# Analyse Comparative des Thésaurus en Sciences Environnementales

Christophe Cruz, Muhammad Arslan, Samir Jabbar

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

## To cite this version:

Christophe Cruz, Muhammad Arslan, Samir Jabbar. Analyse Comparative des Thésaurus en Sciences Environnementales. Université Bourgogne Europe. 2024. hal-05340447

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# Analyse Comparative des Thésaurus en Sciences Environnementales

## Rapport mi-parcours

Juin 2024

Christophe Cruz | Muhammad Arslan

TRACES Project – PRCI franco-suisse (funded by ANR and FNS) – 2022 – 2025
Table des matières

<table><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>Présentation générale des ressources</td><td>8</td></tr><tr><td>3</td><td>Critères d'Évaluation des Thésaurus</td><td>10</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Relations Sémantiques</td><td>10</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Aspects Linguistiques</td><td>11</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Aspects Techniques</td><td>12</td></tr><tr><td>4</td><td>Analyse des Principaux Thésaurus</td><td>14</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Thésaurus Généralistes</td><td>14</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Thésaurus Spécialisés</td><td>15</td></tr><tr><td>5</td><td>Ontologies et Vocabulaires Environnementaux</td><td>17</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Environment Ontology (EnvO)</td><td>17</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Semantic Web for Earth and Environmental Terminology (SWEET)</td><td>17</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Systèmes de Classification des Terres</td><td>18</td></tr><tr><td>5.3.1</td><td>Land Cover Classification System (LCCS)</td><td>18</td></tr><tr><td>5.3.2</td><td>CORINE Land Cover (CLC) Ontology</td><td>18</td></tr><tr><td>5.3.3</td><td>EAGLE Framework</td><td>18</td></tr><tr><td>6</td><td>Structure de Données des Ontologies Environnementales</td><td>19</td></tr><tr><td>6.1</td><td>Structure d'EnvO (Environment Ontology)</td><td>19</td></tr><tr><td>6.2</td><td>Organisation de SWEET</td><td>20</td></tr><tr><td>6.3</td><td>Structure du LCCS</td><td>20</td></tr><tr><td>6.4</td><td>Architecture de CORINE Land Cover</td><td>21</td></tr><tr><td>6.5</td><td>Framework EAGLE</td><td>22</td></tr><tr><td>6.6</td><td>Interopérabilité des Structures</td><td>23</td></tr><tr><td>6.7</td><td>Évolution et Maintenance</td><td>23</td></tr><tr><td>6.8</td><td>Intégration et Perspectives</td><td>23</td></tr><tr><td>7</td><td>Perspectives d'Évolution des Thésaurus Environnementaux</td><td>24</td></tr><tr><td>8</td><td>Proposition de méthodologie</td><td>26</td></tr><tr><td>9</td><td>Conclusion</td><td>28</td></tr><tr><td>10</td><td>Bibliographie</td><td>29</td></tr><tr><td>11</td><td>Annexes</td><td>29</td></tr><tr><td>11.1</td><td>Liste Complète des Thésaurus avec leurs URLs</td><td>29</td></tr><tr><td>11.2</td><td>Liste des Acronymes</td><td>30</td></tr></table>
# 1 Introduction

Face aux défis environnementaux croissants et à l'explosion des données scientifiques, la gestion et l'organisation des connaissances en sciences environnementales nécessitent des outils terminologiques structurés et standardisés. Cette standardisation est d'autant plus cruciale que le domaine des sciences environnementales se caractérise par sa transdisciplinarité, impliquant des concepts issus de l'écologie, de la climatologie, de la biologie et des sciences sociales. Dans ce contexte, les thésaurus jouent un rôle fondamental en tant qu'outils de référence pour l'indexation, la recherche et le partage des connaissances.

Le projet TRACES vise à modéliser et analyser les trajectoires environnementales des territoires en s'appuyant sur l'Intelligence Artificielle. L'approche est centrée sur les graphes de connaissances et le Web sémantique, ce qui souligne l'importance fondamentale des vocabulaires contrôlés et des thésaurus dans ce contexte. Les vocabulaires contrôlés et les thésaurus jouent un rôle crucial dans ce projet car ils permettent la création de trajectoires environnementales sémantiques des territoires (SETTs) sous forme de graphes de connaissances. Ces derniers sont développés à partir d'un modèle ontologique utilisant des vocabulaires standardisés, ce qui garantit une interoperabilité et une compréhension commune des concepts environnementaux. L'utilisation de vocabulaires normalisés est particulièrement pertinente car elle permet de publier les SETTs dans le Cloud de données liées ouvertes (LOD) en respectant les principes FAIR, assurant ainsi que les données sont faciles à trouver, accessibles, interoperables et réutilisables. Cette standardisation du vocabulaire facilite également l'enrichissement des graphes de connaissances par la recherche ciblée dans les jeux de données ouvertes. Les vocabulaires contrôlés contribuent aussi à l'efficacité des mesures de similarité et des algorithmes d'apprentissage automatique utilisés pour regrouper les SETTs similaires et extraire des motifs fréquents. Ils sont essentiels dans l'approche multi-agents qui modélise les comportements des acteurs humains et leurs interactions avec l'environnement, car ils permettent une description précise et sans ambiguïté des différents concepts et relations.

La réutilisation des vocabulaires contrôlés et des thésaurus existants est une pratique fondamentale dans le développement de systèmes d'information et de bases de connaissances. Cette approche présente de nombreux avantages : elle permet d'économiser le temps et les ressources nécessaires à la création de nouveaux vocabulaires, tout en bénéficiant de l'expertise et du consensus déjà établis dans la communauté scientifique ou professionnelle concernée. La réutilisation favorise également l'interopérabilité entre les systèmes, car elle facilite l'échange et l'intégration des données entre différentes plateformes qui utilisent les mêmes référentiels. De plus, l'utilisation de vocabulaires standardisés déjà reconnus augmente la visibilité et la crédibilité des données, car ces vocabulaires ont généralement fait leurs preuves et sont maintenus par des organisations de référence. Dans le contexte du Web sémantique et des données liées, la réutilisation des vocabulaires contribue significativement à l'enrichissement du réseau global de connaissances, permettant des connexions plus riches entre les données et facilitant leur découverte par d'autres utilisateurs. Enfin, cette pratique s'inscrit parfaitement dans les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) [1] en garantissant une meilleure interoperabilité sémantique et une plus grande réutilisabilité des données.
Les silos de données, qui représentent un défi majeur dans la gestion de l'information numérique, peuvent être significativement atténués par l'utilisation judicieuse de vocabulaires contrôlés et de thésaurus. Ces outils terminologiques standardisés jouent un rôle crucial dans la création de ponts sémantiques entre différents systèmes d'information isolés. En effet, lorsque plusieurs départements ou organisations utilisent des terminologies divergentes pour décrire les mêmes concepts, cela crée des barrières à l'operérabilité et renforce l'isolation des données. L'adoption de vocabulaires contrôlés et de thésaurus communs permet d'établir un langage partagé et normalisé, facilitant ainsi l'intégration et l'échange de données entre différents systèmes. Cette standardisation terminologique aide à résoudre les problèmes d'ambiguïté et d'incohérence dans la description des données, permettant une meilleure interprétation et utilisation des informations à travers les différents silos. De plus, les relations sémantiques établies dans les thésaurus (comme les relations hiérarchiques, associatives et d'équivalence) peuvent servir de base pour créer des mappings entre différents systèmes de classification, contribuant ainsi à briser les barrières entre les silos de données tout en préservant la richesse et la précision du contenu informationnel de chaque système [2].

En conclusion, les vocabulaires contrôlés et les thésaurus sont des éléments essentiels du projet TRACES car ils assurent une structuration cohérente des données, facilitent leur intégration et leur analyse, et permettent une communication efficace entre les différents acteurs impliqués dans la gestion territoriale, qu'il s'agisse des décideurs, des professionnels ou des citoyens.

Ce rapport présente une analyse approfondie des différents thésaurus existants dans le domaine des sciences de l'environnement, leur operérabilité et leur utilisation dans le contexte du web sémantique. Cette analyse s'inscrit dans une démarche plus large de transformation numérique de la recherche environnementale, où l'harmonisation des vocabulaires et l'interconnexion des données deviennent des enjeux majeurs. L'émergence du web sémantique et des technologies associées (RDF, SKOS, LOD) offre de nouvelles opportunités pour améliorer l'accès et le partage des connaissances environnementales.

L'objectif est de fournir une vue d'ensemble des ressources disponibles et d'évaluer leur pertinence pour la communauté scientifique, tout en identifiant les lacunes et les axes d'amélioration potentiels. Cette évaluation prend en compte non seulement les aspects techniques et sémantiques des thésaurus, mais aussi leur capacité à répondre aux besoins pratiques des chercheurs, gestionnaires de données et décideurs dans le domaine environnemental. À l'heure où les enjeux environnementaux requièrent une collaboration internationale accrue et un accès facilité aux connaissances scientifiques, la qualité et l'operérabilité des thésaurus deviennent des facteurs déterminants pour le progrès de la recherche environnementale.

Ce rapport s'articule autour de quatre sections principales, précédées d'une introduction contextuelle et suivies d'une conclusion et d'annexes. La première section établit la base de travail et la méthodologie, présentant le cadre de l'étude basé sur l'inventaire du GDR SémanDiv. La deuxième section détaille les critères d'évaluation des thésaurus selon trois axes : les relations sémantiques (structure et hiérarchisation), les aspects linguistiques (multilinguisme et définitions), et les aspects techniques (standards et operérabilité). La
troisième section propose une analyse approfondie des thésaurus existants, distinguant les thésaurus généralistes (comme AGROVOC et GEMET) des thésaurus spécialisés (comme EnvThes et le Thésaurus Eau). La quatrième section explore les perspectives d'évolution et les tendances futures dans le domaine. Le rapport se termine par une conclusion synthétique et des annexes comprenant un glossaire technique et une liste détaillée des acronymes, offrant ainsi une vue complète et structurée du paysage des thésaurus en sciences environnementales.
## 2 Présentation générale des ressources

L'inventaire des ressources sémantiques en sciences environnementales révèle un écosystème riche et diversifié de thésaurus et d'ontologies. Les ressources majeures (dont la liste complète est disponible en Annexe 11.1) comprennent des thésaurus généralistes avec une forte composante environnementale, tels qu'AGROVOC de la FAO (36,500 concepts en 35 langues), GEMET de l'Agence Européenne pour l'Environnement (6,500 concepts), et le thésaurus UNESCO (section sciences environnementales). S'y ajoutent des thésaurus spécialisés comme EnvThes (3,700 concepts) pour la recherche écologique, le Thésaurus Eau de l'OIEau (2,700 concepts), et EARTH (14,350 concepts). Ces ressources sont complétées par des initiatives d'intégration comme GACS (Global Agricultural Concept Space), qui harmonise les contenus d'AGROVOC, NALT et CABT, et LusTRE, qui interconnecte EARTH, GEMET et AGROVOC. La majorité de ces ressources est disponible en format SKOS, compatible avec le web sémantique, et dispose de licences ouvertes (principalement CC-BY). Les niveaux d'operopérabilité varient, certains thésaurus étant fortement intégrés dans le Linguistic Linked Open Data (LLOD) cloud, tandis que d'autres restent plus isolés. Cette diversité reflète l'évolution des besoins en matière de gestion des connaissances environnementales, allant de la simple indexation à des utilisations plus sophistiquées dans le contexte du web sémantique.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1. Cartographie des usages</figcaption></figure>

La Figure 1. Cartographie des usages présente une carte conceptuelle centrée sur les usages des thésaurus, qui se déploie en quatre axes majeurs distingués par des codes couleurs spécifiques. La branche jaune, dédiée à la recherche, englobe la fouille de textes, l'indexation d'articles et les métadonnées, illustrant ainsi le rôle fondamental des thésaurus dans l'organisation et la récupération de l'information. En vert, la dimension de gestion des données met en avant le catalogage, la description des jeux de données et l'operopérabilité, soulignant l'importance des thésaurus dans la structuration et le partage des données. La branche rose, consacrée aux applications, regroupe les outils d'annotation, les bases de données et les portails web, démontrant l'aspect pratique et opérationnel des thésaurus dans les systèmes d'information. Enfin, la section violette aborde l'harmonisation à travers
les standards, les alignements et les traductions, mettant en lumière le rôle crucial des
thésaurus dans la normalisation et l'interopérabilité linguistique. Cette représentation
visuelle souligne la polyvalence des thésaurus et leur position centrale dans l'écosystème de
la gestion de l'information, illustrant leur capacité à servir de pont entre différents
systèmes, langues et usages, tout en facilitant la standardisation et l'accessibilité des
données.

La figure suivante représente une hiérarchie conceptuelle dans le domaine de l'environnement, structurée sous forme d'arbre et caractérisant les thésaurus et vocabulaires contrôlés. Au sommet se trouve le concept général "Environnement", qui se divise en trois branches principales de même niveau représentées en vert : "Écosystèmes", "Biodiversité" et "Climat". La branche "Écosystèmes" se subdivise ensuite en deux sous-catégories représentées en bleu : "Terrestres" et "Aquatiques". De même, sous "Biodiversité", on trouve une sous-catégorie "Espèces", également en bleu. La branche "Climat" ne présente pas de sous-catégories dans cette représentation. Cette structure hiérarchique illustre les relations de type générique-spécifique entre les différents concepts environnementaux, montrant comment les notions générales se déclinent en concepts plus spécifiques.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2. Structure hiérarchique</figcaption></figure>
# 3 Critères d'Évaluation des Thésaurus

L'évaluation des thésaurus en sciences environnementales repose sur trois piliers fondamentaux qui garantissent leur qualité et leur utilisabilité. Premièrement, les relations sémantiques constituent l'architecture conceptuelle du thésaurus, englobant la profondeur hiérarchique, les différents types de relations entre concepts et l'organisation logique des connaissances. Deuxièmement, les aspects linguistiques assurent la richesse et la précision terminologique, à travers la gestion des synonymes, l'enrichissement du vocabulaire et le support multilingue essentiel dans un contexte international. Enfin, les aspects techniques déterminent l'interopérabilité et la pérennité du thésaurus, en s'appuyant sur les standards du web sémantique, la gestion des identifiants et l'intégration dans l'écosystème du Linked Open Data. Ces trois dimensions complémentaires permettent une évaluation exhaustive et structurée des thésaurus, garantissant leur pertinence pour la communauté scientifique et leur adaptation aux enjeux actuels de la gestion des connaissances environnementales.

## 3.1 Relations Sémantiques

L'analyse des relations sémantiques constitue le fondement de l'évaluation des thésaurus. La profondeur hiérarchique représente un premier critère essentiel, caractérisé par le nombre de niveaux conceptuels. Un thésaurus efficace présente généralement entre trois et dix niveaux hiérarchiques, offrant ainsi un équilibre optimal entre précision et utilisabilité. Cette structure doit démontrer une granularité progressive et cohérente, permettant une navigation intuitive à travers les concepts.

La structure des relations s'articule autour de plusieurs types de liens sémantiques fondamentaux. Les relations hiérarchiques génériques établissent des liens de type "est-un" entre les concepts, formant l'ossature principale du thésaurus. Les relations partitives, quant à elles, décrivent les rapports "partie-tout", essentiels dans la description des systèmes environnementaux complexes. Les relations d'instance permettent d'identifier des exemples spécifiques de concepts généraux. Les relations associatives, plus souples, créent un réseau de connexions thématiques enrichissant la navigation et la découverte de concepts liés.

L'organisation hiérarchique mérite une attention particulière dans l'évaluation. La distinction entre mono-hiérarchies et poly-hiérarchies impacte significativement l'utilisation du thésaurus. Les poly-hiérarchies, bien que plus complexes à gérer, offrent une représentation plus fidèle de la réalité des domaines environnementaux, où un même concept peut légitimement appartenir à plusieurs catégories conceptuelles. La cohérence des relations parent-enfant doit être rigoureusement vérifiée pour éviter les incohérences logiques et les cycles.

Le diagramme suivant montre de manière explicite comment les différentes relations sémantiques s'organisent dans le contexte d'un thésaurus environnemental, avec une hiérarchie simple et des exemples concrets de chaque type de relation.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3. Structure et Relations Sémantiques dans un Thésaurus Environnemental</figcaption></figure>

Les éléments en jaune avec bordure rouge indiquent les concepts qui participent à des hiérarchies multiples, montrant comment un même concept peut appartenir à différentes catégories conceptuelles.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4. Comparaison des Structures Mono-hiérarchiques et Poly-hiérarchiques</figcaption></figure>

## 3.2 Aspects Linguistiques

Le traitement linguistique constitue un axe majeur de l'évaluation des thésaurus. La gestion des synonymes demande une approche systématique et rigoureuse. Chaque concept doit être associé à un terme préférentiel clairement identifié, complété par des termes alternatifs pertinents. Cette structure doit prendre en compte les variations orthographiques, les acronymes couramment utilisés et les différentes formes d'expression d'un même concept dans le langage scientifique et vernaculaire.

L'enrichissement terminologique s'étend au-delà de la simple synonymie. L'inclusion de termes cachés (hiddenLabels) enrichit les possibilités de recherche en intégrant des variantes lexicales, des formes grammaticales alternatives et des expressions courantes non retenues comme descripteurs officiels. Ces termes facilitent la recherche d'information tout en maintenant la rigueur terminologique du thésaurus.
Le multilinguisme représente un enjeu crucial dans le contexte international des sciences environnementales. Un thésaurus performant doit proposer des équivalences linguistiques précises et validées, tout en respectant les spécificités culturelles et conceptuelles de chaque langue. La maintenance de la cohérence entre les différentes versions linguistiques nécessite un processus rigoureux de validation et de mise à jour.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5. Traitement Linguistique dans un Thésaurus Multilingue</figcaption></figure>

## 3.3 Aspects Techniques

L'évaluation technique des thésaurus repose sur plusieurs piliers fondamentaux. La conformité aux standards constitue une exigence primordiale. L'implémentation doit respecter scrupuleusement les normes RDF (Resource Description Framework) et SKOS (Simple Knowledge Organization System), garantissant ainsi l'interopérabilité et la pérennité du système. La validation technique doit couvrir tant les aspects syntaxiques que sémantiques, assurant la cohérence globale de la structure.

L'identification des concepts via des URI (Uniform Resource Identifiers) pérennes représente un aspect technique crucial. Ces identifiants doivent être construits selon une politique claire, garantissant leur stabilité et leur pertinence à long terme. La gestion des versions et la traçabilité des modifications doivent être assurées par des mécanismes robustes, permettant de suivre l'évolution du thésaurus tout en maintenant la cohérence des références externes.

L'intégration dans le web sémantique constitue désormais un critère déterminant. Un thésaurus moderne doit s'inscrire dans l'écosystème du Linked Open Data (LOD), proposant des alignements de qualité avec d'autres ressources de référence. La disponibilité d'un point d'accès SPARQL permet l'interrogation avancée du thésaurus et son intégration dans des applications tierces. Les services web associés doivent être documentés et maintenus pour faciliter l'utilisation programmatique du thésaurus.

L'évaluation technique englobe également les aspects pratiques de la gestion du thésaurus. Les formats d'export disponibles, les outils de maintenance et les mécanismes de mise à jour doivent être évalués en matière d'efficacité et de facilité d'utilisation. La documentation technique doit être complète et accessible, permettant aux différents utilisateurs de comprendre et d'exploiter efficacement les fonctionnalités du thésaurus.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6. Architecture technique</figcaption></figure>
# 4 Analyse des Principaux Thésaurus

L'analyse des thésaurus en sciences environnementales révèle une structuration en deux grandes catégories complémentaires. D'une part, les thésaurus généralistes, tels qu'AGROVOC et GEMET (dont les URLs sont disponibles en Annexe 11.1), offrent une couverture large des sciences environnementales, avec des dizaines de milliers de concepts multilingues et une forte intégration dans le web sémantique. Ces ressources fondamentales servent de pierre angulaire pour l'organisation des connaissances environnementales à l'échelle internationale. D'autre part, les thésaurus spécialisés comme EnvThes, le Thésaurus Eau ou EARTH, répondent à des besoins plus spécifiques en proposant une terminologie approfondie dans des domaines précis de la recherche environnementale. Cette complémentarité entre ressources généralistes et spécialisées permet de répondre aux différents besoins de la communauté scientifique, depuis la vision globale des enjeux environnementaux jusqu'à l'exploration détaillée de domaines particuliers.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7. Statistiques des Thésaurus</figcaption></figure>

## 4.1 Thésaurus Généralistes

Les thésaurus généralistes avec une composante environnementale significative constituent des ressources fondamentales dans le paysage terminologique des sciences environnementales. Parmi ces ressources majeures, AGROVOC, développé par la FAO (Food and Agriculture Organization), se distingue par sa couverture exhaustive. Ce vocabulaire contrôlé multilingue englobe non seulement l'agriculture et la foresterie, mais également de nombreux aspects environnementaux. Avec ses 36,500 concepts disponibles en 35 langues, AGROVOC représente l'une des ressources terminologiques les plus complètes du domaine. Sa particularité réside dans sa forte intégration au sein du Linked Open Data (LOD),
facilitant ainsi l'interopérabilité avec d'autres ressources sémantiques. Les nombreux
alignements établis avec d'autres thésaurus renforcent sa position centrale dans
l'écosystème terminologique international.

Le thésaurus GEMET (GEneral Multilingual Environmental Thesaurus), développé par l'Agence Européenne pour l'Environnement, occupe également une place prépondérante. Cette ressource, spécifiquement conçue pour le contexte européen, comprend 6,500 concepts environnementaux. Sa compatibilité avec la directive INSPIRE en fait un outil de référence pour l'harmonisation des données environnementales en Europe. Bien que sa structure hiérarchique complexe puisse présenter certains défis d'utilisation, elle permet une représentation fine des relations entre concepts environnementaux. L'absence relative de synonymes constitue cependant une limitation notable, particulièrement dans le contexte de la recherche d'information.

L'UNESCO a également développé son propre thésaurus comportant une section substantielle dédiée aux sciences environnementales. Cette ressource se distingue par son approche équilibrée entre les aspects scientifiques et sociétaux des questions environnementales. Sa structure reflète une vision holistique de l'environnement, intégrant les dimensions culturelles et éducatives aux aspects purement scientifiques.

## 4.2 Thésaurus Spécialisés

Dans le domaine des thésaurus spécialisés, plusieurs ressources se distinguent par leur focus sur des aspects spécifiques des sciences environnementales. EnvThes constitue un exemple remarquable de thésaurus dédié à la recherche écologique à long terme. Avec ses 3,700 concepts soigneusement sélectionnés, il répond aux besoins spécifiques de la recherche expérimentale en écologie. Son intégration étroite avec les réseaux LTER (Long Term Ecological Research) en fait un outil précieux pour la communauté des chercheurs en écologie. La structure d'EnvThes reflète la complexité des systèmes écologiques tout en maintenant une organisation claire et accessible.

Le Thésaurus Eau, développé par l'Office International de l'Eau, illustre parfaitement l'approche spécialisée dans un domaine crucial des sciences environnementales. Cette ressource couvre exhaustivement les aspects liés à la gestion de l'eau, depuis les considérations techniques jusqu'aux enjeux de gouvernance. Sa structure bilingue (français/anglais) et ses définitions précises en font un outil de référence pour les professionnels du secteur.

EARTH (Environmental Applications Reference Thesaurus) représente une autre approche spécialisée, axée sur les applications environnementales. Avec sa structure bilingue (anglais/italien) et ses 14,350 concepts, il offre une couverture approfondie des problématiques environnementales, particulièrement adaptée aux besoins des gestionnaires de données environnementales et des chercheurs.

Les thésaurus spécialisés incluent également des ressources focalisées sur des aspects plus spécifiques, comme le Thésaurus de la Biodiversité développé par l'Inist-CNRS, qui propose une approche ciblée de la terminologie en biodiversité. Avec ses 615 concepts thématiques et sa structure bilingue, il répond aux besoins spécifiques de la communauté des chercheurs
en biodiversité tout en maintenant des liens avec les concepts plus généraux des sciences environnementales.

L'émergence de thésaurus ultra-spécialisés comme T-SITA (Thesaurus for Soil Invertebrate Trait-based Approaches) ou TOP (Thesaurus Of Plant characteristics) témoigne de la nécessité de disposer d'outils terminologiques adaptés à des domaines de recherche très pointus. Ces ressources, bien que plus restreintes en termes de couverture, offrent une profondeur et une précision essentielles pour leurs domaines respectifs.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8. Cartographie des interconnexions</figcaption></figure>
# 5 Ontologies et Vocabulaires Environnementaux

La gestion efficace des connaissances environnementales nécessite non seulement des thésaurus, mais également des ontologies formelles qui permettent une représentation plus riche et plus structurée des concepts et de leurs relations. Cette section présente une analyse des principales ontologies et vocabulaires environnementaux qui complètent l'écosystème terminologique précédemment décrit.

## 5.1 Environment Ontology (EnvO)

EnvO constitue une référence majeure dans le domaine des ontologies environnementales. Cette ressource communautaire se caractérise par une couverture exhaustive des entités environnementales, s'étendant des échelles microscopiques aux dimensions intergalactiques. Son architecture a été spécifiquement conçue pour favoriser l'operérabilité entre différentes sources de données, tout en facilitant une double utilisation par les humains et les machines. L'ontologie bénéficie d'un processus de mise à jour régulier qui permet d'intégrer les dernières avancées scientifiques, assurant ainsi sa pertinence continue dans le domaine des sciences environnementales.

La structure d'EnvO reflète une approche systématique de la représentation des connaissances environnementales. Elle permet une description précise et standardisée des environnements naturels et anthropiques, tout en maintenant les liens logiques nécessaires à une compréhension approfondie des interactions environnementales. Cette organisation facilite non seulement la classification des entités environnementales mais aussi l'analyse des relations complexes qui les unissent.

## 5.2 Semantic Web for Earth and Environmental Terminology (SWEET)

L'ontologie SWEET, initialement développée par la NASA, représente une ressource majeure pour les sciences de la Terre et de l'environnement. Elle comprend approximativement 6000 concepts organisés en 200 ontologies distinctes, formant un réseau complexe de connaissances environnementales. Son architecture modulaire s'articule autour de neuf concepts fondamentaux qui structurent l'ensemble du système. La gouvernance de SWEET est assurée par le comité des technologies sémantiques de l'ESIP (Earth Science Information Partners), garantissant ainsi une évolution cohérente et coordonnée de la ressource.

La modularité caractéristique de SWEET constitue l'un de ses principaux atouts. Elle permet une adaptation flexible à différents contextes d'utilisation tout en maintenant une cohérence globale du système. Cette architecture facilite également le développement d'ontologies spécialisées qui peuvent s'appuyer sur la base solide fournie par SWEET tout en l'enrichissant pour des besoins spécifiques.
## 5.3 Systèmes de Classification des Terres

### 5.3.1 Land Cover Classification System (LCCS)

Le LCCS, développé par la FAO, propose un cadre méthodologique innovant pour la classification et la cartographie de la couverture terrestre. Son approche se déploie en deux phases distinctes : une phase dichotomique suivie d'une phase modulaire-hiérarchique. Cette structure permet une flexibilité accrue dans la description des types de couverture terrestre, s'adaptant ainsi aux différentes échelles de cartographie et aux contraintes spécifiques des projets environnementaux.

Le système se distingue par sa capacité à fournir des descriptions détaillées et standardisées des types de couverture terrestre, tout en maintenant une flexibilité suffisante pour répondre aux besoins variés des utilisateurs. Cette adaptabilité en fait un outil particulièrement précieux pour les projets de cartographie environnementale à différentes échelles.

### 5.3.2 CORINE Land Cover (CLC) Ontology

L'ontologie CLC, fondée sur le programme européen CORINE, constitue une référence incontournable pour l'inventaire standardisé de la couverture terrestre européenne. Elle s'organise autour de 44 classes thématiques soigneusement structurées, offrant une base solide pour la classification des terres. La périodicité de mise à jour, fixée à six ans, permet un suivi régulier des évolutions du territoire tout en maintenant une stabilité suffisante pour les analyses à long terme.

Cette ontologie sert de référence pour de nombreuses applications environnementales en Europe, facilitant la comparaison et l'analyse des données territoriales à l'échelle continentale. Son adoption généralisée en fait un outil essentiel pour la planification et la gestion environnementale au niveau européen.

### 5.3.3 EAGLE Framework

Le cadre EAGLE propose une approche novatrice pour l'harmonisation des classifications terrestres. Sa matrice de classification offre une flexibilité et un niveau de détail supérieurs aux systèmes traditionnels, permettant une description plus fine des réalités territoriales. Le système excelle dans sa capacité à intégrer des données provenant de sources diverses et à différentes échelles, tout en maintenant une compatibilité avec les systèmes existants, notamment le CLC.

Cette approche répond aux besoins croissants d'une description plus détaillée et plus flexible des territoires, tout en assurant une continuité avec les systèmes de classification historiques. L'intégration des différentes échelles d'analyse constitue un atout majeur pour la gestion des données environnementales.
# 6 Structure de Données des Ontologies Environnementales

Les ontologies environnementales adoptent des structures de données sophistiquées permettant de représenter la complexité des systèmes environnementaux. Chaque ontologie possède ses spécificités structurelles répondant à des besoins particuliers tout en maintenant une compatibilité avec les standards du web sémantique.

## 6.1 Structure d'EnvO (Environment Ontology)

EnvO adopte une structure hiérarchique enrichie par des relations sémantiques complexes. Au cœur de sa conception se trouve un système d'identifiants uniques pour chaque concept environnemental. Les entités dans EnvO sont caractérisées par un ensemble cohérent d'attributs et de relations. Chaque concept possède un identifiant unique persistant, comme ENVO_00000097 pour le concept de "forest biome". Ces concepts sont enrichis par des labels multilingues qui définissent clairement leur signification dans différentes langues. Des définitions formelles, également disponibles en plusieurs langues, viennent compléter cette caractérisation. La richesse sémantique d'EnvO s'exprime à travers un réseau dense de relations hiérarchiques, incluant les relations classiques "est-un" et "partie-de", ainsi que des relations sémantiques plus sophistiquées comme "adjacent-à" ou "habitat-de". Cette structure élaborée permet de représenter non seulement la taxonomie des environnements mais aussi leurs interactions écologiques complexes.

### Exemple EnvO (Format OWL/RDF - Turtle)

@prefix envo: <http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_>.

@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>.

@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>.

@prefix obo: <http://purl.obolibrary.org/obo/>.

# Définition d'un lac alpin

envo:00000021 rdf:type owl:Class;

rdfs:label "lac alpin"@fr;

rdfs:label "alpine lake"@en;

obo:IAO_0000115 "Un lac situé dans une région alpine, généralement d'origine

glaciaire"@fr;

rdfs:subClassOf envo:00000020; # lac

obo:RO_0002220 envo:00000097, # adjacent_à forêt alpine

obo:RO_0001025 envo:00000098. # situé_dans région alpine
## 6.2 Organisation de SWEET

SWEET organise ses concepts selon une architecture modulaire sophistiquée qui s'articule autour de domaines conceptuels distincts. L'ontologie structure ses connaissances en séparant clairement les différentes sphères environnementales comme l'atmosphère et l'hydrosphère, tout en maintenant des connexions explicites entre ces domaines. Le système intègre à la fois des propriétés quantitatives et qualitatives des phénomènes environnementaux, tout en prenant en compte leurs dimensions spatiales et temporelles. Cette organisation modulaire présente l'avantage significatif de faciliter la maintenance et l'extension de l'ontologie, tout en permettant aux utilisateurs de ne sélectionner que les parties pertinentes pour leurs besoins spécifiques.

### Exemple SWEET (Format OWL/RDF - Turtle)

```
@prefix sweet: <http://sweetontology.net/>.
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>.
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>.
```

```
sweet:Atmosphere rdf:type owl:Class;
rdfs:label "Atmosphère"@fr;
rdfs:comment "La couche gazeuse entourant la Terre"@fr;
sweet:hasState sweet:GaseousState;
sweet:hasProcess [
    rdf:type sweet:AtmosphericProcess;
    sweet:hasTemporalScale "diurnal";
    sweet:hasVerticalExtent "troposphere"
].
```

## 6.3 Structure du LCCS

Le Land Cover Classification System se distingue par sa structure dichotomique enrichie qui permet une classification systématique et précise de la couverture terrestre. Son organisation repose sur un système de codes hiérarchiques qui identifient chaque classe de couverture. Ces codes sont associés à des attributs descriptifs standardisés qui permettent une caractérisation détaillée des types de surface. Le système intègre également des règles de classification explicites qui guident le processus de catégorisation. Les relations de composition et de dérivation entre les différentes classes enrichissent la structure, permettant ainsi une classification cohérente et flexible de la couverture terrestre à différentes échelles d'analyse.

### Exemple LCCS (Format XML)

```
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<lccs:LandCoverClass xmlns:lccs="http://www.fao.org/lccs/">
    <lccs:code>A11</lccs:code>
```
```xml
<lccs:name xml:lang="fr">Forêt fermée de feuillus</lccs:name>
<lccs:classifier>
  <lccs:lifeForm>woody</lccs:lifeForm>
  <lccs:cover>closed</lccs:cover>
  <lccs:height>tall</lccs:height>
</lccs:classifier>
<lccs:environmentalAttributes>
  <lccs:climate>temperate</lccs:climate>
  <lccs:landform>mountainous</lccs:landform>
</lccs:environmentalAttributes>
</lccs:LandCoverClass>
```

## 6.4 Architecture de CORINE Land Cover

L'ontologie CORINE Land Cover s'organise selon une structure hiérarchique à trois niveaux qui permet une description progressive et cohérente du territoire. Le premier niveau comprend cinq classes principales qui définissent les grandes catégories d'occupation du sol. Le deuxième niveau affine cette classification en quinze classes intermédiaires, offrant une granularité plus fine dans la description du territoire. Le troisième niveau, le plus détaillé, se compose de quarante-quatre classes qui permettent une caractérisation précise de l'occupation des sols. Cette organisation hiérarchique assure une cohérence parfaite entre les différents niveaux de description, chaque niveau inférieur s'inscrivant logiquement dans les catégories du niveau supérieur.

### 4. Exemple CLC (Format GML)

```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<clc:CorineLandCover xmlns:clc="http://land.copernicus.eu/corine">
  <clc:LandCoverUnit gml:id="LCU_311">
    <clc:code>311</clc:code>
    <clc:label xml:lang="fr">Forêts de feuillus</clc:label>
    <clc:level>3</clc:level>
    <clc:parentCode>300</clc:parentCode>
    <clc:geometry>
      <gml:Polygon>
        <gml:exterior>
          <gml:LinearRing>
            <gml:coordinates>
              45.5,5.5 45.6,5.5 45.6,5.6 45.5,5.6 45.5,5.5
            </gml:coordinates>
          </gml:LinearRing>
        </gml:exterior>
      </gml:Polygon>
    </clc:geometry>
  </clc:LandCoverUnit>
</clc:CorineLandCover>
```
```xml
</clc:geometry>
</clc:LandCoverUnit>
</clc:CorineLandCover>
```

## 6.5 Framework EAGLE

Le framework EAGLE innove par sa structure matricielle qui permet une description plus riche et plus flexible des territoires. Cette approche intègre de manière cohérente les composants de couverture terrestre avec les caractéristiques d'utilisation des sols. Le système prend également en compte les paramètres écologiques essentiels et les attributs spécifiques aux sites étudiés. Cette organisation matricielle offre une souplesse remarquable dans la description des territoires, dépassant les limitations des approches classiques de classification.

Exemple EAGLE (Format JSON-LD)

```json
{
    "@context": "http://land.copernicus.eu/eagle/context.jsonld",
    "@type": "LandCoverComponent",
    "identifier": "LCC_001",
    "surfaceMaterial": {
        "@type": "Vegetation",
        "vegetationType": "trees",
        "leafType": "broadleaved",
        "phenology": "deciduous",
        "spatialPattern": "continuous"
    },
    "landUseAttributes": {
        "primaryUse": "forestry",
        "cultivationType": "natural",
        "waterManagement": "nonIrrigated"
    },
    "characteristics": {
        "canopyCover": 85,
        "heightClass": "tall",
        "soilSealing": 0
    }
}
```
## 6.6 Interopérabilité des Structures

L'interopérabilité entre ces différentes structures constitue un enjeu majeur, résolu par l'adoption systématique des standards du web sémantique. L'utilisation des formats RDF et OWL garantit une base technique commune pour l'échange d'informations. Des mappings explicites entre concepts équivalents permettent d'établir des ponts sémantiques entre les différentes ontologies. Le système s'appuie sur des identifiants persistants et résolvables qui assurent la traçabilité et la pérennité des références. L'ensemble est documenté par des métadonnées standardisées qui facilitent la compréhension et l'utilisation des ressources. Cette standardisation technique permet une intégration harmonieuse des différentes ontologies dans des systèmes d'information plus vastes, tout en préservant leurs spécificités conceptuelles.

## 6.7 Évolution et Maintenance

La pérennité de ces structures complexes repose sur des processus de maintenance rigoureux et systématiques. Un système de versionnage précis permet de suivre l'évolution des ontologies dans le temps. Des procédures de validation automatisée garantissent la cohérence des modifications apportées. La mise à jour des ontologies s'effectue selon des mécanismes collaboratifs qui permettent d'intégrer les contributions de différents experts du domaine. L'ensemble du processus est accompagné d'une documentation exhaustive qui retrace l'historique des modifications et justifie les choix effectués. Ces pratiques de maintenance rigoureuses assurent la fiabilité et la pertinence continue des ontologies environnementales.

## 6.8 Intégration et Perspectives

L'existence de ces multiples ontologies et vocabulaires reflète la complexité inhérente aux sciences environnementales. Leur diversité, loin d'être un obstacle, constitue une richesse permettant d'aborder les problématiques environnementales sous différents angles. L'enjeu actuel réside dans leur harmonisation et leur intégration cohérente dans les systèmes d'information environnementaux.

Les défis futurs se cristallisent autour de plusieurs axes majeurs. L'harmonisation continue entre les différentes ontologies nécessite un travail constant de mise en correspondance et d'alignement conceptuel. La mise à jour régulière des systèmes doit permettre d'intégrer les avancées scientifiques tout en préservant la stabilité nécessaire aux analyses longitudinales. L'adoption plus large par les communautés scientifiques requiert un effort soutenu de formation et de sensibilisation, tandis que l'intégration dans les outils de gestion environnementale pose des défis techniques et organisationnels spécifiques.

Cette diversité d'approches et de ressources souligne l'importance d'une stratégie d'intégration cohérente. L'objectif est de tirer parti des forces de chaque système tout en maintenant une opérabilité globale, permettant ainsi une gestion plus efficace et plus précise des connaissances environnementales. L'évolution future de ces systèmes devra continuer à privilégier la flexibilité et l'adaptabilité, tout en renforçant les mécanismes d'opérabilité et de standardisation.
# 7 Perspectives d'Évolution des Thésaurus Environnementaux

L'évolution des thésaurus environnementaux s'inscrit dans un contexte de transformation numérique accélérée et de besoins croissants en matière de gestion des connaissances environnementales. Les perspectives de développement s'articulent autour de plusieurs axes majeurs qui redéfiniront le paysage des ressources terminologiques dans les années à venir.

L'enrichissement collaboratif des contenus constitue un premier axe de développement fondamental. Les approches traditionnelles de construction et de maintenance des thésaurus, souvent centralisées et institutionnelles, laissent progressivement place à des modèles plus participatifs. L'implication directe des experts du domaine, des utilisateurs finaux et des différentes communautés scientifiques permet d'assurer une évolution dynamique et pertinente des ressources terminologiques. Cette démarche collaborative s'appuie sur des outils de gestion sophistiqués, permettant la validation des contributions tout en maintenant la cohérence globale des thésaurus. L'expertise collective ainsi mobilisée enrichit non seulement le contenu terminologique mais également les relations sémantiques et les définitions, renforçant la qualité et la pertinence des ressources.

L'amélioration de l'interopérabilité représente un enjeu crucial pour l'avenir des thésaurus environnementaux. Le développement d'interfaces standardisées, de protocoles d'échange normalisés et de formats de données compatibles facilitera l'interaction entre différentes ressources terminologiques. Cette interopérabilité accrue permettra une meilleure circulation des connaissances entre institutions et disciplines, répondant ainsi aux besoins d'une recherche environnementale de plus en plus interdisciplinaire. Les efforts portent particulièrement sur l'harmonisation des modèles de données, la standardisation des interfaces de programmation (API) et le développement de services web performant.

Le diagramme suivant illustrant le processus de validation d'un nouveau terme proposé dans un thésaurus, avec quatre acteurs clés : Contributeur, Validateur, Système et Thésaurus. Le processus commence par une proposition de terme du Contributeur, suivie d'une vérification automatique par le Système et d'un examen par le Validateur qui peut soit accepter le terme (conduisant à son intégration dans le thésaurus) soit le refuser avec des commentaires. Chaque étape est accompagnée de notifications appropriées, assurant une communication claire entre tous les acteurs, qu'il s'agisse d'une notification de proposition initiale, d'acceptation ou de refus du terme proposé.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9. Flux de travail collaboratif</figcaption></figure>
# 8 Proposition de méthodologie

La méthodologie proposée répond au défi de l'interopérabilité des données environnementales en s'appuyant sur la réutilisation stratégique des vocabulaires contrôlés et thésaurus existants. Structurée en quatre phases allant de l'analyse des ressources existantes à leur maintenance opérationnelle, cette approche vise à optimiser l'utilisation des standards terminologiques tout en évitant la création de nouveaux silos de données. Cette démarche méthodologique s'inscrit dans une perspective d'intégration au web sémantique et de respect des principes FAIR, permettant ainsi aux projets environnementaux de bénéficier de l'expertise accumulée tout en contribuant à l'enrichissement de l'écosystème des données liées.

## Phase 1 - Analyse et sélection des ressources sémantiques

Cette phase initiale requiert une évaluation systématique des ressources existantes en fonction des besoins spécifiques du projet. L'analyse comparative doit porter sur l'ensemble des thésaurus généralistes comme AGROVOC, avec ses 36,500 concepts en 35 langues, GEMET développé par l'Agence Européenne pour l'Environnement, et le thésaurus UNESCO, en particulier sa section sciences environnementales. Cette analyse doit également inclure les thésaurus spécialisés tels qu'EnvThes pour la recherche écologique, le Thésaurus Eau de l'OIEau et EARTh. L'évaluation doit porter sur leur couverture linguistique et thématique, leur compatibilité technique avec le web sémantique, notamment leur disponibilité en format SKOS, ainsi que leurs conditions d'utilisation et licences, en privilégiant les ressources sous licence ouverte CC-BY.

## Phase 2 - Structuration et harmonisation des données

La deuxième phase se concentre sur l'intégration et l'harmonisation des ressources sélectionnées. Il est nécessaire d'identifier précisément les zones de chevauchement et de complémentarité entre les différents thésaurus, en s'inspirant des initiatives d'intégration existantes comme GACS et LusTRE. L'établissement des alignements doit suivre les bonnes pratiques déjà établies dans le domaine, notamment pour l'interconnexion entre EARTH, GEMET et AGROVOC. La stratégie d'interopérabilité avec le Linguistic Linked Open Data cloud doit être clairement définie, en tenant compte des différents niveaux d'intégration possibles. Les processus de catalogage et de description des datasets doivent être formalisés pour assurer une cohérence dans l'utilisation des ressources sémantiques.

## Phase 3 - Implémentation technique et opérationnelle

L'étape de déploiement pratique nécessite une attention particulière à la configuration des outils d'annotation et d'indexation qui devront supporter les différentes ressources sémantiques sélectionnées. L'intégration avec les bases de données existantes doit prendre en compte les spécificités de chaque thésaurus tout en assurant une cohérence globale. Le développement des interfaces de recherche et des portails web doit faciliter l'exploitation optimale des relations sémantiques établies entre les différentes ressources. Les mécanismes de fouille de textes doivent être paramétrés pour tirer parti de la richesse des vocabulaires contrôlés intégrés.
## Phase 4 - Optimisation et maintenance

La phase finale assure la pérennité et l'évolution du système mis en place. Elle comprend la mise en place d'un processus de surveillance systématique des mises à jour des thésaurus sources, particulièrement important pour les ressources majeures comme AGROVOC et GEMET. La gestion des traductions et des alignements doit être continue pour maintenir la qualité des relations entre les différentes ressources. L'évaluation de la pertinence des résultats de recherche doit être menée régulièrement pour identifier les ajustements nécessaires. Le système doit être suffisamment flexible pour intégrer de nouveaux besoins et usages, reflétant l'évolution des besoins en matière de gestion des connaissances environnementales, depuis la simple indexation jusqu'aux utilisations plus sophistiquées dans le contexte du web sémantique.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 10. Phase de la méthodologie</figcaption></figure>
## 9 Conclusion

L'étude approfondie des thésaurus en sciences environnementales révèle un écosystème terminologique riche et complexe, en constante évolution. La diversité des ressources identifiées témoigne de la vitalité du domaine, où coexistent des approches complémentaires répondant à différents besoins et contextes d'utilisation. Des thésaurus généralistes comme AGROVOC aux ressources ultra-spécialisées comme T-SITA, chaque outil apporte sa contribution unique à la structuration des connaissances environnementales.

Cette analyse met en lumière une tendance marquée vers l'harmonisation et l'interconnexion des ressources terminologiques. Le développement du web sémantique agit comme un catalyseur, favorisant l'émergence de standards communs et de pratiques partagées. Les initiatives d'alignement entre thésaurus, comme le projet GACS ou la plateforme LusTRE, illustrent cette dynamique d'intégration qui transcende les frontières institutionnelles et disciplinaires. Cette convergence progressive facilite non seulement l'accès aux connaissances mais enrichit également la représentation des concepts environnementaux grâce aux perspectives croisées qu'elle permet.

Cependant, des défis majeurs persistent et nécessitent une attention soutenue de la communauté. L'interopérabilité, bien qu'en progression, reste un enjeu central nécessitant des efforts continus d'harmonisation technique et sémantique. La qualité et la cohérence des alignements entre ressources demandent une vigilance particulière, tout comme la maintenance et l'actualisation des contenus face à l'évolution rapide des connaissances environnementales. L'engagement des communautés scientifiques dans l'enrichissement collaboratif des thésaurus devient crucial pour assurer leur pertinence et leur actualité.

La dimension internationale des enjeux environnementaux souligne l'importance du multilinguisme et de la sensibilité aux contextes culturels dans le développement des thésaurus. Les efforts d'harmonisation doivent ainsi s'accompagner d'une attention particulière à la préservation des spécificités locales et disciplinaires. Le défi consiste à trouver un équilibre entre standardisation globale et adaptation aux besoins spécifiques des différentes communautés d'utilisateurs.

Dans cette perspective, l'avenir des thésaurus environnementaux apparaît étroitement lié à leur capacité d'adaptation aux évolutions technologiques et aux besoins émergents de la communauté scientifique. L'intégration croissante des approches d'intelligence artificielle, le développement de fonctionnalités collaboratives avancées et le renforcement des liens avec le web sémantique constitueront des axes majeurs de développement. Ces évolutions devront s'accompagner d'une réflexion continue sur les modèles de gouvernance et de maintenance, garantissant la pérennité et la qualité des ressources terminologiques au service de la recherche environnementale.
# 10 Bibliographie

[1] Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3, 160018 (2016).
https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

[2] Carruthers, A. Breaking Data Silos. In: Building the Snowflake Data Cloud. Apress, Berkeley, CA, (2022).
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-8593-0_2

# 11 Annexes

Les annexes du rapport présentent deux sections complémentaires essentielles à la compréhension globale des thésaurus environnementaux. La première section fournit un catalogue exhaustif de vingt thésaurus majeurs, allant des ressources généralistes comme AGROVOC aux outils spécialisés comme T-SITA, accompagnés de leurs URLs respectives. Cette liste constitue un point d'accès centralisé aux principales ressources terminologiques du domaine environnemental. La seconde section propose un glossaire détaillé des acronymes utilisés dans le domaine, couvrant aussi bien les institutions (FAO, CNRS, INRAE) que les concepts techniques (LOD, SKOS, URI) et les initiatives internationales (INSPIRE, LTER). Chaque acronyme est accompagné d'une définition concise qui en précise la portée et le contexte d'utilisation. Cet appareil documentaire forme ainsi un outil de référence précieux pour les utilisateurs des thésaurus environnementaux, facilitant à la fois l'accès aux ressources et la compréhension du vocabulaire technique du domaine.

## 11.1 Liste Complète des Thésaurus avec leurs URLs

**AGROVOC** (FAO) http://agrovoc.uniroma2.it/agrovoc/agrovoc/en/

**NALT** - National Agricultural Library's Agricultural Thesaurus (USDA, IICA)
http://agclass.nal.usda.gov/

**CAB Thesaurus** (CABI) http://www.cabi.org/cabthesaurus

**GACS** - Global Agricultural Concept Space http://browser.agrisemantics.org/gacs/en/

**EuroVoc Thesaurus** https://publications.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/th-concept/-/resource/eurovoc/632

**UNESCO Thesaurus** http://vocabularies.unesco.org/browser/thesaurus/en/

**GEMET** - GEneral Multilingual Environmental Thesaurus
http://www.eionet.europa.eu/gemet

**EARTH** - Environmental Applications Reference Thesaurus
http://linkeddata.ge.imati.cnr.it/resource/EARTH/

**EnvThes** - Environmental Thesaurus http://vocabs.lter-europe.net/edg/tbl/EnvThes.editor

**OZCAR-Theia thesaurus** https://theia.sedoo.fr/theia-thesaurus-api/
**GCMD Earth Science Keywords**

https://gcmd.earthdata.nasa.gov/kms/concepts/concept scheme/science keywords

**AFO** - Natural resource and environment ontology https://finto.fi/afo/en/

**Earth Observation Thesaurus** (EOSterm) https://earth.esa.int/eogateway/terms

**LifeWatch Italy thesauri** http://thesaurus.lifewatchitaly.eu/

**Thésaurus Eau** (OIEau/AFB) http://thesaurus.oieau.fr/

**Law & Environment Ontology** (LEO) https://leo.informea.org/

**TOP** - Thesaurus Of Plant characteristics https://top-thesaurus.org/

**T-SITA** - Thesaurus for Soil Invertebrate Trait-based Approaches http://t-sita.cesab.org/

**Thésaurus d'Agroécologie** (INRAE) https://thesagro.data.inra.fr/

**LusTRE** - Linked Thesaurus fRamework for Environment
http://showcase.eenvplus.eu/client/thesaurus.htm

**EnvO** - Environment Ontology http://environmentontology.org/

**SWEET** - Semantic Web for Earth and Environmental Terminology
https://github.com/ESIPFed/sweet

**LCCS** - Land Cover Classification System http://www.fao.org/land-water/land/land-governance/land-resources-planning-toolbox/category/details/en/c/1036361/

**CORINE Land Cover** https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover

**EAGLE** - EIONET Action Group on Land monitoring in Europe
https://land.copernicus.eu/eagle

**11.2 Liste des Acronymes**

**AEE** : Agence Européenne pour l'Environnement - Organisation fournissant des informations indépendantes sur l'environnement

**AFB** : Agence Française pour la Biodiversité - Établissement public dédié à la protection de la biodiversité

**AnaEE** : Analyse et Expérimentation sur les Écosystèmes - Infrastructure de recherche pour l'étude des écosystèmes

**CABT** : CAB Thesaurus - Thésaurus spécialisé en sciences agricoles et biologiques CNRS : Centre National de la Recherche Scientifique - Principal organisme public de recherche français
**EARTH** : Environmental Applications Reference Thesaurus - Thésaurus de référence pour les applications environnementales

**EBV** : Essential Biodiversity Variables - Variables essentielles de biodiversité standardisées

**EnvThes** : Environmental Thesaurus - Thésaurus spécialisé en sciences environnementales

**FAO** : Food and Agriculture Organization - Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture

**GACS** : Global Agricultural Concept Space - Espace conceptuel agricole global GDR : Groupement De Recherche - Structure de recherche collaborative du CNRS

**GEMET** : General Multilingual Environmental Thesaurus - Thésaurus environnemental multilingue général

**INIST** : Institut de l'Information Scientifique et Technique - Institut du CNRS spécialisé dans l'information scientifique

**INRAE** : Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement - Institut de recherche français en agronomie

**INSPIRE** : Infrastructure for Spatial Information in Europe - Initiative européenne de standardisation des données géographiques

**LLOD** : Linguistic Linked Open Data - Données linguistiques liées et ouvertes

**LOD** : Linked Open Data - Données liées ouvertes

**LTER** : Long Term Ecological Research - Réseau de recherche écologique à long terme

**LusTRE** : Linked Thesaurus fRamework for Environment - Cadre de thésaurus lié pour l'environnement

**NALT** : National Agricultural Library Thesaurus - Thésaurus de la bibliothèque nationale agricole américaine

**OIEau** : Office International de l'Eau - Association française spécialisée dans le domaine de l'eau

**RDF** : Resource Description Framework - Standard du web sémantique pour la description des ressources

**SemanDiv** : Sémantique de la Biodiversité - Groupe de recherche sur la sémantique de la biodiversité

**SKOS** : Simple Knowledge Organization System - Système simple d'organisation des connaissances

**URI** : Uniform Resource Identifier - Identifiant unique et pérenne de ressource

**USDA** : United States Department of Agriculture - Département de l'Agriculture des États-Unis
**W3C :** World Wide Web Consortium - Organisme de standardisation du Web