# Introduction aux ressources sémantiques

Catherine Rousseau, Sophie Aubin

► To cite this version:

Catherine Rousseau, Sophie Aubin. Introduction aux ressources sémantiques. École thématique. Modèles de langue pour le traitement sémantique et l'Intégration de Connaissances et données en agriculture, Saint-Martin-de-Londres: le hameau de l'Etoile, France. 2025, 47 p. hal-05446948

HAL Id: hal-05446948

https://hal.inrae.fr/hal-05446948v1

Submitted on 7 Jan 2026

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# Introduction aux ressources sémantiques

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Catherine ROUSSEY, Sophie AUBIN

Axe Informatique, UMR MISTEA, INRAE Centre Occitanie Montpellier

DIPSO, INRAE

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE

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Direction pour la Science Ouverte
A l'issue de cette séquence, vous aurez

☐ découvertes les différents types de ressources sémantiques

☐ visualiser des exemples de ressources sémantiques

☐ introduit les langages des technologies Web Sémantique

☐ compris la différence entre une owl:Class et un skos:Concept

☐ trouver des liens utiles sur Vocabulaires Ouverts

☐ introduire les méthodes de construction des ressources sémantiques

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# Définitions

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

34

**Donnée:** un élément d'information,

percevable par l'humain,

manipulable par la machine

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**Information:** donnée + sens

Sens : il faut fournir à l'humain du contexte

Type → structure de données

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**Connaissance:** information formalisée dans un langage informatique basé sur la logique (langage de représentation des connaissances)

Pour inférer de nouvelles connaissances

"marié à" est une relation symétrique

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# Technologies Web Sémantique

Credit Semantic Web Layer Cake

Tweak, Explained

Kingsley Uyi Idehen

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

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# Données FAIR

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

INRAO

Introduction aux ressources sémantiques

Ecole thématique interdisciplinaire ETLIMC 2025 / C Roussey
Les types de ressources
> sémantiques

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https://vocabulaires-ouverts.inrae.fr/types-de-vocabulaires-et-usages/

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

<figure><img src="image_19.png" /></figure>
# Typologie des ressources sémantiques par usage

classes, relation de subsomption entre classes, contraintes, ... logiques formelles

**Raisonner**
valider une théorie logique et déduire de
nouveaux faits

axiomes logiques

classes, relation de subsomption entre classes, propriétés objets et de type de données, ... données

**Structurer**
Organiser en classe les objets numériques
selon leurs caractéristiques

schéma de données

classes, relation de subsomption entre classes

**Indexer / classer**
retrouver les objets numériques selon
une thématique

taxonomie scientifique

terminologie

réseau de termes, distance entre termes

**Normaliser**
S'affranchir de la variabilité de la langue,
proposer une recherche à facettes

thésaurus

base de données terminologiques
# Typologie des ressources sémantiques par complexité croissante

classes, relation de subsomption entre classes, contraintes, ...

SPARQL

SWRL

OWL

ontologie
axiomatisée

classes, relation de subsomption entre classes, propriétés objets et de type de données, ...

SHACL

SPARQL

RDFS

OWL

schéma de données

classes, relation de subsomption entre classes

SPARQL

SKOS

RDFS

taxonomie scientifique

réseau de termes, distance entre termes

SPARQL

SKOS

thésaurus

base de données terminologiques

<figure><img src="image_20.png" /></figure>
# Typologie des ressources sémantiques par usage

classes, relation de subsomption entre classes, contraintes, ...

logiques formelles

**Raisonner**

valider une théorie logique et déduire de
nouveaux faits

classes, relation de subsomption entre classes, ...

ées

**Structurer**

Organiser en classe les objets numériques selon leurs caractéristiques

classes, relation de subsomption entre classes, ...

**Indexer / classer**

retrouver les objets numériques selon
une thématique

réseau de termes

**Normaliser**

S'affraire

proposer un

un réseau de
termes

Une ontologie = au
moins une nouvelle
classe créée

taxon

unifique

terminologie

thésaurus

base de données terminologiques
# Typologie des ressources sémantiques par complexité croissante

classes, relation de subsomption entre classes, contraintes, ...

SPARQL

SWRL

OWL

ontologie
axiomatisée

classes, relation de subsomption entre classes, propriétés objets et de type de données, ...

SHACL

SPARQL

RDFS

OWL

schéma de données

classes, relation de subsomption entre classes

SPARQL

SKOS

RDFS

taxonomie scientifique

réseau de termes, distance entre termes

SPARQL

SKOS

thésaurus

base de données terminologiques

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# Thésaurus génériques SKOS

Un réseau de termes normalisés pour indexer des ressources (articles, images, etc...)

## Le thesaurus Agrovoc

* SKOS, multilingue

* aligné avec d'autres ressources (dont le thesaurus INRAE)

* SPARQL endpoint https://agrovoc.fao.org/sparql

* vue skosmos https://agrovoc.fao.org/browse/fr/

## Le thesaurus INRAE

* SKOS, français anglais

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

* https://vocabulaires-ouverts.inrae.fr/a-propos-du-thesaurus-inrae/

* aligné avec des thésaurus INRAE (FCU) et d'autres thésaurus

* vue skosmos https://consultation.vocabulaires-ouverts.inrae.fr/thesaurus-inrae/fr/

## Autres thésaurus

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

https://vocabulaires-ouverts.inrae.fr/vocabulaires-a-connaitre/
# Typologie des éléments SKOS : concepts, labels et définitions

**SKOS: Simple Knowledge Organisation System**

https://www.w3.org/TR/skos-primer/

**Un concept** est un regroupement de termes qui partagent la même signification. La signification est précisée par **une définition en langue naturelle**.

Un concept n'a qu'un seul **terme préféré** par langue mais peut avoir plusieurs **termes alternatifs** par langue.

**La relation hiérarchique entre concepts** indique juste que le terme préféré du concept fils "peut être remplacé" par le terme préféré du concept parent "dans une phrase sans altérer" la signification de la phrase. Cette relation hiérarchique sera interprétable par l'humain comme une relation d'inclusion spatiale, de composition ou toute autre relation.

**La relation de synonymie entre termes** est représentée par le fait que les deux termes sont labels du même concept.

Il existe des **relations associatives** entre concepts, pour aider à parcourir le réseau de concepts.

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# Typologie des ressources sémantiques par complexité croissante

classes, relation de subsomption entre classes, contraintes, ...

SPARQL

SWRL

OWL

ontologie
axiomatisée

classes, relation de subsomption entre classes, propriétés objets et de type de données, ...

SHACL

SPARQL

RDFS

OWL

schéma de données

classes, relation de subsomption entre classes

SPARQL

SKOS

RDFS

taxonomie scientifique

réseau de termes, distance entre termes

SPARQL

SKOS

thésaurus

base de données terminologiques

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

Un ensemble de classes permettant de typer (annoter) des ressources : attributs de BD, variables d'OpenSilex, etc...

usage proche de celui des thesaurus, normaliser des termes, les définir et fournir des ID pour la reutilisation

## SWEET ontologies

* Official repository for Semantic Web for Earth and Environmental Terminology (SWEET) Ontologies.

* des classes représentants des phénomènes par thématique

* git: https://github.com/ESIPFed/sweet/blob/master/README.md

* URI : forme d'agriculture http://sweetontology.net/humanAgriculture

* URI : phenomène de précipitation http://sweetontology.net/phenAtmoPrecipitation

## Livestock Ontologies (ATOL, EOL, AHOL)

* des classes représentants des traits (des types de mesures) des animaux d'élevage

* documentation https://www.atol-ontology.com/en/atol-2/

* Agroportal: https://agroportal.lirmm.fr/ontologies/ATOL?p=summary
# Typologie des éléments RDFS : classes, individus

## RDFS RDF Schema

https://www.w3.org/TR/rdf11-schema/

**Une classe** définit un groupe d'individus qui sont réunis parce qu'ils partagent des caractéristiques similaires.

**Un individu** est une instance de classe.

**La relation subClassOf** est une relation de subsomption entre classes. Toutes instances d'une classe fille et instance de la classe mère.

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# Typologie des ressources sémantiques par complexité croissante

classes, relation de subsomption entre classes, contraintes, ...

SPARQL

SWRL

OWL

ontologie
axiomatisée

classes, relation de subsomption entre classes, propriétés objets et de type de données, ...

SHACL

SPARQL

RDFS

OWL

schéma de données

classes, relation de subsomption entre classes

SPARQL

SKOS

RDFS

taxonomie scientifique

réseau de termes, distance entre termes

SPARQL

SKOS

thésaurus

base de données terminologiques

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# Schémas de données RDFS

Un ensemble de classes et de propriétés (objet, de type de données et d'annotations) utilisées pour l'intégration de données focalisé sur un besoin précis issu d'un organisme de normalisation (W3C).

## DCterms Dublin Core Metadata Initiative

* Une communauté, créée à Dublin au commencement du Web, venant en particulier du monde des bibliothèques (Library), qui a produit un vocabulaire pour cataloguer les pages Web.

* Une ontologie RDFS composé d'un ensemble de propriétés souvent utilisées en tant que propriété d'annotation

* documentation: https://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/

## FOAF Friend Of A Friend

* Une ontologie RDFS composé d'un ensemble de classes, de propriétés objet et de propriétés de type de données

* aligné avec des éléments de DCterms

* documentation: http://xmlns.com/foaf/spec/#term_Person

* réutilisé dans d'autres ontologie
# Typologie des éléments RDFS : propriétés

Une **propriété** n'appartient pas à une classe (first class citizen).

**Une propriété objet (object property) lie deux individus.**

**Une propriété de type de données (data type property) lie un individu avec une donnée.**

**Une propriété d'annotation (annotation property) lie un individu ou une classe avec une donnée (de type texte ou date principalement), non visible par le raisonneur**

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# Schémas de données RDFS

## SSN/SOSA: Semantic Sensor Network Ontology du W3C et de l'OGC

* une ontologie RDFS avec contraintes qui a ensuite été simplifiée en un vocabulaire moins contraint pour faciliter l'intégration des mesures de capteurs ou d'observation humaine. L'ontologie est composée d'une dizaine de classes

* documentation: https://www.w3.org/TR/vocab-ssn/

## le modèle I-ADOPT de Research Data Alliance (RDA)

* une ontologie RDFS d'une dizaine de classes avec des propriétés objects pour décrire les types de mesures (ou variables), partage des auteurs avec SSN/SOSA

* git: https://i-adopt.github.io/

* documentation: https://i-adopt.github.io/ontology/

## schema.org

* une communauté de développeurs

* plusieurs ontologies RDFS orientées métier

* git: https://github.com/schemaorg/schemaorg

* documentation: http://schema.org
# Typologie des ressources sémantiques par complexité croissante

classes, relation de subsomption entre classes, contraintes, ...

SPARQL

SWRL

OWL

ontologie
axiomatisée

classes, relation de subsomption entre classes, propriétés objets et de type de données, ...

SHACL

SPARQL

RDFS

OWL

schéma de données

classes, relation de subsomption entre classes

SPARQL

SKOS

RDFS

taxonomie scientifique

réseau de termes, distance entre termes

SPARQL

SKOS

thésaurus

base de données terminologiques

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# Qu'est ce que la logique formelle?

Dans le langage courant : ce qui est logique = ce qui fait sens

j'aime les maths, donc j'enseigne les maths

En logique formelle : ce qui est logique = ce qui est nécessairement vrai =
ce qui est vrai dans toutes les situations imaginables, réelles ou inventées

je suis enseignante-chercheuse, donc je suis enseignante

Différentes logiques formelles: la logique propositionnelle et la logique des prédicats (logique du premier ordre)

Une logique formelle se compose:

* d'une syntaxe comment écrire des formules logiques bien formées avec des opérateurs logiques et des propositions

* d'une sémantique: comment interpréter les formules logiques

L'implication logique n'est pas la causalité!

Les langages de représentation des connaissances sont des langages pour écrire des formules logiques

source https://www.emse.fr/~zimmermann/Teaching/Logique/
# Ontologies axiomatisées: les ontologies fondationnelles

Un ensemble de classes définies (avec des axiomes logiques) pour décrire le monde logiquement, c'est à dire proposer une théorie logique. Les ontologies fondationnelles donnent des bonnes pratiques de modelisation

## BFO Basic Formal Ontology

* 3 ontologies fondationnelles OWL composées de classes génériques (Occurant, Continuant)

* documentation: https://basic-formal-ontology.org/

* git: https://github.com/bfo-ontology/BFO-2020

* choix de modélisation: ne représente que le monde réel et pas le monde des idées

* plusieurs ontologies OWL du domaine de la biologie construites par spécialisation

## DOLCE Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering

* une ontologie OWL composées de classes génériques (Endurants, Perdurants) et d'une méthode OntoClean pour valider les hiérarchies de classes

* documentation: https://www.loa.istc.cnr.it/dolce/overview.html

* URI http://www.ontologydesignpatterns.org/ont/dul/DUL.owl

* choix de modélisation: représente le monde des idées

* dérivé en Dolce Ultralight (DUL), puis Unified Foundational Ontology (UFO)
# Typologie des éléments OWL : les contraintes

## OWL Ontology Web Language

https://www.w3.org/TR/owl-ref/

Utiliser des opérateurs des logiques de description pour **définir des contraintes nécessaires et suffisantes d'appartenance à une classe**. Ainsi, il est possible de déclarer des classes définies.

**some (quantificateur existentiel):** une instance de la classe <organisme nuisible> est une instance de la classe <organisme vivant> où il existe au moins un lien <hasAggressorAgent> avec une instance de la classe <PlantAggression>

quantificateur universel, disjonction, conjonction, ...

## Les contraintes sur les propriétés

* Les contraintes de cardinalité: min, max, ...

* Une propriété symétrique, inverse, transitive, fonctionnelle, les chaînes de propriétés, ...

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# Les inférences: exemples

Typer les individus: un individu devient instance de la classe

Une plante peut devenir une plante hôte ou une plante parasite

Trouver les classes qui ne pourront jamais avoir d'instances, une incohérence

Un animal pathogène ca n'existe pas

Trouver de nouveaux liens

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# Schemas de données OWL

Un ensemble de classes et de propriétés (objet de type de données et d'annotations) utilisées pour l'intégration de données focalisé sur un besoin précis issu d'un organisme de normalisation (W3C)

## PROV O: provenance ontology du W3C

* une ontologie OWL composée de 3 classes: Agent, Activity et Entity pour tracer la provenance

* documentation: https://www.w3.org/TR/prov-o/

* contraintes sur les valeurs possibles des propriétés, des conjonctions

## Time Ontology in OWL du W3C et de l'OGC

* une ontologie OWL composée d'une hiérarchie de classes représentant des entités temporelles

* documentation: https://www.w3.org/TR/owl-time/

* contraintes sur les valeurs possibles des propriétés, des disjonctions

## GeoSPARQL: A Geographic Query Language for RDF Data de l'OGC

* une ontologie OWL composée d'une hiérarchie d'une dizaine de classes pour représenter les entités spatiales

* Le standard contient aussi des extensions SPARQL, etc.

* documentation: https://docs.ogc.org/is/22-047r1/22-047r1.html# b93d0f57-5812-4f37-b17a-07cc54e2bae6
# Ontologies axiomatisées OWL

## BAGO Bio AGressor Ontology de INRAE

* ontologie OWL, français anglais

* reutilise TAXREF-LD et NCBITaxon

* git https://forge.inrae.fr/bsv/bio-agressor-ontology

* documentation https://opendata.inrae.fr/bag-def#

* SPARQL EndPoint : https://rdf.codex.cati.inrae.fr/bag-def/sparql
# Ontologies axiomatisées OWL

## OA Web Annotation Ontology du W3C

* une ontologie OWL composée d'une hiérarchie d'une vingtaine de classes pour annoter toute ressource disponible sur le Web

* documentation: https://www.w3.org/TR/annotation-vocab/

## TAPO textual annotation and provenance de INRAE

* spécialise OA pour définir de nouvelles classes d'annotations: des classes ayant pour parent des classes de OA et des liens avec des classes de PROV

* git : https://forge.inrae.fr/bsv/textual-annotation-and-provenance

* documentation: https://opendata.inrae.fr/tap-def/

## 2ATO Annotation of Agricultural Text Ontology de INRAE

* spécialise TAPO pour définir de nouvelles classes d'annotations à l'aide PPDO + FCUO + BAGO

* git : https://forge.inrae.fr/bsv/textual-annotation-and-provenance

* documentation: https://opendata.inrae.fr/2at-def/
Les types de ressources
sémantiques, la suite

L'agilité des technologies Web
Sémantique

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE
# Thésaurus spécifique SKOS + RDFS

Un réseau de termes normalisés pour décrire un sous domaine précis avec un structuration des concepts suivant un schéma de données

**Le thesaurus French Crop Usage (FCU):** une liste de plantes cultivées organisées par filières agricoles

* SKOS, français

* aligné avec TAXREF-LD à l'aide de propriétés issues de l'ontologie FCUO

* git https://forge.inrae.fr/bsv/frenchcropusage

* URI: https://opendata.inrae.fr/fcu-res/Vignes_cultivees

* SPARQL endpoint https://rdf.codex.cati.inrae.fr/fcu-res/sparql

**Le thesaurus des typologies de mesures climatiques et météorologiques issu du standard Climate and Forecast**

* SKOS integration du modèle I-ADOPT, anglais

* aligné avec les autres vocabulaire du serveur NERC du British Oceanic Data Center

* visible sur le serveur NERC https://vocab.nerc.ac.uk/collection/P07/current/
# Thésaurus spécifique ++

Un réseau de termes normalisés pour décrire un sous domaine précis avec un structuration des concepts suivant un schéma de données

## Les échelles phénologiques

* ontologie BBCH-based Plant Phenological Description Ontology (PPDO)

* URI: https://opendata.inrae.fr/ppd-def#

* SKOS + RDFS, français anglais espagnole allemand

* git: https://forge.inrae.fr/bsv/phenologicalstages

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

Un graphe contenant les échelles alignées des mêmes cultures

* exemple pour la vigne 5 échelles (BBCH, EL, Baggiolini, IFV, Epicure) ont été alignées

* URI: https://opendata.inrae.fr/ppd-res/grapevine#

* Agroportal: https://agroportal.lirmm.fr/ontologies/PPD-GV

* SPARQL endpoint: https://rdf.codex.cati.inrae.fr/ppd-res/grapevine/sparql
# Taxonomies scientifiques

Un ensemble de classes représentant des taxons et des labels représentant la nomenclature
scientifique

TAXREF-LD: la référentiel taxonomique du Muséum National d'Histoire Naturelle (MNHN)

○ schema SKOS + RDFS, français anglais

○ aligné avec d'autres ressources (dont NCBITaxon, GBIF, etc.)

○ site web d'origine:

○ git : https://github.com/frmichel/taxref-ld

○ SPARQL endpoint: https://taxref.i3s.unice.fr/sparql

○ facetted browser: https://taxref.i3s.unice.fr/fct/

NCBITAXON: la taxonomie scientifique du National Library of Medicine (NIH)

○ schema RDFS, SKOS, anglais américain

○ aligné avec d'autres ressources comme UMLS

○ site web d'origine: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/datasets/taxonomy/tree/

○ BioPortal: https://bioportal.bioontology.org/ontologies/NCBITAXON
# Taxonomies scientifiques : exemple de la carotte

## Vision FCU des concepts SKOS

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# Taxonomies scientifiques : exemple de la carotte

## Vision TAXREF-LD des classes pour les taxons et des concepts SKOS pour les noms scientifiques

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# Taxonomies scientifiques : exemple de la carotte

## Vision NCBITaxon des classes avec des propriétés des SKOS

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

<figure><img src="image_37.png" /></figure>
# RDF n'est pas synonyme de base de graphes

les bases de données relationnelles traduites en RDF

* Wordnet une base lexicale avec son format en synset

* OpenFoodFact (exist en version RDF a un moment donné)

les bases graphes de propriété traduites en RDF

* Wikidata

les wikis traduits en graphes

* dbpedia (les formulaires de wikipedia) traduit en RDF

* geco https://geco.ecophytopic.fr/a-propos-de-geco
Les outils de visualisation des graphes RDF

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

https://vocabulaires-ouverts.inrae.fr/outils-construire-visualiser-vocabulaires/

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
# Où trouver des ressources sémantiques?

## Organismes de normalisation

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

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

## Entrepôts

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

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

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

## Communauté de pratique

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

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

## Répertoires d'articles scientifiques

* Google scholar https://scholar.google.com/
  INRAE
Ingénierie des connaissances

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

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

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE
# Ingénierie des ontologies

## La méthode Ontology Development 101
avec l'outil Protégé et le tutorial PizzaOWL

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

protégé

1. Déterminer le périmètre de l'ontologie
   i. avec des questions de compétences

2. Chercher des ressources à réutiliser

3. Lister les termes du domaine

4. Définir les classes

5. Définir les propriétés

6. Définir les contraintes

7. Définir les instances

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Crédit

https://protegeproject.github.io/protege/getting-started/

Noy N., McGuinness D. (2001). Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology.
# Ingénierie des ontologies

## la méthodologie NeOn = un ensemble de méthodes

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

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

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

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

## Neon propose plusieurs scénarios que l'on peut combiner

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

Thèse de doctorat en informatique, 2015, Université Toulouse 2 (https://theses.fr/2015TOU20138)
# Ingénierie des ontologies

## La méthode Linked Open Terms (LOT)

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
# Ingénierie des ontologies

## La méthode Linked Open Terms (LOT)

<figure><img src="image_47.png" /></figure>
# Méthode de lifting de données de référence

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

## Méthode « Linked Open Terms » (LOT)

* Questions de compétence (QC)

* Recherche de vocabulaires ou d'ontologies existantes

* Recherche de définitions et de sources de référence

* Choix du niveau de formalisation OWL ↔ RDFS ↔ SKOS

* Diagramme UML / CHOWLK

* Outils d'extraction d'information (au besoin)

* Production de fichiers csv avec des experts +

* Production de définitions qui explique le voisinage de l'entité dans l'ontologie

* Peuplement avec plugin Cellfie de Protege

* Validation avec un raisonneur plugin SWRL Tab + drools

* Validation avec SKOSPLAY

* Publication : depot GIT + AgroPortal + Sparql EndPoint + DOI par RDG

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

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

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
# Ontology Design Pattern

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

ODP sont présents :

- dans les ontologies fondationnelles Basic Formal Ontology (BFO) ou Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering (DolCe)

- Dans les ontologies de domaine comme Sensor, Observation, Sample, and Actuator (SSN/SOSA) ou PROV ontology

Un site web dédié et des conférences associées https://odpa.github.io/workshop-on-ontology-design-and-patterns/2024/

<figure><img src="image_52.png" /></figure>
A l'issue de cette séquence, vous aurez

☐ découverts les différents types de ressources sémantiques

☐ visualiser des exemples de ressources sémantiques

☐ introduit les langages des technologies Web Sémantique

☐ compris la différence entre une owl:Class et un skos:Concept

☐ trouver des liens utiles sur Vocabulaires Ouverts

☐ introduire les méthodes de construction des ressources sémantiques

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

<figure><img src="image_54.png" /></figure>
# Conclusion les ressources sémantiques

Différencier :

- une terminologie,

- un schéma de données

- une théorie logique (ontologie axiomatisée)

Comprendre son besoin (le type de système d'information) pour
choisir son type de ressources sémantiques

Modéliser c'est faire des choix, on ne peut pas tout avoir!

réutiliser autant que possible,

en faire peu mais le faire bien

<figure><img src="image_55.png" /></figure>
# Linked Open Data (LOD)

Credit lod-cloud.net

## Web de données Liées

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