link establishment between a user and a
page, a group or another user (61027 friendship links).

4.2 Text : topic and sentiment repartition

LDA for topic detection. LDA is commonly used with a high number of topics; a number of 200-500 is usually recommended as a first try<fnref n="3" />. This method clusters documents with similar tf.idf representations, resulting in a predetermined number of emerging topics, seen simultaneously as sets of documents and as tf.idf vectors. As a trade-off between computation time and representativeness of the topics, a number of 40 topics is chosen. Compared to other values, this choice results in a distribution of the documents over the topics, also limiting the number of too-close topics.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Visualisation of the topics</figcaption></figure>

Figure 1 shows a tool, proposed by [9], which enables to navigate along the 40 detected topics through the word frequencies in a given topic (in red), compared to word frequencies over the whole corpus (in blue), in the right panel. A principal component analysis (PCA) is performed to place the topics in a 2D-space, in the left of the diagram. The area of the circles is proportional to the quantity of documents clustered in the topics. Thanks to this tool, the analyst can visualise the topic distribution of, here, more than 30,000 docu-

<footnote n="3">3. http://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html</footnote>
ments, while having the ability to see which words are
more frequent or more relevant in each of the topics.

**Sentiment exploitation.** Each text is also analysed with regard to the sentiment, representing the overall polarity of a text, as perceived by a reader. The implementation relies on the *Vader* module [7]. Even if some of the sentiment predictions may be inaccurate, it results in a global view. For instance, Figure 2 proposes to compare the polarity of the texts containing some keywords: *onion, Tor, Snowden, Trump and Syria*<fnref n="4" />. Instead of an average value, and as one message is enough to set either a *max* or *min* sentiment value, we represent it as a boxplot, showing the statistical distribution. *Onion* is globally well perceived, with positive messages. Edward Snowden seems to enjoy a good reputation, while Galaxy2 members are more mitigated about Donald Trump. Finally, the polarity is more negative about Syria, because these messages are susceptible to mention the current conflict.

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Sentiment distribution for some keywords</figcaption></figure>

The sentiment view can also be exploited to characterise a user activity. As an example, Figures 3 and 4 expose the sentiment repartition of the messages of two active authors : *XL33t* and *Fenris*. On both figures, an artefact, for a sentiment of 0.0, exists, representing the messages where no polarity could be extracted by the analyser (no known sentimental word). However, the repartition shows some signals. On the first figure, *XL33t* seems to mostly emit very positive messages. The second author, *Fenris*, covers the whole range of sentiment, avoiding to publish too positive messages. This view let the analyst grasp one aspect of a user behaviour, as well as to estimate his activity<fnref n="5" />.

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Visualisation of the sentiment emitted by the user *XL33t*</figcaption></figure>

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Visualisation of the sentiment emitted by the user *Fenris*</figcaption></figure>

## 4.3 Influential users and types of behaviour

**Top-5 key users.** Influence can be measured through a variety of prisms. In a first glance on a social network, one can look for the key actors, detecting a “top5”. Table 1 compares the most connected users (having the highest number of friends, noted #Friends); the most popular users (the most mentioned, noted #Mentions); the users of reference (a score based on the mentions graph, in the column *Sc(Mentions)*, explained in the following paragraph); and the most active ones (performing the highest number of actions on Galaxy2).

Inspired from the literature [10, 14], a score of influence is computed from $G_M$ the graph of mentions. The intuition is the following : a mention gives some value, some social capital to the mentioned user ; this value is higher if the author of the mention already has some influence him/herself. The PageRank algorithm also follows this intuition and has been shown to

<footnote n="4">4. No distinction has been made between uppercase and lowercase.</footnote>

<footnote n="5">5. Thanks to the number of messages, indicated on the y-axis.</footnote>
empirically match this representation of influence. In consequence, ScoreMentions is the ranking resulting from the Pagerank scores of each user-node in $G_M$.

<table><caption>TABLE 1 – Top5 of the users along three dimensions</caption><thead><tr><th></th><th>#Friends</th><th>#Mentions</th><th>Sc(Me.)</th><th>#Actions</th></tr></thead><tbody><tr><td>XsyntaX</td><td>8187</td><td>514</td><td>Oxyy</td><td>7974</td></tr><tr><td>prozac</td><td>3182</td><td>164</td><td>XsyntaX</td><td>1846</td></tr><tr><td>Spooky</td><td>3012</td><td>121</td><td>Lameth</td><td>1783</td></tr><tr><td>xl33t</td><td>2140</td><td>119</td><td>ChatTor</td><td>1583</td></tr><tr><td>kheper</td><td>1922</td><td>96</td><td>MahaKali</td><td>1569</td></tr></tbody></table>

In a few words about Table 1: *XsyntaX* outperforms every other account, with 7974 actions performed during the scope of the study; the second, *kheper*, performed 1846 actions. *Lameth* is the founder of this social network; as such he is often mentioned, either for thankful messages for hosting, or for administration purposes. *ChatTor* provides a chat service through Tor; this account promotes the service and publishes news and updates.

Although some names are present on every influence score *Top5*, they do not all indicate the same kind of influence. *Lameth* is mentioned a lot, due to his status of host. However, he did not intend to be the friend of everyone else, or to be the most active. *Xl33t* connected to many accounts, but is not mentioned as much as the other influential users. Influence and key-actors take many different forms, while only the symptoms can be measured.

**Types of behaviour.** The social network analyst cannot be expected to know who is every user on a platform. More precisely, the data of interest can be narrowed along a few aspects to grasp the essence of the behaviour.

*Biography* contains the user identity: username, ID, date of creation and other available data. *Style* explains how the user writes: length of messages and quantity of punctuation usually make a difference, and can be combined with the main topic of interest and global sentiment polarity. The *social* aspect details the number of friends, of mentions, and the resulting influence of the user, both from the graph of friendship and the graph of mentions. *Media* groups the features explaining the type of actions and objects posted (be it photos, texts, etc). Finally, the *temporal* aspect covers the global rhythm of publication of the user: average number of posts on TheWire per day, and average number of actions per day.

All these numerical features enable the repartition of the users along a few typical clusters, whose reduced number (commonly 4 to 6, depending of the data) enables the analyst to get used to this unsupervised labels.

Technically, this repartition is made in a few steps. First the data is cleaned, so as to avoid zero divisions and exponential distribution of the data: some features are converted to their log-values to reduce dis-

persion, and normalised to follow a 0-mean, 1-standard deviation distribution. A PCA reduces the dimension of the problem, switching from 34 variables to 5 and still keeping most of the dataset variance. Finally, a k-means finds the groups; a number of 4 groups is a good trade-off between dataset dispersion and cluster shape.

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Repartition of the user profiles</figcaption></figure>

Figure 5 shows the repartition of the users along the 4 types of profiles. The first type (0) is the most common, including more than 90% of the profiles: most of the accounts are created, perform one or two actions, and then are forgotten. A second type, profile (1), characterises the regularly active users, even though they are not the central users of the network. Finally, profile (2) and the sole user in profile (3) are the central users, very active, those who produce most of the contents on the network. A similar repartition had already been remarked on networks such as Twitter [10].

To picture the shape of the profile clusters, Figure 6 represents each of the 19,177 Galaxy2 users along the first two dimensions of the PCA. These dimensions are linear combinations of the behavioural features, and consequently are quite abstract. However, positions near (0,0) are linked with very low levels of activities (the red cluster (0) being the most populated). In blue, cluster (1) shows the many different ways to be a standard active user. The green cluster (2) is very dispersed but matches high levels of publications, be it by posts, comments or creation of pages. Finally, the purple cluster (3) is constituted of only one account, *Spooky*, performing an average of 2.5 actions each day.

When the analyst reviews the posts, thanks to this step of profiling, he can quickly evaluate if the messages comes from well-established, influential users, or whether a given topic is dominated by usually inactive accounts, or show a unusual repartition.
<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Visualisation of the clusters of users in a PCA space</figcaption></figure>

## 4.4 Interactive groups, their cohesion and structure

**About the user mentions.** A common practice on social networks consists to mention people, using an “@” sign before their usernames in the text of the messages. At first this was only a social behaviour without any technical feature in the code of the social platform; nowadays most platforms recognise such mentions.

As Galaxy2 is based on the old-fashion social framework *elgg*, such a feature is not hard-coded, but is still used by some members. Following the intuition that this interaction (the mention) would bring us valuable information, a mention extraction module has parsed each of the publications in search for “@” signs followed by usernames.

From the set of mentions *M* associated with the authors *A*, a graph of mentions, $G_M = (V, E)$ is built. *V* is the set of the union of the authors and the mentioned users; edges *e* ∈ *E* links the author of a message to the eventual mentioned user. This graph $G_M$ is composed of 968 nodes, linked by 2342 edges<fnref n="6" />. The Louvain community detection [3] results on a set of 31 communities, amongst which only 11 contain more than 3 members.

Figure 7 illustrates one of these communities. Red nodes are part of the detected community; blue nodes are the only external contacts, the boundary of the community in the graph $G_M$. A central user, *Bishop*, is the target of a few mentions, notably from an audacious account, *Nishikino Maki*<fnref n="7" />.

In a glance, we see that this community is centred on *Bishop*, who is not the most active in terms of community life (he does not mention the other members of the group).

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Visualisation of a small community and its contacts through *mentions*</figcaption></figure>

This community view helps the analyst to see the relations between a user and the rest of the network, and can guide his exploration along the interaction between accounts. However, as this graph of mentions is built from a social usage (using “@” to mention a user), the tool probably missed some differently written mentions and thus may be incomplete<fnref n="8" />.

**The friendship graph.** The most known feature of social networks is the friendship connection. On Galaxy2, one can claim his friendship with another user, which is considered reciprocal on Galaxy2. This action is part of the list of the collected activities, and enables to link users along these friendship relations. Let $G_F$ be the graph of friendship, where nodes are user accounts. Edges represent a claim of friendship. From this graph, communities emerge, using the Louvain algorithm to reveal them. These communities may vary in number, based on the algorithm used. Here, 32 communities were obtained, amongst which 11 include more than 3 users. Figure 8 shows the distribution of the communities along two topological measures : x-axis gives the size of the group while y-axis represents the conductance, that is the proportion of boundary edges, linking the community to its environment, showing both its influence or its isolation.

On Figure 8, a group attracts the attention : with size=125 and conductance=0.74, this community is less tied to the rest of the network than it normally should. Its topical scores, based on [4], require some interpretation. ξ = 0.064 means that only 6,4% of its

<footnote n="6">6. there was a total of 5481 mentions : some accounts have been mentioned by a same user various times</footnote>

<footnote n="7">7. He claimed to be “building a porn site cuz i can”</footnote>

<footnote n="8">8. This graph $G_M$ is one of the graphs of interaction, not the only one.</footnote>
<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Visualisation of the topological features of the communities</figcaption></figure>

members, as a maximum, have been active about the same topic; however, compared with the duration co- vered on the corpus, this situation is not surprising. In particular, this “main topic” clusters mainly around two sets of texts at different dates. The first refers to a small pornographic discussion group; the second concerns the use of peer-to-peer mail through Tor.

These topical measures may benefit from improve-
ments on the topic detection part, notably covering the
temporality of topics and their labelling. This would
lead to a more usable topic modelling, and a more
precise group characterisation for the analyst.

5 Conclusion

The emergence of modern social networks reveals the inherent complexity surrounding us. Although most of the analysis is focused on the most known Online Social Networks (OSN), such as Twitter or Facebook, other instances exist; Galaxy2 is much smaller than Twitter, but big enough to turn its analysis tedious due to the amount of exchanged messages.

We presented a whole system capable of analysing any
type of OSN, showing its capabilities on a Tor-hosted
social network. The functionalities include text analy-
sis for topic and sentiment, user profiling and graph
analysis, both on the friendship links as well as on the
interaction between users. We showed that the tools,
mostly developed for Twitter, can also be exploited for
smaller networks. This approach has easily been adap-
ted to the specific links and interactions of Galaxy2,
as it could be for other platforms such as Reddit or

Facebook.

Future work will be oriented on real-time processing,
to analyse a social network as it lives. We have the
intuition that a stream of messages would better fit
the requirements in scaling and response times. We
also desire to publicly release the Galaxy2 corpus, as
one of the first complete social network archives.

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<figure><img src="image_73.png" /></figure>
# Étude de l'évolution du modèle de l'utilisateur des systèmes de construction collaborative d'ontologies

Alain Giboin

Inria, UCA, CNRS, I3S

Équipe Wimmics

2004 route des Lucioles

06992 Sophia Antipolis, France

alain.giboin@inria.fr

## Résumé

Cet article rend compte d'une étude en cours sur l'évolution du modèle de l'utilisateur de systèmes de construction collaborative d'ontologies. Par modèle de l'utilisateur (ou modèle du contributeur), nous entendons la représentation que les concepteurs se font des utilisateurs de leurs systèmes et plus généralement des contributeurs à la construction des ontologies. Nous décrivons : 1) la méthode que nous utilisons pour étudier l'évolution du modèle de l'utilisateur ; 2) l'évolution de ce modèle (en termes de types d'utilisateurs, de caractérisations de l'utilisateur et de caractérisations de l'environnement de l'utilisateur) ; 3) les évolutions parallèles : a) des méthodes de conception des systèmes collaboratifs ; b) des systèmes eux-mêmes ; et c) des méthodes de construction collaborative des ontologies. Nous mentionnons quelques perspectives d'évolution envisagées par les concepteurs eux-mêmes. Cette étude vise à faire ressortir l'importance d'acquérir une meilleure connaissance des contributeurs potentiels à la construction collaborative des ontologies afin d'obtenir des outils collaboratifs mieux adaptés à ces contributeurs

## Mots Clef

Systèmes de construction collaborative des ontologies ; Ingénierie ontologique participative ; Méthodes pour l'ingénierie ontologique ; Modèle de l'utilisateur ; Modèle du contributeur ; Evolution des modèles.

## Abstract

This paper reports on an ongoing study on the evolution of the user model of collaborative ontology construction systems. By a user model (or a contributor model), we refer to the designers' representation of the users of their systems, and more generally of the contributors to the collaborative construction of ontologies. We describe: (1) the method we use to study the evolution of the user model; (2) the evolution of the model (in terms of user types, user characterizations; and user's environment characterizations); (3) the parallel evolutions of: (a) the design methods of collaborative systems, (b) the systems themselves; and (c) the methods of collaborative ontology construction. We mention some evolution perspectives envisioned by the designers themselves. This study aims to highlight the

importance of acquiring a better knowledge of the potential contributors to the collaborative construction of ontologies in order to get collaborative tools better adapted to these contributors.

## Keywords

Collaborative ontology construction systems; Participatory ontology engineering; Ontology engineering methods; User model; Contributor model; Model evolution.

## 1 Introduction

Dans le domaine de la conception et de l'évaluation de l'Interaction Humain-Machine (IHM), on désigne par modèle de l'utilisateur : ou bien 1) le modèle-de-l'utilisateur du concepteur (la représentation que le concepteur se fait de l'utilisateur de son système) ; ou bien 2) le modèle-de-l'utilisateur du système ou modèle embarqué dans le système (la représentation que « se fait » le système de son utilisateur au fur et à mesure de son interaction avec ce dernier) ; ou bien 3) le modèle-mental-du-système de l'utilisateur (la représentation que l'utilisateur se fait du système) (cf. Kelly & Colgan, 1992)[47].

On s'intéresse ici au premier type de modèle et, plus précisément, au modèle-de-l'utilisateur des concepteurs de systèmes de construction collaborative d'ontologies, ou modèle-du-contributeur de ces concepteurs (les utilisateurs contribuant d'une façon ou une autre à la construction des ontologies). Cet article rend compte d'une étude en cours sur l'évolution de ce modèle entre le début des années 1990 et aujourd'hui, où l'on verra qu'initialement destinés à des groupes d'ontologues ou d'ingénieurs de la connaissance, les systèmes de construction collaborative d'ontologies se sont ouverts progressivement à d'autres types d'utilisateurs / contributeurs.

Par cette étude nous souhaitons montrer qu'une meilleure connaissance des utilisateurs/contributeurs – reflétée par un modèle de l'utilisateur/contributeur plus réaliste – est importante pour concevoir des systèmes adaptés. Cette étude se veut aussi une invitation à pratiquer plus avant l'analyse et la modélisation de l'utilisateur/contributeur de systèmes de construction collaborative d'ontologies.

Dans la suite de cet article, nous fournissons une première description : 1) de la méthode que nous utilisons pour étudier l'évolution du modèle de l'utilisateur/contributeur ; 2) de l'évolution de ce modèle
(en termes de types d'utilisateurs, de caractérisations de l'utilisateur et de caractérisations de l'environnement de l'utilisateur) ; 3) des évolutions parallèles : a) des méthodes de conception des systèmes de construction collaborative d'ontologies ; b) des systèmes eux-mêmes ; c) des méthodes de construction collaborative des ontologies et d) des perspectives d'évolution. Nous mentionnons pour terminer quelques perspectives d'évolution envisagées par les concepteurs eux-mêmes.

# 2 Méthode d'étude de l'évolution du modèle utilisateur

Dans cette section nous décrivons la méthode que nous utilisons pour étudier l'évolution du modèle de l'utilisateur des systèmes de construction collaborative d'ontologies.

## 2.1 Sources consultées

Nous consultons principalement les types suivants de sources : 1) des travaux décrivant les systèmes de construction collaborative d'ontologies ; qu'ils s'appellent {éditeurs | outils | boîtes à outils | plates-formes | environnements | ...} de {construction | conception | ingénierie | ...} d'ontologies outils, boîtes à outils ou autre (voir Table 1) ; 2) des travaux décrivant des systèmes spécifiques et leurs utilisateurs (voir table 1, une liste non exhaustive de systèmes) ; 3) des états de l'art sur les systèmes (ex. : Simperl & Luczak-Rösch, 2014 ; Correndo & Alani, 2007) [73][19] ou des articles comportant un état de l'art détaillé (ex. : Mangione et al., 2011)[57] ; 4) des travaux décrivant des méthodes de construction collaborative d'ontologies supportées par un système ; 5) des travaux rapportant des études d'utilisation des systèmes de construction collaborative d'ontologies.

<caption>Table 1 – Systèmes de construction collaborative d'ontologies recensés (liste non exhaustive).
[Voir Annexes.]</caption>

## 2.2 Analyse des sources

Dans ces différentes sources, nous cherchons à repérer plusieurs indicateurs de l'évolution du modèle de l'utilisateur des systèmes de construction collaborative d'ontologies, ainsi que des indicateurs des évolutions parallèles des systèmes, des méthodes de conception de ces systèmes, des méthodes de construction collaborative des ontologies et des perspectives d'évolution. Ces indicateurs sont principalement : 1) les termes désignant les types d'utilisateurs des COEs ; 2) les caractérisations de ces utilisateurs ; 3) les caractérisations de l'environnement de l'utilisateur/contributeur ; 4) la méthode d'analyse et de modélisation de l'utilisateur de COEs ; 5) le format de représentation du modèle de l'utilisateur ; les fonctions des COEs découlant des caractérisations des utilisateurs ; 6) la méthode de construction des ontologies en rapport avec les caractérisations des utilisateurs (recherche de correspondances entre éléments de la méthode et caractéristiques des utilisateurs) ; 7) les perspectives d'évolution – ce que les concepteurs envisagent de réaliser pour adapter davantage leurs

systèmes aux utilisateurs ; 8) la méthode d'évaluation du COE utilisée : évaluation avec ou sans des utilisateurs (cf. inspection de l'interface) (quelle représentation a-t-on de l'utilisateur lors de cette phase du cycle de conception du système).

# 3 Évolution du modèle de l'utilisateur / contributeur

Dans cette section, nous décrivons plusieurs directions d'évolution du modèle de l'utilisateur/contributeur que nous avons repérées. Nous avons regroupé ces directions en trois catégories : 1) évolution des types d'utilisateurs / contributeurs impliqués ; 2) évolution des caractérisations de l'utilisateur/contributeur ; et 3) évolution des caractérisations de l'environnement de l'utilisateur/contributeur.

## 3.1 Évolution des types d'utilisateurs / contributeurs impliqués

Une première évolution concerne les types d'utilisateurs/contributeurs impliqués dans la construction collaborative des ontologies.

On constate un élargissement des types d'utilisateurs/contributeurs : de l'ontologue ou ingénieur de la connaissance (celui qui structure et formalise la connaissance) à toute partie prenante (stakeholder), c'est-à-dire à « quiconque est activement impliqué dans le développement d'une ontologie et dans son usage, et quiconque dont les intérêts peuvent être affectés par le développement de cette ontologie » (di Maio, 2011)[27] (voir Table 2a). Notons cependant que, pour certains auteurs, les ontologues ou ingénieurs de la connaissance sont exclus des parties prenantes : les parties prenantes incluent les utilisateurs pas ou peu experts en ingénierie ontologique ; d'où la remarque que ces parties prenantes ont acquis désormais un « statut de première classe » dans le processus de construction des ontologies (cf. Shosha et al., 2015)[72].

On constate également un passage de l'individu ou du groupe restreint au collectif ouvert : de l'ontologue ou ingénieur de la connaissance ou de l'équipe d'ontologues à la communauté, voire à la foule (crowd) (voir Table 2b).

<caption>Table 2 – Types d'utilisateurs des systèmes de construction collaborative d'ontologies (liste non exhaustive) : a) Individus ; b) Collectifs
[Voir Annexes.]</caption>

# 3.2 Évolution des caractérisations de l'utilisateur / contributeur

Une autre catégorie d'évolutions concerne les caractérisations de l'utilisateur / contributeur. Ces caractérisations deviennent plus complètes et plus détaillées. Ces évolutions montrent le besoin de mieux identifier et comprendre les types possibles d'utilisateurs/contributeurs afin de mieux adapter les systèmes à ces derniers. L'évolution des caractérisations s'observe du point de vue du contenu et du format de ces dernières.
### 3.2.1 Contenu des caractérisations de l'utilisateur

Du point de vue du contenu des caractérisations, on constate ainsi :

* une description de plus en plus fondée sur des observations de contributeurs réels ; par analogie avec la distinction chère aux ergonomes entre tâches prescrites et tâches effectives – ces dernières étant fondées sur des observations –, on pourrait introduire la distinction entre modèle prescrit et modèle effectif ; d'ailleurs, Van Laere et al. (2014)[87] montrent que les types et rôles prescrits de parties prenantes ne suffisent pas à caractériser les contributeurs d'un projet ontologique et qu'il est nécessaire de les établir grâce par exemple une méthode de profilage à partir d'une analyse des interactions réelles entre ces parties prenantes et entre chaque partie prenante et le système ;

* une description de plus en plus fine des rôles de chaque contributeur (rôle explicite, rôle implicite ; rôle reconnu, rôle non (encore) reconnu ; etc.). Sont apparus par exemple les rôles de : Super ontologist | Tacit ontologist ; Ontology author ; Ontology committer (a proxy for author) | Unique committer ; Ontology manager ; Ontology editor ; Ontology submitter ; Ontology curator | Central curator | Single curator | Alpha curator | Content curator ; Validator ; Scribe | Single scribe ; Modeler | Individual modeler ; Facilitator | Moderator ; Panelist ; Authoritative party ;

* une description plus poussée des motivations, buts, engagements, connaissances, compétences, préférences, exigences, attitudes, émotions... des utilisateurs/contributeurs et de leur impact sur les systèmes et sur les méthodes. Par exemple, Mezghani et al. (2016)[58] ont observé que les utilisateurs ayant une formation en génie logiciel préféraient une approche asynchrone de l'ingénierie ontologique collaborative alors que les utilisateurs ayant une formation en science informatique préféraient une approche synchrone ;

* une description plus complète des tâches, modes opératoires des différentes catégories d'utilisateurs/contributeurs ; des activités jusque-là considérées comme secondaires ou les activités auxquelles on n'avait pas pensé sont mises en valeur (ex. : les retours des utilisateurs des ontologies). En rapport avec cette prise en compte de ce type d'activités est apparue la notion d'« ontologues tacites » (tacit ontologists), c'est-à-dire ceux qui contribuent par des mails ou par des annotations (Malone & Stevens, 2013)[56]. On se dirige ainsi vers une reconnaissance de toutes les activités contributrices ;

* une description plus poussée des modes de collaboration et d'interaction entre contributeurs (ces derniers participant au même projet).

### 3.2.2 Format des caractérisations de l'utilisateur

Du point de vue du format des caractérisations, on observe entre autres : un passage d'une représentation

abstraite à une représentation plus concrète de l'utilisateur/contributeur (ex. : représentation sous forme de Personas – voir section 4.1.1) ; une description plus fréquente de scénarios impliquant les utilisateurs/contributeurs (voir section 4.1.1) ; une inclusion plus fréquente d'une représentation de l'utilisateur/contributeur dans les schémas d'architecture des systèmes de construction collaborative d'ontologies (cf. de Sainte Marie et al., 2011).

## 3.3 Évolution des caractérisations de l'environnement de l'utilisateur / contributeur

Une troisième catégorie d'évolutions concerne l'environnement physique et social (ou cadre [setting] ou contexte) de l'utilisateur/contributeur, cet environnement exerçant une influence sur l'activité des utilisateurs/contributeurs. De manière générale, on observe une description de l'utilisateur/contributeur incluant de plus en plus de caractéristiques de cet environnement. On constate par exemple :

* une description incluant de plus en plus des caractéristiques sociales : mode de répartition du travail ou mode d'attribution d'une contribution (en relation avec les rôles des contributeurs ; cf. Li et al., 2005)[51], mode de communication (Toppano, 2010)[82], particularités culturelles (en particulier lorsque la collaboration est interculturelle ; cf. Anticoli & Toppano, 2011a et b)[3][4]... ;

* une description de la contribution de l'utilisateur/contributeur en rapport avec la tâche principale ou courante de ce dernier (la tâche principale ou courante motivant la contribution à l'ontologie ; voir par exemple l'association entre tagging (folksonomie) et construction de l'ontologie ; Huyinh-Kim-Bang et al., 2008 ; Limpens et al., 2008)[44][53].

## 4 Évolutions parallèles

Nous décrivons maintenant des évolutions qui ont eu lieu parallèlement à l'évolution du modèle de l'utilisateur / contributeur : 1) l'évolution des méthodes de conception des systèmes (en particulier des méthodes d'analyse et de modélisation des utilisateurs) ; 2) l'évolution des systèmes de construction collaborative d'ontologies ; et 3) l'évolution des méthodes de construction collaborative d'ontologies. L'objectif de cette section est de montrer les conséquences ou les causes de l'évolution du modèle de l'utilisateur / contributeur.

### 4.1 Évolution des méthodes de conception des systèmes

Les méthodes de conception des systèmes, en particulier les méthodes d'analyse et de modélisation des utilisateurs, se sont davantage centrées sur l'utilisateur. Les concepteurs se sont ainsi beaucoup inspirés des méthodes utilisées dans les communautés IHM et CSCW (Computer-Supported Cooperative Work). L'objectif était de mieux comprendre les utilisateurs/contributeurs pour mieux adapter les
systèmes à ces derniers et guider les concepteurs. On observe un développement des approches empiriques et théoriques.

### 4.1.1 Approches empiriques

On constate ainsi par exemple :

* un fort développement des études empiriques de l'activité de construction collaborative des ontologies dans des projets réels avec des systèmes existants : analyse et modélisation des patterns (logs) d'usage dans des projets de taille et d'envergure différentes (Walk et al., 2014)[89] ; étude des patterns collaboratifs dans des grands projets de développement d'ontologies (Falconer et al., 2011)[30] ; étude de la dynamique de collaboration lors de la construction d'ontologies avec des environnements différents – WebProtégé et MoKi (Rospocher et al., 2014)[70] ; étude des processus d'ingénierie collaborative distribuée et des capacités correspondantes de l'outil Collaborative Protégé (Schober et al., 2009)[71] ; étude de plusieurs projets de développement d'ontologies sous l'angle des processus et des coûts (Simperl & Tempich, 2006)[74] ; étude des problèmes rencontrés dans les différentes tâches de construction d'ontologies (Vigo et al., 2014)[88] ; étude de la construction distribuée d'ontologies comme pratique professionnelle (Randall et al., 2011)[67] ; étude exploratoire de l'ingénierie ontologique pour la documentation en architecture logicielle (de Graaf et al., 2014)[22] ; étude de l'impact sur la qualité de l'ontologie de l'implication d'experts du domaine dans l'annotation sémantique de leurs articles, par comparaison avec l'annotation par des ingénieurs de la connaissance (Tatarintseva & Ermolayev, 2013)[79] ; étude des activités de co-création d'une ontologie par différentes parties prenantes (Bleumers et al., 2011)[9] ; étude du rôle de la répartition géographique, etc., sur la construction d'ontologies (Pinto et al., 2009)[66] ; étude de la motivation des utilisateurs/contributeurs – c'est ainsi que les experts du domaine (auteurs d'articles) ne sont pas motivés pour s'engager à raffiner l'ontologie car ils ne sont pas impliqués dans le processus d'annotation, lequel est pris en charge par l'ontologue (Tatarintseva & Ermolayev, 2013)[9] ; étude des facteurs déterminant l'implication des différents contributeurs dans la construction collaborative des ontologies (Randall et al., 2011)[67], des facteurs tels que le moment auquel participer ou le lien avec ses propres objectifs ou attentes (cf. l'attitude de « satisfaction suffisante » ou satisficing attitude : ce que font les contributeurs est « suffisamment bon » pour atteindre leurs objectifs) ;

* l'utilisation de la technique des défis; voir par exemple le Collaborative Knowledge Construction (CKC) Challenge (Noy et al., 2008)[61] organisé dans le but de faire tester différents outils de construction collaborative de connaissances à différents utilisateurs et d'apprendre ce que ces utilisateurs attendent de ce type d'outils ;

* l'utilisation de techniques d'analyse et de définition de profils utilisateurs en ingénierie ontologique collaborative (Van Laere et al., 2014)[87] ;

* l'utilisation de techniques d'analyse et de modélisation de l'utilisateur classiques en IHM, comme la technique des Personas d'Alan Cooper (1999) ; les personas sont des archétypes concrets d'utilisateurs élaborés à partir de données d'entretiens et/ou d'observations d'utilisateurs potentiels du dispositif à concevoir ou à évaluer ; cf. par exemple l'utilisation de cette technique par de Bonis et al. (2011 ; de Sainte Marie et al., 2011)[21][23] pour évaluer l'utilisabilité du composant de création d'ontologies de la plate-forme OntoRule par des chefs d'entreprise, des analystes d'affaire et des développeurs ;

* l'utilisation des techniques d'analyse des parties prenantes pour rendre compte de la collaboration entre multiples parties prenantes (Kozaki et al., 2011)[50]. NB : la technique des Personas peut être considéré comme une technique d'analyse de parties prenantes dans la mesure où elle fait la distinction entre personas primaires, personas secondaires, personas tertiaires et ante-personas ;

* l'utilisation de techniques de définition de rôles (cf. Li et al., 2005 ; Walk et al., 2014)[51][90] ;

* l'utilisation des techniques de scénarios d'usage ou de tâches (cf. Giboin et al., 2002 ; Palma et al., 2011)[39][64]. On notera que la technique des Personas suppose l'élaboration de scénarios mettant en scène les personas utilisant le système en cours de conception ;

* l'utilisation d'indicateurs centrés utilisateurs tels que le degré de participation ou le degré d'agrément/accord avec la représentation du domaine (degree of community grounding) (Siorpaes & Hepp, 2007)[75] ;

* l'élaboration d'outils de visualisation des processus de construction collaborative de différents contributeurs, tels que l'outil Pragmatix (Walk et al., 2013 ; Walk et al., 2014 ; Walk et al., 2016)[89][90][91].

### 4.1.2 Approches théoriques

A côté de ces approches empiriques, se développent également des approches plus théoriques. Ces approches font appel à des théories des sciences humaines et sociales pour modéliser les utilisateurs/contributeurs. Par exemple :

* **Communication entre concepteurs et utilisateurs des ontologies :** Toppano (2010)[82] utilise un modèle basé sur la communication pour décrire la conception et l'utilisation ou la réutilisation des ontologies ; dans ce modèle les ontologies sont considérées comme des objets sémiotiques et l'accent est mis sur la relation entre l'interprétation de ces objets par les concepteurs des ontologies et leur interprétation par les utilisateurs.

* **Influence des contributeurs :** Considérant l'ontologie comme un objet social, Aimé et Charlet (2012, 2016) [1][2]font appel à la psychologie sociale pour déterminer les influences des différents
contributeurs (ontologue, expert du domaine) ; ils
font référence en particulier à la psychologie socio-
sémiotique de Chabrol (1984)[14] et à la
conceptualisation du Web socio-sémantique de
Zacklad (2005)[95].

* *Traits de personnalité des contributeurs :*
Mezghani et al. (2016)[58] se basent sur des
travaux de psychologie montrant que les
comportements de partage de connaissance entre
individus sont influencés par les traits de
personnalité de ces individus. Pour déterminer les
personnalités des utilisateurs/contributeurs et éviter
les problèmes de communication entre ces derniers,
ils utilisent le modèle des Big Five, qui décrit les
cinq traits centraux de la personnalité (Ouverture,
Conscienciosité, Extraversion, Agréabilité,
Névrosisme).

## 4.2 Évolution des systèmes de construction collaborative d'ontologies

Les systèmes (leurs fonctionnalités, leurs interfaces
utilisateurs, etc.) ont évolué vers une plus grande
adaptation aux différents types
d'utilisateurs/contributeurs possibles, à leurs
caractéristiques et à leurs activités, en particulier
collaboratives. On observe entre autres :

* l'élargissement du périmètre fonctionnel des systèmes. Au départ on parlait d'éditeurs ; on parle davantage maintenant d'environnements ou de plates-formes. Cet élargissement peut se traduire par une connexion à d'autres outils que ceux contenus dans l'environnement proprement dit de construction collaborative d'ontologies ;

* le développement de fonctionnalités pour la réalisation de tâches amont et aval de construction de l'ontologie, tâches auxquelles peuvent contribuer les parties prenantes autres que les ontologues. Par exemple : a) préconisation d'une phase de pré-conceptualisation dans le processus d'ingénierie ontologique collaborative (Braun et al., 2007)[11] ; b) aide à la modélisation, par les experts du domaine, des différences de points de vue sur le sens des termes (Towntology ; Keita et al., 2006)[46] ; c) aide à l'extraction contextuelle des termes candidats (ECCO ; Giboin & Durville, 2007)[38] ;

* l'implémentation de plug-ins collaboratifs pour des environnements non collaboratifs, par exemple pour Protégé (d'où Collaborative Protégé ; Tudorache & Noy, 2007)[83], pour WebOnto (d'où Hozo ; Kozaki et al., 2007)[50] ou pour Terminae (plug-in en projet ; Ressad-Boudghaghen et al., 2013)[68] ;

* la connexion à des outils de représentation moins formelle des connaissances (langage semi-formel de graphes, langue naturelle..) ou le développement de fonctionnalités de visualisation des ontologies : cf. CMapTools (Cañas et al., 2004)[13], VocBench (Stallato et al., 2015)[76], Bio-Mixer (Fu et al., 2013)[32], Hozo (Kozaki et al., 2007)[50], WebOnto et Tadzebao (Domingue, 1998)[28], ces deux derniers outils permettant de mettre en œuvre une

« ingénierie ontologique graphique », par exemple
d'exprimer des arguments à l'aide de textes,
d'images Gif et même de croquis dessinés à la
main ;

* l'utilisation de traducteurs pour passer d'un langage à un autre : comme les traducteurs vers Prolog, CLIPS et LOOM dans le cas d'Ontolinguia (Farquhar et al., 1997)[31] ou les traducteurs vers RDF(S) et OWL dans le cas de WebODE (Corcho et al., 2002)[18] ;

* le développement de fonctionnalités de communication entre contributeurs ; pour cela on se base beaucoup sur les wikis (cf.. Siorpaes & Hepp, 2007, MyOntology ; Mezghani et al., 2016 ; Semantic Media Wiki)[75][58] ;

* l'intégration d'une fonctionnalité d'argumentation, pour aider par exemple aux délibérations entre contributeurs, comme dans Compendium (Buckingham Shum et al. 2002)[12] ou dans WebOnto et Tadzebao (Domingue, 1998)[28] ;

* l'intégration d'une fonctionnalité de recommandation, pour recommander par exemple des concepts aux experts du domaine (Walk et al., 2013)[89].

## 4.3 Évolution des méthodes de construction collaborative d'ontologies

Les méthodes de construction collaborative d'ontologies ont également évolué vers une plus grande adaptation aux différents types d'utilisateurs/contributeurs possibles, à leurs caractéristiques et à leurs activités, en particulier collaboratives. Là encore, les « méthodologues » ont cherché à centrer leurs méthodes sur les utilisateurs/collaborateurs réels de ces méthodes. Deux de ces « méthodologues » ont d'ailleurs intitulé leur méthode « méthodologie d'ingénierie ontologie centrée sur l'humain » – *Human-Centered Ontology Engineering. Methodology*, HCOME (Kotis & Vouros, 2006)[49].

Plusieurs directions d'évolution « centrées utilisateurs / contributeurs » apparaissent, parmi lesquelles :

* simplifier la démarche de construction des ontologies, comme dans le « Just enough » ontology engineering de di Maio (2011)[27], qui permet aux utilisateurs ayant peu ou pas d'expertise en ingénierie ontologique de participer à la construction d'ontologies légères ; ou comme dans UPON Lite, la méthodologie d'ingénierie ontologique rapide (De Nicola & Missikof, 2016)[24]. Voir aussi Siorpaes & Hepp (2007)[75];

* impliquer l'ensemble des utilisateurs/contributeurs dans toutes les étapes du cycle de construction des ontologies, comme dans HCOME (Kotis & Vouros, 2006)[49] ou DILIGENT (Pinto et al., 2009)[66]. On notera que pour certains « méthodologues » comme Ongenae et al. (2013)[62], la méthode HCOME est une méthode « extrémiste » car elle privilégie le rôle des experts du domaine dans les différentes phases de conception des ontologies ; Ongenae et al. proposent en conséquence une méthode occupant une position médiane entre HCOME et l'autre type de méthode extrémiste qui,
elle, privilégie le rôle de l'ingénieur de la connaissance (les experts du domaine n'étant impliqués que dans la phase de spécification de l'ontologie). Voir également l'approche dite d'« ingénierie ontologique participative » (Giboin et al., 2008; Ongenae et al., 2011, 2013)[38][63][62] ;

* intégrer toutes les tâches contributives comme dans la méthode de développement collaboratif inter-organisationnel d'ontologies de Palma et al. (2011)[64], laquelle applique une approche holistique ;

* s'appuyer sur le tagging collaboratif ou l'élaboration de folksonomies, activités réalisées « naturellement » voire « sauvagement » par les utilisateurs/contributeurs autres que les ontologues (cf. par exemple : Halpin et al., 2007 ; Zacharias & Braun, 2007 ; Huynh-Kim-Bang & Dané, 2008 ; Limpens et al., 2008 ; Gandon & Giboin, 2008)[41][94][44][53][33] ;

* développer les tâches de crowdsourcing ontologique (cf. Mortensen, Musen & Noy, 2013)[60] ;

* s'appuyer sur une meilleure connaissance des caractéristiques cognitives et/ou affectives des utilisateurs / contributeurs, comme dans la méthode de Gavrilova & Leschcheva (2014)[34], qui s'appuie sur les styles cognitifs des utilisateurs/contributeurs (Dépendance vs Indépendance à l'égard du Champ, Impulsivité vs Réflexivité, Catégorisation en Largeur vs en Profondeur) ou comme dans la méthodologie de Mezghani et al. (2016)[58] qui s'appuie sur les traits de personnalité (Ouverture, Conscienciosité, Extraversion, Agréabilité, Névrosisme) ;

* s'appuyer sur une meilleure connaissance des disciplines des utilisateurs/contributeurs (cf. Kotis & Vouros, 2006 ; Bourcier et al., 2006 ; Ressad-Bouidghaghen et al., 2013)[49][10][68] ;

* exploiter de manière plus systématique la méthode des scénarios, par exemple dans la phase d'évaluation des ontologies, cette méthode étant utilisée en complément de la technique des « scénarios motivants » de la méthode TOVE de Grüninger et ses collègues (cf. Giboin et al., 2002)[39]. Voir également Mezghani et al. (2016)[58] ;

* favoriser l'interactivité comme dans la méthode interactive LOVMI de validation structurelle et sémantique des ontologies de Richard et al. (2015)[69] ;

* tracer la logique de conception des ontologies de façon à améliorer l'intercompréhension des décisions de conception (Dellschaft et al., 2008)[23].

# 5 Perspectives d'évolution envisagées par les concepteurs eux-mêmes

Nous venons de voir comment a évolué le modèle de l'utilisateur/contributeur de systèmes de construction collaborative d'ontologies et comment ont évolué en parallèle les méthodes de conception de ces systèmes,

les systèmes eux-mêmes ainsi que les méthodes de construction collaborative d'ontologies. Quelles sont maintenant les perspectives d'évolutions futures qu'envisagent les concepteurs en rapport avec ces différents axes d'évolution ? Certaines de ces perspectives ont été réalisées et présentées dans les sections précédentes. On décrit ici quelques perspectives non encore réalisées à ce jour, ou pas entièrement.

## Perspectives d'évolution du modèle de l'utilisateur / contributeur.
- a) Evolution des types d'utilisateurs / contributeurs impliqués : préciser mieux les types de collectifs ;
- b) Evolution des caractérisations de l'utilisateur/contributeur : Enrichir les descriptions de tâches/stratégies/... des différents contributeurs ; de leurs rôles ; des intérêts ; de leurs exigences sur les interfaces (Tudorache et al., 2008, 2013)[84][85] ; mieux définir la notion de communauté : sa dénomination, sa composition, son hétérogénéité, les relations entre ses membres (Randall et al., 2011)[67] ;
- c) Evolution des caractérisations de l'environnement de l'utilisateur / contributeur : définir les cadres réels d'utilisation des systèmes collaboratifs (Tudorache et al., 2008, 2013)[84][85] ; décrire les mauvais usages et les actes de vandalisme afin de les prévenir (Mainz et al., 2008)[55].

## Perspectives d'évolutions parallèles.
- a) Évolution des méthodes de conception des systèmes : découvrir davantage les utilisateurs/contributeurs ; découvrir de nouveaux résultats surprenants sur ces utilisateurs/contributeurs ; analyser la dynamique du développement collaboratif d'ontologies ; développer la connaissance des rôles ; évaluer le système dans d'autres cadres réels que ceux dans lesquels le système a déjà été testé (Tudorache et al., 2008, 2013)[84][85] ;
- b) Évolution des systèmes de construction collaborative des ontologies : ajouter des mécanismes supplémentaires de collaboration ; accorder aux utilisateurs/contributeurs des privilèges différents à différents niveaux de granularité en fonction des rôles (Tudorache et al., 2008, 2013)[84][85] ;
- c) Évolution des méthodes de construction collaborative d'ontologies : supporter des workflows différents selon les différents types d'utilisateurs/contributeurs (Tudorache et al., 2008, 2013)[84][85].

# 6 Conclusion

Nous venons de rendre compte d'une étude en cours sur l'évolution du modèle de l'utilisateur de systèmes de construction collaborative d'ontologies et sur les évolutions parallèles des méthodes de conception des systèmes de construction collaborative d'ontologies, des systèmes eux-mêmes et des méthodes de construction collaborative des ontologies. Cette étude se poursuit actuellement. Elle mériterait d'ailleurs d'être poursuivie de manière collaborative avec les membres de la communauté IC.

Quoi qu'il en soit, notre intention en présentant cette étude en cours était de montrer qu'une meilleure connaissance des utilisateurs/contributeurs – reflétée par un modèle de l'utilisateur/contributeur plus réaliste – est
importante pour concevoir des systèmes adaptés. En 2013 Tudorache et al. [85] écrivaient : « À mesure que nous en apprenons plus sur la manière dont les experts du domaine construisent des ontologies dans un environnement distribué, nous pouvons ajuster les outils pour améliorer la collaboration. » Avec la présente étude, on pourrait écrire : À mesure que nous en apprenons plus sur la manière dont tous les types de contributeurs construisent des ontologies dans un environnement distribué, nous pouvons ajuster les outils pour améliorer la collaboration entre ces contributeurs. Cette étude a fourni par ailleurs des indications sur : a) les méthodes à utiliser pour acquérir cette meilleure connaissance de l'utilisateur ; b) les ajustements des méthodes de conception des systèmes de construction collaborative d'ontologies, des systèmes eux-mêmes et des méthodes de construction collaborative des ontologies, auxquels conduit cette connaissance.

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# Annexes

<table><caption>TABLE 1 – Systèmes de construction collaborative d'ontologies recensés (liste non exhaustive).</caption><thead><tr><td>Nom</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>APECKS</td><td>APECKS = Adaptive Presentation Environment for Collaboration Knowledge Structuring<br>A tool for ontology construction with internal and external KA support<br>Destiné aux experts du domaine<br>(Tennison et al., 2002)[80]</td></tr><tr><td>CoB Editor<br>ATO Editor</td><td>COB = Collaborative Ontology Building<br>An ontology editing tool which exploits the notion of modular ontologies to support sharing, reuse, and collaborative editing of partial order (i.e., DAG-structured) ontologies<br>(Bao et al., 2006)[7][8]<br>ATO = Animal Trait Ontologies<br>Cet éditeur est une adaptation de l'éditeur CoB<br>(Bao et al., 2006)[7][8]</td></tr><tr><td>COE</td><td>COE = Collaborative Ontology Editor<br>(Xexéo et al., 2005)[93]</td></tr><tr><td>CODE-COE</td><td>COE = Collaborative Ontology Environment<br>Based on CMapTools<br>Tool dedicated to domain experts<br>(Hayes et al., 2003, 2005)[42][43]</td></tr><tr><td>Collaborative Protégé<br>Web Protégé<br>uComp Protégé Plugin</td><td>Collaborative Protégé: An extension of the existing Protégé system that supports collaborative ontology editing<br>(Tudorache & Noy, 2007)[83]<br>(Tudorache et al., 2008)[84]<br>Web Protégé: a collaborative ontology editor and knowledge acquisition tool for the Web<br>(Tudorache et al. 2013)[85]<br>uComp Protégé Plugin: A plug-in aimed at crowd-based ontology engineering<br>(Wohlgenannt et al., 2016)[92]</td></tr><tr><td>Compendium</td><td>A tool for augmenting design deliberation in Collaborative Ontology Design<br>(BuckinghamShum et al., 2002)[12]</td></tr><tr><td>ContentCVS</td><td>A tool for supporting concurrent ontology development<br>(Jiménez Ruiz et al., 2010°[45]</td></tr><tr><td>ECCO<br>Folkon</td><td>Editeur collaboratif et contextuel d'ontologies<br>(Giboin & Durville, 2007; Giboin et al., 2008, 2013; Corby & Durville, 2009)[37][38][40][17]<br>Folkon: Editeur de folksonomies<br>Adil El Ghali (non publié)</td></tr><tr><td>HCONE et<br>SharedHCONE</td><td>Human-centered ontology management environments supporting the HCOME methodology<br>(Kotis et al., 2005, 2006)[48][49]</td></tr><tr><td>Hozo</td><td>A tool for distributed and collaborative construction of ontologies<br>(Kozaki et al., 2007)[50]</td></tr><tr><td>KPI Onto Editor</td><td>Collaborative building of an ontology of key performance indicators (KPI)<br>(Diamantini et al., 2014)[26]</td></tr><tr><td>MarcOnt Portal<br>WMap Portal</td><td>MarcOnt Portal: Outil collaboratif de développement et de gestion des ontologies<br>(Dabrovski et al., 2007)[20]<br>WMap Portal (variante de MarcOntPortal): outil collaboratif de mise en correspondance d'ontologies<br>(Dabrovski et al., 2007)[20]</td></tr><tr><td>MoKi</td><td>A collaborative MediaWiki-based tool for modeling ontological and procedural knowledge in an integrated manner<br>(Ghidini et al., 2010)[36]</td></tr><tr><td>MyOntology</td><td>A wiki-based ontology engineering system marrying ontology engineering and collective intelligence<br>(Siorpaes & Hepp, 2007)[75]</td></tr><tr><td>NeOn Toolkit</td><td>An open-source, multiplatform ontology engineering environment, which provides comprehensive support for the ontology engineering life cycle of networked ontologies<br>(Erdmann & Waterfeld, 2012)[29]</td></tr><tr><td>ONKI</td><td>A Tool for Collaborative Ontology Development for the Semantic Web<br>(Valo et al., 2005)[86]</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>[OntoCommand]</td><td>A collaborative ontology construction tool with conflicts Detection (Chen et al., 2008)[15]</td></tr><tr><td>OntoEdit</td><td>An collaborative ontology editor that integrates numerous aspects of ontology engineering (Sure et al., 2002)[78]</td></tr><tr><td>Ontolinguana</td><td>A tool for collaborative ontology construction (Farquhar et al., 1997)[31]</td></tr><tr><td>OntoVerse</td><td>An ontology wiki supporting all phases of collaborative ontology engineering. (Mainz et al., 2008)[55]</td></tr><tr><td>OntoWiki</td><td>A tool to develop ontologies collaboratively The tool converts human readable maps into a machine readable ontology Tool dedicated to domain experts (Auer et al., 2006)[5]</td></tr><tr><td>Plug-ins collaboratifs associés à Terminaæ</td><td>Outil de collaboration ajouté à Terminaæ, l'outil de construction de ressources termino-ontologiques (RTO)(en projet) (Ressad-Bouidghaghen et al., 2013)[68]</td></tr><tr><td>Semantic Media Wiki</td><td>A semantic wiki engine that supports collaborative ontology development. Mezghani et al., 2016)[58]</td></tr><tr><td>Soboleo</td><td>A tool combining social bookmarking and lightweight engineering of ontologies (Zacharias & Braun, 2007)[94]</td></tr><tr><td>Tadzebao et WebOnto</td><td>Discussing, browsing and editing ontologies on the Web (Domingue, 1998)[28]</td></tr><tr><td>Towntology</td><td>Un outil d'aide à la construction d'ontologies pré-consensuelles (Keita et al., 2006)[46]</td></tr><tr><td>TurtleEditor</td><td>An ontology-aware Web editor for collaborative ontology development (Petersen et al., 2016)[65]</td></tr><tr><td>UbisEditor 3</td><td>A tool for collaborative ontology development on the Web (Loskyll et al., 2009)[54]</td></tr><tr><td>Usable Ontology</td><td>Environnement de construction et d'évaluation d'une ontologie (Missikof et al., 2002)[59]</td></tr><tr><td>VocBench</td><td rowspan="3">A Web application for collaborative development of multilingual thesauri and ontologies complying with Semantic Web standards (SKOS, OWL) (Stellato et al., 2015, 2017)[76][77] (autre nom pour VocBench : ACSW - Agrovoc Concept Server Workbench)</td></tr><tr><td>VocBench 2</td></tr><tr><td>VocBench 3</td></tr><tr><td>WebODE</td><td>An integrated workbench for ontology representation, reasoning, and exchange (Corcho et al., 2002)[18]</td></tr><tr><td>Wiki@nt</td><td>Environnement multi-agents de construction collaborative d'ontologies (Bao & Honavar, 2004)[6]</td></tr></table>
<table><caption>TABLE 2 – Types d'utilisateurs des systèmes de construction collaborative d'ontologies (liste non exhaustive) : a) Individus ; b) Collectifs</caption><thead><tr><th colspan="2">a) INDIVIDUS</th></tr><tr><th>Noms</th><th>Variantes ou Instances</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ontologist<br>Ontologue</td><td>Ontology expert | Ontology engineering expert | Ontology engineer | Ontology designer | Ontology builder | Ontology developer | Ontology author | ...</td></tr><tr><td>Knowledge Engineer<br>Ingénieur de la<br>connaissance</td><td>Knowledge expert | ...<br>Ontology engineer | Linguist) | ...<br>Cogniticien</td></tr><tr><td>Domain Expert<br>Expert du domaine</td><td>Expert | Instructional design expert | External expert | Subject matter expert | Alpha subject matter expert | Domain specialist | Domain connoisseur | ...</td></tr><tr><td>Developer</td><td>Knowledge-based system developer</td></tr><tr><td>Researcher</td><td>Knowledge-engineering researcher</td></tr><tr><td>User<br>Utilisateur</td><td>End User | Targeted end-user | Potential end-user | Ontology user | Application user | Web user | Non expert builder ...<br>Direct user | Indirect user<br>Professional | Practitioner | Researcher | Social Scientist | ...</td></tr><tr><td>Stakeholder<br>Partie prenante</td><td>Interested Party | Ontology stakeholders | Domain knowledge stakeholder...<br>Users | Sponsors | Investors | Technology providers | Industry associations | Standardization bodies | Other people and roles</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="2">b) COLLECTIFS</th></tr><tr><th>Noms</th><th>Variantes ou Instances</th></tr></thead><tbody><tr><td>Dyad<br>Dyade</td><td>Dyads having different cognitive styles</td></tr><tr><td>Group<br>Groupe</td><td>Single research group | Group of contributors | Group of people | Group of non experts | Group of users with diverse levels of ontology expertise and training... | Beginner user group | Expert user group | ...<br>Stakeholder group | Stakeholder subgroup | Ontology- co-creation stakeholder group | ...<br>Group of editors | Editor group | Guest group | ...</td></tr><tr><td>Board<br>Comité</td><td>Expert board | Board of ontology stakeholders | ...</td></tr><tr><td>Team<br>Equipe</td><td>Design team | Team of ontology engineers and domain experts | ...</td></tr><tr><td>Project<br>Projet</td><td>Project participants | Participants to an ontology engineering project | ...</td></tr><tr><td>Organization<br>Organisation</td><td>International organization | ...</td></tr><tr><td>Community<br>Communauté</td><td>Community members | Community of learners | Large user community | Community of domain experts | Intra-community | Co-evolving communities...</td></tr><tr><td>Consortium<br>Consortium</td><td>Consortium of ontology and software developers | ...</td></tr><tr><td>Network<br>Réseau</td><td>Réseau interdisciplinaire | ...</td></tr><tr><td>Population<br>Population</td><td>Large population of non experts | ...</td></tr><tr><td>Crowd<br>Foule<br>[Grand Public]</td><td>Crowd worker | ...</td></tr></tbody></table>
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# Bandits-Manchots Contextuels : Précision Globale Versus Individuelle

Nicolas Gutowski¹,²

Tassadit Amghar²

Olivier Camp¹

Fabien Chhel¹

¹ ESEO-TECH
10 boulevard Jean Jeanneteau, 49100 Angers, France

² LERIA, Université d'Angers (UBL)
2 boulevard Lavoisier, 49000 Angers, France

nicolas.gutowski@eseo.fr

## Résumé

Dans la littérature, la plupart des travaux sur les bandits manchots sont évalués à l'aide d'une mesure de la précision globale. Concernant les bandit-manchots contextuels, les approches existantes ont pour objectif d'atteindre une personnalisation individuelle. Ainsi, leur précision globale devrait refléter la précision individuelle pour chacun des utilisateurs. Afin de mesurer le niveau de personnalisation atteint par ces approches, nous avons défini une nouvelle évaluation comparant les précisions individuelles des recommandations faites à chaque utilisateur avec la précision globale. Sur la base de cette comparaison, démontrant des disparités entre la précision individuelle et la moyenne de précision globale, nous proposons *Sliding Window LinUCB (SW-LinUCB)*. *SW-LinUCB* est une combinaison de *LinUCB* (CMAB) et d'un mécanisme de diversification pénalisant les bras sélectionnés trop fréquemment. Notre approche, inspirée d'applications réelles, comme les systèmes de recommandation, ne nécessite pas uniquement d'atteindre une bonne précision globale mais doit aussi tenir compte de la précision individuelle. Nous expérimentons et discutons nos résultats sur plusieurs jeux de données réelles.

## Mots Clefs

Apprentissage par renforcement, LinUCB, Bandits-manchots contextuels, Système de recommandation

## Abstract

Most works on Multi-Armed Bandits (MAB) focus the evaluations of their methods on a global accuracy performance metric. In the case of Contextual Multi-Armed Bandit (CMAB), the existing algorithms claim to eventually provide full personalization, which might suggest that their global accuracy metric should reflect each user's individual accuracy. In order to verify this, we consider a novel approach of CMAB assessment focused on the evaluation of individual accuracy and compare it to global accuracy. Based on the results of this comparison highlighting some

users far from the average global accuracy, we propose *Sliding Window LinUCB (SW-LinUCB)*, a combination of the original *LinUCB* (CMAB) and a diversification mechanism penalizing arms which are pulled too frequently. It is motivated by the requirements of different real-world applications such as clinical trials or recommender systems, which must converge to a good global accuracy and should equally distribute it among individuals. We experiment and discuss the benefits and losses of the proposed method on several real-world datasets.

## Keywords

Recommendation System, Reinforcement learning, LinUCB, Contextual Multi-armed Bandits

# 1 Introduction

De nos jours, les bandits-manchots contextuels (Contextual Multi-Armed Bandit : CMAB) sont très largement considérés par de nombreuses applications se heurtant à des problèmes de décision séquentielle e.g., les systèmes de recommandation [1], ou encore les essais cliniques [2]. À chaque itération, les algorithmes d'apprentissage de CMAB ont pour objectif de choisir une action optimale (tirer le bras optimal) parmi un ensemble de possibilités, en tenant compte du contexte donné et des récompenses passées obtenues en regard de ces actions. Dans la majorité des cas, les récompenses retournées sont égales à 1 si l'algorithme réalise une bonne classification du contexte par rapport à l'action choisie, et à 0 sinon [1]. Ainsi, la plupart des études évaluent la performance de leurs méthodes, jusqu'à un horizon final, à travers une mesure de précision globale e.g., récompense moyenne, cumul des récompenses, ou nombre de regrets total [1, 3, 4]. Néanmoins, de telles métriques semblent inadéquates pour déterminer la précision à associer à chaque contexte [5]. Ainsi, si nous prenons l'exemple des systèmes de recommandation pour lesquels les utilisateurs peuvent être des visiteurs réguliers, ou des abonnés (exemple : applications mobiles), il semble
essentiel de tenir compte de leurs retours individuels en regard des recommandations qui leur sont faites.

De telles considérations nous ont amené à définir une méthode permettant de mesurer la précision individuelle, et à évaluer différents algorithmes existants au regard de notre nouvelle métrique. Le problème se pose alors comme étant double objectif puisqu'il convient de maximiser la précision individuelle tout en maintenant une bonne précision globale.

Ainsi, nous introduisons une mesure complémentaire de la performance qui est fondée sur l'observation de la fonction de distribution cumulative (Cumulative Distribution Function : CDF) de la précision individuelle. De plus, nous proposons l'adaptation d'une méthode de CMAB que nous nommons *SW-LinUCB*. Cette méthode est bâtie à partir de l'algorithme classique *LinUCB* combiné avec une fenêtre glissante. De ce fait, *SW-LinUCB* a pour objectif d'améliorer la précision individuelle en incorporant un mécanisme de diversification, tout en conservant une précision globale satisfaisante.

En nous appuyant sur des jeux de données d'applications réelles, nous étudions les performances de différentes méthodes existantes (MAB et CMAB) à travers notre mesure de CDF sur l'ensemble des contextes observés. Nous montrons que pour les deux méthodes — pour les CMAB, spécifiquement selon le niveau de parcimonie du vecteur de contexte — un fossé se creuse entre les utilisateurs pour lesquels nous obtenons un haut niveau de précision et ceux défavorisés par un très faible niveau de précision, malgré une précision globale satisfaisante. Nos expériences montrent que *SW-LinUCB* réussit à combler ce fossé tout en maintenant une précision globale qui ne décroit pas plus de 10% par rapport à celle d'origine. En outre, on constate que notre algorithme parvient à atténuer les effets négatifs d'un contexte insuffisamment renseigné.

La contribution de notre article est double : 1) nous proposons une nouvelle mesure de l'évaluation basée sur la précision individuelle ; 2) nous présentons *SW-LinUCB* qui est une adaptation de *LinUCB* dont l'objectif est de maximiser la précision individuelle tout en conservant une précision globale satisfaisante.

Cet article est organisé comme suit : la section 2 présente un état de l'art sur les problèmes de MAB et les différentes métriques utilisées. La section 3 introduit les travaux connexes sur les problématiques de CMAB, l'algorithme *LinUCB* et l'usage de fenêtres glissantes. La section 4 dresse notre problématique et la méthode que nous mettons en place. Dans la section 5 nous exprimons et discutons les résultats de nos expérimentations. Enfin, nous concluons et présentons les perspectives de notre travail dans la section 6.

## 2 Contexte

Le problème du Bandit-Manchot (Multi-Armed Bandit : MAB) est un sujet qui a suscité de nombreuses recherches depuis sa première formalisation en 1952 [6]. De nom-

breuses formulations ont pu être proposées : stochastiques [7, 8, 4], ou encore Bayésiennes [9]. Plus précisément, le défi pour tout problème de MAB consiste à construire une stratégie visant à tirer le bras optimal sans connaissance préalable de la rentabilité de chacun des bras disponibles. La résolution de ce problème consiste à trouver un compromis entre l'exploration de l'ensemble des bras pour en déduire leurs rentabilités et l'exploitation de ce qui a été inféré pour favoriser la sélection des bras optimaux. Une version étendue de ce problème prend en compte le contexte. Il s'agit du problème de Bandit-Manchot Contextuel (Contextual Multi-Armed Bandit : CMAB) [10, 3]. Ainsi, dans une approche CMAB, le défi visant à déterminer le bras optimal reste le même que pour un problème de MAB mais doit tenir compte du contexte des utilisateurs.

Dans la littérature, le critère le plus fréquemment observé pour mesurer la performance d'un algorithme de bandit reste la précision globale — i.e. le nombre de fois qu'une récompense positive a été obtenue en tirant les différents bras [7, 8, 1, 3, 4]. Néanmoins, en fonction du domaine dans lequel les bandits sont appliqués, l'évaluation de leur performance peut nécessiter de s'ouvrir à d'autres critères. En effet, comme c'est tout particulièrement le cas pour les systèmes de recommandations, il a été observé dans certaines études que les mesures de précision ne sont pas suffisamment adaptées et pourraient être préjudiciables et nuire à la satisfaction des utilisateurs [5]. De ce fait, même si des algorithmes de CMAB tels que *LinUCB* [1] ou encore *Contextual Thompson Sampling* [3] permettent à terme une personnalisation complète auprès de chaque utilisateur, une autre étude soutient en revanche que ceux-ci nécessitent un si grand nombre d'itérations pour atteindre cette personnalisation qu'ils risquent de causer la frustration des utilisateurs avant d'y parvenir [11].

De telles constats ont conduit des recherches sur les CMAB et les systèmes de recommandations vers deux directions : 1) Tenter de réduire le nombre d'itérations nécessaires pour atteindre la personnalisation pour chaque utilisateur [11, 12], 2) Prendre en considération d'autres critères d'évaluation de la performance comme : la qualité [13], la diversité et la nouveauté [14], la couverture et la sérenité [15], ou encore la satisfaction utilisateur [16].

La majorité des travaux tendent à montrer que la diversification serait l'un des points-clé pour améliorer la satisfaction utilisateur. Par exemple cela permettrait de mieux répondre aux besoins éphémères des utilisateurs [17], de les aider à découvrir de nouveaux éléments [13], ou d'éviter les recommandations redondantes [18].

À notre connaissance, aucune approche n'aborde spécifiquement le problème de la recherche d'un compromis entre précision individuelle et précision globale pour les CMAB à travers l'usage de techniques de diversification. Ceci constitue l'objectif principal de notre travail.
# 3 Travaux Antérieurs

Cette section présente les concepts clés sous-jacents à notre approche : le problème de CMAB, l’algorithme *LinUCB* qui le résout, et un principe de diversification s’appuyant sur une fenêtre glissante.

## 3.1 Bandits-Manchots Contextuels

Les approches contextuelles du problème de bandits-manchots (CMAB) [10] ont été très largement étudiées via des méthodes telles que *LinUCB* [1], Contextual Thompson Sampling *CTS* [3] ou encore Neural Bandit [19]. Ces méthodes résolvent le problème de CMAB en supposant une dépendance linéaire entre la récompense attendue d'une action et son contexte. Selon les travaux de Langford [10], le problème de CMAB peut être défini comme suit : Soit $A = \{a_1, ..., a_k\}$ un ensemble donné de $k$ bras indépendants. Soit $X \subseteq \mathbb{R}^d$ l'ensemble de vecteurs de contexte de dimension $d$ caractérisant un utilisateur et son environnement e.g., $x \in X$ est un vecteur binaire codant les caractéristiques telles que : l'âge, le sexe, le métier, les préférences, les spécialités, la localisation ou encore les caractéristiques des bras eux-mêmes. Soit l'horizon $T \in \mathbb{N}^*$, à chaque itération $t \in [1, T]$, le contexte $x_t$ incluant l'utilisateur, est pris en considération afin de permettre la sélection du bras optimal compte tenu des récompenses obtenues lors des itérations précédentes. Pour chaque itération $t$, soit $r_t = (r_{t,a_1}, ..., r_{t,a_k})$ le vecteur de récompense où $r_{t,a_i}$ correspond à la récompense obtenue après avoir sélectionné le bras $a_i$ et $r_{t,a_i} \in \{0, 1\}$ dans notre cas où les récompenses sont tirées depuis des distributions de Bernoulli. Soit $\mathcal{D}_{x,r}$ la distribution conjointe entre les contextes $x$ et les récompenses $r$, et soit $\theta_{t,a}$ le vecteur de coefficients inconnu (restant à déterminer) associé au bras $a$ à l'itération $t$. Nous supposons que les récompenses attendues d'un bras $a$ à l'itération $t$ est une fonction linéaire du vecteur de contexte $x_t$ de dimension $d$ tel que $\mathbb{E}[r_{t,a}|x_t] = \hat{\theta}_a^\top x_t$ où $\hat{\theta}_a$ représente le vecteur de coefficients estimé associé au bras $a$. Ainsi, soit $\Pi : X \to A$ l'ensemble des politiques possibles où la politique optimale devant être déterminée est $\pi^* = \arg\max_{\pi \in \Pi} \mathbb{E}_{r,x}[r_{t,\pi(x)}]$. Alors, soit $\pi_t \in \Pi$ la politique empruntée par un algorithme de CMAB $\mathcal{A}$ à l'itération $t$. Par conséquent, dans le cadre d'un environnement stationnaire où $\mathcal{D}_{x,r}$ ne varie pas, le pseudo-regret instantané à l'itération $t$ peut alors être défini tel que $\rho_t(\mathcal{A}) = \mathbb{E}_{r,x}[r_{t,\pi^*(x_t)} - r_{t,\pi(x_t)}]$ et le pseudo-regret cumulé tel que $\rho(\mathcal{A}) = \sum_{t=1}^T \rho_t(\mathcal{A})$.

Les algorithmes tels que *LinUCB* [1] ou *Contextual Thompson Sampling (CTS)* [3] ont été modélisés et largement étudiés afin de résoudre ce problème de CMAB. Aussi, à la section suivante nous rappelons l'un des plus populaires d'entres eux : *LinUCB*.

## 3.2 LinUCB

Nous avons d'abord décidé de bâtir et d'expérimenter notre approche à partir de *LinUCB* [1] qui reste l'un des algo-

rithmes de CMAB les plus célèbres présentés dans la littérature.

*LinUCB* [1] est un algorithme contextuel à bornes supérieures de confiance qui renforce rapidement la sélection des bras optimaux en ajoutant un *bonus* (l'écart de la récompense) au gain total calculé. À chaque itération $t$, *LinUCB* sélectionne le bras $a \in A$ avec le gain calculé $p_{t,a}$ maximum parmi l'ensemble des bras disponibles. $p_{t,a}$ est construit à partir d'une combinaison linéaire du coefficient $\theta_{t,a}$ et du vecteur de caractéristiques $x_t$ auxquels vient s'ajouter l'écart de récompense qui représente la valeur d'action optimiste du gain obtenu. Le vecteur de coefficient $\hat{\theta}_a$ est construit à partir de la matrice $D_a$ de dimension $n \times d$ ($n$ recommandations en correspondance de $d$ caractéristiques), et $b_a \in \mathbb{R}^d$ représente le vecteur de réponse correspondant, dont les poids pour chaque dimension sont fonction des récompenses obtenues. Plus précisément, $\hat{\theta}_a = (D_a^\top D_a + I_d)^{-1} b_a$ où $I_d$ représente la matrice identité de dimension $d \times d$. Par conséquent, à chaque itération $t$, *LinUCB* sélectionne le bras $a_t$ tel que $a_t = \arg\max_{a \in A} p_{t,a}$ où $p_{t,a} = \hat{\theta}_a^\top x_t + \alpha \sqrt{x_t^\top (D_a^\top D_a + I_d)^{-1} x_t}$. Ainsi, $\hat{\theta}_a^\top x_t$ représente l'espérance de récompense et $\alpha \sqrt{x_t^\top (D_a^\top D_a + I_d)^{-1} x_t}$ l'écart de récompense où $\alpha$ est un paramètre pouvant être considéré comme un critère de robustesse face au bruit. De plus, selon [20], il y a une probabilité d'au moins $1 - \delta$ que $| \hat{\theta}_a^\top x_t - \mathbb{E}[r_{t,a}|x_t] | \le \alpha \sqrt{x_t^\top (D_a^\top D_a + I_d)^{-1} x_t}$ avec $\alpha = 1 + \sqrt{\ln(2/\delta)/2}$. Si un ensemble de bras contient $k$ bras, alors la borne supérieure du regret sera en $\tilde{O}(\sqrt{kdT})$. Néanmoins, même si le regret total est ici bien identifié et que sa borne supérieure a été démontrée, il est encore nécessaire de surmonter les problématiques de faible précision individuelle possiblement induite par des environnements non stationnaires ou par des contextes trop pauvres en informations.

Dans la section suivante, nous rappelons plusieurs mécanismes de diversification reposant sur l'utilisation de fenêtres glissantes.

## 3.3 Mécanismes de diversification

Dans les systèmes de recommandation, la diversité est pertinente pour la satisfaction individuelle. La diversification peut aussi trouver son intérêt dans le cadre d'environnements non-stationnaires afin de permettre à l'algorithme de rester à jour et favoriser les observations les plus récentes. À l'aide d'une fenêtre glissante, des algorithmes tels que *SW-UCB* [21], ou encore *Windows Thompson Sampling with Restricted Context (Windows TSRC)* [12] permettent d'atténuer les effets résultant de la non-stationnarité. De plus, pour résoudre ces mêmes problèmes induits par la non-stationnarité et plus particulièrement dans le cadre d'une problématique de bandits de type *restless* [22], il existe une approche utilisant également une fenêtre glissante et dont l'objectif est de pénaliser les bras qui ont été
tirés trop souvent [23]. Cette approche intéressante a inspiré notre proposition.

# 4 Problématique et Méthodes

Dans cette section, nous posons notre problème, puis nous définissons notre nouvelle approche SW-LinUCB. Notre méthode est basée sur la combinaison de l'algorithme original LinUCB [1] et l'utilisation d'une fenêtre glissante inspirée de [23].

## 4.1 Énoncé du problème

Soit $\mathcal{U} = \{u_1, ..., u_n\}$ l'ensemble des $n$ agents disponibles dans un problème de bandits, et pouvant par exemple correspondre dans le cadre d'applications réelles, à des utilisateurs ou encore des patients. Inspiré par [24], nous supposons pour chaque bras $a \in A$ et étant donné $x \in X \subseteq \mathbb{R}^d$, que $\mathcal{U}$ peut être partitionné en un nombre $m_a(x)$ de clusters $\mathcal{U}_{1,a}(x), \mathcal{U}_{2,a}(x), ..., \mathcal{U}_{m_a(x),a}(x)$ d'utilisateurs partageant les mêmes comportements vis à vis des récompenses qu'ils octroient à chaque bras $a$. Faisant maintenant l'hyphothèse de l'existence d'un vecteur de contexte optimal $x^* \in X^*$ qui posséderait toutes les caractéristiques pertinentes associées, avec une confiance de 100%, au bras optimal correspondant et cela pour chaque contexte disponible. Comme LinUCB suppose une dépendance linéaire entre la récompense attendue d'une action et son contexte tel que $E[r_{t,a}|x_t] = \hat{\theta}_a^\top x_t$, alors lorsque $x^*$ est fourni, LinUCB converge vers une précision de 100% et offre une personnalisation pour chaque individu. Cela signifie que toute précision individuelle convergera également vers 100%. Cependant, dans les situations réelles, $x$ peut manquer d'informations et rester incomplet pour différentes raisons telles que : un manque d'information sur les caractéristiques des bras, une mauvaise modélisation du contexte c'est-à-dire un contexte spécifié de manière incomplète, des restrictions dues à des problématiques de confidentialité et de protection de la vie privée, un profil mal renseigné, des informations manquantes sur l'environnement de l'utilisateur (par exemple, une localisation temporairement in disponible). Dans les cas où $x \neq x^*$, les algorithmes de CMAB doivent faire face à des contraintes de parcimonies dans les données ou d'incomplétude sur les caractéristiques disponibles puisque les caractéristiques de $x^*$ manquantes dans $x$ ne peuvent pas être prises en compte. En effet, avec un vecteur de contexte insuffisamment décrit, les clusters associés à $x^*$ ne seront pas pris en compte par LinUCB, qui peut finalement être incapable de tirer le bras optimal pour différentes situations. Les utilisateurs affectés par cette parcimonie vectorielle pourraient donc se retrouver insatisfaits de la sélection des bras qui leur est proposée par LinUCB. Cela entraîne une diminution de la précision globale mais également de la précision individuelle ciblant ces utilisateurs. Ces problématiques nous ont conduits à construire une nouvelle approche visant, à la fois, à garder une bonne précision globale et à atténuer la diminution de la précision individuelle. La sous-section suivante présente notre mé-

thode qui utilise un mécanisme de diversification afin de contrer le manque d'information contextuelle et favoriser la sérendipité.

## 4.2 Sliding Window LinUCB : SW-LinUCB

**Notre Fenêtre Glissante** : Notre nouvelle approche combine LinUCB et l'utilisation d'une fenêtre glissante permettant de pénaliser la sélection des bras optimaux (tirés plus fréquemment), afin de favoriser l'exploration des bras moins optimaux que nous appellerons ici l'ensemble des bras sous-optimaux. Les méthodes utilisant des fenêtres glissantes appliquent généralement un coefficient dit de discount pondérant les récompenses obtenues par leurs bras afin de favoriser les observations les plus récentes. Ainsi, il est possible de définir un coefficient de discount qui pondère les récompenses cumulées obtenues pour chaque bras tel que $\sum_{t=1}^{T} \gamma_t r_{t,a}$ [23]. Avec $\gamma_t = 1 - \frac{Occ_w(a,t)}{w}$ où $w$ correspond à la taille de la fenêtre glissante et $Occ_w(a,t)$ représente le nombre de fois qu'un bras $a$ a été sélectionné durant les $t$ dernières itérations. $Occ_w(a,t) = \#_1(E_{t,a})$ où $E_{t,a} = \{0..(2^{(w+1)} - 1)\}$ représente les $w$ dernières sélections d'un bras $a$ donné e.g., pour une taille de fenêtre $w = 6$, $E_{t,a} = 101001$ signifie que $a$ a été sélectionné aux itérations $t-6, t-4$ et $t-1$. Néanmoins, même si il pourrait être intéressant de combiner une telle méthode à LinUCB, celle-ci reste un processus mettant en œuvre une mémoire à court-terme qui, dans notre cas, ne permettra pas de diversifier suffisamment. Dans notre cas, nous devons conserver un processus d'élimination des mauvaises solutions sur le long terme tout en diversifiant suffisamment parmi l'ensemble des bras sous-optimaux. Ainsi, nous proposons une nouvelle méthode de calcul du gain basée sur le $p_{t,a}$ original tel que

$$p_{t,a}^{w} = \gamma_t \hat{\theta}_a^\top x_t + \alpha \sqrt{x_t^\top M_a^{-1} x_t} \quad (1)$$

où $M_a = (D_a^\top D_a + I_d)$. Ce calcul permet à la fois de garder la confiance (élimination à long terme) grâce au bonus, et de diversifier suffisamment parmi l'ensemble des bras sous-optimaux en pénalisant temporairement l'espérance calculée des récompenses pour les bras sélectionnés trop fréquemment.

**L'algorithme SW-LinUCB** : l'objectif de SW-LinUCB est de déterminer la politique $\pi$ qui maximise les récompenses cumulées à l'horizon $T$ tandis qu'une fenêtre glissante force la diversification parmi l'ensemble des bras sous-optimaux. Notre hypothèse est la suivante : en fonction du niveau de parcimonie du vecteur de contexte ($x \neq x^*$), diversifier parmi l'ensemble des bras sous-optimaux atténua la perte de précision individuelle pour les utilisateurs pour lesquels la méthode d'origine obtient une très faible précision. Notre méthode est décrite dans l'algorithme 1.

# 5 Expérimentations et Résultats

**Jeux de données** : L'évaluation de notre proposition se base sur quatre jeux de données. Tout d'abord un jeu de
**Algorithmme 1 Sliding Window LinUCB (SW-LinUCB)**

**Require:** L'ensemble des $k$ bras $a \in A$ disponibles, $\alpha \in \mathbb{R}^{+}$, l'horizon $T$, et l'ensemble des $n$ contextes fixes disponibles $X$

1: $w \leftarrow k$

2: **for** $t = 1$ to $T$ **do**

3: Considérer $x_t \in X$ : un utilisateur et son contexte

4: **for all** $a \in A$ **do**

5: if $a$ n'a pas encore été sélectionné **then**

6: $Occ_w(a, t) \leftarrow 0$; $M_a \leftarrow I_d$; $b_a \leftarrow 0_{d \times 1}$

7: **end if**

8: $\hat{\theta}_a \leftarrow M_a^{-1} b_a$

9: **if** $t > w$ **then**

10: Calculer $Occ_w(a, t) = \#_1(E_{t,a})$

11: **end if**

12: $p_{t,a}^w \leftarrow \left(1 - \frac{Occ_w(a,t)}{w}\right) \hat{\theta}_a^\top x_t + \alpha \sqrt{x_t^\top M_a^{-1} x_t}$

13: **end for**

14: Sélectionner le bras $a_t = \arg\max_{a_t \in A}(p_{t,a})$ et ob-
server la récompense $r_t$ retournée par l'utilisateur

15: $M_{a_t} \leftarrow M_{a_t} + x_t x_t^\top$; $b_{a_t} \leftarrow b_{a_t} + r_t x_t$

16: $\forall a \neq a_t$, mettre à jour toutes les sous-séquences $E_{t,a}$ en ajoutant un bit 0

17: Mettre à jour la sous-séquence $E_{t,a_t}$ en ajoutant un bit 1

18: **if** $t > w$ **then**

19: Réaliser un décalage logique vers la gauche (Left Shift) de $E_{t,a}$ et $E_{t,a_t}$

20: **end if**

21: **end for**

données a été artificiellement généré afin d'obtenir un $x^*$
garantissant une équiprobabilité entre chacun des bras. Il
servira de jeu de contrôle dans nos expérimentations. Enfin,
nous avons utilisé trois autres jeux de données d'applica-
tions réelles : Recommendation System for Angers Smart
City (RS-ASM)<fnref n="1" />, Covertype et Poker Hand<fnref n="2" />. Chacun des
jeux de données considéré est constitué d'un nombre d'ins-
tances, s'appuie sur un contexte d'une dimension donnée et
propose un nombre défini de bras (voir Tableau 1).

<table><caption>Tableau 1 – Jeux de données</caption>
   <thead>
    <tr>
     <td>
      Jeu
     </td>
     <td>
      Instances
     </td>
     <td>
      Dim
     </td>
     <td>
      Bras
     </td>
     <td>
      Source
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      Contrôle
     </td>
     <td>
      1000
     </td>
     <td>
      4
     </td>
     <td>
      4
     </td>
     <td>
      Generated
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      RS-ASM
     </td>
     <td>
      2152
     </td>
     <td>
      56
     </td>
     <td>
      18
     </td>
     <td>
      Kaggle
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Covertype
     </td>
     <td>
      581 012
     </td>
     <td>
      95
     </td>
     <td>
      7
     </td>
     <td>
      UCI
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Poker Hand
     </td>
     <td>
      1 025 010
     </td>
     <td>
      11
     </td>
     <td>
      9
     </td>
     <td>
      UCI
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

**Mesure de Précision Globale :** La précision globale est un critère de performance basé sur le total des récompenses positives cumulées à l'horizon $T$. De ce fait, pour obtenir la précision globale, nous calculons le gain $c$ est à dire le nombre total de récompenses positives $g(T)$ puis

nous calculons enfin la précision (Accuracy : Acc, voir Ta-
bleau 2) tel que : $Acc(T) = \frac{g(T)}{T}$ où $g(T) = \sum_{t=1}^{T} r_t$ et
$r_t = \{0, 1\}$.

**Mesure de Diversité :** La diversité de sélection parmi un ensemble fini et fixe de *k* bras peut être définie comme un critère de dispersion découlant du coefficient de variation (*C*<sub>v</sub>) des bras sélectionnés. Il est par conséquent possible de calculer la diversité (*Div*, voir Tableau 2) comme suit : $Div(N) = 1 - \frac{c_v(N)}{\sqrt{k}}$ où $N = \{n_{a_1}, ..., n_{a_k}\}$, et $n_{a_i}$ correspond au nombre de fois qu'un bras $a_i \in A$ a été sélectionné. Ainsi, la dispersion de la sélection tend à son maximum quand $c_v(N) \to 0$ alors qu'elle tend vers son minimum quand $c_v(N) \to \sqrt{k}$ [25].

**Mesure de Précision Individuelle :** La précision individuelle par utilisateur $Acc_u(T)$ peut être définie comme étant $\forall u \in \mathcal{U}$, $Acc_u(T) = \frac{\sum_{t=1}^{T} r_{t,u}}{T_u}$ où $T_u$ représente le nombre de fois qu'un utilisateur avec son contexte a été sélectionné à l'horizon $T$, et $r_{t,u}$ correspond à la récompense retournée par $u$ à l'itération $t$. Les mesures de précision individuelle de chaque utilisateur peuvent être représentées par une fonction de distribution cumulative (CDF). La CDF nous permet ainsi d'observer la distribution de la précision individuelle sur l'ensemble des utilisateurs $\mathcal{U}$ avec leur contexte à l'horizon $T$ (voir Figure 1).

**Comparaison des Algorithmes<fnref n="3" /> :** Nous comparons notre algorithme SW-LinUCB avec les méthodes suivantes : UCB standard (MAB) [8], et LinUCB classique (CMAB) [1]. Notons que LinUCB et SW-LinUCB auront la même valeur du paramètre $\alpha$ calculé avec $\delta = 0.1$.

**Protocole Expérimental :** Pour chaque algorithme et pour chaque jeu de données, nous simulons 2 cas différents : 1) Avec le vecteur de contexte complet (vc), 2) Avec une partie tronquée à 25% du vecteur de contexte d'origine (vt). Ici, le terme tronqué représente la proportion (en pourcentage) des caractéristiques, sélectionnées aléatoirement, que nous décidons de perdre au début de l'expérience. Ainsi, pour chacun des différents cas et pour chaque algorithme, nous simulons 20 expériences de 10,000,000 d'itérations pour Poker Hand et Covertype, et 100,000 concernant RS-ASM et le jeu de données de contrôle. Comme le nombre d'instances de chaque jeu de données est plus ou moins important, nous devons mettre à l'échelle l'horizon $T$ pour chacun d'entre aux afin d'obtenir une mesure suffisante de la précision individuelle.

De plus, pour simuler un flux de données d'utilisateurs se
présentant pour recevoir une recommandation (voir ligne 3
de l'algorithmhe 1), nous sélectionnons séquentiellement et
aléatoirement les contextes disponibles dans l'ensemble du
jeu de données. Ensuite, nous déterminons les moyennes
et écart-types de précision globale et de diversité de sélec-
tion des bras sur l'ensemble des 20 simulations. De plus,
nous calculons la précision individuelle et déduisons sa
CDF dont les données et la représentation sont représen-
tées Figure 1 et Tableau 2. Enfin, nous réalisons un test

<footnote n="1">¹https://www.kaggle.com/</footnote>

<footnote n="2">²http://archive.ics.uci.edu/ml/</footnote>

<footnote n="3">³Voir notre étude préliminaire https://git.io/vxCcv</footnote>
<table><caption>Tableau 2 – Résultats sur plusieurs jeux de données avec vecteur complet (vc) et vecteur tronqué (vt)
($\epsilon = 0.0009$)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Mesures globales</th><th colspan="4">Distribution de la Précision Individuelle</th></tr><tr><th>Acc</th><th>Div</th><th>10%</th><th>Q1</th><th>Med</th><th>Q3</th><th>90%</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">UCB</td><td>Contrôle</td><td>0.25±ε</td><td>10<sup>-3</sup>±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.25±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>RS-ASM</td><td>0.52±0.08</td><td>10<sup>-3</sup>±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.80±0.40</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>Poker Hand</td><td>0.47±0.04</td><td>10<sup>-3</sup>±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.60±0.49</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>Covertype</td><td>0.41±0.05</td><td>10<sup>-3</sup>±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.90±0.30</td><td>0.90±0.30</td></tr><tr><td rowspan="4">LinUCB (vc)</td><td>Contrôle</td><td>1.0±ε</td><td>0.997±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>RS-ASM</td><td>0.78±ε</td><td>0.86±ε</td><td>0.04±0.02</td><td>0.77±0.02</td><td>0.95±ε</td><td>0.99±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>Poker Hand</td><td>0.53±ε</td><td>0.06±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.90±0.01</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>Covertype</td><td>0.72±ε</td><td>0.44±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td rowspan="4">SW-LinUCB (vc)</td><td>Contrôle</td><td>0.991±ε</td><td>0.997±ε</td><td>0.98±ε</td><td>0.99±ε</td><td>0.99±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>RS-ASM</td><td>0.76±ε</td><td>0.88±ε</td><td>0.06±0.02</td><td>0.68±0.01</td><td>0.92±0.01</td><td>0.98±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>Poker Hand</td><td>0.48±ε</td><td>0.34±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.22±0.02</td><td>0.50±ε</td><td>0.72±0.02</td><td>0.87±0.02</td></tr><tr><td>Covertype</td><td>0.69±ε</td><td>0.47±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.40±ε</td><td>0.89±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td rowspan="4">LinUCB (vt)</td><td>Contrôle</td><td>0.749±ε</td><td>0.88±0.07</td><td>0.35±0.09</td><td>0.52±0.04</td><td>0.88±0.04</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>RS-ASM</td><td>0.629±ε</td><td>0.33±0.01</td><td>0.01±ε</td><td>0.06±0.01</td><td>0.92±0.01</td><td>0.97±ε</td><td>0.99±ε</td></tr><tr><td>Poker Hand</td><td>0.50±ε</td><td>0.01±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.84±0.04</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>Covertype</td><td>0.60±ε</td><td>0.35±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.00±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td rowspan="4">SW-LinUCB (vt)</td><td>Contrôle</td><td>0.746±ε</td><td>0.96±0.02</td><td>0.43±0.02</td><td>0.50±ε</td><td>0.82±0.01</td><td>0.99±ε</td><td>1.00±ε</td></tr><tr><td>RS-ASM</td><td>0.567±ε</td><td>0.69±ε</td><td>0.08±0.01</td><td>0.33±0.01</td><td>0.61±0.01</td><td>0.85±0.01</td><td>0.95±0.01</td></tr><tr><td>Poker Hand</td><td>0.48±ε</td><td>0.33±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.26±0.01</td><td>0.50±ε</td><td>0.67±ε</td><td>0.85±ε</td></tr><tr><td>Covertype</td><td>0.56±ε</td><td>0.41±ε</td><td>0.00±ε</td><td>0.25±ε</td><td>0.62±ε</td><td>0.88±ε</td><td>1.00±ε</td></tr></tbody></table>

de Kruskal-Wallis pour vérifier l'inégalité des moyennes obtenues sur les critères observés sur l'ensemble des algorithmes, puis nous complétons ces tests par des comparaison deux à deux en réalisant des tests de rang de Wilcoxon pour mettre en évidence la significativité statistique de ces inégalités.

## 5.1 Analyse Globale

Les analyses ci-dessous s'appuient sur les résultats présentés dans la Tableau 2 dont les CDFs sont illustrées Figure 1.
**Tests Statistiques** : Un test de Kruskal-Wallis pour chaque expérience nous indique qu'il y a une différence significative entre les mesures de précision de chacun des 3 algorithmes ($p < 0.01$). De plus, le test des rangs signés de Wilcoxon met en évidence une différence significative entre chaque paire d'algorithmes ($p < 0.01$).

**Diversité** : En ce qui concerne les expériences sur le jeu de données de contrôle nous observons comme attendu que lorsque nous fournissons un vecteur optimal $x^*$ les deux algorithmes de CMAB diversifient à 100%. Néanmoins, pour chaque jeu de données, lorsque nous perdons 25% de l'information du vecteur d'origine, alors la diversité décroît pour les deux algorithmes de CMAB. En effet, ils ne réussissent pas à trouver la bonne politique en regard de la règle de correspondance cachée entre récompenses et dimensions du contexte puisqu'une partie pertinente de ce contexte a été tronquée. En revanche, même si LinUCB ne diversifie pas autant que dans le cas où nous lui fournissons un vecteur plus complet, SW-LinUCB quant à lui offre dans ces mêmes conditions une meilleure diversification

que l'algorithmme original. Enfin, comme prévu, UCB agit comme un algorithme glouton à bornes supérieures de confiance : il trouve le bras optimal et continue de le tirer tout au long des itérations ce qui résulte en une valeur de diversité proche de 0.

**Précision Globale VS Individuelle** : Comme attendu, LinUCB obtient la meilleure performance globale dans tous les cas et pour tout jeu de données. Sans surprise, la précision globale diminue lorsque nous tronquons le vecteur de contexte, mais il est important de noter que même avec le niveau d'éparité choisi dans notre expérience, les algorithmes de CMABs restent encore meilleurs que l'algorithme de MAB représenté par UCB. Cependant, nous observons dans tous les cas (sauf quand $x = x^*$), que LinUCB crée un écart de précision individuelle très important entre les utilisateurs. D'autre part, sur l'ensemble des jeux de données et dans tous les cas (sauf quand $x = x^*$), SW-LinUCB perd en précision globale par rapport à LinUCB mais en revanche trouve, grâce à son mécanisme de diversification, un meilleur compromis en ce qui concerne la distribution de la précision individuelle. Enfin, pour tous les jeux de données, nous observons que plus l'incompléture du vecteur de contexte est importante, plus un fossé se crée entre les différentes précisions individuelles d'où résultent distinctement une classe de précisions que l'on peut catégoriser de hautes et une classe de précisions dites basses. De la même manière, on remarque que plus $x$ tend vers $x^*$, plus la distribution de la précision individuelle est uniformément répartie parmi les utilisateurs.
<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Distribution de la précision individuelle pour chaque algorithme</figcaption></figure>

## 5.2 Analyse Spécifique sur Covertype

**Diversité** : On observe que *SW-LinUCB* diversifie plus (vc : *Div* = 0.47, vt : *Div* = 0.41) que *LinUCB* (vc : *Div* = 0.44, vt : *Div* = 0.35) alors que l'algorithme *UCB* continue de tirer le même bras tout au long des itérations (*Div* = 10⁻³). De plus, nous remarquons que lorsque *x* tend vers *x**, les caractéristiques fournies en tant que dimension du vecteur de contexte permettent à *LinUCB* et *SW-LinUCB* de diversifier d'avantage.

**Précision Globale VS Individuelle** : On observe que *LinUCB* conserve une meilleure précision globale (vc : *Acc* = 0.72, vt : *Acc* = 0.60) que *SW-LinUCB* (vc : *Acc* = 0.69, vt : *Acc* = 0.56). De plus, il est important d'observer que le niveau d'incomplétude du vecteur de contexte n'est pas encore assez important pour permettre à notre algorithme de MAB *UCB* d'être plus précis (0.41). En outre, on observe Figure 1 et Tableau 2, que *SW-LinUCB* reste le meilleur en termes de distribution de la précision individuelle (vc : *Q*₁ = 0.40, vt : *Q*₁ = 0.25) que *LinUCB* (vc : *Q*₁ = 0.00, vt : *Q*₁ = 0.00). Ces derniers résultats montrent que notre mécanisme de diversification permet d'augmenter la précision individuelle de la classe dite basse avec la méthode d'origine. Enfin, la comparaison entre les résultats *vc* et *vt* montre que, pour les deux méthodes de CMAB, les précisions globales et individuelles sont toutes deux proportionnelles au niveau d'information et de complétude du vecteur contexte.

## 6 Conclusion et Perspectives

Dans cet article, nous proposons une nouvelle mesure pour les algorithmes de décision séquentielle visant à évaluer la distribution de la précision individuelle. Nous soutenons que dans certains cas pratiques, la mesure de précision globale n'est pas suffisante pour évaluer les algorithmes de CMAB et que la mesure de précision individuelle doit également être prise en compte. De plus, nous proposons une nouvelle approche adaptée de l'algorithme original *LinUCB* visant à la fois à améliorer la précision individuelle et à maintenir une bonne précision globale. Nous montrons qu'en privilégiant la diversité, notre algorithme *SW-LinUCB* offre un compromis entre précision globale et individuelle que nous pensons mieux adapté à un certain nombre d'applications du monde réel comme les systèmes de recommandations ou les essais cliniques.

Ainsi en perspectives, il semble pertinent de considérer les deux opportunités suivantes : 1) Mettre en place des techniques permettant la construction d'un vecteur plus précis notamment par l'observation approfondie du contexte de l'application concrète qui en découle afin de déterminer les dimensions manquantes et pertinentes; 2) Concevoir un algorithme pour résoudre le problème multi-objectifs de la maximisation des trois critères de précision globale, de précision individuelle et de diversité. Nous pensons qu'une approche portfolio c'est à dire tirant parti des avantages de plusieurs algorithmes (notamment *LinUCB* et *SW-LinUCB*) pourrait être envisagée.
Références

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# Une alternative à la distinction ‘continuant’ vs ‘occurrent’

G. Kassel

Laboratoire MIS, Université de Picardie Jules Verne
33 Rue Saint-Leu, 80039 Amiens Cedex 1

Gilles.kassel@u-picardie.fr

## Résumé

Nous posons les bases d'une ontologie de haut niveau de particuliers dont les principes de structuration sont radicalement différents de l'opposition 'continuant' vs 'occurrent' classiquement retenue en Ontologie Appliquée. Ces principes découlent d'une analyse nouvelle de la nature des entités dites « survenantes » ou « occurrentes ». L'analyse intègre d'une part des travaux récents en ontologie des processus, rapprochant ces derniers des objets physiques dans leur manière d'endurer (Stout, Galton). Elle propose par ailleurs de distinguer *processus* et *événements*, identifiant ces derniers à des objets abstraits de pensée côtoyant les *propositions*. Enfin, nous ouvrons notre inventaire ontologique aux *propriétés* et aux *faits* (Fine, Armstrong). Ce cadre permet de rendre compte du monde physique dans ses aspects à la fois statiques et dynamiques et, également, de la façon dont des agents conçoivent son histoire. Les primitives jouent les rôles suivants : les *faits* rendent compte de la vie des substances – *objets* et *processus physiques* – tandis que les *événements* rendent compte, pour des sujets cognitifs, de l'histoire de la vie de ces substances.

## Mots Clef

Ontologie Formelle, Objet, Processus, Événement, Propriété, Fait, Proposition, Continuant, Occurrent

## Abstract

We lay the foundations of a high-level ontology of individuals whose structuring principles are radically different from the 'continuing' vs. 'occurrent' opposition conventionally adopted in Applied Ontology. These principles are derived from a new analysis of the nature of "happening" or "occurring" entities. The analysis integrates, on the one hand, recent work in ontology of processes, bringing them closer to physical objects in their way of enduring (Stout, Galton). It also proposes to distinguish *processes* and *events*, identifying the latter with abstract objects of thought alongside *propositions*. Finally, we open our ontological inventory to *properties* and *facts* (Fine, Armstrong). This framework makes it possible to account for the physical world in its both static and dynamic aspects, as well as the way agents

conceive its history. Primitives play the following roles: *facts* account for the life of substances – *physical objects* and *processes* – while *events* account, for cognitive subjects, for the life history of these substances.

## Keywords

Formal Ontology, Object, Process, Event, Property, Fact, Proposition, Continuant, Occurrent

## 1 Introduction

Les catégories de *processus* et d'événement paraissent avoir un destin intimement lié dans les théories métaphysiques courantes. Toutes deux incarnent la dynamicité du monde en correspondant à des entités qui « occurrent » ou « surviennent ». Elles s'opposent aux objets et à la matière dont ceux-ci sont constitués, ces entités incarnant la stabilité du monde en « endurant » ou « continuant ». Une doctrine solidement ancrée considère la relation entre processus et événement comme analogue à celle entre matière et objet : les processus sont la « matière » des événements, ce qui revient à dire que les événements sont « constitués » de processus [31][16][5][38]. Selon cette conception, processus et événements sont des entités concrètes habitant une même région spatio-temporelle du monde physique. Cette doctrine ne semble toutefois pas être gravée dans le marbre. De nouvelles propositions dans plusieurs domaines de la métaphysique la remettent même en cause.

Quelques travaux récents sur la métaphysique des processus, notamment, assimilent ces derniers plutôt à des entités portant temporairement des propriétés et capables de changer à la manière d'endurants [40][41][13]. Bref, il s'agirait de continuants occurrents « survenant » [42], à moins qu'il ne s'agisse d'occurrents continuants, c'est-à-dire d'entités qui, tout en étant étendues dans le temps et ayant des parties temporelles, auraient temporairement des propriétés et seraient susceptibles de changer [38][39]. Un enjeu, lié à la caractérisation de la nature des processus, est ainsi la question de l'ontologie du temps et de l'occupation du temps [5]. Un enjeu corrélé est de préciser la notion de « survenue » par rapport à celle d'« existence » lorsque ces notions se rapportent à des occurrents.
Parallèlement, du côté de la métaphysique des événements, même si la conception de Davidson [7][8] d'événements en tant que des particuliers concrets continue de tenir le haut du pavé, la littérature n'en finit pas d'exprimer des interrogations. Certains auteurs ont très tôt exprimé leur scepticisme quant à l'existence d'événements [21][19], en tout cas d'événements tels que définis par Davidson. Ces doutes ont été relayés récemment par des auteurs travaillant sur l'ontologie de l'action (les actions étant réputées être une espèce d'événements), du fait de difficultés à articuler la conception Davidsonniennne des événements avec notre connaissance de la phénoménologie des actions [22][37]. Par ailleurs, des auteurs admettant la co-existence de processus et d'événements sont tentés d'identifier ces derniers à des entités abstraites [17], reprenant une proposition historiquement faite par Chisholm [4] ou Wilson [46]. De fait, si l'existence de deux catégories ontologiques distinctes - *processus* et *événements* – ne semble pas remise en cause et s'avère même utile [39], en tout cas des doutes existent sur le bienfondé de la doctrine de la constitution d'événements par des processus.

Notre objectif dans cet article est justement de proposer un cadre ontologique qui soit suffisamment cohérent pour qu'il représente une alternative crédible à cette thèse de la constitution. Notre proposition repose tout autant sur une démarche que sur un cadre conceptuel organisant différemment les oppositions entre catégories ontologiques. Elle doit son origine à une proposition d'Antony Galton [13][14] de substituer à la distinction 'continuant' vs 'occurrent' la distinction EXP vs HIST (Fig. 1) entre le monde tel qu'il se déroule et son histoire [14] :

[...] processes differ markedly from events in their relation to change. Whereas events are fixed items of history which cannot be described as undergoing change, processes are more like ordinary objects in that they can be directly present at one time and can undergo change as time proceeds. This leads to a fundamental ontological distinction between EXP, the dynamic experiential world of objects and processes as they exist at one time, and HIST, the static historical overview populated by events that are generated by the ongoing process in EXP.

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>FIGURE 1 – La distinction entre entités expérentielles et historiques (tiré de [14])</figcaption></figure>

Dans cet article, nous reprenons à notre compte cette distinction entre EXP et HIST, toutefois, là où Galton se contente d'y voir une différence de perspectives de description du monde, nous proposons de l'identifier à

une distinction métaphysique radicale. La thèse que nous soutenons est que les objets et processus physiques existent dans le monde et ont une vie indépendamment de notre façon de les penser tandis que les événements sont des objets abstraits de pensée, des construits, dont la fonction cognitive essentielle est de disposer d'histoires du monde. Pour résumer notre point de vue, en redéfinissant les catégories introduites par Galton : EXP est le monde physique en mouvement tandis que HIST en est son histoire (passée, présente et à venir) construite par des sujets humains.

Cette thèse est tout à la fois le fruit d'une démarche de recherche métaphysique spécifique et une réponse à un questionnement exprimé par plusieurs auteurs (dont Galton lui-même) quant aux modes d'existence contrastés entre processus et événements, quand ce questionnement ne remet pas en cause l'existence même des événements.

Notre démarche suit le travail méthodologique d'enquête auquel nous convie Maurizio Ferraris [10] pour traquer la frontière entre faits et interprétations (pp. 72-74) :

> Le point n'est donc pas d'affirmer qu'il y a une discontinuité entre les faits et les interprétations, mais plutôt de comprendre quels sont les objets construits et quels sont ceux qui ne le sont pas [...] Ce travail consiste à faire une distinction méticuleuse entre l'existence des choses qui n'existent que pour nous – des choses qui n'existent que s'il y a une humanité – et des choses qui existent même en l'absence de l'humanité.

Ce travail d'enquête nous conduit à positionner les processus physiques du côté des choses existant même en l'absence de l'humanité et les événements du côté des construits. Plus spécifiquement, le cadre ontologique auquel nous parvenons est le suivant :

* Le monde physique est peuplé de substances – objets et processus – qui, en endurant, assurent sa stabilité tout autant que sa dynamicité ;

* Ces substances, portant temporairement des propriétés et entretenant des relations avec d'autres substances, ont une vie, laquelle consiste en des faits existant dans le monde physique ;

* Des sujets cognitifs, plongés dans le monde physique, se représentent au moyen d'événements l'histoire passée, présente et future du monde pour interagir avec lui.

Dans l'article, nous commençons par présenter en Section 2 notre cadre ontologique. La présentation reprend des éléments publiés dans [25] en élargissant le cadre à la catégorie des *faits*. Ceci permet de distinguer clairement, d'une part, la vie des substances et, d'autre part, l'histoire de cette vie. Enfin, en Section 3, nous discutons l'opposition entre 'continuants' et 'occcurrents' et montrons qu'elle devient caduque pour organiser le haut niveau d'une ontologie de particuliers.

## 2 Notre cadre ontologique

Avant de mettre en scène nos primitives ontologiques, nous précisons le type d'ontologie que nous cherchons à établir d'où dérivent des contraintes quant au choix des primitives.
## 2.1 Des principes de choix de nos primitives ontologiques

Comme point de départ, indiquons que nous suivons le projet de Peter Strawson [43] d'établir une métaphysique descriptive visant à décrire « *the actual structure of our thought about the world* » . L'objectif est ainsi d'établir des catégories et notions rendant compte de la façon dont nous concevons le monde et, adoptant une perspective contemporaine de l'ontologie, nous retenons deux modes principaux de structuration du monde. D'une part, nous retenons que notre appréhension du monde nous conduit à distinguer trois types de réalité : physique, mentale et sociale. Ce découpage de la réalité, adopté par les « nouveaux réalistes » comme Ferraris, relève de la reconnaissance de modes d'existence distincts. Un second découpage s'appuie sur la notion de niveau d'abstraction : si nos conceptions de sens commun nous révèlent des entités à un niveau mésoscopique, des conceptions savantes instruites par des sciences nous révèlent des entités situées à un niveau plus élevé (ex : astronomique) ou plus bas (ex : microscopique). Les liens entre ces niveaux tiennent davantage de la relation de constitution que de la relation *tout/parties* [28]. L'important, pour la caractérisation de nos catégories et notions, est de respecter ces niveaux d'abstraction. Ainsi, si une table ou tout autre objet matériel nous apparaît au niveau mésoscopique comme un objet, le contenu de la même région spatio-temporelle peut être décrit au niveau nano comme un tourbillon de particules dans du vide. La description au niveau nano révèle d'autres entités et ce n'est pas pour autant qu'une table ou tout autre objet matériel doit être identifié à une « masse dynamique » (nous nous démarquons ici de métaphysiciens soutenant des ontologies mono-catégorielles priorisant la primitive du processus, comme on peut le voir chez Johanna Seibt [34]).

Pour le choix de nos primitives ontologiques, une contrainte que nous posons est leur utilité à rendre compte du plus grand nombre possible de niveaux. Ce critère qualifie en priorité l'objet physique dont la présence est attestée à pratiquement tous les niveaux (excepté sans doute au niveau nano) aussi bien dans les théories cognitives de sens commun qu'en physique et dans la théorie de la mesure. Suivant la conception que nous allons donner du processus physique, en proposant dans la section suivante une relation duelle entre processus et objets physiques, cette primitive bénéficiera de la même robustesse.

## 2.2 Les substances

Pour débuter notre inventaire, nous adoptons une conception classique de l'objet physique. Un objet physique matériel est quelque chose :

* o_i) existant à des instants ;

* o_ii) ayant des propriétés à des instants (ex : couleur, odeur, masse, volume) ;

* o_iii) pouvant changer dans le temps.

Ces propriétés traduisent la conception d'une entité 3D existant à des instants et endurant dans le temps en ayant des propriétés pouvant varier dans le temps. Les

propriétés (o_ii) et (o_iii) caractérisent la vie de l'objet physique : nous y revenons en §2.3. En extension, des exemples sont des objets maximalement connectés, qu'ils soient inertes (ex : une pierre, une pomme détachée d'un arbre, une molécule d'eau, une planète), animés-vivants (ex : un être humain, une fleur, un arbre) ou artefactuels (ex : une chaise, un presse-papier, une télévision). Dans le cas des artefacts, nous verrons en §2.3 qu'il s'agit d'objets physiques « simpliciter » dotés d'une vie sociale.

La caractérisation que nous donnons maintenant des processus physiques est largement fondée sur l'idée de continuants dynamiques développée principalement par Rowland Stout [40][41], Antony Galton [13][14], Galton et Riichiro Mizoguchi [16] Un processus physique est quelque chose :

* p_i) existant à des instants ;

* p_ii) ayant des propriétés à des instants (ex : direction, vitesse d'exécution, niveau sonore, amplitude spatiale),

* p_iii) pouvant changer dans le temps.

Nous retrouvons la même caractérisation que pour l'objet physique, un ensemble de trois propriétés définissant ce que nous considérons être une substance dans cet article. En extension, des exemples de processus physiques sont : le mouvement d'un objet physique (conduisant au déplacement ou à la rotation de l'objet sur lui-même) ; la croissance en taille d'un corps physique ; le processus de vie d'une personne ; le mûrissement d'un fruit ; l'oxydation d'un objet métallique ferreux ; la fonte d'un glacier.

Reprenons les propriétés attribuées aux processus physiques une à une pour les éclairer. On trouve la première (p_i) exprimée chez Stout [40] :

> The phrase, 'What is happening now', is naturally taken to denote a whole process; and we do want to claim that what is happening now is literally identical with what is happening at some other time – the very same process.

Cette thèse repose sur un premier engagement fort quant à la nature des processus physiques : la cause fait partie du processus, lequel processus constitue le moteur de changements. Dans le cas d'un changement de localisation d'un objet, ce changement (ou déplacement) résulte d'un mouvement de l'objet – le processus. Le fait d'associer la cause au processus, toujours selon Stout, est nécessaire pour tordre le cou à la conception Russellienne d'un mouvement comme série d'états successifs [41]<fnref n="1" /> :

> [The] motion should not be understood in Russell's way as the arrow being in one state and then in another and in the meantime being in all the intervening states. The arrow's motion is what gets it

<footnote n="1">1 L'idée d'encapsuler la cause dans le processus n'est en fait pas nouvelle. On la retrouve en effet dans la notion de comportement de Fred Drestke [9]. Selon Drestke, un « comportement » ou « processus causal » consiste dans le fait qu'une cause provoque un mouvement. Le processus physique que nous caractérisons ici correspond ainsi au comportement ou processus causal de Drestke.</footnote>
through this continuous series of states - it effects the transition.

La conception Russellienne est en fait héritière de la philosophie de l'école d'Élée qui, en concevant précisément des déplacements comme une série d'états, donc d'immobilités, a tourné le dos à une compréhension du mouvement comme un fluant « indivisible », pour reprendre la terminologie de Bergson [2]<fnref n="2" />.

Venons-en à la possibilité pour un processus de pouvoir porter des propriétés pouvant varier dans le temps, les propriétés (p_ii) et (p_iii). Il s'agit, selon Galton [13], d'une caractéristique rapprochant les processus des objets :

> Like objects, processes can change: the walking can get faster, or change direction, or become limping. All around us processes undergo changes: the rattling in the car becomes louder, or change rhythm, or may stop, only to start again later. The flow of the river becomes turbulent; the wind veers to the north-west.

On notera que le fait d'avoir identifié le processus au moteur du changement et non au changement lui-même est déterminant dans la caractérisation de continuant du processus. Les adeptes d'une conception du processus comme un changement occupant du temps avancent qu'un changement ne peut lui-même changer et que, dès lors, la seule substance existante est celle portant le processus (l'argument a été réitéré récemment par exemple par Thomas Crowther [6]). Ainsi, si la vitesse du mouvement d'un corps vient à changer entre deux instants T₁ et T₂, ce changement est à attribuer non au mouvement mais à ce corps se mouvant. Par exemple, Paul possède la propriété de 'Marcher à la vitesse de 5 km/h' à T₁ et la propriété de 'Marcher à la vitesse de 6 km/h' à T₂. Au contraire, la conception que nous adoptons nous conduit à considérer qu'un processus de marche de Paul a une 'vitesse de 5 km/h' à T₁ et une 'vitesse de 6 km/h' à T₂.

Pour compléter la caractérisation de nos processus physiques, évoquons maintenant un engagement ontologique supplémentaire, à savoir le fait qu'un processus ne soit pas un continuant flottant dans l'air, mais soit ancré dans un *objet support* : il s'agit du mouvement d'une *flèche*, du mûrissement d'un *fruit*, de la fonte d'un *glacier*, etc. Pour rendre compte de ce lien fort constitutif, nous reprenons à notre compte la relation d'énaction introduite par Galton et Mizoguchi [16]. Pour ces auteurs, dire qu'un objet « énacte » un processus revient à dire qu'un objet porte un processus « externe » ou « comportement » (p. 94) :

> The key notion is that an object, considered from a particular point of view, is characterized in terms of the processes it enacts. These are what we call the external processes or behavior of the object.

behavior arises as a result of various internal processes which causally contribute to it.

Cette caractérisation de la relation d'énaction par Galton et Mizoguchi repose sur une conception de l'objet comme interface entre des processus internes et externes. Elle revient à introduire une relation duelle de dépendances qu'expriment les propriétés suivantes :

* o_iv) l'intégrité (existence) de tout objet physique est maintenue par des processus physiques ;

* p_iv) tout processus physique est énacté par un objet physique.

De ces propriétés, nous pouvons déduire que l'existence d'un objet physique dépend de celle d'autres objets situés à des niveaux (ontologique ou d'abstraction) inférieurs et, de façon duale, que l'existence d'un processus physique dépend de celle d'autres processus situés à des niveaux inférieurs. Ainsi, un processus de marche d'une personne n'est possible que si, notamment et à un premier niveau, des processus énactés par ses jambes existent concomitamment, et que si, notamment et à un niveau inférieur, des processus physiologiques énactés par ses organes existent concomitamment. Signe de cette relation duelle, l'objet et le processus physique sont habituellement crédités d'une vie continue. Par exemple, rien dans la notion de processus de marche n'évoque une fin possible : celle-ci peut se produire contingentement par exemple suite à une fatigue de la personne ou suite à une décision de la personne.

## 2.3 La vie des substances

Notre inventaire ontologique est à ce stade composé de substances, des *objets* et des *processus* physiques. S'agissant d'entités persistant dans le temps tout en conservant leur identité, elles existent à différents instants et ceci nous conduit à parler de leur 'vie'. La 'vie' de ces entités est limitée dans le temps entre le moment où elles acquièrent une existence et le moment où elles cessent d'exister. Certaines ont une vie brève, à l'échelle humaine, comme ces particules élémentaires étudiées par les physiciens des hautes énergies dont la durée de vie (et celle de leurs mouvements) n'est qu'une infime fraction de seconde. D'autres ont une vie longue voire semblant éternelle, toujours à l'échelle humaine, à l'instar des astres et galaxies et de leurs mouvements. Dans cette section, nous donnons corps au concept de *vie* des objets et des processus physiques en lui conférant une certaine légitimité ontologique. Sans pour autant en faire une catégorie ontologique à part entière, nous précisons cette notion en la rattachant à deux primitives ontologiques ayant déjà acquis leurs lettres de noblesse en ontologie formelle (même si plusieurs théories existent à leur sujet), celle de propriété et celle de fait.

Pour débuter par les propriétés, une clarification terminologique s'impose : le terme « propriété » est communément utilisé pour dénoter, d'une part, des universaux (types) et des tropes (instances) caractérisant les substances [1] et, d'autre part, des concepts ou catégories qui structurent nos représentations et théories du monde [27]. Ces entités possèdent des modes d'existence et d'attribution différents. Comme nous allons le montrer par la suite, la cohérence de notre cadre ontologique nécessite de les considérer toutes les

<footnote n="2">2 Bergson attribue à cette école le fait que le processus ait été relégué au rang d'accident [2] : « La métaphysique est née, en effet, des arguments de Zénon d'Élée relatifs au changement et au mouvement. C'est Zénon qui, en attirant l'attention sur l'absurdité de ce qu'il appelait mouvement et changement, amena les philosophes – Platon tout le premier – à chercher la réalité cohérente et vraie dans ce qui ne change pas ».</footnote>
deux. Notamment, pour la notion de *vie* qui nous
intéresse dans ce paragraphe, nous allons voir qu'il est
pertinent de distinguer entre vie « physique » et vie «
sociale » des substances. Pour les distinguer, nous y
référerons en utilisant respectivement les termes
« propriété physique » et « propriété conceptuelle ».
Le lecteur trouvera dans [1] un large traitement des
propriétés *physiques* dont l'existence est supposée. Ces
propriétés correspondent à des « manières d'être »
d'entités substantielles. Différentes théories ont été
proposées pour rendre compte de leur nature. Pour
certains théoriciens, les propriétés sont des universaux,
autrement dit des entités se répétant à l'identique dans
des substances ; d'autres théoriciens considèrent que les
propriétés sont des tropes, autrement dit des particuliers
inhérents à leur porteur. Dans cet article, nous ne
prendrons pas parti. Précisons que des conceptions
hybrides combinant universaux et tropes ont été
proposées dans la littérature. En Ontologie Appliquée,
les propriétés faisant l'objet d'une expérience
perceptuelle de la part de sujets (ex : couleur, forme,
odeur, masse) sont souvent conçues comme des tropes.
On trouve un tel traitement dans BFO [18] et DOLCE
[29].

Concernant les propriétés *conceptuelles*, celles-ci
participent de la construction d'une partie du monde
appelée « réalité sociale » [32][33]. Pour notre propos,
nous nous contenterons de considérer, en empruntant la
terminologie de Amie Thomasson [44], que certaines
propriétés conceptuelles portent sur des objets
physiques (typiquement, des propriétés fonctionnelles
comme ‘Être un presse-papier’) en en faisant des objets
« sociaux concrets », tandis que d'autres portent sur des
objets non physiques (ex : ‘Être une monnaie’, ‘Être une
loi’, ‘Être une nation’), en en faisant des objets
« sociaux abstraits ». Ces derniers correspondent à la
catégorie des ‘Non-Physical objects’ introduite dans
DOLCE pour rendre compte des objets n’existant que
parce que des agents les conçoivent et communiquent à
leur propos. On notera que cette distinction *physique* vs
*non physique* tient également pour les processus. Parmi
les processus non physiques nous pouvons distinguer
des changements de propriétés conceptuelles pour des
objets physiques (ex : ‘devenir veuf pour une personne’,
‘perdre de sa valeur faciale pour un billet de banque’)
ou pour des objets non physiques (ex : ‘se déprécier
pour une monnaie’, ‘tomber en désuétude pour une loi’).
Nous en profitons pour noter que, dans cet article, nous
ne traiterons pas de processus non-physiques.

La catégorie de *propriété* étant introduite, nous
continuons à étendre notre inventaire en admettant cette
fois celle de *fait* pour rendre compte d'entités comme
'Paul est embarrassé' ou 'Paul est à côté de Marie'. La
thèse de l'existence de telles entités, avancée par de
nombreux philosophes (ex : Kit Fine [11], Donald
Armstrong [1]), est une thèse compagnon de la théorie
réelle des propriétés physiques : l'existence simultanée
de la substance 'Paul' et de la propriété 'Être
embarrassé' ne signifie pas pour autant que la substance
'Paul' exemplifie à un instant donné la propriété 'Être
embarrassé', le même constat tenant pour la substance
'Paul' et la relation 'Être à côté de Marie'. Le fait, ou la
« circonstance » (pour reprendre le terme de Fine),

correspond à ce lien interne unissant substance et
propriété/relation en une entité à part entière.
L'argument principal de l'existence des faits est qu'ils
constituent un vérifacteur (truth maker), autrement dit
ce qui rend vrai dans le monde des propositions comme
'Paul est embarrassé' ou 'Paul est à côté de Marie' [1].
Le lecteur aura noté l'embarras notationnel dans lequel
on se trouve quand on se pose la question Que sont les
faits ? ou, comme Andrea Iacona [23], Que sont les
propositions ? . On a vite fait d'élaborer un discours du
type « il est vrai que le ciel est bleu car le ciel est bleu »,
voulant signifier que « la proposition selon laquelle 'le
ciel est bleu' est vraie car le fait 'le ciel est bleu'
existe ». Pour résoudre cet embarras, dans cet article
nous adoptons une notation commune (pour les
philosophes étudiant les faits) faisant apparaître la
structure du fait en ses constituants : <Ciel, Être bleu>.
Une même syntaxe a été proposée également dans la
littérature pour les propositions et les événements,
revenant à expliciter leurs constituants. Par ailleurs,
pour lever toute ambiguïté, lorsque nous parlons
concomitamment de faits et de propositions, nous
explicitons la catégorie d'entité en postfixant la notation
d'un indice : <>$_F$, <>$_P$ (ex : <Paul, Être embarrassé>$_F$
tient pour le fait, tandis que <Paul, Être embarrassé>$_P$
tient pour la proposition ).

De même que nous avons distingué supra entre
propriétés physiques et concetuelles, il est important de
distinguer plusieurs types de faits. Tels que nous les
avons introduits, les faits/circonstances concernent des
substances (objets et processus physiques) et il est
communément admis que le lien attachant la substance à
une propriété correspond à une instanciation dénotée par
« est » : *Paul est* ‘Être embarrassé’ ; *Paul est* ‘Être à côté
de Marie’. Pour ces faits physiques, une conception
courante est par ailleurs de considérer le temps comme
constituant : <Paul, Être embarrassé, À l’instant>$_F$,
<Paul, Être à côté de Marie, À l’instant>$_F$. La raison en
est que les substances ont leurs propriétés à des instants
(cf. les propriétés (o_ii) et (p_ii)). Par contre, toujours
pour ce qui concerne les substances, il est d’autres faits
pour lesquels l’association d’une propriété à une
substance correspond à une stipulation humaine pouvant
reposer sur une convention sociale (pour reprendre
l’analyse de Searle [32]): ce morceau de papier compte
pour ‘Être un billet de banque de 10 euros’ (pour un
agent ou une communauté d’agents, et dans certaines
circonstances) ; Ce galet compte pour ‘Être un presse-
papier’<fnref n="3" />. Les substances communément considérées en

<footnote n="3">3 Précisions que plusieurs théories ontologiques ont été proposées dans la littérature pour rendre compte de telles stipulations consistant à attribuer une fonction à un objet. Suivant la théorie des artefacts développée par Borgo et al. [3], attribuer une fonction (ex : ‘Être un presse-papier’) à un objet physique (ex : un galet) revient à créer un second objet physique – l’artefact galet-presse-papier – constitué du premier objet physique. Au contraire, et en cohérence avec notre choix d’établir une ontologie descriptive, l’interprétation que nous donnons à l’acte cognitif est celle de l’ajout d’une propriété à ce même objet physique [24].</footnote>
exemples, aussi bien par Searle et par Thomasson, sont
des objets physiques. Maintenant, le fait d'admettre les
processus physiques comme substances nous procure
d'autres exemples : tel mouvement des lèvres compte
pour un sourire ; telle élévation du bras compte pour
une indication de tourner à gauche. La différence avec
les faits précédents est que ces derniers reposent sur
l'attribution de propriétés par des agents à des
substances. Ce ne sont plus des « faits bruts » (pour
reprendre la terminologie de Searle) mais des « faits
sociaux » construits. Les conditions d'existence des faits
dès lors varient, suivant qu'ils correspondent à une
instanciation indépendante de toute pensée humaine,
pour les faits bruts, ou à une stipulation humaine, pour
les faits sociaux.

Les exemples de faits que nous venons de prendre
illustrent ce que nous entendons par « vie » d'une
substance : il s'agit d'une collection de faits temporels
se rapportant à la substance (pour lesquels la substance
apparaît comme constituant). Les exemples que nous
avons considérés concernent plutôt des objets. À ce
propos, on notera que la propriété (p_iv) caractérisant
les processus – le fait qu’un processus soit énacté par un
objet à un temps – inscrit les processus dans la vie des
objets (les objets ont une vie processuelle). Mais,
interestons-nous maintenant à la vie des processus. Une
catégorie importante de faits participant de la vie des
processus correspond à la perpétuation des processus.
De tels phénomènes interviennent lorsque, par exemple,
le mouvement d'une masse d'air « perpétue » le
mouvement d'une feuille, le déplacement de la masse
d'air « provoquant » le déplacement de la feuille ; ou
bien, lorsque le mouvement d'un bras « perpétue » le
mouvement d'une montre portée au poignet, une
élévation du bras « provoquant » une élévation de la
montre. Dans les descriptions que nous venons de
donner, en évoquant, d'une part, des mouvements-
processus « perpétuant » d'autres mouvements-
processus et, d'autre part, des déplacements-événements
« provoqués » par d'autres déplacements-événements,
nous avons fait attention à distinguer les processus des
événements. Les relations intitulées « perpétue » et
« provoque » font partie d'un catalogue de relations
causales entre états, processus et événements, tel que
décrit par Galton [15]. Pour en rester aux processus
(sachant que nous ne donnons notre définition des
événements qu'en §2.4), nous retenons du catalogue de
Galton la relation perpetuatesAt(p,p',t) signifiant que
« le processus p perpétue (ou entretient) le processus p'
au temps t). Cette relation tient entre deux processus
déjà existants et on peut la comprendre comme une
propagation de causalité : un processus énacté par un
objet entretient (en participant de sa cause) un autre
processus énacté, soit par un autre objet (cf. nos
exemples), soit par le même objet (ex : le mouvement
d'un corps entretient l'échauffement de ce corps). Il est
intéressant de noter que les faits de perpétuation
représentent une partie de la dynamique du monde.
Cette remarque met en avant un argument
supplémentaire en faveur de l'existence des faits bruts
ou physiques (venant compléter l'argument du
vérifacteur).

2.4 L'histoire de la vie des substances

Venons-en à évoquer un construit humain, à savoir la
façon dont les humains conceptualisent l'histoire de la
vie des substances – processus et objets physiques –
peuplant le monde. La principale catégorie ontologique
que nous allons ajouter à notre inventaire est celle
d'événement. Pour commencer à fixer les idées,
précisons d'emblée que la notion d'événement que nous
visons est proche de celles théorisées historiquement par
Roderick Chisholm [4] ou Neil Wilson [46], faisant des
événements des objets abstraits à côté des propositions.
Par ailleurs, pour continuer à fixer les idées, considérons
un premier exemple : ‘la marche que Paul a faite jusqu’à
la gare ce matin’. Cet événement concerne la vie de
multiples processus, dont des processus de marche de
Paul (en utilisant le pluriel, nous imaginons que Paul a
pu s’arrêter puis reprendre sa marche, autrement dit que
plusieurs processus de marche ont successivement
existé), et la vie de multiples objets, dont Paul lui-
même. Plus généralement, nous considérons qu’un
evénement est quelque chose :

e_i) existant pour un sujet à des instants ;

e_ii) jouissant d'une méréologie dérivée et robuste

e_iii) pouvant survenir, mais sans être répété

Un événement est avant tout un objet de pensée, une
entité psychologique, servant à des sujets à se
représenter l'histoire d'un monde (physique ou non). Le
terme « histoire » évoque généralement une histoire
passée. Je pense ainsi à 'ma dernière chute de vélo' et à
d'autres événements survenus dans le passé et faisant
partie de notre imaginaire collectif : 'l'assassinat de
César par Brutus', 'le naufrage du Titanic'<fnref n="4" />. Mais
l'histoire peut être présente : je pense à l'événement
'l'écriture de cet article' au moment même où j'écris
l'article. Elle peut également être future : je pense au
'déplacement en voiture que je dois effectuer demain'.
Comme le montrent ces exemples, les événements
existent dans des espaces-temps distincts de ceux dans
lesquels existent les substances dont ils relatent
l'histoire. Ce sont des entités abstraites endurant dans
l'espace cognitif d'un sujet (e_i). Cette caractérisation
les oppose aux événements concrets de Davidson [7][8]
et entraîne de nouvelles propriétés.

Les deux espaces-temps étant découplés, il convient de
noter que les événements jouissent d'une méréologie
dérivée (e_ii). Ainsi, dire que l'événement 'l'enfance de
Paul' « fait partie » de l'événement 'la vie de Paul' ne
signifie pas que les deux événements partagent une
même région spatio-temporelle dans l'esprit d'un sujet
les pensant. Il faut plutôt entendre que les faits
concernés par le premier événement font partie (dans un
sens ensembliste) des faits concernés par le second
evénement. À ce propos, on peut se demander dans
quelle mesure les faits concernés par un événement sont
déterminés ?

Sur ce point, on peut noter que des événements
« simples » correspondent à des épisodes de vie d'un
seul objet ou d'un seul processus bornés dans un

<footnote n="4">4 Dans cet article, pour des raisons de place et compte tenu de notre propos, nous ne développerons pas la dimension sociale des événements et nous contenterons donc de considérer des événements pensés par un sujet unique, qui plus est humain.</footnote>
espace-temps déterminé, comme dans le cas de 'la chute de Paul à l'instant'. Cet exemple illustre la différence conceptuelle existant entre le processus et l'événement, ce dernier étant obtenu en fixant des limites temporelles à un processus et en le considérer dans la durée, comme le soutiennent Galton et Mizoguchi [16] :

> We maintain, on the contrary, that so far from being a mark of short duration, boundedness is a precondition for the assignment of any definite duration: processes endure, but only once we have assigned bounds to them can we speak of duration, and the act of assigning bounds means that we have switched our attention from the process to an event.

Par contre, comme nous l'avons déjà fait remarquer, certains événements tel 'la marche que Paul à faite ce matin jusqu'à la gare' sont plus complexes en s'accommodant de faits très différents. Cet événement ne tient pas compte de l'itinéraire suivi par Paul pour se rendre à la gare. On peut parler ici de robustesse méréologique des événements, par opposition à l'essentialisme méréologique qui leur est souvent attribué (à savoir, le fait qu'un événement soit essentiellement déterminé par ses parties). Comme le note Achille Varzi [45], en considérant des événements correspondant à des épisodes de vie de larges systèmes économiques et politiques tels 'la révolution industrielle' ou 'la seconde guerre mondiale', les événements comportent une indétermination intrinsèque.

Poursuivons notre caractérisation des événements en évoquant une propriété qui les qualifie ordinairement d'« occcurrents », à savoir le fait qu'ils puissent survenir (e_iii). Le même qualificatif est également ordinairement attribué aux processus mais, dans leur cas, nous nous sommes contentés d'évoquer leur existence. Pour les événements, les choses se présentent différemment et ceci est dû au fait de les identifier à des objets de pensée. Ceci conduit en effet à distinguer leur *existence* de leur *survenue*. La définition générale que nous retenons de cette propriété est la suivante :

> Soit *e* un événement existant pour le sujet *s* au temps *t* ; l'événement *e* 'survient' à un temps *t'* ssi les faits dont *e* relate l'histoire existent au temps *t*.'

La propriété de survenue des événements peut être considérée comme analogue à la propriété de véracité des propositions : l'existence de faits conditionne la survenue de l'événement, comme elle conditionne la vérité d'une proposition. L'existence de faits de chute de Paul à des instants consécutifs $T_1$ et $T_2$ - <Paul,Tombe,$T_1>F$ et <Paul,Tombe,$T_2>F$ - correspond à la condition de survenue de l'événement <Paul,Chute,À l'instant>$E$ (pour peu que l'événement soit pensé et que l'instant pensé 'À l'instant' corresponde à l'intervalle [$T_1$,$T_2$]). La relation d'ordre entre *t* et *t'* dans la définition détermine le fait que l'histoire soit passée, présente ou future. Dans le cas où l'événement survient au moment même où il est pensé, cela donne la possibilité au sujet de jouer le rôle d'agent en agissant sur les faits réalisant l'événement<fnref n="5" />.

Tout dernier point, que nous mentionnerons sans le justifier. Nous considérons qu'il existe des événements particuliers non répétés (ex : 'la chute de Paul de ce matin') et des types d'événements répétables (ex : 'la marche matinale de Paul jusqu'à la gare'). Intuitivement, la singularité est liée aux faits concernés : un épisode de vie d'un processus vs une classe d'épisodes de vie d'une classe de processus (ce critère serait à généraliser à des événements ne se référant pas à des processus).

## 2.5 En résumé

En conclusion de cette section, résumons avec la Figure 2 le chemin parcouru depuis la distinction entre entités expérientielles et historiques de Galton [14] qui nous a servi de point de départ.

Le monde tel qu'il se présente à nous est peuplé en premier lieu de substances – des *objets* et des *processus physiques*. Ces substances, dont on peut constater l'existence à tout niveau d'abstraction, dépendent mutuellement l'une de l'autre. Une raison toutefois de les distinguer tient au fait qu'elles portent des propriétés différentes [20] : un processus physique n'a pas plus de couleur ou de volume qu'un objet n'a de rapidité ou d'amplitude. Toujours dans le monde physique, les substances, tout en portant temporairement des propriétés, jouissent d'une vie correspondant à des faits physiques. Parmi ces faits physiques figurent les perpétuations de processus jouant un rôle important dans la dynamique du monde physique.

Pour basculer cette fois dans le réel construit, des sujets cognitifs pensent le monde et, parmi ces objets de pensée, figurent les *événements*. Positionnés à côté des *propositions*, nous considérons que ces entités, représentant le monde, jouent des rôles cognitifs distincts : si la notion de vérité caractérise les propositions, celle de *survenue* caractérise les événements. Par ailleurs, du côté des objets de pensée figurent les faits sociaux rendant compte notamment de la vie sociale des substances.

Dans cette section, nous avons présenté un cadre ontologique général en nous attachant à souligner sa cohérence globale. En guise de conclusion, nous discutons la question figurant dans le titre, à savoir : les distinctions ontologiques que nous venons de voir offrent-elles une alternative à l'opposition 'continuant' vs 'occurrent' ?

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Vue d'ensemble de notre cadre ontologique</figcaption></figure>

<footnote n="5">5 Dans [25], nous détaillons de telles situations en les caractérisant en termes de couplages temporels et causaux entre processus et événements.</footnote>
## 3 Discussion

Le cadre ontologique que nous venons d'esquisser remet en cause l'opposition 'continuants' vs 'occcurrents' adoptée classiquement en Ontologie Appliquée, notamment par BFO [18] et DOLCE [29]. Cette opposition, rappelons-le, se fonde sur deux doctrines philosophiques caractérisant deux modes distincts d'existence et de persistance pour les entités peuplant le monde : l'endurantisme (le fait pour une entité d'exister dans son entièrement à tout moment de son existence et de pouvoir changer dans le temps) et le perdurantisme (le fait pour une entité de n'exister que par ses parties à tout moment et de ne pas pouvoir changer dans le temps). Fondamentalement, la remise en cause porte sur deux points :

1) le fait d'admettre dans la classe des continuants une nouvelle catégorie d'entités rendant compte de la dynamique du monde – les processus physiques – avec pour conséquence éventuelle de revoir la notion de continuant ;

2) le fait de devoir réviser radicalement la classe des occcurrents pour accueillir les événements conçus comme des objets de pensée, mais également de devoir faire une place aux faits de perpétuation de processus.

### 3.1 De la notion de continuant

La figure type de continuant est celle de l'objet physique matériel, habituellement conçu comme une entité 3D. Cette conception, dont nous rendons compte avec les propriétés $(o_i)(o_{ii})(o_{iii})$, suppose de distinguer deux notions [12] : l'existence de l'objet (souvent dénotée également par le terme « présence ») et son extension (ou « localisation ») dans l'espace. La première possède un caractère de tout ou rien – un objet existe, ou non – tandis que la seconde possède un caractère de partialité : si l'objet occupe totalement une région spatiale, il n'occupe que partiellement chaque partie de cette région spatiale. En ce sens, nous pouvons dire que l'objet existe (ou qu'il est présent) « dans sa totalité » à des temps, mais qu'il n'existe (ou qu'il n'est présent) « qu'en partie » dans certaines régions spatiales à des temps. En revanche, l'objet physique ne possède pas d'extension temporelle et cette conception est à opposer à celle de l'entité 4D proposée par certains métaphysiciens (ex : [35]) considérant qu'un objet physique est étendu dans le temps de la même façon qu'il est étendu dans l'espace. L'argument que nous mettons en avant pour défendre la conception 3D de l'objet physique est qu'il s'agit d'une conception intuitive de sens commun alors que la conception 4D est largement contre-intuitive et n'est étayée par aucune donnée de psychologie ou quelconque matériau linguistique. Une conception 4D ne peut donc fonder une ontologie descriptive telle que visée.

Venons-en maintenant aux processus. En les caractérisant au moyen des propriétés $(p_i)(p_{ii})(p_{iii})$, nous les avons assimilés à des continuants « occcurrents » ou « dynamiques », pour reprendre les termes et la conception de Stout [42]. Une telle thèse a été critiquée par Steward [39], arguant du fait que les

processus demeurent des occurrents possédant une extension temporelle, ce qui contredit $(p_i)$ :

> Because processes have temporal parts and temporal extension, they do not exist in their entirety at each moment of their existence, in the way that substances do. A process is an essentially unfolding entity, which is what secures its right to be thought of as an occurrent.

En conséquence, toujours selon Steward, il est faux de considérer que les processus aient leurs propriétés à des instants $(p_{ii})$. Il convient plutôt de considérer qu'ils ont leurs propriétés entre des instants [39] :

> [Processes] have their properties primarily between times, and this implies that they share some of the characteristics continuants are generally thought to have [...] To say that the dripping of a tap was persistent at $t1$ is a way of saying that $t1$ was a moment which falls within a period of time over which the dripping was persistent.

Un élément important du débat nous paraît être la définition en extension de la classe des processus. On notera à ce propos que l'exemple analysé par Steward d'un robinet qui fuit – le seul exemple de processus, du reste, traité dans son [39] – ne correspond pas à notre conception du processus physique. Sémantiquement, le terme 'fuite' évoque un flux d'eau s'échappant anormalement d'un robinet. Supposons que la fuite soit intermittente : chaque flux correspond, selon notre conception, à un processus énacté par une goutte d'eau (ou une quantité d'eau plus importante) ; on peut ajouter que chaque échappement de flux correspond à un processus énacté, cette fois par le robinet ; par contre, la fuite en elle-même, en tant qu'épisode correspondant à l'existence de ces différents processus, est au mieux un événement correspondant à l'histoire du robinet et de ces processus (le terme « au mieux » soulignant la condition qu'un sujet doive penser cette histoire pour qu'elle existe) ; par ailleurs, l'existence d'un événement n'implique pas qu'un processus le constituant existe tout au long de l'événement (surtout si l'événement est qualifié d'« intermittent »).

Mais l'élément essentiel des discussions porte sur la notion même d'existence. Nous avons vu que la locution « existe dans sa totalité », lorsqu'elle se rapporte aux objets physiques, signifie « l'objet existe et il est étendu totalement sur une région spatiale ». La question reste donc celle du sens à donner à la propriété $(o_i)$ « l'objet existe à des instants ». Précisons que nous ne considérons pas l'existence comme une propriété physique. Rappelons que nous avons adopté la conception Armstrongienne des propriétés comme des manières d'être d'objets et non l'être même. Inutile donc de chercher du côté des faits pour des vérificateurs de telles propositions existentielles. Suivant Peter Simons [36], nous considérons qu'un objet dépend existentiellement de processus. Pour un être vivant, la biologie nous renseigne sur la nature de ces processus [36] :

> For a human being or other animal the relevant processes are those which are vital to it, which are a (probably not exactly delimited) collection of occurrents in its life, involving respiration, blood