La notion de qualité est considérée comme une partie intégrale de tout système
d‟information, en particulier avec l‟accroissement continu du volume de données et la
diversité des applications. Il existe une variété de travaux portant sur la qualité dans les
différentes phases du processus de développement, ces travaux concernent différents aspects
de la qualité : la qualité des données (par exemple la qualité des données d'un système d'aide à
la décision a fait l'objet du projet européen DWQ, Data Warehouse Quality, [Jarke et al.
2000]), la qualité des modèles conceptuels (par exemple le projet QUADRIS, Quality of Data
and Multi-Source Information Systems, proposé par [Akoka et al. 2007b] dont l‟objectif est
d‟offrir un cadre d‟évaluation de la qualité dans les systèmes d‟information multisources), la
qualité des processus de développement, la qualité des processus de traitement de données, la
qualité des processus métier, etc [Akoka et al. 2008].
L'étude de la qualité de la Topic Map doit à priori s'intéresser aux travaux sur la qualité
des ontologies et des schémas conceptuels.
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5.2.1 Travaux sur la qualité des ontologies
Les premiers travaux sur la qualité des ontologies ont été menés par Nicolas Guarino
qui s'interrogeait sur la mesure de la qualité de l'ontologie (du point de vue de son adéquation
avec le réel) indépendamment de sa correction. Depuis la notion de qualité d‟une ontologie a
fait l‟objet de plusieurs recherches [Hartmann et al. 2005], [Brank et al. 2005], [Supekar,
2006], [Yang et al. 2006] et [Djedidi et Aufaure, 2008]. La plupart des approches d‟évaluation
proposées sont multicritères, elles proposent des modèles pour l‟évaluation de la qualité des
ontologies, ces modèles sont fondés sur la définition d‟un ensemble de critères (attributs).
Pour chaque critère, l‟ontologie est évaluée et un score est attribué. De plus, un poids est
assigné à chaque critère.
La norme ISO/CEI 9126 décrit les exigences en termes de qualité des produits logiciels
(figure 5.1). Cette norme permet de mesurer la qualité d‟un produit logiciel en prenant en
considération plusieurs caractéristiques. Certaines approches de qualité se sont inspirées de
cette norme pour définir leurs propres critères d‟évaluation. [Bansiya et David, 2002] ont
adapté cette norme pour établir un modèle hiérarchique pour l‟évaluation de la qualité d‟une
conception orientée-objet. Ce modèle comprend une arborescence d‟évaluation contenant des
caractéristiques, des sous-caractéristiques, des critères et des métriques d‟évaluation.
Figure 5.1 Les 6 caractéristiques de la qualité logicielle ISO/IEC 9126
Parmi les approches d‟évaluation multicritères, nous citons par exemple les travaux de
[Djedidi et Aufaure, 2008] qui proposent un modèle de qualité hiérarchique pour
l‟évaluation d‟une ontologie décrit par la figure 5.2. Ce modèle prend en considération deux
aspects de l‟ontologie : l‟aspect structurel et l’usage.
Pour chaque aspect, les auteurs ont défini un ensemble de critères. Pour la structure, les
critères identifiés sont : la complexité, la cohésion, la modularité, la taxonomie et
l‟abstraction. Pour l‟usage, trois critères ont été évalués : la complétude, la modularité et la
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compréhension. A partir de ces critères, [Djedidi et Aufaure, 2008] ont proposé un modèle
hiérarchique d‟évaluation de l‟ontologie, la racine correspond au résultat final d‟évaluation,
les nœuds au-dessous de la racine correspondent aux aspects pris en considération lors de
l‟évaluation (structure, usage), les nœuds du niveau suivant correspondent aux critères
d‟évaluation et les feuilles aux mesures d‟évaluation ou métriques ( par exemple le nombre
moyen de relations par concept, la profondeur d‟une hiérarchie, etc.). Cette évaluation est
appliquée au fur et à mesure du processus de construction et d‟enrichissement de l‟ontologie.
Figure 5.2 Modèle hiérarchique d‟évaluation d‟une ontologie [Djedidi et Aufaure, 2008]
[Burton-Jones et al. 2004] ont proposé une approche avec 10 critères : l‟éligibilité
(fréquence des erreurs syntaxiques), la richesse, l‟interprétabilité (la présence des termes
utilisés dans WordNet), la consistance (nombre de concepts impliqués dans des
contradictions), la clarté (les termes utilisés dans l‟ontologie ont-ils plusieurs sens dans
WordNet?), la compréhensivité, l‟exactitude (pourcentage de fausses relations),la pertinence,
l‟autorité (combien d‟autres ontologies utilisent les concepts de l‟ontologie à évaluer?),
l‟historique (nombre d‟accès à l‟ontologie).
[Lozano-Tello et Gomez-Perez, 2004] ont proposé 117 critères. Ces critères couvrent
plusieurs aspects : le contenu de l‟ontologie (concepts, relations, taxonomie, axiomes), la
méthodologie utilisée lors de laconstruction de l‟ontologie, le coût d‟utilisation de l‟ontologie
et les outilsdisponibles.
[Gomez-Perez et Rojas-Amaya, 1999] proposent trois critères pour mesurer la qualité
d‟une ontologie : (1) La précision de la modélisation elle-même (clarté, standardisation du
vocabulaire, suppression des concepts quasi-homonymes) ; (2) La fiabilité de l‟ontologie
(complétude, cohérence, extensibilité) et (3) La qualité de la structuration (disjonction des
classes, utilisation de l‟héritage multiple, modularité).
[Fox et al. 1998] ont proposé un autre ensemble de critères : la complétude
fonctionnelle (l‟ontologie contient-elle assez d‟information?), la généralité (l‟ontologie
est-elle assez générale pour qu‟elle soit partagée par plusieurs utilisateurs?), l‟efficacité du
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raisonnementsupporté par l‟ontologie, la compréhension, la précision/granularité (l‟ontologie
supporte-t-elle plusieurs niveaux d‟abstraction/détail?), la minimalité (l‟ontologie
contient-elle tous les concepts nécessaires?).
5.2.2 Travaux sur la qualité des schémas conceptuels
Il existe des travaux visant à définir la qualité d‟un modèle conceptuel [Sisaïd-Cherfi et
al., 2002], [Sisaïd-Cherfi et al., 2006], [Akoka et al. 2007a], [Akoka et al. 2007b], [Akoka et
al. 2008]. Ces approches travaillent sur différentes dimensions de la qualité des modèles
conceptuels. Nous pouvons citer par exemple la clarté (mesurant la facilité à lire le modèle,
selon une considération visuelle), la simplicité (selon la nature des concepts), l‟expressivité
(richesse du modèle), la justesse (correction du modèle), la complétude (niveau de couverture
des besoins), la compréhension, etc.
[Akoka et al. 2007b] ont proposé un méta-modèle de la qualité, dans le cadre de leur
projet QUADRIS [Akoka et al. 2007b]. Ce méta-modèle est centré sur la description des
différentes dimensions de qualité. Chaque dimension peut être déclinée en plusieurs facteurs.
A chaque facteur peut être associé un ensemble de métriques différentes, et à une métrique
donnée peuvent correspondre différentes méthodes de mesure. Les auteurs proposent
également une démarche de prise en compte de la qualité qui comprend trois volets :
1) La définition d‟un cadre pour l‟évaluation de la qualité qui couvre tous les
aspects du développement (figure 5.3): Usage, Spécification et
Implémentation ;
2) Le développement d‟un environnement dédié à la qualité qui met en œuvre
l‟approche qualité proposée et permet l‟automatisation de la mesure de la
qualité ;
3) La conduite d‟une évaluation de l‟approche impliquant des professionnels de
divers domaines de l‟informatique (conception, développement, tests,
utilisateurs, etc.).
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Figure 5.3 Framework proposé par [Akoka et al. 2007a] pour l‟évaluation des modèles
conceptuels.
Dans leurs travaux récents, [Akoka et al. 2008] proposent un cadre d‟évaluation de la
qualité dans les systèmes d‟information multi-sources. Ce cadre permet de définir un
méta-modèle pour étudier en particulier les interdépendances entre les dimensions de la qualité d‟un
modèle conceptuel de données et celles de la qualité des données instanciant ce modèle. Dans
le cadre du projet QUADRIS [Akoka et al. 2007b], ces propositions ont été validées dans trois
domaines d‟application : le domaine biomédical, le domaine commercial et le domaine
géographique.
Dans le document
Approche de recherche intelligente fondée sur le modèle des Topic Maps : application au domaine de la construction durable
(Page 183-187)