# L'écosystème web sémantique PO2/TransformON : en route vers le FAIR by Design !

Magalie Weber

## ► To cite this version:

Magalie Weber. L'écosystème web sémantique PO2/TransformON : en route vers le FAIR by Design !. Assises nationales des données de la recherche, amU (SCD); MESR; CEDRE, Nov 2024, Marseille, France. hal-04808273

HAL Id: hal-04808273

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Submitted on 28 Nov 2024

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Distributed under a Creative Commons CC BY 4.0 - Attribution - International License
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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

INRAE

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Département
MathNum

CATI DIISCICO

DipSO

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# L'écosystème web sémantique PO2/TransformON : en route vers le FAIR by Design !

Magalie Weber, Ingénieure de Recherche, INRAE UR BIA, Nantes

This work is licensed under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

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BIA
Biopolymères
Interactions
Assemblages

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

UMR iAte
ingénierie des Agrépolymères
& technologies émergentes

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

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<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Sylvie Clerjon
IR INRAE
QUAPA Clermond</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Amidou Traoré
IR INRAE
QUAPA Clermond</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Arnaud Charleroy
IE INRAE
MISTEA Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Nicolas Forquet
AEDI-Reversaal Lyon-
Villeurbanne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Liliana Ibanescu
MC AgroParisTech
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Cédric Baudrit
CR INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Christophe Fernandez
IE INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Géraldine Lucchi
IR INRAE
CSGA Dijon</figcaption></figure>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Michel Visali
IR INRAE
CSGA Dijon</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Eric Latrille
IR INRAE
LBE Narbonne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Emilie Fernandez
CDD AI
LBE Narbonne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Claire Mayer
DR INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Hélène Falentin
IR HDR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Magalie Weber
IR INRAE
BIA Nantes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Stéphane Dervaux
IE INRAE
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Julien Cufi
IR INRAE
Dpt Transform</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Mélanie Münch
IR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Adrien Réau
IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Virginie Rossard
IE INRAE
LBE Narbonne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Valérie Guillard
PR UM
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Valérie Gagnaire
DR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Hélène Coussy
MC HDR UM
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Reine Barbar
MC Institut Agro
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Camilo Corrales-Munoz
IR INRAE-TBI Toulouse</figcaption></figure>

Mathématiques
et numérique

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

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

Microbiologie et chaîne
alimentaire

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

Biologie et amélioration
des plantes

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Alrick Oudot
CDD IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Patrice Buche
IR HDR INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Luc Menut
AI INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Hervé Guillemin
IR INRAE
UMR PAM
Dijon/Poligny</figcaption></figure>

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Evelyne Aguera
IE INRAE
UE PechRouge</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Florence Jacques
IE INRAE
UE PechRouge</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Gaelle Tanguy
IE INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Marc Perez
IE INRAE
SPO Montpellier</figcaption></figure>

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

Alimentation humaine

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Agroécosystèmes

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Caroline Pénicaud
CR HDR INRAE
SAYFOOD Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Emeline Goussé
IE INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Leslie Lhomond
IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Geneviève Gésan-Guiziou
DR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

CATI DIISCICO

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DipSO

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Retour sur une « success story »

« Quand on porte un enfant, il ne sait pas que la route est longue »

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

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

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

INRAE

TransformON

2021-2022

Coord. M. Weber, BIA

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

agence nationale
de la recherche

AU SERVICE DE LA SCIENCE

DataSusFood

2020-2022

Coord. C. Pénicaud, SayFood

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V.O.INRAE

VOCABULAIRES OUVERTS

## Un projet sémantique INRAE récompensé par le Prix Science Ouverte 2023 !

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L'écosystème d'outils PO2 développé au sein du CATI DIISCICO et le projet ANR DataSusFood ont reçu le Prix National de la Science Ouverte dans la catégorie « Créer les conditions de la réutilisation » le 29 novembre 2023 lors de la cérémonie qui s'est déroulée au ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche.

Ces travaux s'inscrivent dans la politique du Plan National pour la Science Ouverte, déclinée au niveau institutionnel INRAE dans les domaines de l'agriculture, de l'alimentation et de l'environnement.

## La démarche s'appuie sur la mise en œuvre "by-design" des principes FAIR pour la mise en visibilité des données et leur intelligibilité.

L'intelligibilité s'entend ici au sens de compréhension du contexte d'obtention des données grâce à l'utilisation d'une ontologie de domaine permettant de structurer les données et de définir les concepts et le vocabulaire spécifique utilisés par les scientifiques pour décrire les données. La FAIRification repose sur les technologies du web sémantique et sur l'ontologie Process and Observation Ontology (PO2). Ce modèle générique a été spécialisé pour répondre au périmètre des recherches du département TRANSFORM INRAE. Le résultat est l'ontologie de domaine TransformON consultable sur AgroPortal.

INRAE
Contexte général

Aller vers des systèmes alimentaires plus durables

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Système alimentaire

Durabilité des systèmes alimentaires questionnée

* 30% des émissions GES mondiales (UN 2021), 25% impacts environnementaux européens (Tukker et al. 2006)

* Répartition inéquitable des revenus entre acteurs

* Inégalités dans l'accessibilité à l'alimentation

* Problèmes de santé liés à l'alimentation (Willet et al. 2019)

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Besoin de données pour
décrire, analyser et
évaluer la durabilité des
systèmes alimentaires

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## Contexte particulier

Besoin de données pour décrire, analyser et évaluer la durabilité des systèmes alimentaires

### Des initiatives qui existent, notamment sur la dimension environnementale

* World Food Database

* empreinte environnementale des productions agricoles et alimentaires

* Agribalyse (France)

* empreinte environnementale des aliments

* lien à leur composition nutritionnelle

Mais des données pauvres sur l'étape de transformation des produits agricoles en aliments

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<table><thead><tr><th colspan="3">Besoin de données</th></tr><tr><th>Produits</th><th>Procédés de transformation</th><th>Echelle de production</th></tr></thead><tbody><tr><td>Image des produits</td><td>Image des procédés de transformation</td><td>Industrielle<br>Artisanale<br>Pilote<br>Domestique<br>Laboratoire</td></tr></tbody></table>

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Evaluation multicritère

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## Finalités :

* Quantifier et comprendre les impacts des activités humaines sur l'environnement dans les systèmes agri-alimentaires

* Ecoconception (reformulation d'aliments et bioproduits, conception d'équipements)

* Mise à disposition de données (Agribalyse, consommateurs)

* Soutenir l'affichage environnemental

## Enjeu: collecter, gérer et mettre à disposition des données

Dans un contexte de science ouverte

Frendable

Aaccessible

Iinteroperable

Reusable

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Données Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables

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> En pratique, quels besoins avec nos données ?

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### Données d'intérêt

**Hétérogènes:** multi-source, multiformat...

**Multidisciplinaires :** microbiologie, biochimie, nutrition, physico-chimie, génie des procédés...

**Complexes :** perceptions sensorielles, impacts environnementaux, performance des usages...

REUTILISER

OUVRIR

Avec d'autres outils

**Interopérabilité**

PRODUIRE DE NOUVELLES
CONNAISSANCES,
AIDER A LA DECISION, ...

COUPLAGE DE MODÈLES,
SYSTEMES MULTI-AGENTS....

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# Comment réutiliser et exploiter nos données ?
R: Un workflow pour le FAIR-by-design

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## Données d'intérêt

**Hétérogènes:** multi-source, multiformat...

**Multidisciplinaires :**
microbiologie, biochimie, nutrition, physico-chimie, génie des procédés...

**Complexes :** perceptions sensorielles, impacts environnementaux, performance des usages...

→ STRUCTURER

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GERER

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INTERROGER

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OUVRIR

## FAIR-by-design

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Avec d'autres outils

**Interopérabilité**

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Compute
## Structurer les données : une ontologie

PO²-TransformON

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Données d'intérêt

STRUCTURER

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GERER

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INTERROGER

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REUTILISER

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OUVRIR

Avec d'autres outils

**Interopérabilité**

- Un modèle (ontologie PO2)

- Un vocabulaire contrôlé
Gérer les données: un outil PO² Manager

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

Données d'intérêt

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STRUCTURER

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GERER

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INTERROGER

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

OUVRIR

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Avec d'autres outils

Interopérabilité

PO²-TransformON

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PO²-Manager

* Gérer le vocabulaire

* Produire la base de données
  graphe au format RDF

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Graph DB

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RDF
## Interroger: un outil SPO²Q

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PO²-TransformON

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PO²-Manager

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SPO²Q

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et publier

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# Avec les standards du W3C

## Web sémantique (web des données)

* un modèle qui permet de lier et structurer l'information sur le Web

* une extension du web

* standardisé par W3C (World Wide Web Consortium)

* basé sur le modèle RDF (Resource Description Framework)

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## Ontologie

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* une représentation structurée et formalisée d'un vocabulaire partagé d'un domaine

* un consensus entre les experts du domaine

* basée sur un formalisme logique

* exploitable par la machine

PO²-TransformON

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W3C OWL

PO²-Manager

<figure><img src="image_132.png" /></figure>

Graph DB

SPO²Q

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INRAO

<figure><img src="image_134.png" /></figure>
> Rôle clef des ontologies pour des données FAIR-by-design

<figure><img src="image_135.png" /></figure>

## Interopérabilité (I) & Réutilisabilité (R)

* formaliser les connaissances pour les rendre « explicites » et « partageables »

* expliciter le contexte et la provenance des données
# Ontologie « noyau » : Process and Observation Ontology (PO2)

## Un modèle générique au format OWL,

Réutilisant des concepts SOSA/SSN ainsi que d'autres ontologies standards (BFO, IAO, Time ontology, QUDT), schémas de métadonnées (DCAT, Schema.org) et le standard UCUM pour les unités (Unified Code for Units of Measure).

### Conçu pour décrire:

* Des enchaînements d'étapes de procédés (Steps/Process)

* Des compositions d'entrée et de sortie (Components)

* Des observations avec matériels & méthodes

* Des tableaux de données contenus dans des instances

* Les valeurs des résultats quantitatifs ou qualitatifs sont associés à des **variables conformes au schéma I-ADOPT**
Variable Design Patterns

https://catalogue.fair-impact.eu/resources/i-adopt

INRAO

Assises nationales des données de la
recherche 26 et 27 novembre 2024
Marseille

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> Architecture logicielle

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* Gestion unifiée et sécurisée des entrées et des sorties

* Possibilité de créer des projets publics ou privés

* Sauvegarde et stockage des données sous plusieurs formats: Excel, JSON, OWL/RDF

* Triple store interrogeable au format SPARQL standard du web sémantique

* Conteneurisation sur noyau Linux

* Composants logiciels Open source
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Exemples de cas d'études

Reprise de
Restitution des projets DataSusFood et TransformON

23 novembre 2022

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Coordination
DataSusFood:
C. Pénicaud
CR HDR UMR SayFood

anr
agence nationale
de la recherche
AU SERVICE DE LA SCIENCE

DataSusFood
2020-2022

TRANSFORM

TransformON
2021-2022
Coord. M. Weber UR BIA
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<figure><img src="image_145.png" /></figure>

# Aide à la gestion des données d'ACV de 44 fromages

* **Objectif de l'étude** : Etudier la variabilité des impacts environnementaux entre les fromages

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## Données d'inventaire

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Tableaux de données sur Excel

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Datapaper :

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ELSEVIER

Data in Brief

Volume 43, August 2022, 108403

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Data Article

Data related to the life cycle assessment of 44 artisanally produced french protected designation of origin (PDO) cheeses

INRAO

Assises nationales des données de la recherche 26 et 27 novembre 2024
Marseille

## Means In-Out pour la réalisation de l'inventaire et le calcul des impacts

## PO² Manager pour :

- Centraliser les données

- Les exporter

- Les exploiter facilement

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Cortesi et al. 2022a

Cortesi et al. 2022b

Exemple de l'itinéraire Comté

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## Prédiction des performances de la microfiltration de lait

<figure><img src="image_153.png" /></figure>

**Objectif** : Prédire les performances des opérations de microfiltration du lait

### Problématique

- Différentes technologies membranaires (conception, conduite)

- Modèles existants limités à une gamme précise de conditions opératoires

- Données très hétérogènes et incomplètes

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### Retombées

- Identifier les trous de connaissances

- Aborder de nouvelles questions de recherche (ex: impact du traitement amont du lait)

- Elargir l'outil à d'autres critères de performances
Relier la perception sensorielle aux autres propriétés des produits

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INRAE
> Conclusion & Perspectives
## Inconvénients ou contraintes actuelles des outils développés

* Adapter ses données au format PO2/TransformON : chronophage en phase de transition, travail d'interprétation des données publiées

* Harmonisation du vocabulaire : contrainte « flexible » via la gestion des versions de jeux de données

* Création de « template » de collecte des métadonnées : modèles de fichiers au format Excel et JSON/CSV

* Pas de liage automatique de données en l'absence de référentiel commun :

* Actuellement, identification « manuelle » des concepts alignables pour agréger des données

* En perspective: utilisation des grands modèles de langues (LLM) pour définir et rechercher des concepts équivalents.

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Harmonisation du vocabulaire et
alignements entre concepts
> Avantages des outils développés

Capitaliser ses données

* Prendre en compte l'expertise pour structurer et raisonner

* Structurer de manière homogène les sources de données

* Contextualiser ses données grâce à des métadonnées

* Publier des données FAIR et produire des connaissances

Exploiter ses données

* Interroger ses données au format PO2 par une requête générée par l'outil SPO2Q

* Coupler avec les réseaux bayésiens pour l'apprentissage et la prédiction dans l'incertain

* Suggérer de nouvelles expérimentations pour combler les trous de connaissances existants

* Lier automatiquement avec d'autres sources de données structurées par des ontologies (requêtes fédérées)

* Etendre l'approche à l'amont et à l'aval de l'itinéraire (alignements d'ontologies)

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<figure><img src="image_159.png" /></figure>

Liage de données graphe

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> Périmètre étendu : intégration des connaissances sur les procédés

CATI DIISCICO

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Développements Informatiques pour l'Instrumentation, le Suivi, le Contrôle et l'Intégration des Connaissances sur les prOcédés

<figure><img src="image_162.png" /></figure>

Knowledge Books &
Knowledge Graphs

<figure><img src="image_163.png" /></figure>

F indable A ccessible I nteroperable R eusable

Q

I

Recycle

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<figure><img src="image_165.png" /></figure>

# Ontologies PO2 et PO2/TransformON

* Ibanescu et al. 2016. PO^2 - A Process and Observation Ontology in Food Science. Application to Dairy Gels, in: *Metadata and Semantics Research, MTSR 2016*. Presented at the 10th International Conference on Metadata and Semantics Research, Göttingen, Germany, pp. 155–165.

* https://doi.org/10.15454/XSVVBW

* Weber et al. 2023. PO2/TransformON, an ontology for data integration on food, feed, bioproducts and biowaste engineering. *npj Science of Food, 2023, 7*, pp.47. (10.1038/s41538-023-00221-2). (hal-04197618)

* https://doi.org/10.57745/DWX7W6

* https://agroportal.lirmm.fr/ontologies/TRANSFORMON

<figure><img src="image_166.png" /></figure>

# Logiciels & jeux de données

* Dervaux et al. 2023: PO2 Manager, an annotation tool to edit biomass transformation and characterization itineraries using the Process and Observation (PO2) Ontology. (swh:1:dir:b9983f579ca087d946a9c3e4818e4507de395937). (hal-04313202)

* Dervaux et al. 2024: PO2 Engine, an application programming interface associated with the Process and Observation (PO2) software ecosystem. (swh:1:dir:076aa8ecc70160ac3c9c333570c8d495d7e2ff19). (hal-04387669)

* Dervaux et al. 2024: Simple PO2 Query (SPO2Q), a querying tool to retrieve biomass transformation and characterization itineraries using the Process and Observation (PO2) Ontology. (swh:1:dir:360ce0db73073210c9e95ee9ee44cb50fc31d9bd). (hal-04501660)
## Publications associées

* Baudrit et al. 2022. Decision support tool for the agri-food sector using data annotated by ontology and Bayesian network: a proof of concept applied to milk microfiltration. *International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems*, IGI Global, 2022, 13 (1).
https://www.igi-global.com/article/decision-support-tool-for-the-agri-food-sector-using-data-annotated-by-ontology-and-bayesian-network/309136

* Bondu et al. 2022. Construction of a Generic and Evolutive Wheel and Lexicon of Food Textures. *Foods*, 2022. 10.3390/foods11193097

* Cortesi et al. 2022a. Explaining the Differences between the Environmental Impacts of 44 French Artisanal Cheeses. *Sustainability*, 14, 9484.
https://doi.org/10.3390/su14159484

* Cortesi et al. 2022b. Data related to the life cycle assessment of 44 artisanally produced french protected designation of origin (PDO) cheeses. *Data in Brief*, 43, 108403, https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108403

* Fabre et al. 2020. Milling itineraries dataset for a collection of crop and wood by-products and granulometric properties of the resulting powders. *Data in Brief* 33, 106430. https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.106430

* Guichard et al. 2021. Relationships between cheese composition, rheological and sensory properties highlighted using the BaGaTel database. *International Dairy Journal*, 2021. https://doi.org/10.1016/j.idairyj.2021.105039

* Munch et al. 2022a. Une approche d'ingénierie inverse combinant ontologies et modèles relationnels probabilistes: application aux emballages bio-composites. *Plate-Forme Intelligence Artificielle IC@PFIA*, Jun 2022, Saint-Etienne, France. [hal-03682416]

* Munch et al. 2022b. Combining ontology and probabilistic models for the design of bio-based product transformation processes. *Expert Systems with Applications*, Elsevier, 2022, 203, pp.117406. [10.1016/j.eswa.2022.117406]. [hal-03662183]

* Munch et al. 2022c. Composition-based statistical model for predicting CO2 solubility in modified atmosphere packaging application. *Journal of Food Engineering*, Elsevier, 2023, 340, pp.111283. [10.1016/j.jfoodeng.2022.111283]. [hal-03783883]

* Pénicaud et al. 2019. Relating transformation process, eco-design, composition and sensory quality in cheeses using PO² ontology. *International Dairy Journal*, 92, 2019, 10.1016/j.idairyj.2019.01.003

* Visalli et al. 2022. First steps towards FAIRization of product-focused sensory data. *Food quality and preference*, 2022. 10.1016/j.foodqual.2022.104765
<figure><img src="image_167.png" /><figcaption>Caroline Pénicaud
DR INRAE
SAYFOOD Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_168.png" /></figure>

<figure><img src="image_169.png" /><figcaption>Magalie Weber
IR INRAE
BIA Nantes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_170.png" /></figure>

BIA
Biopolymères
Interactions
Assemblages

<figure><img src="image_171.png" /></figure>

TRANSFORM

<figure><img src="image_172.png" /><figcaption>Julien Cufi
IR INRAE
Dpt Transform</figcaption></figure>

<figure><img src="image_173.png" /></figure>

MIA PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_174.png" /><figcaption>Liliana Ibanescu
MC AgroParisTech
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_175.png" /><figcaption>Stéphane Dervaux
IE INRAE
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

Documentation et support:
https://quantum.mia-ps.inrae.fr/PO2/

<figure><img src="image_176.png" /><figcaption>Alrick Oudot
IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_177.png" /><figcaption>Patrice Buche
IR HDR NRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_178.png" /><figcaption>Luc Menut
AI INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_179.png" /><figcaption>Michel Visalli
IR INRAE
CSGA Dijon</figcaption></figure>

<figure><img src="image_180.png" /><figcaption>Christophe Fernandez
IE INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_181.png" /><figcaption>Cédric Baudrit
CR INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_182.png" /></figure>

Centre des Sciences
du Goût et de
l'Alimentation

<figure><img src="image_183.png" /></figure>

<figure><img src="image_184.png" /><figcaption>Mélanie Münch
IR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_185.png" /></figure>

STLO

<figure><img src="image_186.png" /><figcaption>Geneviève Gésan-
Guiziou
DR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_187.png" /><figcaption>Hervé Guillemin
IR INRAE
PAM Dijon/Poligny
& PLASTIC Platform</figcaption></figure>

<figure><img src="image_188.png" /></figure>

PAM

Food and wine sciences & Technology