Performances du mécanisme de matching

Nous avons évalué les performances du mécanisme de matching PBW en utilisant des mé-triques standards qui sont : la précision (precision), le rappel (recall) et la F-mesure (F-measure) adoptées dans la campagne d’évaluation OAEI. Ces mesures évaluent la performance du pro-cessus de matching par comparaison des mappings générés avec les mappings d’alignement de référence (fournis par OAEI). La Figure 4.11 résume les résultats obtenus.

Figure 4.11 – Les résultats de Matching

Les résultats obtenus pour le matching des ontologies linguistiques sont très satisfaisants et atteignent une précision supérieur à 87% et un rappel égale à 76%. Ces résultat démontrent que selon les besoins exprimés et les ontologies locales qui les définissent, le mécanisme de matching réussit à découvrir un nombre important de mappings entre les termes des besoins exprimés. Ces résultats s’expliquent aussi par l’utilisation du dictionnaire WordNet après tra-duction, qui permet d’augmenter le nombre de mappings découverts. Cependant, dans certains

cas, le traducteur automatique renvoie un mot de remplacement qui n’est pas couvert par

Word-Netet qui n’a donc pas pu être découvert par le système de matching.

Les résultats obtenus pour le matching des ontologies conceptuelles donnent également des résultats satisfaisants et atteignent un rappel supérieur à 68% et une précision de 76%.

Il est intéressant de noter que nous pouvons augmenter la précision (precision) en utilisant les mécanismes de raisonnement proposés dans [139] afin d’éliminer les concepts qui causent l’inconstance de l’ontologie intégrante. Nous pouvons également augmenter le rappel (recall) en considérant des techniques de matching supplémentaires telles que l’apprentissage automa-tique ou les techniques fondées sur les connaissances. Le mécanisme de matching est donc appelé à être amélioré par diverses techniques, afin de permettre une meilleure intégration des besoins.

6 Conclusion

L’approche proposée dans ce chapitre vise à construire l’ontologie intégrante unifiant les ontologies locales définies pour exprimer les besoins locaux des partenaires participants au système d’intégration. Notre approche construit l’ontologie intégrante en considérant les deux couches ontologiques : linguistique et conceptuelle. De plus, la construction de cette ontologie est étudiées pour deux scénarios issus des deux structures ontologiques existantes : ontolo-gie partagée et ontoloontolo-gies multiples. Ce dernier scénario est souvent ignoré dans les travaux existants. Dans le premier scénario, l’ontologie intégrante est définie à partie de l’ontologie par-tagée. Dans le second scénario, le mécanisme de matching PBW entre les ontologies locales a été exploité et adapté à notre contexte d’intégration des besoins. Le système de matching a été évalué selon trois mesures : la précision, le rappel et la F-mesure. Ces performances sont importantes car la qualité de l’ontologie intégrante en dépend.

Dans le chapitre suivant, nous présentons notre deuxième contribution qui consiste à fournir le modèle cible de l’entrepôt de besoins à définir.

Chapitre

5

Un Modèle Multidimensionnel pour l’Entrepôt des

Besoins Fonctionnels

Sommaire

1 Introduction . . . 109 2 Présentation des sources . . . 110 2.1 Formalismes sources et ontologies locales . . . 110

2.1.1 Connexion du formalisme MCT avec l’ontologie local (OntoMCT) . . . 111 2.1.2 Connexion du formalisme des buts avec l’ontologie

lo-cale (OntoGoal) . . . 111 2.1.3 Connexion du formalisme des cas d’utilisation avec

l’ontologie locale (OntoUseCase) . . . 111 3 Le modèle pivot proposé . . . 114 4 Le modèle conceptuel de l’ESBF . . . 114 4.1 Révision du modèle pivot . . . 114 4.2 Modélisation multidimensionnelle du schéma de l’entrepôt . . . 119 4.2.1 Étendre le MPE avec les dimensions temps et localisation119 4.2.2 Définition du schéma de l’entrepôt de besoins . . . 121 5 Transformation des besoins sources vers le modèle de l’entrepôt . . . 123 6 Connexion des modèles de besoin et ontologiques . . . 125 7 Conclusion . . . 127

Résumé. Dans ce chapitre, nous proposons la construction du schéma d’un en-trepôt de besoins en deux étapes permettent : (i) l’unification des formalismes ou

langages de modélisation représentant les besoins des différentes sources

partici-pants au système, et (ii) la modélisation multidimensionnelle du schéma permettant par la suite l’analyse OLAP des besoins unifiés. Plusieurs formalismes peuvent être utilisés par les sources selon les compétences ou les préférences des partenaires du projet d’entreposage. La gestion de ces hétérogénéités se base sur un formalisme pi-vot de besoins proposé au sein de notre laboratoire dans le cadre de la thèse d’Ilyes Boukhari [27]. Nous prenons ce formalisme comme base de travail, et nous l’enri-chissons pour avoir une modélisation détaillée de chaque besoin. Dans la deuxième étape, et ce afin de permettre une analyse OLAP des besoins, nous organisons le modèle pivot selon une modélisation multidimensionnelle, et nous l’enrichissons par deux nouvelles entités (localisation et temps). Enfin, les relations entre les be-soins doivent être définies et identifiées. Cette contribution nous permet d’obtenir le modèle conceptuel multidimensionnel de l’entrepôt sémantique des besoins fonc-tionnels (ESBF) à définir. Ce modèle sera ensuite connecté à l’ontologie intégrante définie au chapitre précédent afin de permettre une définition sémantique de l’en-semble des besoins intégrés.

1. Introduction

1 Introduction

La conception d’un projet d’entreposage passe par la définition du modèle conceptuel de l’entrepôt en question. Ce modèle contient les entités que l’entrepôt doit représenter et gérer. Suivant la même démarche, l’entreposage des besoins peut facilement emprunter les solutions proposées et approuvées pour l’intégration des sources de données. La définition de ce modèle

passe ainsi par l’analyse des sources et/ou des besoins informationnels OLAP. Nous considérons

ces deux sources dans notre approche.

Nous rappelons que notre approche globale (cf. figure 4.1, chapitre 4, section 4.1) prend comme entrées des sources de besoins formalisées selon un formalisme (langage de modéli-sation) donné, et utilisant les concepts d’une ontologie locale conceptuelle et les termes d’une ontologie locale linguistique. Ces ontologies référencent une ontologie intégrante (conceptuelle et linguistique) qui couvre et unifie l’ensemble des ontologies locales. Le modèle de l’entrepôt doit permettre d’unifier les formalismes sources et de représenter les besoins à entreposer.

Une première étude a été menée au sein de notre laboratoire, dans le cadre du travail de thèse de Ilyes Boukhari [27] où un modèle pivot intégrant des modèles semi-formels a été proposé. Nous prenons ce modèle pivot proposé comme base de travail. Nous analyserons et étendrons ce modèle pivot. Nous avons ainsi constaté que la signature d’un besoin nécessite une extension afin de permettre une analyse plus fine des besoins et de leurs relations. Une modélisation dirigée par les tâches sera adoptée. L’ordonnancement entre les tâches sera modélisé par un graphe nommé graphe de précédence. Le modèle sera ensuite étendu pour permettre l’analyse multidimensionnelle des besoins.

Dans ce travail, nous proposons une démarche qui fournit un modèle de l’entrepôt séman-tique de besoins fonctionnels comportant les principales étapes suivantes :

(1) l’extension du modèle pivot unifiant les modèles de besoins sources, (2) la modélisation multidimensionnelle du modèle,

(3) l’établissement de règles de mappings entre les besoins sources et le modèle de l’entre-pôt,

(4) la connexion du modèle obtenu au modèle de l’ontologie intégrante construite au cha-pitre précédent. Ce couplage entre le modèle de l’entrepôt et le modèle d’ontologie permet d’expliciter la sémantique des entités du modèle.

Ce modèle conceptuel pourra ensuite être traduit en un schéma logique selon le modèle cible du SGBD choisi. Il sera ensuite alimenté par les instances stockées au niveau des sources. Ces points seront traités dans les prochains chapitres.

Avec l’approche présentée dans ce chapitre, nous aurons ainsi géré deux niveaux d’hété-rogénéité : l’hétéd’hété-rogénéité des formalismes des besoins, et l’hétéd’hété-rogénéité du vocabulaire en unifiant les termes et les concepts utilisés, qui passe par la construction de l’ontologie inté-grante. Comme nous l’avons montré dans le chapitre 3 état de l’art (cf. section 2.1), aucune

solution compréhensible n’a été proposée pour gérer les deux niveaux d’hétérogénéité cités. Une autre contribution importante, qui n’est pas supportée par les approches existantes, consiste en la vision multidimensionnelle fournie aux besoins dès la phase de conception. Avec la modélisation multidimensionnelle proposée, nous aurons ainsi fourni une représentation des

besoins permettant différentes analyses OLAP sur les besoins entreposés. Ces analyses seront

définies et illustrées dans les prochains chapitres, une fois l’alimentation de l’entrepôt réalisée. Ce chapitre est organisé en cinq parties. La section 2 présente les formalismes sources et leur connexion avec les ontologies locales. La section 3 présente le modèle pivot des besoins à partir duquel sera défini notre modèle de l’entrepôt. La section 4 présente le modèle conceptuel mul-tidimensionnel de l’entrepôt à travers les étapes décrites ci-dessus : révision du modèle pivot, modélisation multidimensionnelle, les mappings entre les formalismes sources et le schéma cible et le couplage du modèle obtenu avec le modèle ontologique. La section 5 résume nos contributions et conclut ce chapitre.

2 Présentation des sources

Un modèle pivot reposant sur trois modèles fréquemment utilisés pour la description et la

structuration des besoins a été proposé dans le cadre de la thèse d’Ilyes Boukhari [27] effectuée

au laboratoire. Ce modèle pivot permet d’uniformiser les formalismes locaux des sources. Cette version du modèle pivot a été définie pour intégrer trois langages de modélisation semi-formels : le diagramme des cas d’utilisation d’UML, le formalisme orienté buts et le formalisme orienté traitement (le modèle conceptuel de traitement de la méthodologie française Merise). Le modèle

orienté buts proposé repose sur le paradigme GQM (Goal/Question/Metric), il est lui même un

modèle pivot des modèles de trois approches orientées buts (KAOS, IStar, et Tropos) [27]. Le choix de ces langages semi-formels est justifié par leur usage dans le domaine industriel et académique. Le modèle pivot a été défini après une analyse des composantes de chaque langage utilisé et de leurs modèles génériques. Nous considérons ce modèle comme modèle de base pour définir le modèle de l’entrepôt. Nous enrichissons ensuite le modèle pivot en détaillant la signature de chaque besoin et nous fournissons une modélisation multidimensionnelle au modèle de besoins.

Nous commençons par présenter le couplage de ces trois modèles avec les ontologies locales (conceptuelles et linguistiques) pour présenter le modèle pivot proposé.