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

Catherine Roussey, Stéphan Bernard, Ghislain Auguste Atemezing

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

## To cite this version:

Catherine Roussey, Stéphan Bernard, Ghislain Auguste Atemezing. Introduction à la formalisation des connaissances sous forme d'ontologies. Doctorat. Data Science School 2022, Bénin. 2022, pp.64. hal-04289831

HAL Id: hal-04289831

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Submitted on 16 Nov 2023

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

Catherine ROUSSEY, Stephan BERNARD, Ghislain ATEMEZING

équipe Copain, UR TSCF, INRAE Centre Clermont ARA

Axe Informatique, UMR MISTEA, INRAE Centre Occitanie Montpellier

Mondeca, Paris

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

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE

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

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

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

MONDECA
# Plan

Definitions: connaissances, ontologie

Technologies du Web sémantique, graphe de connaissances → LOD

## Ingénierie des ontologies

### 3 cas d'usages

1. Publication de données capteurs sur le LOD

2. Projet COSWOT : Système contextuel adaptatif

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

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

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

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
# Définitions

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

34

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

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

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

**Information**: donnée + sens

Sens : il faut fournir à l'humain du contexte

Type → structure de données

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

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

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

Pour inférer de nouvelles connaissances

"marié à " est une relation symétrique

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
# Continuum DIK

<figure><img src="image_14.png" /></figure>
# Ontologie: un peu d'histoire

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

Séparer les connaissances de résolution de problème des connaissances du domaine

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

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

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

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

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

<figure><img src="image_15.png" /></figure>
# Resource Description Framework RDF

Credit Semantic Web Data/RDF/SPARQL

http://homepages.inf.ed.uk/libkin/teach/beijing2018/rdfslides.pdf

Triplet RDF

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

<figure><img src="image_17.png" /></figure>
# Technologies Web Sémantique

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Credit Semantic Web Layer Cake

Tweak, Explained

Kingsley Uyi Idehen

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

<figure><img src="image_19.png" /></figure>
# Ontologie du Web W3C
et graphe de connaissances

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

Une ontologie sert à (W3C):

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

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

* Aider l'intégration de données multi-sources

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

* Produire des inférences

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

<figure><img src="image_20.png" /></figure>
# Linked Open Data (LOD)

Credit lod-cloud.net

## Web de données Liées

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

https://vimeo.com/49231111

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

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

INRAE

Formalisation des connaissances

Octobre 2022 / C Roussey
# Modèle 5 étoiles

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

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

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

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

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

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

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

<figure><img src="image_24.png" /></figure>
# Données FAIR

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

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

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

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

RÉPUBLIQUE
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Liberté
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INRAE
# Ingénierie des ontologies

## la méthodologie NeOn = un ensemble de méthodes

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

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

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

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

Neon propose plusieurs scénarios que l'on peut combiner

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

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

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

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

## La méthode Linked Open Terms (LOT)

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
# Ingénierie des ontologies

## La méthode SAMOD

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

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

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

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

ODP sont présents :

- dans les ontologies fondationnelles BFO ou DolCe

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

Ils peuvent prendre différents noms et forme:

- Le Module AgronomicTaxon pour la Thèse de Fabien Amarger

- Le modelet dans la méthode SAMOD

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
# Consensus : Comment l'atteindre ?

Thèse de Abdel Kader Keita

Aider les experts du domaine à ce mettre d'accord sur les définitions des concepts (méthode Delphi)

Illustrer les liens entre concepts par des images (photo, carte, ...)

Thèse de Fabien Amarger

Extraire des sources des informations communes et les qualifier :

- Détecter les candidats

- Évaluer leur degré de confiance

- Gérer les incohérences

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# Où trouver des ontologies FAIR ?

## Organismes de normalisation

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

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

## Répertoires

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

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

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

## Communauté de pratique

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

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

<figure><img src="image_35.png" /></figure>
Publication de données
> capteurs sur le web de données liées

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

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# INRAE fournisseur de données

INRAE possède :

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

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

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

Comment rendre accessible ces données ?

au personnel d'INRAE mais pas que...

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

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

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

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

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

Différents formats / schéma de données / interface d'interrogation

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

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

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

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

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
<figure><img src="image_40.png" /></figure>

GSN Server :: GSN

HOME

DATA

MAP

FULLMAP

Auto-refresh every :

1min

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

refresh

close all

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

Real-Time

Addressing

Structure

Description

Download

record 7920.0

relative_humidity 74.44

air_temp 7.326

wind_speed_northerly_component 8.13

wind_speed_westerly_component -10.28

wind_speedVertical_component -10.04

snow_height -198.3

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

Real-Time

Addressing

Structure

Description

Download

wind direction null

wind speed null

solar rad null

snow_water_content_1 null

snow_water_content_2 null

snow_temp_1 null

snow_temp_2 null

air_humid null

air_temp null

air_tempir null

snowsurface_tempir null

Crédit JP Calbimonte

Measurement Location: wan4, Wannengrat

Deployment

Wannengrat (link: Home)

Measurement

wan4

Location

Coordinates

46.803716666° N, 9.778030555° E

Altitude

2417 m

Swiss Northings

Swiss Eastings

Experiments:

Measuring and Modelling the Snow Distribution
on Wannengrat (about)

Edit information

Click here

► Register an observation

► Register a sensor deployment

► Bulk Load information

Tasks

Image

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

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

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

DB name

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

Link

Model

S/N

200-

2100

27005

UVW

SR50

C5635

Hygroclip

45614

S3

323

wind_speed_northerly_component
wind_speed_westerly_component
wind_speedVertical_component

snow height

air temperature

relative_humidity

4da160f

A948534

E57d1e4

E57d1e4

E57d1e4
# Publication de données capteurs

Accès uniformisé aux données et métadonnées des capteurs

« Standardisation » des données:

* Réutilisation de schémas (ontologies) existants déjà documentés

* Combinaison de différents schémas pour coller à notre besoin

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

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

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

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

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
# Semantic Sensor Network (SSN)

## Sensor Observation Sample Actuator (SOSA)

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

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

Semantic Sensor Network : le squelette

* Sensing Device
  Ontology for meteorological sensor (aws)

* Feature of Interest
  SWEET: set of classes

* Observable Property
  Thesaurus Climate and Forecast (skos)

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

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

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

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

<figure><img src="image_49.png" /></figure>
# BD to triple store

Credit Stephan Bernard stephan.bernard@inrae.fr

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

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
# Interface d'interrogation

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

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

## Query ?

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

Line

Query

Sample queries

Latest air humidity measurements

## Chart

<figure><img src="image_52.png" /></figure>
# Ontologies pour les systèmes contextuels adaptatifs

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

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INRAE®
# Système contextuel adaptatif

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

Implanter la boucle observation → decision → action → observation

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

Réseau d'ontologies
pour construire
un schéma commun

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

## Combiner ontologie d'observation + ontologie de service

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

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

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

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

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

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>SAREF from ETSI</figcaption></figure>
<figure><img src="image_57.png" /></figure>

Légende

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

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

Classe d'Union (Anonyme)

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

Préfixes

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

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

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

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

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

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

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

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

Ontology

caso: https://w3id.org/def/caso#
<figure><img src="image_60.png" /></figure>
# Conception: une méthode d'aggrégation pour la pluie

$$ \text{getRainDailyTotalQuantity}(p, d) = \sum \text{getRainQuantity}(p, t1, t2) $$
on the condition that $[t1, t2] \subset [d \ 06:00:00, d+1 \ 06:00:00[$

where

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

p: a pluviometer

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

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

<figure><img src="image_61.png" /></figure>
# Conception : diagramme d'état pour déduire les états de la pluie

<figure><img src="image_62.png" /></figure>
<figure><img src="image_63.png" /></figure>
<figure><img src="image_64.png" /></figure>
Pluie: Observation et Deduction

<figure><img src="image_65.png" /></figure>
<figure><img src="image_66.png" /></figure>

irrig:RainIntensityDeduction

arvalis:deduction_at_PT24H_2013-08-14T
060000_0200_of_ontogen_inferenceEngine
SWRLAPI_drools_on_rain_intensity

sosa resultTime

^^xsd:dateTime

sosa:phenomenonTime

arvalis:duration_PT24H

caso:hasValidTime

time:hasDuration

time:hasDuration

time:Interval

arvalis:interval_PT24H_2013-08-14T
060000_0200

arvalis:interval_PT24H_2013-07-13T
000000_0200

time:Interval

time:Interval

time:hasEnd

time:hasEnd

time:hasBeginning

time:hasBeginning

arvalis:instant_2013-08-15
T060000_0200

arvalis:instant_2013-08-14
T060000_0200

arvalis:instant_2013-08-14
T000000_0200

arvalis:instant_2013-08-13
T000000_0200

time:inXSDDatetimeStamp

time:inXSDDatetimeStamp

time:inXSDDatetimeStamp

time:inXSDDatetimeStamp

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

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

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

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

irrig:RainIntensityDeduction(?deduction_rainIntensity)^
prov:used(?deduction_rainIntensity, ?result_observation_rain_total_quantity)^
om:hasNumericalValue(?result_observation_rain_total_quantity, ?value_result_observation)^
caso:hasState irrig:observableProperty_rainIntensity, ?rainIntensity_state)^
caso:hasOpenUpperBoundary(?rainIntensity_state, ?boundary_upper)^
caso:boundaryValue(?boundary_upper, ?value_boundary_upper)^
caso:hasClosedLowerBoundary(?rainIntensity_state, ?boundary_lower)^
caso:boundaryValue(?boundary_lower, ?value_boundary_lower)^
swrlb:lessThan(?value_result_observation, ?value_boundary_lower)^
swrlb:greaterThanOrEqual(?value_result_observation, ?value_boundary_lower)
->
caso:hasResultState(?deduction_rainIntensity, ?rainIntensity_state)

<figure><img src="image_67.png" /></figure>
Les chaînes de traitements

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

<figure><img src="image_69.png" /></figure>
<figure><img src="image_70.png" /></figure>

# Annotation sémantique de bulletins d'alertes agricoles

## Projet D2KAB

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

MaiAGE

MATHÉMATIQUES ET INFORMATIQUE APPLIQUÉES DU GÉNOME À L'ENVIRONNEMENT

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

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

LIRMM

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

acta
LES INSTITUTS
TECHNIQUES
AGRICOLES #

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

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

INRAO

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

Elzeard

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

INSTITUT FRANÇAIS
DE LA VIGNE ET DU VIN
# D2KAB

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

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

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

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

* Exploiter ces données FAIR dans des applications dédiées

5 scénarios : agronomie, agriculture, écosystème, biodiversité

Copain a la charge des scénaris :

T4.2 : publication de jeux de données et de référentiels dans le domaine de l'agriculture

T4.3 : navigateur augmenté pour les bulletins de santé du végétal

<figure><img src="image_80.png" /></figure>
# T4.3 Bulletins de Santé du Végétal (BSV)

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

écophyto2018
mels, c'est mieux

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

Prévisions météorologiques du mercredi 06 au mardi 12 avril

Temps très ensoileillé et sec pendant toute cette période. Les températures sont en hausse avec des minimales ne cendant pas en dessous de 9°C et des maximales atteignant 20 à 22°C (source météociel).

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

## A RETENIR CETTE SEMAINE

- Grande majorité de parcelle avec des fleurs

- Avec le développement rapide des colzas le risque méligèthes s'estompe

- Signalement de quelques dégâts de charançons de la tige du colza

- Premiers charançons des siliques piégés mais sans incidence car stade de sensibilité des colzas pas atteint (à partir du stade G2)

## Réseau 2010-2011

Cette semaine, 53 parcelles ont fait l'objet d'au moins une observation.

## Stade des colzas

Rappel : un stade est atteint lorsque 50% des plantes sont à ce stade.

Les conditions climatiques estivales de la semaine dernière ont permis une accélération des stades et a fortiori dans les secteurs qui ont eu la chance de bénéficier des pluies.

- D1 boutons acolés encore cachés par les feuilles terminales : 2%

- D2 inflorescence principale dégagée, boutons acolés, inflorescences secondaires visibles : 8%

- E boutons séparés, les pédoncules floraux s'allongent en commençant par ceux de la périphène : 86%

- F1 premières fleurs ouvertes : 20%

- F2 allongement de la hampe florale, nombreuses fleurs ouvertes : 4%

## Méligèthes

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

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

un état sanitaire des cultures

stades de développement

observations des ravageurs et maladies

présence de symptômes

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

des messages réglementaires
# Indexation des BSV

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

BULLETIN DE
SANTÉ DU VÉGÉTAL

BOURGOGNE

La région

Grandes cultures 1° 20 du 5 avril 2011

Filière
agricole

La date de
parution

<figure><img src="image_88.png" /></figure>
# Spécification des besoins

Les agronomes souhaitent interroger une archive d'observations des cultures

la culture

Stade des colzas

Rappel : un stade est atteint lorsque 50% des plantes sont à ce stade.

Les conditions climatiques estivales de la semaine dernière ont permis une éléра- tion des stades et a fortiori dans les secteurs qui ont eu la chance de bénéficier des pluies.

- D1 boutons accolés encore cachés par les feuilles terminales : 2%

- D2 inflorescence principale dégagée, boutons accolés, inflorescences secondaires visibles : 8%

- E boutons séparés, les pédoncules floraux s'allongent en commençant par ceux de la péri- phérie : 66%

- F1 premières fleurs ouvertes : 20%

- F2 allongement de la hampe florale, nombreuses fleurs ouvertes : 4%

Le stade de développement de la culture
# Schéma global

<figure><img src="image_89.png" /></figure>
<figure><img src="image_90.png" /></figure>

# BULLETIN DE SANTÉ DU VÉGÉTAL
BOURGOGNE-FRANCHE-COMTÉ

Viticulture n°16 du 30 juillet 2019

pdf
.htm

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

AGRICULTURES & TERRITOIRES
DE SANTÉ DU VÉGÉTAL
BOURGOGNE-FRANCHE-COMTÉ

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PRÉSIDENT
DE BOURGOGNE-FRANCHE-COMTÉ

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ÉCOPHYTO
RÉDUIRE ET AMÉLIORER
L'UTILISATION DES PHYTOS

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Pluies du 25 au 28 Juillet :
Le passage pluvio-orageux du week-end dernier a concerne l'ensemble des vignobles de Bourgogne Franche Comté. Les cumuls sont très variables :
5 à 73 mm en 21
17 à 38 mm en 71
7 à 21 mm en 89
61 à 91 mm en 39

## STADES VEGETATIFS

Dans les situations les plus précoces, les premières baies vérées sont observées plus régulièrement mais la plupart des situations sont encore au stade grappe fermée. Les pluies de ce week-end, là où elles ont été significatives, vont permettre d'enclencher la véraison.

## ACCIDENTS CLIMATIQUES

Les fortes températures de la semaine dernière combinées à des hygrométries basses ont provoqué des dégâts d'échaudage et parfois de phytotoxicité dans de nombreuses parcelles quel que soit le vignoble. Les pertes oscillent entre 5 et 50% selon les vignes.

## MILDIOU

### - Situation au vignoble :

221 parcelles ont été observées sur le réseau BSV.

Aucune évolution n'a été notée depuis la semaine dernière.

### - Etat des contaminations en cours :

Avec les pluies des derniers jours qui ont concerné quasiment tout le vignoble de Bourgogne-Franche Comté, de nouvelles contaminations se sont produites. Les symptômes correspondant s'exprimeront entre le milieu et la fin de cette semaine.

### Analyse de risque mildiou :

A début véraison, les grappes atteignent le stade de moindre sensibilité. Le jeune feuillage reste quant à lui toujours très sensible.

Compte tenu de l'état sanitaire et des stades phénologiques, le risque est faible pour l'ensemble du vignoble Bourguignon et modéré pour le Jura. Toutefois, en fonction des sorties de taches et des conditions météorologiques à venir, il pourrait évoluer.

## STADES V EGETATIFS

Dans les situations les plus précoces, les premières baies vérées sont observées plus régulièrement mais la plupart des situations sont encore au stade grappe fermée. Les pluies de ce week-end, là où elles ont été significatives, vont permettre d'enclencher la véraison.

## ACCIDENTS CLIMATIQUES

Les fortes températures de la semaine dernière combinées à des hygrométries basses ont provoqué des dégâts d'échaudage et parfois de phytotoxicité dans de nombreuses parcelles quel que soit le vignoble. Les pertes oscillent entre 5 et 50% selon les vignes.

## MILDIOU

### - Situation au vignoble :

221 parcelles ont été observées sur le réseau BSV.

Aucune évolution n'a été notée depuis la semaine dernière.

### - Etat des contaminations en cours :

<h1>Viticulture n°16 du 30 juillet 2019</h1>

<h2>STADES V EGETATIFS</h2>

<p>Dans les situations les plus précoces, les premières baies vérées sont observées plus régulièrement mais la plupart des situations sont encore au stade grappe fermée. Les pluies de ce week-end, là où elles ont été significatives, vont permettre d'enclencher la véraison.</p>

<h2>ACCIDENTS CLIMATIQUES</h2>

<p>Les fortes températures de la semaine dernière combinées à des hygrométries basses ont provoqué des dégâts d'échaudage et parfois de phytotoxicité dans de nombreuses parcelles quel que soit le vignoble. Les pertes oscillent entre 5 et 50% selon les vignes.</p>

<h2>MILDIOU</h2>

<h3>Situation au vignoble :</h3>

<p>221 parcelles ont été observées sur le réseau BSV.</p>

<p>Aucune évolution n'a été notée depuis la semaine dernière.</p>

<h3>Etat des contaminations en cours :</h3>

<p>Avec les pluies des derniers jours qui ont concerné quasiment tout le vignoble de Bourgogne-Franche Comté, produites. Les symptômes correspondront à le milieu et la fin de cette semaine.</p>

Analyse de risque mildiou : A début
# Spécification des besoins

* 57 Competency Questions ont été définies

* Examples http://ontology.irstea.fr/pmwiki.php/Site/BSVSparqlSamples

RC2: Combien de bulletins contiennent les corpus ?

RC18: Combien d'annotations de concepts du thésaurus FCU ont été produites pour le document D ?
# Thésaurus usage des plantes cultivées en France FCU

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

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

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

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

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

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

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

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

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# Thésaurus French Crop Usage FCU

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# Spécification des besoins

## DÉFINITION DES MODÈLES

* Un corpus est constitué de plusieurs documents

* Un document peut être présenté sous différent format (pdf, html)

* Un bulletin agricole est un document

* Un bulletin agricole est associé à une région

* Un bulletin agricole a une date de publication

* Un bulletin agricole a pour thème une ou plusieurs cultures

* Une ressource sémantique (comme un thésaurus) définie un ensemble d'entité nommée (exemple les cultures)

* Une annotation indique qu'une mention d'une entité nommée a été identifiée dans le texte d'un document

* Une annotation peut être produite par un humain ou par un logiciel

* Une annotation joue un rôle dans une application dédiée (validation correction, identification, complément d'information)

* Un document est annoté par divers processus d'annotation
# Sélection des ontologies

## DÉFINITION DES MODELES

* Time W3C (Hobbs & Pan, 2006)

* GeoSparql, OGC (Battle & Kolas, 2012)

* Prov Ontology (prov) W3C (Lebo et al., 2013)

* Web Annotation Data Model (oa) W3C (Sanderson et al., 2013)

* Simple Knowledge Organisation System (skos) W3C
# Web Annotation Ontology

prefix oa: <http://www.w3.org/ns/oa#>

Vocabulaire pour décrire le modèle de données d'annotation du web : il s'agit d'offrir un cadre universel pour annoter des ressources du web (page web ou image, article de blog, ...).

C'est aussi une recommandation du w3c.

Documentation sur
https://www.w3.org/ns/oa

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INRAE

Mars 2022 / TSCF
# Structure des données

## Activité d'annotation

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# Structure des données

## Représentation des BSV

<figure><img src="image_101.png" /></figure>
# Structure des données

## Annotations

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

INRAE

Mars 2022 / TSCF
Validation: example

RC2: Combien de bulletins contiennent les corpus ?

SELECT (COUNT(?bsv) AS ?nb) ?nom ?corpus
WHERE {
    ?corpus a prov:Collection.
    ?corpus rdfs:label ?nom.
    ?corpus prov:hadMember ?bsv.
}
GROUP BY ?nom ?corpus
# Projet ANR D2KAB

Annotation de BD + Annotation de texte

Interrogation multisources: BD d'epidemio versus bulletins d'alerte

Mieux intégrer les modeles SKOS dans les réseaux d'ontologies

SKOS pour publier des données de référence comme les stades phénologiques

<figure><img src="image_103.png" /></figure>
# Graphes distribués

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

<figure><img src="image_104.png" /></figure>
Conclusion

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

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

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

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

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

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# Travaux Pratiques

## Découverte et interrogation du thésaurus FrenchCropUsage à distance

* Aller sur la page http://ontology.irstea.fr/pmwiki.php/Site/FrenchCropUsage

* Trouver le SPARQL endpoint http://ontology.inrae.fr/frenchcropusage/sparql

* Executer les requêtes SPARQL de la section "exemple de requêtes"

## Découverte et interrogation conjointe des annotations des BSV et de FCU à distance

* Aller sur la page http://ontology.irstea.fr/pmwiki.php/Site/BSV

* Trouver le SPARQL endpoint http://ontology.irstea.fr/bsv/sparql

* Executer les requêtes SPARQL de la page http://ontology.irstea.fr/pmwiki.php/Site/BSVSparqlSamples

## Installation d'un SPARQL endpoint en local et interrogation

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