# Interoperabilité et raisonnement dans le Web Sémantique des objets: le projet CoSWoT

Francesco Antoniazzi, Ghislain Auguste Atemezing, Fabien Badeig, Mahdi Bennara, Stéphan Bernard, Pierre-Antoine Champin, Jean-Pierre Chanet, Christophe Gravier, Yann Gripay, Frederique Laforest, et al.

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

## ► To cite this version:

Francesco Antoniazzi, Ghislain Auguste Atemezing, Fabien Badeig, Mahdi Bennara, Stéphan Bernard, et al. Interoperabilité et raisonnement dans le Web Sémantique des objets: le projet CoSWoT. 31es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, Sébastien Ferré, Jun 2020, Angers, France. [hal-02888216](https://hal.science/hal-02888216v1)

HAL Id: hal-02888216

https://hal.science/hal-02888216v1

Submitted on 10 Nov 2020

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons CC0 1.0 - Universal - International License
# Interoperabilité et raisonnement dans le Web Sémantique des objets: le projet CoSWoT

Francesco Antoniazzi², Ghislain Atemezing⁶, Fabien Badeig², Mahdi Bennara², Stephan Bernard⁴, Pierre-Antoine Champin³, Jean-Pierre Chanet⁴, Christophe Gravier⁵, Yann Gripay¹, Frédérique Laforest *,¹, Maxime Lefrançois², Lionel Médini³, Laure Moiroux⁴, Catherine Roussey⁴, Sylvie Servigne¹, Kamal Singh⁵, Julien Subercaze⁵, Antoine Zimmermann²

¹ Univ Lyon, INSA Lyon, LIRIS, CNRS UMR5205, F-69622, Villeurbanne, France
{firstname.lastname}@insa-lyon.fr,

² Mines Saint-Etienne, Univ Lyon, Univ Jean Monnet, IOGS, CNRS, UMR 5516, LaHC, Institut Henri Fayol, F-42023 Saint-Etienne, France
{firstname.lastname}@emse.fr,

³ Univ Lyon, Univ Lyon 1, LIRIS, CNRS UMR5205, F-69622, Villeurbanne, France
{firstname.lastname}@univ-lyon1.fr,

⁴ Univ Clermont Auvergne, INRAe, UR TSCF, F-63178 Aubière, France
{firstname.lastname}@inrae.fr,

⁵ Univ Jean Monnet, IOGS, CNRS, UMR 5516, LaHC, F-42023 Saint-Etienne, France
{firstname.lastname}@univ-st-etienne.fr,

⁶ Mondeca, Paris, France
ghislain.atemezing@mondeca.com

**Résumé** : Cet article présente le contexte et les objectifs du projet ANR nommé Constrained Semantic Web of Things (CoSWoT). CoSWoT a pour objectif de proposer une architecture logicielle distribuée compatible WoT et embarquée sur des dispositifs contraints. Cette architecture a deux caractéristiques principales : (1) elle utilisera des modèles de connaissances à base de graphes pour déclarer la logique applicative des dispositifs et la sémantique des messages échangés ; (2) les dispositifs auront des capacités de raisonnement afin de répartir les tâches de traitement entre eux. Le développement d'applications WoT sera simplifié : notre plateforme permettra le développement et l'exécution d'applications intelligentes et décentralisées du WoT malgré l'hétérogénéité des dispositifs connectés. La plateforme proposée sera testée sur plusieurs cas d'utilisation dans le bâtiment intelligent et en agriculture numérique.

**Mots-clés** : Web des Objets sémantique, ontologie, description de service, capteur, actionneur, raisonnement incrémental, raisonnement distribué, objet contraint

## 1 Contexte

Le Web des Objets (WoT) est le résultat de l'intégration dans le Web d'objets commu- nicants hétérogènes, potentiellement mobiles, connectés par intermittence et présentant des capacités limitées. De nouveaux services applicatifs innovants peuvent être envisagés pour l'utilisateur pour peu que ces objets puissent se découvrir, inter-opérer, et prendre des dé- cisions collectivement. Les applications du WoT concernent l'agriculture numérique, le bâ- timent intelligent, les villes intelligentes, la gestion de l'énergie et de l'eau, la santé, etc. Dans le domaine de l'agriculture numérique, des objets hétérogènes fixes ou mobiles sur

Contact author, coordinator of the ANR CoSWoT project
les parcelles cultivées peuvent capter et échanger des informations puis mener des raisonne-
ments pour construire une vue analytique d'un champ et prendre des décisions, par exemple
comment irriguer le champ de manière optimale. Les graphes de connaissances sont des re-
présentations formelles obtenues par l'unification de données hétérogènes et distribuées qui
ont été enrichies de leur contexte d'acquisition, et liées (Hogan et al., 2020). Ces graphes
permettent aussi de raisonner et prendre des décisions. Les modèles et technologies du Web
sémantique forment un socle théorique privilégié pour les graphes de connaissances émer-
geant de l'échange, du stockage, du traitement et du raisonnement sur des données dans le
Web des Objets.

## 2 Objectifs

L'objectif scientifique du projet CoSWoT est de proposer une architecture logicielle em-
barquée sur des objets communicants contraints, avec deux caractéristiques principales : (1)
elle utilisera des modèles de connaissances à base de graphes pour spécifier de manière dé-
clarative la logique applicative des objets contraints ainsi que les messages qu'ils échangent
(2) elle donnera aux objets, malgré leurs contraintes, une capacité de raisonnement sur ces
graphes de connaissances pour déporter les traitements de données au bord de l'architecture
du système. Ainsi, notre prototype permettra la construction et l'exécution d'applications
WoT intelligentes et décentralisées malgré l'hétérogénéité des objets. Ces applications WoT
reposeront sur une plateforme hébergeant les services nécessaires. Nous évaluerons donc les
solutions existantes (plateforme du projet ANR ASAWoO (Médini et al., 2017; Mrissa et al.,
2015), Servient du groupe WoT du W3C (Kovatsch et al., 2020), Interworking proxy de la
spécification OneM2M de l'ETSI (ETSI, 2017), etc.). Nous sélectionnerons la solution la
plus adaptée à nos contraintes techniques, et développerons une version étendue aux verrous
scientifiques de notre projet.

Le premier verrou scientifique concerne l'utilisation des graphes de connaissances comme
modèle de données généralisé dans les échanges entre objets hétérogènes. Les objets consom-
ment et transmettent des messages avec des syntaxes et modèles de données variés. Chaque
constructeur ou consortium développe sa norme d'échange des données. Nous participons à
la convergence de certaines initiatives notamment au sein du W3C et de l'ETSI (Sun et al.,
2016; Meddeb, 2016; Lefrançois, 2017; Roussey et al., 2020). Nous avons initié des travaux
pour étudier comment des objets peuvent être rendus interopérables sémantiquement malgré
leurs hétérogénéités, justement en se basant sur l'utilisation généralisée de modèles à base
de graphes de connaissances (Lefrançois et al., 2017; Lefrançois, 2017). Ces travaux sont
notamment issus du projet ANR OpenSensingCity et du projet ITEA2 Smart Energy Aware
Systems, primé ITEA Award of Excellence 2017. Des questions de recherche subsistent no-
tamment concernant (i) l'adéquation des modèles de graphes de connaissances existants pour
le domaine d'application envisagé; (ii) l'applicabilité des principes théoriques proposés à
une variété de protocoles et standards existants, potentiellement basés sur la génération ou
la consommation de flux de données; (iii) la découverte des objets hétérogènes, des services
qu'ils exposent, et de comment les solliciter.

Le second verrou concerne le raisonnement incrémental embarqué et distribué, qui per-
mettra de doter les objets connectés de compétences de raisonnement compatibles avec leurs
capacités, et intégrant les nouvelles données au fur et à mesure (Motik et al., 2012; Barbieri
et al., 2010; Kazakov & Klinov, 2013; Chevalier et al., 2015, 2016). Nous avons une première
expérience pour embarquer des descriptions sémantiques sur des objets contraints avec Hydra
(Rojas et al., 2016) mais les principes de distribution restent à définir. Il faut aussi développer
des approches et des outils incluant les apports du Web sémantique dans les nouvelles archi-
tectures décentralisées où les données sont traitées à la source. Dans (Terdjimi et al., 2015,
2016), notre raisonneur incrémental HyLAR issu du projet ANR ASAWoO déploie les tâches
de raisonnement indifféremment côté serveur ou côté client, et permet la découverte de fonc-
tionnalités exposées (Médini, 2016). Dans le projet FSN OpenCloudWare, nous avons défini
Slider (Chevalier et al., 2015, 2016) pour optimiser l'empreinte système du raisonnement
incrémental en mémoire et en calcul centralisé. De nombreux travaux dans la littérature pro-
posent des optimisations du raisonnement proches du matériel, comme (Munoz et al., 2007;
Neumann & Weikum, 2008; Goodman & Mizell, 2010; Hoeksema & Kotoulas, 2011; Gurajada et al., 2014) ou notre raisonneur Inferray (Subercaze et al., 2016), mais elles doivent être adaptées au raisonnement distribué pour le WoT, ajoutant de nouvelles contraintes comme la limitation des volumes échangés. La solution envisagée n'est pas unique, mais devra être adaptable aux compétences de chaque objet.

Côté applications, l'agriculture fait face à plusieurs transitions. La France a ouvert et échange des données d'agriculture (Bournigal, 2017). Les projets européens Igreen, Foodie ou SmartAgriFood standardisent l'échange de données agricoles avec des modèles de graphes de connaissances. Des plateformes WoT émergent dans le domaine agricole (Jayaraman et al., 2016; Lehmann et al., 2012), avec des systèmes sensibles au contexte et capables de raisonner. L'INRAe a démontré l'apport des graphes de connaissances (Sun et al., 2016) et propose des jeux de données en agriculture (Roussey et al., 2020) grâce à l'acquisition de données de capteurs sur leur site expérimental au sein de leur AgroTechnoPôle. Le projet CoSWoT passe d'une architecture centralisée à une architecture distribuée, où des objets hétérogènes pourront, en fonction de leurs capacités, participer à l'interprétation des données. Dès la fin de l'année 2, nous réaliserons des expérimentations, de durées et complexités croissantes : communication machine mobile/capteur en champ pour la prise de décision de l'accès à la parcelle en fonction de l'état du sol, communication machine mobile/capteur en champ pour déterminer la vitesse de progression de la machine en fonction de la compaction du sol et de l'état des cultures, jusqu'à la prise de décision et l'automatisation de l'irrigation d'une parcelle cultivée sur une période de plusieurs mois, en fonction de l'état du sol, de la culture et des prévisions météorologiques.

Pour plus d'information sur l'avancée de ce projet, vous pouvez consulter le site web
https://coswot.gitlab.io/

## 3 Remerciements

Le projet CoSWoT est financé par l'agence nationale de la recherche sous la référence ANR-19-CE23-0012.

## Références

* BARBIERI D. F., BRAGA D., CERI S., DELLA VALLE E. & GROSSNIKLAUS M. (2010). Incremental Reasoning on Streams and Rich Background Knowledge. In *The Semantic Web: Research and Applications, 7th Extended Semantic Web Conference, ESWC 2010, Heraklion, Crete, Greece, May 30 - June 3, 2010, Proceedings, Part I*, p. 1-15 : Springer.

* BOURNIGAL J.-M. (2017). *AgGate - Portail de données pour l'innovation en agriculture*. Rapport interne, Ministère de l'agriculture, de l'agroalimentaire et de la forêt.

* CHEVALIER J., SUBERCAZE J., GRAVIER C. & LAFOREST F. (2015). Slider : An Efficient Incremental Reasoner. In *Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Melbourne, Victoria, Australia, May 31 - June 4, 2015*, p. 1081-1086.

* CHEVALIER J., SUBERCAZE J., GRAVIER C. & LAFOREST F. (2016). Incremental and Directed Rule-Based Inference on RDFS. In *Database and Expert Systems Applications - 27th International Conference, DEXA 2016, Porto, Portugal, September 5-8, 2016, Proceedings, Part II*, p. 287-294 : Springer.

* ETSI (2017). *SmartM2M; Smart Appliances; Reference Ontology and oneM2M Mapping*. Technical Specification 103 264 V2.1.1, ETSI.

* GOODMAN E. L. & MIZELL D. (2010). Scalable in-memory RDFS closure on billions of triples. In *Proceedings of the 6th International Workshop on Scalable Semantic Web Knowledge Base Systems (SSWS 2010)*, p. 17-31 : CEUR.

* GURAJADA S., SEUFERT S., MILIARAKI I. & THEOBALD M. (2014). TriAD : a distributed shared-nothing RDF engine based on asynchronous message passing. In *International Conference on Management of Data, SIGMOD 2014, Snowbird, UT, USA, June 22-27, 2014*, p. 289-300 : ACM.

* HOEKSEMA J. & KOTOULAS S. (2011). High-performance Distributed Stream Reasoning using S4. In *Ordring Workshop at ISWC*.

* HOGAN A., BLOMQVIST E., COCHEZ M., D'AMATO C., DE MELO G., GUTIERREZ C., LABRA GAYO J. E., KIRRANE S., NEUMAIER S., POLLERES A., NAVIGLI R., NGONGA NGOMO
A.-C., RASHID S. M., RULA A., SCHMELZEISEN L., SEQUEDA J., STAAB S. & ZIMMERMANN A. (2020). *Knowledge Graphs*. ArXiv technical report.

JAYARAMAN P. P., YAVARI A., GEORGAKOPOULOS D., MORSHED A. & ZASLAVSKY A. (2016). Internet of Things Platform for Smart Farming : Experiences and Lessons Learnt. *Sensors*, **16**(11), 1884.

KAZAKOV Y. & KLINOV P. (2013). Incremental Reasoning in OWL EL without Bookkeeping. In *The Semantic Web - ISWC 2013 - 12th International Semantic Web Conference, Sydney, NSW, Australia, October 21-25, 2013, Proceedings, Part I*, p. 232–247 : Springer.

KOVATSCH M., MATSUKURA R., LAGALLY M., KAWAGUCHI T., TOUMURA K. & KAJIMOTO K. (2020). *Web of Things (WoT) Architecture*. W3c recommendation, W3C.

LEFRANÇOIS M. (2017). Planned ETSI SAREF Extensions based on the W3C&OGC SOSA/SSN-compatible SEAS Ontology Pattern. In *Joint Proceedings of SEMANTICS 2017 Workshops* : CEUR.

LEFRANÇOIS M., ZIMMERMANN A. & BAKERALLY N. (2017). A SPARQL Extension for Generating RDF from Heterogeneous Formats. In *The Semantic Web - 14th International Conference, ESWC 2017, Portorož, Slovenia, May 28 - June 1, 2017, Proceedings, Part I*, p. 35–50 : Springer.

LEHMANN R. J., REICHE R. & SCHIEFER G. (2012). Future internet and the agri-food sector : State-of-the-art in literature and research. *Computers and Electronics in Agriculture*, **89**, 158–174.

MEDDEB A. (2016). Internet of things standards : who stands out from the crowd? *IEEE Communications Magazine*, **54**(7), 40–47.

MÉDINI L. (2016). An Avatar-based Workflow for the Semantic Web of Things. In *W3C Track @WWW 2016*.

MÉDINI L., MRISSA M., KHALFI E.-M., TERDJIMI M., LE SOMMER N., CAPDEPUY P., JAMONT J.-P., OCCELLO M. & TOUSEAU L. (2017). Building a Web of Things with Avatars : A comprehensive approach for concern management in WoT applications. In *Managing the Web of Things : Linking the Real World to the Web*, p. 151–180. Morgan Kaufmann.

MOTIK B., HORROCKS I. & KIM S. M. (2012). Delta-reasoner : a semantic web reasoner for an intelligent mobile platform. In *Proceedings of the 21st World Wide Web Conference, WWW 2012, Lyon, France, April 16-20, 2012 (Companion Volume)*, p. 63–72 : ACM.

MRISSA M., MÉDINI L., JAMONT J.-P., LE SOMMER N. & LAPLACE J. (2015). An Avatar Architecture for the Web of Things. *IEEE Internet Computing*, **19**(2), 30–38.

MUNOZ S., PÉREZ J. & GUTIERREZ C. (2007). Minimal Deductive Systems for RDF. In *The Semantic Web : Research and Applications, 4th European Semantic Web Conference, ESWC 2007, Innsbruck, Austria, June 3-7, 2007, Proceedings*, p. 53–67 : Springer.

NEUMANN T. & WEIKUM G. (2008). RDF-3X : a RISC-style engine for RDF. *PVLDB*, **1**(1), 647–659.

ROJAS R., MÉDINI L. & CORDIER A. (2016). Toward Constrained Semantic WoT. In *Proceedings of the Seventh International Workshop on the Web of Things, WoT 2016, Stuttgart, Germany, November 7, 2016*, p. 31–37.

ROUSSEY C., BERNARD S., ANDRÉ G. & BOFFETY D. (2020). Weather Data Publication on the LOD using SOSA/SSN Ontology. *Semantic Web Journal*. To appear in 2020.

SUBERCAZE J., GRAVIER C., CHEVALIER J. & LAFOREST F. (2016). Inferray : fast in-memory RDF inference. *PVLDB*, **9**(6), 468–479.

SUN J., DE SOUSA G., ROUSSEY C., CHANET J.-P., PINET F. & HOU K.-M. (2016). Intelligent Flood Adaptive Context-aware System : How Wireless Sensors Adapt their Configuration based on Environmental Phenomenon Events. *Sensors & Transducers*, **206**(11), 68.

TERDJIMI M., MÉDINI L. & MRISSA M. (2015). HyLAR : Hybrid Location-Agnostic Reasoning. In *Proceedings of the ESWC Developers Workshop 2015 co-located with the 12th Extended Semantic Web Conference (ESWC 2015), Portorož, Slovenia, May 31, 2015*, p. 1–6 : CEUR.

TERDJIMI M., MÉDINI L. & MRISSA M. (2016). HyLAR+ : Improving Hybrid Location-Agnostic Reasoning with Incremental Rule-based Update. In *Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web, WWW 2016, Montreal, Canada, April 11-15, 2016, Companion Volume*, p. 259–262.