L’ontologie des aménagements hydrauliques de l’irrigation constitue la première étape d’un ambitieux projet qui vise la modélisation de toutes les dimensions du savoir ancestral en matière d’irrigation. Le prototype de la plateforme d’acquisition de connaissances 5.5 sera activé pour compléter la tâche. L’ingénierie des connaissances portant sur les aménagements est l’objet des paragraphes suivants.
Une méthode inspirée par [180], le langage OWL 2, le logiciel Protégé doté du plug-in Gravitz sont utilisés pour la modélisation et la visualisation de l’ontologie.
Figure 5.8: Liste partielle des concepts (classes) identifiés de l’ontologie [195].
La hiérarchie des concepts au sein de l’ontologie est représenté par la figure 5.9.
Figure 5.9: Hiérarchie des concepts de l’ontologie [195].
réalisée est composée des modules suivants :
Interface Endpoint permettant aux utilisateurs de poser les requêtes SPARQL
Une base de données TripleStore permettant de stocker les triples RDF, il s’agit réellement d’une base de données MYSQL.
Serveur Web permettant de charger et stocker les connaissances RDF sur la base TripleStore, interroger la base TripleStore et envoyer les réponses aux utilisateurs sur l’interface Endpoint.
Figure 5.10: Architecture de SPARQL[195].
Après avoir alimenté l’ontologie par les instances (individus), il faut pouvoir l’interroger en se servant de SPARQL activé via une interface Web. L’interface permet aux utilisateurs de formuler et d’adresser des requêtes SPARQL et de visualiser les résultats.
Figure 5.11: Interface EndPoint de SPARQL [195].
5.7 Interrogation de l’ontologie Irrigation
Les requêtes sont formulées conformément à la syntaxe SPARQL. Une fois lancée, le résultat peut être sous forme d’une table HTML, XML, Turtle,. . . etc. Les exemples suivants présentent des requêtes adressées via l’interface EndPoint au triplestore de l’ontologie Irrigation.
1 ère Requête: Quelles sont les classes de l’ontologie Irrigation. Le code SPARQL de la requête s’écrit comme suit:
//Code SPARQL
PREFIX rdf:<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX owl:<http://www.w3.org/2002/07/owl#>
SELECT ?c WHERE { ?c rdf:type owl:Class. }
La figure 5.12 représente l’écran de saisie de la requête sur les classes composantes de l’ontologie Irrigation.
Figure 5.12: Requête sur les classes de l’ontologie.
La figure 5.13 montre les résultats de la requête:
Figure 5.13: Résulat tabulaire de la requête des classes.
2 ème Requête: Les noms et le débit des séguias définies dans le système d’Ibn Chabbat. Le code SPARQL de la requête s’écrit comme suit:
\\Code SPARQL
PREFIX rdf:<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX owl:<http://www.w3.org/2002/07/owl#>
PREFIX ns:<http://www.semanticweb.org/administrateur/ontologies/2013/3/irrigation#> SELECT ?nom ?debit WHERE {
?x rdf:type ns:Seguia. ?x ns:a_nom ?nom.
OPTIONAL{?x ns:a_debit ?debit} }
La figure 5.14 présente l’interface de formulation de requête concernant le débit des rigole d’eau
seguia.
Figure 5.14: Requête du débit des seguia.
La figure 5.15 affiche le résultat de la requête du débit.
Figure 5.15: Résultat de la requête du débit des seguia.
3 ème Requête: Quelle est la fréquence d’irrigation pour le système d’Ibn Chabbat (nombre de fois /semaine).
Le code SPARQL de la requête s’écrit comme suit: \\Code SPARQL PREFIX rdf:<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX owl:<http://www.w3.org/2002/07/owl#> PREFIX ns:<http://www.semanticweb.org/administrateur/ontologies/2013/3/irrigation#> SELECT ?frequence
WHERE { ns:Ibn_Chabbat ns:a_frequence_irrigation ?frequence.}
La figure 5.16 représente l’écran de saisie de la requête sur la fréquence de l’irrigation.
Figure 5.16: Requête de fréquence d’irrigation.
La figure 5.17 affiche le résultat de la requête de la fréquence.
Figure 5.17: Résultat de la requête de fréquence d’irrigation.
5.8 Conclusion
Inspirée par l’approche Recherche-Action, orientée changement de la réalité, la recherche a contribué par une issue immédiate:
I La découverte de l’anémie documentaire portant sur le savoir ancestral en matière d’irrigation ancestrale.
I Reconnaissance de l’urgence d’une campagne de collecte du savoir autochtone dans l’absence d’une documentation pertinente.
I À défaut de ressources financières et humaines, il faut tirer profit de la technologie Web et ses outils collaboratifs.
I La réalisation du noyau d’une ontologie des aménagements hydrauliques comme début de l’ontologie ancestrale en irrigation.
I L’ontologie développée est ouverte à l’enrichissement par les apports de la communauté I La réalisation du prototype d’une plateforme Web d’encouragement à la participation et la
contribution dans la collecte de données sur l’irrigation ancestrale. Comme issue plus lointaine, la recherche a permis:
I La réhabilitation du savoir ancestral, sa reconsidération et la rehausse de sa valeur utilitaire. I L’approfondissement de la conscience collective et son implication active dans la sauvegarde
du savoir traditionnel.
I La nécessité d’organiser la contribution systématique des experts locaux dans tout projet de modélisation.
I Somme toute, la modélisation reste encore l’œuvre d’experts d’où la communauté locale est exclue. L’opacité des procédures appliquées pour la modélisation génère l’aliénation des locaux. Pour faciliter la participation des autochtones et améliorer sa qualité, il faut développer des outils de modélisation transparents adaptés au contexte communautaire tant au niveau culturel qu’au niveau éducatif.
Finalement, il reste à:
I améliorer l’interface du prototype de la plateforme de participation. Une approche consiste à offrir à chaque participant un interface personnalisée selon son profil d’usager[96, 67]. I mettre en œuvre l’ensemble des protocoles de protection des droits d’auteur des
au-tochtones pour à la fois assurer la paternité du savoir et encourager une participation de qualité.
I engager des recherches dans les archives des manuscrits des siècles passées et dans les collections privées afin de découvrir des ouvrages sur le savoir de l’irrigation et qui ont échappé à la publication.