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1 1 Ontologies dans les systèmes d'information et de gestion de connaissances

1 1 Ontologies dans les systèmes d'information et de gestion de connaissances Introduction et fondements de la modélisation basée sur des ontologies. Application aux systèmes d’information. 2 Ingénierie des connaissances Quelques mots sur les problèmes de l’ingénierie de la connaissance, sa relation avec les ontologies et sur les systèmes à base de connaissances. 3 Informatique & connaissances Informatique: science du traitement rationnel, notamment par machines automatiques, de l'information considérée comme le support des connaissances humaines et des communications ▫Gestion et traitement des signifiants: interface, documents multimédias, etc. ▫Interprétation signifiant →signifié: traitement de la langue naturelle, analyse d’images/vidéos, etc. ▫Gestion et traitement des signifiés: représentation des connaissances, moteurs d’inférence, etc. 4 Ingénierie des connaissances Assister des utilisateurs de connaissances dans leurs tâches individuelles ou collectives; Scénarios de KM / gestion de connaissances: détecter, expliciter, sauvegarder, diffuser & gérer Types de problèmes résolus: recherche et diffusion d’information, aide à l’analyse/diagnostic, aide à la conception, intégration et fusion de données, aide à la décision, aide à la maintenance, aide à l’enseignement, aide à la veille et intelligence stratégique, validation, etc. 5 Ingénierie des connaissances [Aussenac-Gilles & Charlet] L’Ingénierie des connaissances intervient pour ▫Définir une aide à l’utilisateur (méthodes, outils logiciels ou non, organisation du travail) ▫Modéliser des connaissances, individuelles ou collectives, explicites ou implicites, stabilisées ou évolutives, expertes ou techniques … ▫Rendre ces connaissances accessibles sous une forme définie en fonction du contexte, opérationnelle ou non La recherche en Ingénierie des connaissances produit ▫Des méthodes et des techniques de recueil, d’analyse et de structuration des connaissances ▫Des plates-formes de modélisation ▫Des représentations des connaissances opérationnelles ou non 6 Ingénierie des connaissances Intelligence artificielle ▫Connaissances formalisées & représentations symboliques ▫Inférences automatisées & intelligence simulée Déclarativité : Séparation [Aussenac-Gilles & Charlet] ▫connaissances / mécanismes d'exploitation (contrôle) ▫base de connaissances (faits + règles) / moteur ▫connaissances déclaratives / connaissances procédurales Expressions symboliques [Aussenac-Gilles & Charlet] ▫manipulées par l ’informatique en fonction de leur syntaxe ▫interprétées par l ’humain en tant que connaissance 2 7 Ingénierie des Connaissance Héritière des systèmes experts – IA années 80 ▫Connaissances dans la tête des experts ▫Écriture des règles de l'expert ▫Système expert (déduction / analyse) 8 Ingénierie des Connaissance Systèmes experts →Systèmes à Base de Connaissances ▫Connaissance pas forcément explicite ▫Construction collective de modèles ▫De la simulation d'expert à l'aide à l'usage ▫Coût de construction et goulet d’étranglement de acquisition Systèmes d'informations & documentaires ▫Accélération & augmentation accès à l'information ▫La connaissance = ressource stratégique Solution complète intégrant des systèmes à base de connaissances formalisées ▫Intégration de contributions pluridisciplinaires ▫Méthodologie globale, outils pour chaque tâche ▫Évaluation et Contrôle ▫Reproductibilité et Formation 9 Qu’est-ce que la connaissance ? (question difficile) 10 Donnée 11 Échelle : donnée perception, signal, élément de base dans une interaction 12 Information 3 13 Échelle : Information données structurées avec leur convention 14 Connaissance 15 Échelle : Connaissance information avec son contexte: interprétable utilisable 16 Définitions ascendantes connaissance intemporelle définitions ascendantes définitions descendantes... 17 Définitions descendantes connaissance exprimée (en transit) suivant une convention 18 Définitions descendantes élément de base du codage d'une information 4 19 20 Vitesse de la lumière masse énergie 21 Vitesse de la lumière masse énergie 22 Interprétation e représente une quantité d'énergie m représente une masse c² est le carré de la vitesse de la lumière expression d'une équivalence entre ces quantités Interprétation et inférences : Masse et énergie sont différentes manifestations de la même chose. De plus, une petite quantité de masse peut être convertie en une très grande quantité d'énergie et vice versa. Maxime était sur le chemin de l'école, portant son sac chargé de tout son matériel scolaire pour la journée. Maxime était sur le chemin de l'école, portant son sac chargé de tout son matériel scolaire pour la journée. Son regard flou trahissait un esprit préoccupé ; la perspective de l'examen de maths de cet après-midi ne cessait de l'inquiéter. 5 Maxime était sur le chemin de l'école, portant son sac chargé de tout son matériel scolaire pour la journée. Son regard flou trahissait un esprit préoccupé ; la perspective de l'examen de maths de cet après-midi ne cessait de l'inquiéter. Ayant changé, cette année, la leçon d'introduction aux fonctions trigonométriques pour ses élèves de 3iéme, cet examen révélerait les résultats de sa nouvelle pédagogie. Maxime était sur le chemin de l'école, portant son sac chargé de tout son matériel scolaire pour la journée. Son regard flou trahissait un esprit préoccupé ; la perspective de l'examen de maths de cet après-midi ne cessait de l'inquiéter. Ayant changé, cette année, la leçon d'introduction aux fonctions trigonométriques pour ses élèves de 3iéme, cet examen révélerait les résultats de sa nouvelle pédagogie. Ses 25 ans d'expérience lui confirmaient que ces notions comptaient parmi les plus difficiles à enseigner. Maxime était sur le chemin de l'école, portant son sac chargé de tout son matériel scolaire pour la journée. Son regard flou trahissait un esprit préoccupé ; la perspective de l'examen de maths de cet après-midi ne cessait de l'inquiéter. Ayant changé, cette année, la leçon d'introduction aux fonctions trigonométriques pour ses élèves de 3iéme, cet examen révélerait les résultats de sa nouvelle pédagogie. Ses 25 ans d'expérience lui confirmaient que ces notions comptaient parmi les plus difficiles à enseigner. Elle en était là dans ses réflexions lorsqu'elle entra dans la classe pour redevenir « Madame la professeur de Mathématiques » 28 Idées fortes [Aussenac-Gilles & Charlet] Connaissance = interprétation humaine Il y a connaissance et représentation des connaissances quand les manipulations symboliques effectuées par la machine via des programmes, prennent un sens et une justification pour les utilisateurs interagissant avec ces programmes Connaissance = f (support=outil informatique) La pensée repose sur la médiation externe du signe. La technique (ici l’informatique), par ses outils et ses capacités de mémorisation, permet alors à l’homme de se constituer des connaissances qui évoluent et s’accumulent et n’existeraient pas sans cela 29 Idées fortes [Aussenac-Gilles & Charlet] Connaissances →action Il y a présomption de connaissances, si la faculté d’utiliser l’information à bon escient est attestée. La connaissance est ainsi liée à l’action. Connaissance=f (contexte) Il y a connaissance quand il y a contexte d’utilisation de l’information Connaissance=f (tâche) La connaissance a priori n’existe pas : elle est construite à partir d’un projet propre au modélisateur. 30 Idées fortes [Aussenac-Gilles & Charlet] Les systèmes à base de connaissances ne manipulent pas des représentations de connaissances, mais des expressions symboliques ou inscriptions Les règles formelles de manipulation ne sont pas les règles de l’interprétation; le calcul formel n’est pas une explicitation du sens mais une réécriture symbolique La manipulation symbolique automatique construit des inscriptions dont l’interprétation permet à l’utilisateur d’effectuer une tâche donnée Les Systèmes à Base de Connaissances sont des systèmes techniques plongés dans des systèmes d’usages 6 31 Résumons Le sens n'existe que pour ceux qui peuvent interpréter (intelligence et intelligible) La connaissance est holistique et l’interprétation est contextuelle Une notion n’a pas de sens par elle-même: elle prend son sens dans sa relation avec les autres. (exemple: achat) Peut s'exprimer dans des systèmes symboliques suivant des conventions Contexte, hypothèses, postulats, axiomes, etc. pour couper délimiter extraire. 32 Représentation des connaissances Rendre compte d'un domaine particulier sous une forme manipulable par la machine Une des activités étudiées en ingénierie des connaissances Connaissances Connaissances & & Intelligence Intelligence Langages Langages & & Op Opé érateurs rateurs Formalisation Interprétation Mod Modè èles les & & Inf Infé érences rences Manipulations Manipulations 33 Définitions L'ingénierie des connaissances: L'étude de modèles symboliques formels plongés dans des systèmes d'usage; c'est l'ingénierie informatique et logique de modèles en fonction des usages qu'il rendent possibles et des appropriations qu'ils permettent. Les systèmes à base de connaissances: Système de manipulation d'inscription pour peu que cette manipulation soit appréhendée et explicitement modélisée en fonction des usages et des fonctions qu'elle autorise. [ [Charlet Charlet, , Zacklad Zacklad,Kassel] ,Kassel] 34 Les questions d’ingé. connaissances Quels modèles prévoir en amont des bases de connaissances ? Quels langages et formalismes pour décrire les modèles ? Comment construire les modèles nécessaires à une application? Quelles étapes et quels outils ? Comment passer du modèle à l’application ? Que devient le modèle en phase de maintenance ? Autres utilisations du modèle ? [ [Charlet Charlet, , Zacklad Zacklad,Kassel] ,Kassel] 35 Définitions pour la suite Représentation connaissances: construction de modèles dont la sémantique repose sur des ontologies et dont l'implantation repose sur la logique de systèmes symboliques Simulation d’inférences: opérations de manipulation de ces systèmes symboliques, interprétables grâce à la sémantique associée à ces systèmes symboliques 36 Connaissances générales Connaissance générale / de fond Contexte général / vérités existentielles Typiquement une connaissance ontologique : elle porte sur des attributs caractéristiques d'une catégorie d'objets Contexte applicatif fixe ce qui est général ▫il fixe la portée de la conceptualisation (ex. ch. 313) uploads/Philosophie/ c3-cours-ontologies-support-pdf.pdf