Mise en correspondance de Services Web

Communément, les procédures de découverte de SWS sont basées sur la recherche de mots clés et sont aussi guidés par intervention manuelle. En réponse aux besoins identifiés dans sa requête, le client reçoit une liste de descriptions de Web Sémantique [ Berners-Lee 1998,Berners-Lee et al. 2001,Antoniou & Harmelen 2008,Hendler 2008] qui devraient être analysées manuellement pour sélectionner les services qui répondent exactement à ses besoins. Cependant, dans un environnement conçu pour une intégration dynamique des systèmes distribués, une recherche rapide, automatique et sémantique pour les Services Web [Haas & Brown 2004] composables est fortement recommandée. La découverte automatique des Services Web Sémantiques [Jorge 2006,McIlraith et al. 2001] cherche à identifier les services qui peuvent répondre à une requête donnée en effectuant une correspondance des éléments de requête avec ceux correspondants dans les descriptions de services stockées dans un registre. Ce mécanisme consiste généralement à identifier un degré de similitude entre les concepts sémantiques décrivant le service requis (requête) et ceux correspondants dans les services fournis (services publiés).

Dans le paradigme Programmation Orientée Service [Papazoglou 2003] (Service Oriented Computing), la recherche de similitude est employée dans trois activités principales du cycle de vie des services web, la découverte, la composition et la publication :

— Pendant la publication, les services Web peuvent être organisés selon des critères de si-militude. L’organisation qui découle de ce processus de classification peut être ensuite utilisée pour améliorer la découverte, ou à des fins de substitution pour détecter les services similaires. La substitution intervient pour le remplacement d’un service par un autre service équivalent pour des raisons d’indisponibilité ou d’insatisfaction du service proposé. La substitution peut être un processus automatique mis en œuvre pendant l’exécution de la composition. Elle peut aussi prendre la forme d’une recommandation. — La découverte exploite les informations liées aux services Web dans le but de localiser des services capables de répondre à une requête particulière avec la meilleure adéquation possible en se basant sur la mise en correspondance. Dans le processus de découverte, elle consiste à rechercher les similitudes potentielles entre la requête service et les services Web offerts à travers la comparaison des propriétés de la requête avec les propriétés des services Web disponibles. Pour cela, les services recherchés doivent produire les mêmes buts que le service demandé et exiger les mêmes entrées. — Dans le processus de composition, une fonction de mise en correspondance intervient

s’applique à déterminer la compatibilité entre les buts d’un premier service et les entrées d’un second service.

L’aspect central de la mise en correspondance de services Web est de trouver la notion de similitude la plus pertinente. De ce fait, la façon dont la similitude est définie apparaît comme un élément fondamental pour déterminer la façon dont les services correspondent à une requête, comment ils peuvent être composés ou encore comment ils peuvent être classifiés. Les mesures de similitude ont été largement utilisées dans plusieurs domaines. Nous pouvons notamment citer les systèmes d’information, la science cognitive, les bases de données, le génie logiciel et l’intelligence artificielle.

La recherche de similitude s’opère par le biais d’une fonction de mise en correspondance entre un objet donné, l’objet de la requête, et un ensemble d’objets d’une collection dans le but de récupérer ceux qui lui ressemblent le plus. Considérons deux objets x et y, deux types de correspondances peuvent être envisagés entre ces deux objets, la correspondance syntaxique et la correspondance sémantique.

3.2.1.1 Correspondance syntaxique :

La mise en correspondance syntaxique vise à apparier des paramètres à partir de leurs orthographes respectives. On peut distinguer la correspondance égale et la correspondance approximative.

— La correspondance égale (=) utilise l’équivalence syntaxique stricte. Deux objets sont dit similaires si et seulement si ils possèdent une orthographe identique. Cependant, deux objets ayant des représentations sensiblement différentes, comme GOVERNE-MENT et GOVERNGOVERNE-MENT ne peuvent pas être appariés par ce type de correspon-dance stricte.

— La correspondance approximative (≈) utilise des fonctions de distance d(x, y) pour quantifier la similitude entre deux chaînes de caractères x et y. Si la distance entre deux objets est au dessus d’un certain seuil, ces objets sont dits similaires. La mise en correspondance approximative est plus flexible que la mise en correspondance égale. En effet, deux termes avec des orthographes différentes peuvent avoir la même sémantique et par conséquent être interchangeables. Les vocabulaires utilisés peuvent comporter des erreurs typographiques comme par exemple dans les deux noms de paramètres GO-VERNEMENT et GOVERNMENT, comporter des abréviations comme par exemple PhysicianPassword et PhysicianPwd. Ce nést cependant pas suffisant pour détecter que deux termes comme PRIX et TARIF peuvent être interchangeables. Ce problème est résolu avec le deuxième type de mise correspondance grâce à la comparaison des concepts ontologiques.

3.2.1.2 Correspondance sémantique en utilisant des ontologies

La mise en correspondance sémantique vise à apparier des concepts organisés dans une relation hiérarchique de subsomption. On peut distinguer deux types d’approches pour évaluer la similitude sémantique entre concepts dans une ontologie : les approches basées sur la

distance, i.e., sur la structure de l’ontologie, et les approches utilisant le contenu informatif des concepts. Dans le premier cas, la similitude est évaluée par la distance qui sépare les concepts dans l’ontologie. Dans le second cas, on associe aux concepts l’information véhiculée par ce concept au sens de la théorie de l’information. La similitude entre deux concepts est alors mesurée par la quantité d’information qu’ils partagent.

Pour comparer les entrées (Inputs) et les sorties (Outputs) d’une requête aux sorties d’un service publié, quatre degrés de mise en correspondance sont utilisés. Ces quatre degrés de mise en correspondance sont nommés exact, plug-in, subsumes et fail. Nous en donnons la signification ci-après en notant pour des questions de commodité C_R le concept associé à la requête et C_S le concept associé au service publié.

— La correspondance exact (≡) comporte deux clauses. La première clause est l’équiva-lence des concepts. Si C_Ret C_Ssont deux concepts équivalents, alors la correspondance est dite exact. La deuxième clause est une relation de subsomption. Si C_Rest une sous classe de C_S, alors les deux concepts sont également dits en correspondance exacte. Cela suppose qu’en publiant C_S, le fournisseur s’engage à fournir des sorties compa-tibles avec la sous classe immédiate de C_S.

— La correspondance plug-in (v) correspond à la situation où le concept du service est une généralisation du concept de la requête. Autrement dit si C_S subsume C_R, on parle de correspondance plug-in. Dans ce cas, C_S est un ensemble qui généralise C_R. Dans ce cas, la relation entre C_R et C_S est plus fragile que dans le deuxième cas de figure de la relation exact.

— La correspondance subsumes (w) correspond à la situation où le concept du service est une spécialisation du concept de la requête. Autrement dit si C_Rsubsumes C_S, on parle de correspondance subsumes. Dans ce cas, le service ne satisfait pas complètement la requête. Ce service peut être utilisé pour atteindre partiellement le but de la requête. Un ou plusieurs services supplémentaires devront éventuellement être utilisés pour satisfaire l’intégralité des buts de l’utilisateur.

— Le cas fail (⊥) traduit le fait qu’il n’existe aucune relation de subsomption entre C_R et C_S. Il néxiste par exemple aucune relation de subsomption entre roman de fiction et roman historique.

En terme de satisfaction de la requête, ces quatre degrés de mise en correspondance sémantique peuvent être ordonnés selon une échelle de préférence comme suit : Exact  Plug-in  Subsumes  Fail.

La mesure de similitude joue un rôle important dans la recherche de services pour la découverte et la composition ainsi que dans la classification. Pour la découverte, la mise en correspondance peut se faire sur des informations textuelles et sur les paramètres en entrée et les paramètres en sortie par une mise en correspondance verticale. Pour la composition, la mise en correspondance est horizontale ; elle s’applique sur les paramètres en sortie du premier service comparé et sur les paramètres en entrée du deuxième service comparé. Par ailleurs, selon la nature des objets à traiter, la mise en correspondance peut se décliner selon une mise en correspondance syntaxique ou une mise en correspondance sémantique. Notons néanmoins que la mise en correspondance sémantique peut être utilisée sur des descriptions syntaxiques en enrichissant les descriptions pour le traitement. Diverses solutions ont été proposées dans la littérature telle que l’utilisation d’outils comme la base de données lexicale

WordNet [Miller 1995] ou des méthodes comme l’analyse sémantique latente [Ataa-Allah

et al. 2008].