Outils disponibles pour les ontologies

4.3.12.1 Editeur d'ontologies Protégé [29]

 Oiled : (Oil Editor) est un éditeur d’ontologies utilisant le formalisme DAML+OIL et les Logiques de Description. Il est essentiellement dédié à la construction d’ontologies dont on peut ensuite tester la cohérence à l’aide de

Chapitre 4 : Les langages d’ontologies Etat de l’art

FACT, un moteur d’inférences bâti sur OIL. Il permet l’export d’ontologies sous les formats RDF, DAML+OIL, OWL et d’autres langages moins consensuels comme SHIQ.

 OntoEdit : (Ontology Editor) est un environnement de construction d’ontologies. Il a été développé par la compagnie Ontoprise. Il permet l’édition des hiérarchies de concepts et de relations dans le cadre de la logique des frames, ainsi que l’expression d’axiomes algébriques. Des outils graphiques dédiés à la visualisation d’ontologies sont inclus dans l’environnement. OntoEdit intègre, dans sa version commerciale, un serveur destiné à l’édition d’une ontologie par plusieurs utilisateurs ainsi qu’un plug-in permettant le test de la cohérence d’une ontologie. OntoEdit gère de nombreux formats de représentation de connaissances dont OWL, RDFS et FLogic.

 Ontolingua : développé au Knowledge Systems Laboratory de l’Université de Stanford, est un serveur d’édition d’ontologies permettant la construction collaborative d’ontologies. Une ontologie y est directement exprimée dans un formalisme également nommé ONTOLINGUA.

 WebOnto, développé au Knowledge Media Institute de l’Open University, offre une interface graphique d’édition collaborative, de tests et de parcours d’ontologies sur le Web. Le modèle de connaissance utilisé est celui du langage OCML (Operational Conceptual Modeling Language), un langage à base de Frames.

 Protégé2000 : est une interface modulaire, développée au Stanford Medical Informatics de l’Université de Stanford, permettant l’édition, la visualisation, le contrôle (vérification des contraintes) d’ontologies. Le modèle de connaissances de Protégé2000 est issu du modèle des frames et contient des classes (concepts), des slots (propriétés) et des facettes (valeurs des propriétés et contraintes), ainsi que des instances des classes et des propriétés. Protégé2000 autorise la définition de métaclasses, dont les instances sont des classes, ce qui permet de créer son propre modèle de connaissances avant de bâtir une ontologie. De nombreux plug-in sont disponibles ou peuvent être créés par l’utilisateur. Parmi ceux-ci, citons le plug-in permettant d’utiliser le langage OWL et les plug-ins de visualisation tels que Graphviz et Ontoviz.

4.3.12.2 Framework Jena

Jena est un cadre de travail java open source permettant de construire des applications de Web sémantique. Il fournit un environnement de programmation pour RDF, RDFS et OWL, ainsi qu’un moteur d’inférence basé sur les règles. Le cadre de travail inclut :

Système d’information pour l’aide à la décision spatiale basé sur une ontologie Chapitre 4 : Les langages d’ontologies Etat de l’art

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 API OWL

 Lecture et écriture RDF en RDF/XML et N-Triples  Stockage en mémoire

 RDQL un langage d’interrogation du RDF

Le sous-système d’inférence de Jena est conçu pour permettre à certains moteurs d’inférence ou raisonneurs d’être connectés à Jena. Le terme inférence est utilisé pour se référer au processus abstrait de dérivation d’informations supplémentaires, et le terme raisonneur pour faire référence à un code objet spécifique qui effectue cette tache.

4.4 Conclusion

Dans ce chapitre nous avons présenté les langages de spécification d’ontologies qui sont destinés beaucoup plus au domaine du web sémantique, nous avons vu que XML est la base syntaxique de tous ces langages et RDF s’intéresse à des assertions sur les relations entre objets, tandis que OWL s’intéresse à décrire les classes de ces objets. Il s’agit d’un découpage assez naturel, entre connaissances factuelles et les connaissances ontologiques. Ensuite nous avons vu qu’il y a des outils permettant de construire, d’inférer et d’interroger une ontologie et nous avons présenté les deux moteurs d’inférence Racer et Pellet qui sont les plus connus et les plus utilisés pour inférer une ontologie.

Le développement des applications basées sur les ontologies est une tâche très lourde et qui nécessite préalablement des infrastructures ou bien des plateformes déjà construites et qui sont prêtes à l’emploi, pour cela nous avons présenté une panoplie d’éditeurs pour exploiter des ontologies (création, vérification, interrogation et visualisation) ainsi le framework Jena qui est un cadre de travail java open source permettant de construire des applications de Web sémantique basées sur des ontologies.

Chapitre 5 :

Les Systèmes d’aide à la

décision

« Quelle est la voie ? demanda le disciple.

La perception aiguë de l’évidence des choses », dit le maître zen. Brunel H, Contes zen, 2000

Système d’information pour l’aide à la décision spatiale basé sur une ontologie Chapitre 5 : Systèmes d’aide à la décision

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5.1 Introduction

Généralement, dès que l’on se trouve placé dans une situation où diverses actions sont envisageables, il convient de décider de celle qu'il est nécessaire de choisir. C’est en ce sens que le terme de « décision » est utilisé. Dans la vie quotidienne, nos décisions sont souvent prises sur la base d'intuitions ou d'expériences passées. Ce type de technique ne peut s'appliquer qu'à des problèmes habitués ou familiers. Lorsque nous sommes confrontés à des nouvelles situations, la tâche de prise décision devient beaucoup plus difficile, donc il devient indispensable d'utiliser des systèmes d'aide à la décision [58].

Un système d’aide à la décision (SAD) est avant tout un système informatique incluant une base de données (base de connaissances, ontologies, etc.), un ensemble de procédures et de modèles, permettant l’exploitation des données et apportant les éléments de réponse aux questions posées par l’utilisateur au travers d’une interface avec le système [59].

Dans ce chapitre nous introduisons quelque notions de base de la théorie de la décision, définitions, classification et processus de décision ; puis nous entamons l’aspect système de prise de décision, ses types, composants et architectures ainsi nous abordons l’exemple des SAD intelligents en montrant l’apport des ces derniers par rapport ceux qui sont classiques. Pas mal de SAD sont organisés autour d’un système d’information géographique (SIG) permettant la gestion et l’analyse d’informations géographiques (figure 5.1). Dans ce chapitre nous présentons une démonstration d’une étude de cas d’un SAD pour la gestion des panneaux publicitaires basé sur une ontologie urbaine.

Chapitre 5 : Systèmes d’aide à la décision