# SHAMAN: Symbolic and Human-centric view of dAta
MANagement

François Goasdoué

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François Goasdoué. SHAMAN: Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement. Bulletin de l'Association Française pour l'Intelligence Artificielle, 2019. hal-02345067

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SHAMAN : Symbolic and Human-centric view of dAta MANage-
ment

IRISA/SHAMAN

Université de Rennes

http://www-shaman.irisa.fr

François GOASDOUÉ

Responsable d'équipe

fg@irisa.fr

Membres

- Ludivine DUROYON, Doctorat

- François GOASDOUÉ, PR

- Hélène JAUDOIN, MCF

- Trung-Dung LE, Doctorat

- Ludovic LIÉTARD, MCF

- Pierre NERZIC, MCF

- Laurent d'ORAZIO, PR

- Olivier PIVERT, PR

- Daniel ROCACHER, PR

- Amit SHUKLA, Post-doctorat

- Grégory SMITS, MCF

- Virginie THION, MCF

- Thi To Quyen TRAN, Doctorat

- Van Hoang TRAN, Doctorat

Mots-clés

- Apprentissage automatique

- Bases de données

- Logique floue

- Qualité des données

- Raisonnement automatique

- Représentation des connaissances

- Traitement automatique des langues

Thématique générale de l'équipe

SHAMAN est une équipe du département
«Data and Knowledge Management» de l'Inсти-
tut de Recherche en Informatique et Systèmes
Aléatoires (IRISA) de l'Université de Rennes 1.
Cette équipe, créée en 2014 et renouvelée en
2019, est une équipe de *Bases de Données* dont
les travaux ont de fortes interactions avec le
domaine de l'*Intelligence Artificielle*. Ces tra-

vaux s'organisent autour de trois axes de re-
cherche.

Gestion de données à l'aide de connais-
sances

La gestion de données à l'aide de connais-
sances peut être vue comme la convergence des
travaux sur la gestion de données en Bases de
Données et en Intelligence Artificielle. Comme
en Bases de Données, il s'agit de gérer effica-
cement de grands volumes de données. Toute-
fois, les données ne sont pas décrites par des
schémas rigides fondés sur des structures ma-
thématiques (tables relationnelles, arbres XML,
etc), mais par des modèles conceptuels des do-
maines d'application appelés ontologies et ex-
primés dans des formalismes issus ou proches
de ceux de la Représentation des Connais-
sances (logiques de description, règles existen-
tielles, etc). L'objectif est de faciliter l'accès
à la gestion de données, notamment aux uti-
lisateurs non-informaticiens, en leur montrant
les données et en exprimant leurs opérations
sur celles-ci au travers de modèles plus in-
telligibles. Du point de vue de l'Intelligence
Artificielle, cette gestion de données s'appa-
rente à la gestion de bases de connaissances
contenant beaucoup de données décrites par
des langages pragmatiques (à l'expressivité li-
mitée), afin d'envisager des systèmes de ges-
tion de bases de connaissances dont les perfor-
mances sont comparables à celles des systèmes
de gestion de bases de données. Un point clé
est la nécessité de raisonnement automatique
pour effectuer les tâches de gestion de don-
nées (consistance, interrogation, mise-à-jour). Cette nouvelle forme de gestion de données a connu un essor sans précédent ces dernières années grâce aux standards *RDF* et *OWL2* du W3C, qui ont été rapidement adoptés par de nombreuses communautés d'utilisateurs (biologie, journalisme, médecine, science de l'information et des bibliothèques, etc) : RDF est un modèle de données graphes avec un langage d'ontologie peu expressif ; OWL2 repose sur des logiques de description et permet l'utilisation d'ontologies plus riches que celles de RDF, qui en particulier permettent d'exprimer des contraintes d'intégrité.

Dans l'équipe SHAMAN, nous nous intéressons à la conception de systèmes pour RDF et le dialecte QL d'OWL2 fondé sur la logique de description légère $DL\text{-}lite_R$, dédiée à la gestion de données volumineuses et sémantiquement riches.

Concernant RDF, nous étudions la gestion efficace de données RDF, y compris en présence de mises-à-jour, dans le cadre des systèmes centralisés [24, 11, 10] ou massive-ment parallèles [8, 22]. Nous nous intéressons également à l'intégration efficace, en RDF, de sources de données hétérogènes dans les architectures classiques d'entrepôts de don-nées [16] ou de médiateurs [9]. Enfin, nous travaillons aussi sur des tâches non-standards de raisonnement permettant aux utilisateurs de mieux comprendre les données de leurs sys-tèmes ou comment ces données sont utili-sées. Par exemple, nous faisons du résumé de données RDF et des visualisations asso-ciées [15, 21], ainsi que de la comparaison de bases RDF ou des requêtes qui y accèdent par apprentissage automatique de leurs points communs [25, 26].

Concernant OWL2 QL, nous étudions la gestion efficace de données $DL\text{-}lite_R$ dans les systèmes centralisés [12, 13], y compris lorsque les données sont *inconsistantes* avec

les contraintes d'intégrité exprimées (Projet ANR Practical AlGorithms for Ontology-based Data Access). Pour cela, nous adoptons des sé-mantiques non-standards tolérantes à l'incon-sistance, fondées sur les réparations possibles des inconsistances, afin de calculer et de ré-pondre aux requêtes des utilisateurs, que nous sommes aussi capables d'expliquer [4]. Enfin, nous étudions la réparation des inconsistances de données $DL\text{-}lite_R$ en fonction des réponses ou des non réponses aux requêtes posées [3].

Ces travaux ont des applications en analyse multidimensionnelle de données ouvertes (Projet DGA Rapid Open-Data INtelligence) et en fact checking [5, 23, 18] (Projets ANR ContentCheck et INRIA Project Lab iCoda avec Le Monde et Ouest France).

## Gestion de données flexible, coopérative et guidée par la qualité

Au delà de disposer de systèmes capables de gérer efficacement des données, il est aussi important que ces systèmes soient simples d'utilisation.

L'équipe SHAMAN travaille sur la flexibilité des systèmes qui permet de prendre en compte des préférences utilisateur. Pour représenter et raisonner sur ces préférences dans les langages de requête, nous utilisations la théorie des sous-ensembles flous [28] afin d'enrichir les algèbres et langages standards de bases de données [6, 30] ainsi que les systèmes associés [34, 29] (projet DGA ODIN).

Nous cherchons également à rendre les systèmes de gestion de données coopératifs, c'est-à-dire capables d'interagir avec l'utilisateur afin d'exprimer [36] ou d'affiner ses besoins en information, par exemple quand une requête n'a aucune réponse ou au contraire en a une pléthore [35]. En complément de ces travaux, nous développons des méthodes efficaces de résumé linguistique de données afin que les utilisateurs puissent mieux appréhender les données
d'un système [33, 32].

Enfin, les données manipulées par les utilisateurs souffrent souvent de problèmes de qualité. L'équipe SHAMAN s'intéresse à la représentation des données incertaines et au raisonnement sur de telles données, notamment à l'aide de la théorie des possibilités [7]. Pour quantifier et décrire le caractère imparfait des données, de nombreux travaux sont également réalisés autour de la modélisation de méta-données de qualité (fraîcheur, exactitude, complétude, etc.) pour décrire les données stockées [31, 19].

Ces travaux ont des applications en gestion et analyse de données ouvertes (projet DGA ODIN) et musicales (projet Mastodon GIO-QOSO), ou encore l'analyse du suivi de marchandises dans le transport maritime (projet CREDOC du pôle de compétitivité Images & Réseaux).

## Gestion de données massives

Ces dernières années, les besoins en gestion de données massives (big data) ont conduit à de nouvelles architectures dites nuages (clouds), ainsi qu'au développement associé de systèmes de fichiers à grande échelle comme Google File System (GFS) [20], ou encore d'environnements de traitement parallèle tels que MapReduce [17] et Spark [2]. Ceci a permis de concevoir de nouveaux systèmes de gestion de données massivement parallèles tels que Hive [37] ou encore Flink [14].

Dans l'équipe SHAMAN, nous nous intéressons à l'exécution et l'optimisation de requêtes au sein de ces systèmes. Nous étudions l'interrogation efficace de données sur des fédérations de nuages [27], des grandes jointures floues [39], ou encore du traitement de requêtes sur des données chiffrées au sein des nuages [38]. Le lien avec l'Intelligence Artificielle est double dans ce contexte. D'une part, le passage à l'échelle obtenu nous permet d'appliquer des techniques issues de l'Intelligence Artificielle, par exemple du data mining [1], sur des volumes d'informations plus importants et/ou d'obtenir de meilleures performances. D'autre part, l'Intelligence Artificielle est vue comme une composante de nos solutions, notamment pour l'aide à la décision dans l'optimisation de requêtes par des techniques d'apprentissage automatique [40].

Ces travaux ont des applications dans de nombreux domaines, notamment la santé (projet NSF MOCCAD), la cyber-sécurité (cofinancement Lannion Trégor Communauté et Région Bretagne pour le projet SERBER) ou encore l'environnement (PHC-SIAM AGRI-WATCH).

## Références

[1] Sabeur Aridhi, Laurent d'Orazio, Mondher Maddouri, and Engelbert Mephu Nguifo. Density-based data partitioning strategy to approximate large-scale subgraph mining. *Inf. Syst.*, 48 :213–223, 2015.

[2] Michael Armbrust, Reynold S Xin, Cheng Lian, Yin Huai, Davies Liu, Joseph K Bradley, Xiangrui Meng, Tomer Kaftan, Michael J Franklin, Ali Ghodsi, and Ma-tei Zaharia. Spark SQL: Relational Data Processing in Spark. In *SIGMOD*, pages 1383–1394, Melbourne, Victoria, Australia, 2015.

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[12] Damian Bursztyn, François Goasdoué, and Ioana Manolescu. Optimizing FOL reducible query answering : Understanding performance challenges. In *ISWC*, 2016.

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[22] François Goasdoué, Zoi Kaoudi, Ioana Manolescu, Jorge-Arnulfo Quiané-Ruiz,
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[26] Sara El Hassan, François Goasdoué, and Hélène Jaudoin. Learning commonalities in SPARQL. In *ISWC*, pages 278–295, 2017.

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[28] Olivier Pivert and Patrick Bosc. *Fuzzy preference queries to relational databases*. World Scientific, 2012.

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[33] Grégory Smits and Olivier Pivert. Linguistic and graphical explanation of a cluster-based data structure. In *SUM*, pages 186–200. Springer, 2015.

[34] Grégory Smits, Olivier Pivert, and Thomas Girault. Reqflex : fuzzy queries for everyone. *PVLDB*, 6(12) :1206–1209, 2013.

[35] Grégory Smits, Olivier Pivert, and Allel Hadjali. Fuzzy cardinalities as a basis to cooperative answering. In *Flexible Approaches in Data, Information and Knowledge Management*, pages 261–289. Springer, 2014.

[36] Grégory Smits, Olivier Pivert, Hélène Jaudoin, and François Paulus. Aggreggo search : Interactive keyword query construction. In *EDBT*, pages 636–639, 2014.

[37] Ashish Thusoo, Joydeep Sen Sarma, Namit Jain, Zheng Shao, Prasad Chakka, Suresh Anthony, Hao Liu, Pete Wyckoff, and Raghotham Murthy. Hive - A Warehousing Solution Over a Map-Reduce Framework. *PVLDB*, 2(2) :1626–1629, 2009.

[38] Hoang Van Tran, Tristan Allard, Laurent d'Orazio, and Amr El Abbadi. Range query processing for monitoring applications over untrustworthy clouds. In *EDBT*, pages 666–669, 2019.

[39] Thi-To Quyen Tran, Thuong-Cang Phan, Anne Laurent, and Laurent d'Orazio. Improving hamming distance-based fuzzy join in mapreduce using bloom filters. In *FUZZ-IEEE*, pages 1–7, 2018.

[40] Chenxiao Wang, Zachary Arani, Le Gruenwald, and Laurent d'Orazio. A vision of a decisional model for re-optimizing query execution plans based on machine learning techniques. In *DOLAP EDBT workshop*, 2019.