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open science

# Masterclass Interopérabilité Sémantique

Nicolas Figay

► To cite this version:

Nicolas Figay. Masterclass Interopérabilité Sémantique. École d'ingénieur. Masterclass Interoparability Sémantique, GS1, France. 2025, pp.74. hal-05060902

HAL Id: hal-05060902

https://hal.science/hal-05060902v1

Submitted on 8 May 2025

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# Masterclass
## Interopérabilité sémantique

A l'issue de cette masterclass introduisant l'interopérabilité sémantique, les participants sont censés pouvoir:

* comprendre les bases de la sémantique et des ontologies

* représenter en OWL une ontologie applicative de domaine simple

* contribuer à l'établissement de l'interopérabilité sémantique

L'ingénierie informatique de l'interopérabilité et celle des ontologies ne sont pas adressées.
# Contenu de la Masterclass
## Intéropérabilité Sémantique

L'interopérabilité sémantique concerne le partage de sens pour les systèmes de gestion de la connaissance et les systèmes d'information.

Il faut donc introduire la notion de sens (A) et définir ce que sont connaissance, information et données (B).

Tant que les langages naturels que les données posent des problèmes de partage de sens (C), que visent à adresser les ontologies (D).

La modélisation sémantique s'appuyant sur un langage de modélisation d'ontologie, OWL (Ontology Web Language), est ensuite étudiée (E).

Nous sommes dès lors prêt à contruire l'interopérabilité sémantique(G).
# Plan de la Masterclass
## Intéropérabilité Sémantique

A. Introduction à la notion de sens

B. Connaissance, information et données

C. Problèmes de communication

D. Les ontologies

E. Logique et théorie des ensembles

F. Modélisation sémantique avec OWL

G. Construire l'interopérabilité sémantique

H. Conclusion
# A. Introduction à la notion de sens

Pour comprendre l'interopérabilité sémantique, il faut définir le sens, explorer les théories du sens et comprendre l'importance du contexte pour l'interprétation des données V

A.1 Le sens dans un contexte technologique

A.2 Sémiotique : L'étude des signes

A.3 La sémantique

A.4 La syntaxe

A.5 Sémantique et Pragmatique

A.6 Dénotation et Connotation

A.7 Rhétorique et Structuration du Sens

A.8 Du concept au graphe de concepts

A.9 Extension au monde informatique

A.10 Communautés, Domaines et Concepts Multiples

A.11 Application à l'

Il faut également comprendre ce que sont la connaissance, l'information et les données >
## A.1 Le sens dans un contexte technologique

* Dans l'interopérabilité, le sens des données doit être partagé entre les systèmes pour assurer leur échange efficace.

* La sémantique est clé pour éviter les ambiguïtés dans l'interprétation des données échangées.

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## A.2 Sémiotique : L'étude des signes

La sémiotique est l'étude des signes et de leur signification dans la communication.

* **Signe** : Élément porteur de sens

* **Signifiant** : Forme du signe

* **Signifié** : Concept associé

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
## A.3 La sémantique

La sémantique désigne l'étude du sens et de la signification des mots, des phrases, des symboles ou des signes dans un contexte donné.

* Elle traite des significations des mots, phrases et symboles.

* Elle examine comment ces significations sont comprises par les utilisateurs dans différents contextes.

* Elle se divise en plusieurs sous-domaines : sémantique linguistique, sémantique logique, etc.

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## A.4 LA SYNTAXE

La syntaxe est l'étude des règles de construction des phrases et de l'organisation des éléments linguistiques dans une structure cohérente.

* Elle détermine comment les mots et les expressions peuvent être combinés pour former des énoncés corrects.

* Elle ne se préoccupe pas de la signification des mots, mais de leur agencement grammatical.

* En informatique, la syntaxe décrit la structure d'un langage de programmation ou d'un format de données (par exemple, JSON, XML).

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Concept ou référent mental

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

**Syntaxe du Langage**
=  
**Structure et organisation des Symboles**

pas de lien
direct

référent

ou objet réel
# A.5 SÉMANTIQUE ET PRAGMATIQUE

## Définitions

* **Sémantique:** étudie le sens littéral et abstrait des mots ou des phrases, indépendamment du contexte.

* **Pragmatique:** s'intéresse à l'usage du signe dans un contexte particulier, comme l'intention de communication.

Exemple : Une même phrase peut avoir des sens différents selon la situation.

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
# A.6 DÉNOTATION ET CONNOTATION

## Définitions:

* Dénotation : Sens primaire, explicite, objectif.

* Connotation : Sens secondaire, subjectif, culturel.

Illustration : Le mot "rose" peut désigner une fleur (dénotation) ou évoquer la romance (connotation).

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# A.7 RHÉTORIQUE ET STRUCTURATION DU SENS

## Qu'est-ce que la rhétorique ?

La rhétorique est l'art de structurer l'information pour influencer l'interprétation du signe.

## Les trois piliers de la persuasion

* **Ethos** : La crédibilité et l'autorité de l'orateur.

* **Logos** : La logique et la rationalité des arguments.

* **Pathos** : L'appel aux émotions du public.

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## A.8 DU CONCEPT AU GRAPHE DE CONCEPTS

Dans les exemples classiques du triangle sémantique, on parle souvent d'un concept et de son référent. Cependant, il est fondamental de considérer l'ensemble des relations dans un graphe conceptuel pour appréhender pleinement le sens.

* Un concept pris isolément n'a que peu de valeur ; c'est son interconnexion avec d'autres concepts qui lui donne du sens.

* Les graphes conceptuels offrent une modélisation essentielle du sens et de ses dépendances.

* Cette approche garantit une compréhension partagée et réduit les risques d'ambiguïté.

<figure><img src="image_11.png" /></figure>
## A.9 EXTENSION AU MONDE INFORMATIQUE

Lors du passage du monde de l'information et des connaissances vers le monde des ordinateurs, il faut considérer:

A. Ressource Digitale <- Référent

B. Code ASCII <- de forme symbolique (terme)

C. Représentation formelle et digitale <- de graphe de concepts

Pour la forme, on a des représentations duales

• pour la communication des humains d'une part,

• pour le traitement des machines d'autre part

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A.10 COMMUNAUTÉS, DOMAINES ET CONCEPTS MULTIPLES

Communauté de connaissance, de pratique ou de culture

Conventions

Normes

Besoins

Intentions

Expériences
Antérieures

Croyance

Education

Culture
Intérêt

État Émotionnel

Perceptior
communauta

Sémantique
Sociale

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Concept ou référent mental

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référent
ou objet réel

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<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Sémantiques Collectives et Vocabulaires Métiers Spécialisés

Vocabulaire
GC1

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Sens 1

Vocabulaire
GC2

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Sens 2

Vocabulaire
GC3

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Sens 3

Vocabulaire
GCn

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Sens n

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Vocabulaire
GC1

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Concept 1

Vocabulaire
GC2

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Concept 2

Vocabulaire
GC3

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Concept 3

Vocabulaire
GCn

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

Concept 4

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

Plusieurs concepts liés au même référents avec des termes
spécifiques les activants

* De nombreux graphes sémantiques

* Des domaines à interrelier pour communiquer et collaborer
## A.11 APPLICATION À L'INTEROPÉRABILITÉ

L'interopérabilité sémantique repose sur une compréhension partagée du sens des données.

* Le sens est essentiel pour l'interprétation, la communication et le développement de la connaissance, nécessaires à la collaboration.

* Les données, l'information et la connaissance sont des éléments clés pour structurer la compréhension.

* L'utilisation des ontologies et des métadonnées pour formaliser le sens garanti une interprétation cohérente et sans ambiguïté des données échangées.
## B. Connaissance, information et données

L'interopérabilité sémantique concernant les systèmes de gestion de
connaissance et de gestion d'information, il faut comprendre ce que sont la
connaissance, l'information et les données et comment elles sont liées V

* B.1 Qu'est ce que la connaissance

* B.2 Qu'est ce que l'information

* B.3 Qu'est ce que la donnée

* B.4 La donnée dans la perspective de la gestion de la
connaissance

* B.5 La donnée dans la perspective des systèmes d'information

Pour le partage du sens, tant les langages naturelle que les données posent des
problèmes >
## B.1 QU'EST CE QUE LA CONNAISSANCE

* La capacité mentale permettant à l'esprit d'assimiler un contenu objectif, c'est-à-dire une réalité indépendante de l'observateur, préalablement traduit en signes et en idées.

* C'est également le résultat de cette assimilation

* Elle représente une possession symbolique des choses et s'étend sur une infinité de niveaux.

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## B.2 QU'EST CE QUE L'INFORMATION

* Une partie de la connaissance

* Mais avoir une information sur un sujet ne signifie pas "connaître" ce sujet

* Plus on accumule d'informations sur un sujet, plus on le "connaît".

* La connaissance complète consiste à avoir le plus de facettes possible sur un sujet

<figure><img src="image_28.png" /></figure>
## « Qui ? »

Qui est à l'origine de ... ?

Qui est pour ... ? Qui est contre ... ?

Qui est concerné par ... ? Ou ne l'est pas ?

Qui est victime de ... ?

A qui s'adresse ... ?

## « Combien ? »

Chiffres ?

Pourcentages ?

Coûts ?

## « Où ? »

Situation géographique ?

Précisions topographiques ?

Quel est le contexte politique/religieux ?

Quel itinéraire ... ?

## « Quoi ? »

Qu'est-ce que ... ?

Qu'est-ce que ce n'est pas ?

Quelles sont les différentes parties de ... ?

... fait partie de ... ?

Quelles sont les conséquences de ... ?

## « Comment ? »

Quels sont les outils utilisés pour ... ?

Quel sont les différentes étapes de ... ?

Qu'est-ce qui aide à ... ?

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

## « Quand ? »

A quelle époque/date se déroule ... ?

Dans quel ordre se déroulent les faits ?

A quel moment interviennent les principaux personnages ?

Quelle est la fréquence/périodicité des faits ?

Quelle est la durée de ... ?

## « Pourquoi ? »

Quel est le but de ... ?

Pour quoi faire ... ?

A quoi sert ... ?

Quelles sont les causes de ... ?
## B.3 QU'EST CE QUE LA DONNÉE?

* Dans la conception philosophique de la connaissance

les données sont des éléments bruts, des faits ou observations sans interprétation, qui constituent
la matière première pour l'acquisition du savoir.

* Historiquement, dans le contexte des entreprises

la donnée était davantage liée à des notions de fichiers, bases de données ou enregistrements,
sans nécessairement s'intéresser à son sens ou à son interprétation.

On constate des difficulé dans la communication à ce sujet entre les gestionnaires de
la connaissance, les ontologques et les informaticiens
## B.4 LA DONNÉE DANS LA PERSPECTIVE DES SYSTÈMES D'INFORMATION

* Aujourd'hui, dans toutes les organisations, les idées circulent en permanence.

* Seules celles qui sont formalisées et qui ont une existence physique sont manipulables, exploitables et réutilisables.

* La donnée représente l'existence physique même d'une information.

* La donnée devient information lorsqu'elle véhicule un sens, en particulier lorsqu'elle est interprétée dans un contexte donné.

<figure><img src="image_30.png" /></figure>
## B.4 LA DONNÉE DANS LE CONTEXTE DE LA CONNAISSANCE

* **Données** : Ce sont des faits bruts et non interprétés, comme des chiffres ou des observations, qui manquent de contexte

* **Information** : Elle résulte de l'organisation et du traitement des données, donnant un sens à ces dernières grâce à leur contextualisation.

* **Connaissance** : Elle se forme lorsque l'information est comprise et intégrée, permettant d'en tirer des conclusions et d'appliquer des compétences.

* **Sagesse** : C'est l'utilisation éclairée de la connaissance pour prendre des décisions judicieuses, souvent basée sur l'expérience et le discernement.

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
C. Problèmes de communication

Pour construire l'intéropérabilité sémantique des systèmes de gestions de connaissances et d'information, de nombreux problèmes relatifs aux langages naturels et aux données sont à résoudre V

C.1 Confusions liées au langage naturel

C.2 Autres sources de confusion

C.3 Le cas courant de l'homonymie

C.4 Problèmes liés aux données

C.5 Problèmes liés à l'information

C.6 Problèmes liés à la connaissance

C.7 Conclusion

Cela implique de se baser sur des représentations formelles et explicite des
domaines de connaissance, les ontologies
# C.1 CONFUSIONS LIÉES AU LANGAGE NATUREL

## 1. Ambiguïtés lexicales

* **Homonymie** : Mots avec plusieurs significations non liées (ex. "banque").

* **Synonymie** : Mots différents avec des significations proches (ex. "maison" et "demeure").

* **Polysémie** : Mots avec plusieurs significations liées (ex. "livre" : objet ou unité de poids).

## C.2 Ambiguïtés contextuelles

* **Syntactique** : Plusieurs interprétations dues à la structure grammaticale (ex. "L'homme a vu la femme avec des jumelles").

* **Pragmatique** : Sens dépendant des intentions implicites (ex. "Peux-tu fermer la porte ?").

* **Référentielle** : Problèmes liés aux pronoms ou anaphores (ex. "Marie a dit à Julie qu'elle devait partir").
## C.2 AUTRES SOURCES DE CONFUSION

### 1. Complexités culturelles et linguistiques

* **Variations régionales** : Différences lexicales selon les régions (ex. "pain au chocolat" vs "chocolatine").

* **Polysémie culturelle** : Concepts chargés de significations spécifiques à une culture (ex. "liberté").

* **Évolution linguistique** : Mots changeant de sens avec le temps (ex. "passion" : souffrance vs enthousiasme).

### 2. Problèmes d'expression

* **Métaphores et idiomes** : Expressions non littérales (ex. "avoir les pieds sur terre").

* **Jargon** : Langage technique ou spécialisé incompréhensible pour les non-initiés (ex. "API").

* **Non-dits** : Implicatures ou tabous rendant le message implicite (ex. "Il n'est pas très efficace").
C.3 LE CAS COURANT DE L'HOMONYMIE

Du fait des Homonymie, ne confondez pas le
terme et le concept qui, lui, est lié au référent
dans le monde réel, contrairement au terme(pas
de lien direct)

Dans le langage naturel, de nombreux autres
problèmes d'interprétation...

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
C.4 PROBLÈMES LIÉS PUREMENT AUX DONNÉES

• Hétérogénéité des formats

- Multiplicité des standards (CSV, XML, JSON, etc.).

- Difficulté à unifier des sources de données.

• Manque de contexte

- Données isolées de leur origine ou finalité.

- Ex. : Une date sans préciser si elle correspond à un début ou une fin.

• Qualité variable des données

- Données incomplètes, erronées ou obsolètes.

- Ex. : Bases clients mal synchronisées entre deux systèmes.

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
# C.5 PROBLÈMES LIÉS AUX INFORMATIONS

## Incohérences sémantiques

- Différences de terminologie entre organisations.

- Ex. : "Produit" désigne-t-il un bien ou un service ?

## Fragmentation

- Informations éparpillées entre systèmes ou départements.

- Ex. : Un système CRM et une base ERP ne partagent pas les mêmes données clients.

## Absence de structure commune

- Pas de modèle commun pour organiser les informations.

- Ex. : Deux entreprises définissent des KPI identiques de manière différente.

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# C.6 PROBLÈMES LIÉS AUX CONNAISSANCES

## • Captation des connaissances tacites

- Les savoir-faire critiques restent souvent informels ou non documentés.

- Ex. : Un expert possède des informations clés non accessibles par ses collègues.

## • Perte de savoir-faire

- Départs d'employés ou absence de transfert de connaissances.

- Ex. : Une méthodologie propriétaire perdue après le départ d'un expert.

## • Incompatibilités culturelles

- Différences dans la manière dont les organisations interprètent et utilisent les connaissances.

- Ex. : Vision "court terme" vs. "long terme" dans les stratégies de partage.

<figure><img src="image_35.png" /></figure>
C.7 CONCLUSION

Concernant le partage de sens, il existe de nombreux problèmes liés aux langages naturels et aux données.

* Les problèmes évoqués sont des freins au partage du sens entre systèmes applicatifs et systèmes de gestion de la connaissance.

* Il en résulte des silos technologique, applicatifs ou organisationnels entre communautés

• Ces problèmes doivent être résolus tant pour les humains que pour les automates.

C'est ce qu'adresse les ontologies
## D. Les ontologies

Il faut comprendre ce Que sont les ontologies, ce qui les constituent et à quoi elles servent V

* D.1 Définitions

* D.2 Les ontologies

* D.3 Qu'est-ce qu'une bonne ontologie

* D.4 Les divers usages

* D.5 Quelle logique?

* D.6 Quels langages?

Pour une formalisation explicite, on s'appuie sur la logique et la théorie des ensembles >
## D.1 DÉFINITION

L'ontologie est une branche de la philosophie qui étudie la nature de l'être, de l'existence et de la réalité.

En informatique, une ontologie est une représentation formelle et structurée de la connaissance dans un domaine spécifique, comprenant un ensemble de concepts et les relations entre eux.
# D.2 LES ONTOLOGIES

Une ontologie est une **modélisation formelle** d'un domaine de connaissance, qui capture les **concepts**, leurs **relations**, **propriétés** et **règles**. Elle permet de décrire de manière explicite et normée un savoir commun à une communauté.

## Objectifs

* Structurer les données et assurer leur cohérence.

* Adresser les problèmes liés aux langages naturels et aux données

* Permettre le raisonnement automatique

* Construire l'interopérabilité sémantique

## Découpage

* **Domaine** : Concepts centraux partagés.

* **Applications** : Détails spécifiques pour un cas d'usage.

* **Organisation** : Terminologies propres à une entité.
# D.3 QU'EST-CE QU'UNE BONNE ONTOLOGIE

On s'attend à ce qu'une ontologie soit

* Significative: tous les concepts considérés ont un référent

* Correcte: elle capture les connaissances des experts en la matière

* Redondance minimale: pas de synonymes non intentionnels

* Descriptions (suffisamment) détaillées avec une axiomatisation riche

On souhaite l'automatisation du raisonnement

* Appui sur des formalisations mathématiques

* Combinaison de logique(s) et de la théorie des ensembles
## D.4 LES DIVERS USAGES

* Phase de conceptualisation pour le processus d'ingénierie logicielle

* Traitement du langage naturel

* Intelligence artificielle: base de connaissances avec raisonnement, IA Explicative

* Agrégation sémantique de données hétérogènes
## D.5 QUELLE LOGIQUE?

Il existe de nombreuses logiques pour formaliser les régles

* Logique de description

* Logique de premier ordre

* Logique d'ordre supérieur

* Logique non classique (probabiliste, floue)

Le degré de formalisation varie considérablement

Une plus grande formalisation rend les langages plus adaptés à l'automatisation

Toutes les logiques ne permettent pas le raisonnement
## D.6 QUELS LANGAGES?

Il existe de nombreuses langages de description d'ontologie.

Mais tous n'ont pas la même expressivité ni la même utilité, en particulier en ce qui concerne le support du raisonnement automatisé.

Parmi les langages les plus utilisés, on peut citer

* Langage(s) naturel(s)

* UML, RDF, SKOS, Prolog, OWL (Lite, Full, DL) ...

On souhaite un langage permettant le raisonnement sur la base de la logique descriptive

→ OWL DL
# E. Logique et théorie des ensembles

Il faut donc connaitre les principes et les concepts de base de la logique et de la théorie des ensembles V

E.1 Logique et théorie des ensembles

E.2 Logique: principes Fondamentaux

E.3 Théorie des ensembles: concepts de base

E.4 Théorie des ensembles: relations

E.5 Théorie des ensembles: caractéristique des relations

E.6 Théorie des ensembles: types de relation

E.7 Exemples pratiques

E.8 Théorie des ensembles: Opérateurs Logiques : AND et OR

E.9 Théorie des ensembles: définition Extensive des Ensembles

E.10 Monde ouvert et monde fermé

E.11 Logique d'ordre supérieur

E.12 Logique floue

On peut dès lors appliquer ce que l'on a appris et expérimenter la modélisation d'ontologie en OWL avec le logiciel Protégé >
## E.1 LOGIQUE ET THÉORIE DES ENSEMBLES

Pour formaliser des connaissances, deux piliers sont fondamentaux :

* La logique : outil pour raisonner de manière formelle.

* La théorie des ensembles : structuration des concepts.

Ces deux disciplines fournissent des bases pour modéliser et automatiser des raisonnements.
## E.2 PRINCIPES FONDAMENTAUX

La logique est un outil puissant pour formuler des propositions et évaluer leur véracité:

* **Proposition** : Énoncé pouvant être vrai ou faux, indépendamment de l'acte de l'énoncer.

* **Connecteurs** : ET ($∧$), OU ($√$), NON ($¬$), implication ($→$).

Elle permet de vérifier la validité de raisonnements selon des règles rigoureuses.
## E.3 QUANTIFICATEURS

Les quantificateurs permettent de généraliser ou restreindre des propositions :

* **Universel (∀) :** "Pour tout". Exemple : $\forall x (\text{Humain}(x) \rightarrow \text{Mortel}(x))$

* **Existentiel (∃) :** "Il existe". Exemple : $∃x (\text{Chien}(x) \land \text{Noir}(x))$

Ces outils permettent de formaliser des règles générales ou spécifiques.
E.4 CONCEPTS DE BASE

La théorie des ensembles modélise des collections d'éléments, des relations et
des opérations, qui sont fondamentales pour comprendre les concepts
ontologiques :

• **Ensemble** : Une collection d'élément (ou objets*) (A = {1, 2, 3}).

• **Appartenance** : x ∈ A signifie que x appartient à l'ensemble A.

• Opérations : Union (A ∪ B), intersection (A ∩ B), différence (A - B).

* **Ensembles disjoints** : Deux ensembles A et B sont disjoints si leur intersection est vide (A ∩ B = ø).

  • **Union disjointe** : Une union de plusieurs ensembles disjoints. Chaque élément appartient à un seul des ensembles constituant l'union (A ∪ B, où A ∩ B = ø).

• Union disjointe : Une union de plusieurs ensembles disjoints. Chaque élément appartient à un seul des ensembles constituant l'union (A ∪ B, où A ∩ B = Ø).

<footnote>* Un objet est une entité individuelle, tandis qu'un élément est défini par son appartenance à l'ensemble.</footnote>

<footnote>** Les objets réels, tout comme les éléments d'un ensemble, ne sont pas des instances, car ils existent indépendamment des modèles ou des classes à partir desquels des instances peuvent être créées ; en d'autres termes, ce sont des entités concrètes ou des unités d'un tout, et non des réalisations dérivées d'un processus d'instanciation à partir d'une abstraction.</footnote>
E.5 RELATIONS

Une relation est un lien entre les éléments de deux ensembles (ou plus) :

• **Définition** : Une relation R est un sous-ensemble du produit cartésien de deux ensembles : R ⊆ A × B.

• **Exemple** : Si A = {1, 2} et B = {a, b}, une relation R pourrait être : R = {(1, a), (2, b)}.
# E.6 CARACTÉRISTIQUES DES RELATIONS

Les relations peuvent avoir différentes propriétés :

• **Réflexive** : Tout élément est en relation avec lui-même : $\forall x \in A, (x, x) \in R$.

• **Symétrique** : Si $(x, y) \in R$, alors $(y, x) \in R$.

• **Transitive** : Si $(x, y) \in R$ et $(y, z) \in R$, alors $(x, z) \in R$.

• **Antisymétrique** : Si $(x, y) \in R$ et $(y, x) \in R$, alors $x = y$.
# E.7 TYPES DE RELATIONS

Les relations peuvent être classifiées en fonction de leurs propriétés :

* **Relation d'équivalence** : Réflexive, symétrique et transitive. Exemple : l'égalité (=).

* **Relation d'ordre** : Réflexive, antisymétrique et transitive. Exemple : l'ordre (≤).

* **Fonction (relation fonctionnelle)** : Relation où chaque élément de l'ensemble de départ est lié à un seul élément de l'ensemble d'arrivée.
# E.8 EXEMPLES PRATIQUES

Diverses représentations des relations pour les:

* **Graphes orientés** : ensembles de sommets et arcs où les arcs ont une direction. Exemple : Réseau social (Utilisateur A "suit" Utilisateur B).

* **Bases de données** : Tables avec colonnes liées par clés primaires et clés étrangères. Exemple : Table Employé avec ID_Employé (clé primaire), ID_Departement (clé étrangère).

* **Ontologies** : Modèles formel représentant des concepts et leurs liens typés ou références. Exemple : Ontologie médicale avec "Maladie" liée à "Symptôme" par "cause".

Représentation pour :

* **Graphe Orienté** : Sommets reliés par des arcs directionnels.

* **Base de Données** : Table avec clés primaires/étrangères.

* **Ontologie** : Concepts reliés par des liens typés (ex. "cause").
E.9 DÉFINITION INTENSIVE DES ENSEMBLES

Les ensembles peuvent être définis en énonçant une propriété que doivent
satisfaire tous ses éléments, ex $A=\{x|P(x)\}$

Pour cela on utilise généralement les quantificateurs existentiels (∃) et
universels (∀), ainsi que des expressions logiques (conjonction ∧, disjonction ∨,
négation ¬, etc.). Voici trois exemples :

* **Exemple 1 – Union avec condition** Ensemble des éléments dans X ou Y, liés à au moins un élément:
  {x | (x ∈ X v x ∈ Y) ∧ ∃y R(x, y)}.

* **Exemple 2 – Condition universelle** : Ensemble des éléments liés à tous les éléments de Y :
  {x | ∀y (y ∈ Y → R(x, y))}.

* **Exemple 3 – Relations multiples** : Ensemble des éléments liés à deux éléments distincts:
  {x | ∃y ∃z (R(x, y) ∧ S(x, z))}.

Par opposition, une définition extensive repose sur l'énumération explicite des éléments.
## E.10 MONDE OUVERT ET MONDE FERMÉ

Les notions de monde ouvert et monde fermé sont des concepts fondamentaux dans la gestion de la logique et des connaissances en informatique, notamment dans les systèmes basés sur les ontologies et les bases de données.

**Monde Ouvert (Open World Assumption - OWA):** tout ce qui n'est pas explicitement connu comme vrai est considéré comme inconnu (et non pas comme faux).

**Monde Fermé (Closed World Assumption - CWA):** Tout ce qui n'est pas explicitement connu comme vrai est considéré comme faux.

<table><thead><tr><td>Aspect</td><td>Monde Ouvert (OWA)</td><td>Monde Fermé (CWA)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Connaissance</td><td>Incomplète et extensible</td><td>Complète et exhaustive</td></tr><tr><td>Interprétation</td><td>Absence = Inconnu</td><td>Absence = Faux</td></tr><tr><td>Usage</td><td>Ontologies, Web sémantique</td><td>Bases de données</td></tr><tr><td>Exemple</td><td>Nicolas peut avoir une maison (inconnu)</td><td>Nicolas n'a pas de maison (faux)</td></tr></tbody></table>
# F. Modélisation sémantique avec OWL

F.1 Qu'est-ce que OWL?

F.2 Le logiciel Protégé

F.3 La syntaxe Manchester

F.4 Le Viewer OWL

F.5 Les constructions du langage OWL

F.6 Individus, Propriétés et Classes

F.7 Les propriétés OWL

F.8 Equivalence et subsomption avec OWL

F.9 Principe des contraintes induites par des relations

F.10 Individus: typage, identité et propriété

F.11 Usage des quantificateurs

F.12 Self, Value et Key

F.13 Protégé: redondance de données et RDF

F.14 Validation: cohérence et validité

Nous sommes prêt à construire l'intéropérabilité sémantique >
# F.1 QU'EST-CE QUE OWL ?

Un langage de modélisation d'ontologie

* créé pour spécifier explicitement une conceptualisation

* standardisé par W3C pour le Web sémantique et les données liées

* basé sur la logique de description et la théorie des ensembles

* utilisé pour modéliser des connaissances complexes

* adapté pour fédérer les ontologies de plusieurs domaines

* supporté par de nombreux outils, en particulier Protégé

* supporté par des moteurs de raisonnement avec l'hypothèse d'un monde ouvert
# F.2 LE LOGICIEL PROTÉGÉ

* Création d'ontologies

* Support OWL2

* Raisonnement

* Interface graphique

* Export et partage

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

Protégé est un logiciel open-source largement utilisé pour la création, l'édition et la gestion des ontologies, particulièrement celles basées sur le langage OWL2 (Web Ontology Language).

Il est très utilisé dans la recherche, le développement d'applications sémantiques, et dans des domaines comme l'intelligence artificielle, la gestion des connaissances, et le web sémantique.
## F.3 SYNTAXE MANCHESTER

Syntaxe Manchester dans Protégé: moyen simple et lisible de décrire une ontologie, rendant la logique de description (DL) plus accessible sans nécessiter une connaissance approfondie de la notation formelle.

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

* **Accessibilité** : Description des concepts et des relations de manière textuelle et intuitive

* **Concepts et relations** : Définition simple des classes, relations et de leur composition avec *and*, *or*, *not*, etc. Par exemple pour définir une classe de personnes ayant un âge supérieur à 18 ans et étant des étudiants, on pourrait utiliser la syntaxe suivante : Personne and (aPourAge value > 18) and Etudiant.

* **Représentation de restrictions** : Expression des restrictions sur les propriétés. Par exemple :
  Personne and (aPourEnfant some HPI) définit une personne ayant un enfant de type HPI.

La syntaxe Manchester simplifie le travail de formalisation des ontologies en Description Logic, tout en offrant suffisamment de puissance pour modéliser des relations complexes dans le domaine des connaissances.
# F.4 VIEWER OWL

Le viewer est un utilitaire de visualisation d'ontologie OWL qui reprend et complète les symboles proposés par Protégé pour OWL.

* Groupes par type de construction OWL

* Classes ⚪, propriétés: objet ■ ou data ■, individus ◆... :

* Caractéristiques des propriétés: ↔ symétrique, x↔ antisymétrique, u inverse, ○ réflexive, x○ antiréflexive, transitive Δ, → fonctionnelle, ← inverse fonctionnelle

* Relations entre individus, classes et propriétés : domain (D), range(R), ⊂ subsomption, ≡ équivalence, ⊥ disjoint...

* **Structure d'une ontologie et imports** : Sous formes d'éléments imbriqués.

## Il s'agit d'un prototype permettant des visualisations interactives intégrables dans des pages Web

- Etendre noeuds arcs Réduire noeuds. arcs.

- Sélection Etendre noeuds arcs Réduire noeuds arcs.
# F.5 CONSTRUCTIONS DU LANGAGE OWL

## Tableau des construction du langage OWL

<table><thead><tr><td>Logic</td><td>Théorie des Ens.</td><td>Manchester</td><td>Description</td><td>Exemple</td></tr></thead><tbody><tr><td>AND (∧)</td><td>Intersection (∩)</td><td>A and B</td><td>Les éléments communs entre deux ensembles ou concepts.</td><td>A ∩ B (ex. : "Person and Student")</td></tr><tr><td>OR (v)</td><td>Union (∪)</td><td>A or B</td><td>Les éléments appartenant à au moins un des ensembles ou concepts.</td><td>A ∪ B (ex. : "Person or Animal")</td></tr><tr><td>Quantificateur existentiel (∃)</td><td>Existence d'un élément</td><td>hasChild some Person</td><td>Il existe au moins un élément dans la</td><td>∃ hasChild.Person (ex. : "un individu pour qui il existe un enfant qui soit une...")</td></tr></tbody></table>
# F.6 INDIVIDUS, PROPRIÉTÉS ET CLASSES

Les 3 concepts de bases en OWL sont:

* **Individus** : Représentent des instances concrètes ou spécifiques, c'est-à-dire des entités réelles ou imaginées.

* **Propriétés** : Décrivent les relations entre les individus ou leurs caractéristiques. Elles permettent de structurer les interactions :

* **Propriétés d'objet** : Relient des individus entre eux.

* **Propriétés de données** : Relient des individus à des valeurs littérales.

* **Classes** : Catégorisent les individus en concepts abstraits, permettant d'organiser les connaissances.

On peut y ajouter les datatypes et les annotations.

Cette organisation, de l'individu au concept abstrait, est essentielle pour construire des ontologies capables de modéliser des domaines complexes.

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

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
# F.7 LES PROPRIÉTÉS OWL

Les propriétés comme concepts indépendants : En OWL, les propriétés sont des entités de première classe, définies indépendamment des classes. Contrairement aux attributs, elles ne sont pas restreintes au contexte d'une entité ou classe spécifique.

* **Propriétés d'objet (Object Properties) :** Relient des individus entre eux.

* **Propriétés de données (Data Properties) :** Relient un individu à une valeur littérale.

* **Domaine (Domain) :** Définit les classes dont les individus peuvent être sujets de la propriété.

* **Ensemble d'arrivée (Range) :** Définit les classes ou types dont les individus ou valeurs peuvent être objets de la propriété.

* **Propriétés inverses :** Une propriété peut être l'inverse d'une autre (exemple ParentDe et EnfantDe)

* **Chaines de propriétés :** Une propriété peut être définie comme une chaîne de propriété (aUnOncle=aUnParent o aUnFrere)

Comme les classes, les propriétés objet constituent des ensembles qui peuvent être disjoints, semblables(équivalence) ou inclus (subsomption).

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

<figure><img src="image_41.png" /></figure>
# F.8 ÉQUIVALENCE ET SUBSOMPTION AVEC OWL

En OWL, les notions d'équivalence et de subsomption permettent de décrire et de raisonner sur les relations entre les concepts (classes et propriétés). Ces notions reposent sur la théorie des ensembles et facilitent la modélisation ontologique.

* **Équivalence (égalité)** : Deux classes ou propriétés sont dites équivalentes si elles décrivent exactement le même ensemble d'éléments ou les mêmes relations.

* **Subsomption (inclusion)** : Une classe ou propriété A subsume une autre classe ou propriété B si tout élément de B est aussi un élément de A. Cette relation correspond à une inclusion d'ensemble.

Ces relations sont essentielles pour raisonner sur les modèles et déduire des faits à partir des définitions.

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

<figure><img src="image_43.png" /></figure>
# F.9 PRINCIPE DES CONTRAINTES INDUITES PAR DES RELATIONS

Pour tirer partie de la logique descriptive et
des moteurs d'inférence

* **Classification:** Classes et sous classes

* **Propriétés object:** propriétés, sous propriété,
inverse, domain, range, assymétrie

* **Individus:** déclaration explicite de liens

* Activation moteur d'inférence

* Queries DL

=> réponses à partir des déclarations explicites et de l'application des règles pour INFERER

<figure><img src="image_44.png" /></figure>
# F.10 INDIVIDUS : TYPAGE, IDENTITÉ ET PROPRIÉTÉS

Les individus représentent des entités spécifiques dans un domaine et permettent de relier des concepts abstraits à des éléments concrets.

* **isa** : Définit qu'un individu est une instance d'une classe, ou que la classe type l'individu

* **sameAs** : Indique que deux individus représentent la même entité dans le monde réel (elles sont identiques)

* **Attribution de propriétés** : déclaration explicite ou inférence de liens typés des individus entre eux ou avec des données, le typage se faisant avec les propriétés de l'ontologie.

=> Les individus constituent la base des ontologies, permettant d'exprimer des relations concrètes dans le cadre d'un modèle formel.

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
# F.11 USAGE DES QUANTIFICATEURS

Ils permettent d'exprimer des restrictions sur les propriétés
entre individus et sont essentiels pour modéliser
précisément les relations et les contraintes dans une
ontologie.

* **Quantificateur existentiel (some):** Spécifie qu'il existe au moins un lien correspondant à une propriété: Person and hasChild some Son

* **Quantificateur universel (only):** Spécifie que tous les liens d'une propriété concernent une classe donnée: Male and hasChild only Daughter

* **Quantificateur exact (exactly):** Spécifie un nombre précis de liens pour une propriété: Person and hasChild exactly 2

* **Quantificateur minimum (min) et maximum (max):** Permettent de définir des contraintes numériques sur le nombre de liens: Person and hasChild max 3

Ces restrictions s'appliquent aux propriétés objet (Object Properties) et permettent de raisonner automatiquement sur les modèles.

<figure><img src="image_47.png" /></figure>
# F.12 SELF, VALUE ET KEY

En OWL, **Self**, **Value**, et **Key** sont des mécanismes permettant de modéliser des relations spécifiques ou des identifications uniques entre les individus et leurs propriétés.

* **Self**: Permet de spécifier qu'un individu est relié à lui-même via une propriété donnée.

Person knows Self

Signifie qu'une personne se connaît elle-même.

* **Value**: Permet de restreindre une propriété à une valeur spécifique pour un individu.

Person hasAge value 30

Signifie que l'âge d'une personne est exactement 30.

* **Key**: Définit un ou plusieurs identifiants uniques (keys) pour différencier les individus.

Key: (hasID)

Signifie que la propriété hasID est utilisée pour identifier de manière unique les individus dans une ontologie.

Ces mécanismes sont utiles pour définir des contraintes spécifiques, assurer l'unicité ou modéliser des relations particulières dans une ontologie.

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

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

<figure><img src="image_50.png" /></figure>
F.13 PROTÉGÉ: REDONDANCE DE DONNÉES ET RDF

```xml
 <!--
 //
 // Classes
 //
 //
 -->
 <!-- http://www.plm-interop.org/family#Auncle -->
 <owl:Class rdf:about="http://www.plm-.org/family#Auncle">
  <rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.plm-.org/family#Person"/>
 </owl:Class>
 <owl:Class rdf:about="http://www.plm-.org/family#Auncle">
  <rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.plm-oproc.org/family#Person"/>
 </owl:Class>
 <owl:Class rdf:about="http://www.plm-oproc.org/family#Auncle">
  <rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.plm-oproc.org/family#Person"/>
 </owl:Class>
```

En OWL, la gestion des données et des informations repose sur des mécanismes logiques. Protégé, en tant qu'éditeur d'ontologies, offre des comportements automatiques notables qui facilitent le travail avec des ontologies, mais peuvent surprendre les débutants.

* Réduction des assertions redondantes

* Importation de fichiers RDF avec création des classes OWL

Ces comportements montrent comment Protégé combine flexibilité et rigueur pour transformer des données brutes en informations structurées, tout en aidant à construire une ontologie cohérente.

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
# F.14 VALIDATION: COHÉRENCE ET UTILITÉ

Lors de la création d'une ontologie, il est essentiel de valider la logique capturée pour garantir sa cohérence interne et son utilité pratique dans le domaine visé.

## Validation de la cohérence

* Vérifier qu'aucune contradiction logique n'existe dans l'ontologie.

* Utiliser des moteurs d'inférence pour détecter les incohérences dans les définitions des classes, des propriétés et des relations.

Manchester syntax entity rendering: in [ ]

Individual: individual_C

Types:
Female,
Male

Facts:
hasParent Individual_B,
Age 20,
NomDeFamille "Figay"^^xsd:string,
Prenom "Nicolas"^^xsd:string,
aNumeroIdentiteNational "H56G78998H"^^xsd

Manchester syntax entity rendering: P [ ]

Class: Person

Annotations:
rdfs:label "Person"

DisjointUnionOf:
Female, Male

HasKey:
aNumeroIdentiteNational

## Validation de l'utilité

* S'assurer que l'ontologie permet de répondre aux cas d'usage identifiés.

* Tester l'ontologie avec des scénarios concrets ou des exemples réalistes du domaine d'application.

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

La validation garantit que l'ontologie est non seulement logique, mais également capable de remplir son rôle dans son contexte d'application.
# G. Construire l'interopérabilité sémantique

Comment construire l'interopérabilité sémantique avec des ontologies en OWL V

G.1 L'intéropérabilité sémantique

G.2 Construire l'interopérabilité sémantique à l'aide des ontologies

G.3 Alignement lors de la conceptualisation

G.4 Intégration à postèriori

G.5 Contribution à la Pyramide DIKW

G.6 Synonymie, Polysémie et Ambiguïté Syntaxique

G.7 Mécanismes résolvant ces problèmes

G.8 Création de valeur pour les entreprises

G.9 Défi de la communication entre acteurs

Nous pouvons maintenant conclure >
## G.1 L'INTEROPÉRABILITÉ SÉMANTIQUE

L'interopérabilité sémantique garantit que des systèmes, applications ou organisations différents peuvent échanger et interpréter des données de manière cohérente, tout en préservant le sens des informations.

* **Compréhension partagée des concepts** : Utilisation d'ontologies ou de vocabulaires communs pour définir clairement les termes et leurs relations.

* **Intégration des données** : Alignement des modèles et structures via des mappings de classes, propriétés et concepts.

* **Automatisation des échanges** : Recours à des outils capables d'inférer et valider les informations grâce aux règles définies.
## G.2 CONSTRUIRE L'INTEROPÉRABILITÉ SÉMANTIQUE À L'AIDE DES ONTOLOGIES

Mécanismes permettant de relier des systèmes, applications et données ayant des vocabulaires ou modèles différents.

Les ontologies permettent deux approches complémentaires :

* Alignement avec des ontologies préexistantes

* Intégration a posteriori des données

Pas d'exclusion mutuelle
## G.3 ALIGNEMENT LORS DE LA CONCEPTUALISATION

L'alignement lors de la conceptualisation consiste à intégrer, dès la conception d'une application, des ontologies ou vocabulaires partagés produits par des communautés de connaissance et de pratique.

* **Utilisation d'ontologies reconnues** : Intégration de standards existants pour définir des concepts et propriétés (ex. : Dublin Core, FOAF, Ontologies publiées ou considérées par GS1).

* **Uniformisation des modèles** : Adoption de schémas et terminologies communes pour assurer la compatibilité avec d'autres systèmes.

* **Avantage** : Réduction des conflits sémantiques grâce à une conceptualisation partagée dès le départ.

**Exemple** : Lors du développement d'une application e-commerce, l'utilisation d'une ontologie comme GoodRelations permet de structurer les concepts tels que les produits, prix ou transactions.

<figure><img src="image_53.png" /></figure>
## G.4 INTÉGRATION À POSTERIORI

Dans cette approche, l'interopérabilité est construite après coup pour intégrer des données provenant de systèmes applicatifs existants, souvent incompatibles entre eux.

* **Mapping entre ontologies** : Création de correspondances entre les classes et propriétés des différents systèmes applicatifs.

* **Utilisation d'ontologies pivots** : Conversion des données vers un format intermédiaire basé sur une ontologie centrale pour faciliter l'intégration.

* **Avantage** : Adaptation aux systèmes existants sans nécessiter leur refonte complète.

**Exemple** : Pour interconnecter des systèmes applicatifs logistiques entre eux, un mapping est établi entre les concepts "Product" dans l'une et "BOMItem" dans l'autre, en utilisant une ontologie pivot défini par GS1

<figure><img src="image_54.png" /></figure>
## G.5 CONTRIBUTION À LA PYRAMIDE DIKW

* **Données** : Faits ou événements formalisés par des **métadonnées interprétables** qui fournissent un cadre sémantique.

* **Information** : Organisation des données selon des relations et concepts via des ontologies comme OWL, donnant du sens et du contexte.

* **Connaissance** : Inférer de nouvelles relations ou concepts à partir de l'information explicite, en s'appuyant sur le modèle de connaissance OWL.

* **Sagesse** : Application éclairée des connaissances pour résoudre des problèmes complexes et prendre des décisions judicieuses.
# G.6 SYNONYMIE, POLYSÉMIE ET AMBIGUÏTÉ SYNTAXIQUE

OWL aide à résoudre les problèmes de synonymie, polysémie et ambiguïté syntaxique en utilisant des identifiants uniques (IRIs), des labels et des annotations.

* **Synonymie** : Association de termes différents au même concept via des labels.

* **Polysémie** : Création de classes distinctes pour chaque sens d'un terme.

* **Ambiguïté Syntaxique** : Clarification des relations entre concepts par des propriétés formelles.

OWL assure une représentation précise des connaissances pour une interprétation cohérente.

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

Uncle — http://www.plm-interop.org/family#Uncle

Annotations: Uncle

Annotations

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

rdfs:label [language: fr]

Oncle

rdfs:label [language: fr]

Tonton

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

550e8400-e29b-4

1d4-a716-446655...

550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

URI: http://www.plm-interop.org/family/2025/0/25/untitled-ontology-74#550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

Annotations:

rdfs:label "Char d'assault"@fr

rdfs:label "Tank"

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

123e4567-e89b-1

2d3-a456-426614...

123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000

URI: http://www.plm-interop.org/family/2025/0/25/untitled-ontology-74#123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000

Annotations:

rdfs:label "Tank"

rdfs:label "bocal"@fr
# G.7 RÉSOLUTION DES PROBLÈMES D'AMBIGUITÉ ET DE DONNÉES

Dans OWL (Web Ontology Language), chaque concept est identifié par une IRI unique, ce qui permet une identification sans ambiguïté.

* Identification par IRI

* Nommage par labels

* Association d'autres symboles que textuels

* Description pour les utilisateurs

* Définition formelle (en OWL)

Ainsi, une ontologie OWL est une représentation sémantique riche qui facilite l'interopérabilité et l'exploitation des connaissances.

<figure><img src="image_60.png" /></figure>
## G.8 CRÉATION DE VALEUR POUR LES ENTREPRISES

Les ontologies en OWL (Web Ontology Language) apportent une valeur économique significative aux entreprises en facilitant l'interopérabilité sémantique.

Elles permettent de :

* Réduire les coûts d'intégration et de gestion des échanges de données

* Réduire les risques grâce à une meilleure compréhension des données et de leurs relations

* Rationaliser les processus en créant un langage commun et en simplifiant l'automatisation

* Optimiser la gestion des ressources et la chaîne de valeur

* Faciliter l'innovation et l'adoption de nouvelles technologies
## G.9 DÉFI DE LA COMMUNICATION ENTRE ACTEURS

La communication entre experts de domaine, spécialistes OWL et informaticien est essentielle pour garantir la collaboration requise pour produire et utiliser des représentations d'ontologie en OWL

* **Experts de domaine** : Apportent les connaissances métiers essentielles.

* **Spécialistes OWL** : Formalisent ces connaissances dans un cadre technique structuré.

* **Informaticiens** : Concoivent et réalisent des systèmes informatique

* **Défi** : Assurer une communication et une collaboration efficace entre ces types d'acteur
# H. Conclusion

## H.1 Points clés

## H.2 Perspectives
# H.1 RÉSUMÉ DES POINTS CLÉS

Pour pouvoir construire l'interopérabilité sémantique, nous avons

* Défini ce qu'est la sémantique et ses liens avec ontologie, logique et théorie des ensembles

* Exploré OWL comme un des langages de formalisation d'ontologie supportant les besoins pour définir précisément la sémantique en étant aidé par les ordinateurs
## H.2 PERSPECTIVES

Nous nous sommes restreints aux aspects sémantiques sans détailler les aspects informatiques et la réalisation. En outre, il ne s'agit que d'une introduction et il peut être nécessaire

* d'approfondir la production de représentation d'ontologies en OWL pour des modèles plus complexe

* d'explorer les aspects plus techniques en lien avec les spécifications du W3C et les technologies associées au Linked Data et Web Sémantique.

* de travailler sur les chaînes de production et les environnements de consommation des ontologies

* de travailler sur l'ingénierie des ontologies et sur les standards de type SMART

* de voir d'autres langages de formalisation basé sur des logiques d'ordre supérieur ou d'autres types de logique

* de travailler sur les architectures de plus haut niveau...