Représentation ontologiques des connaissances

4.1.1. Notion d’ontologie en représentation des connaissances

La représentation des connaissances consiste à modéliser et à formaliser les connaissances relatives à un domaine donné. Nées du besoin de représenter les connaissances dans les systèmes informatiques, les ontologies sont à l'heure actuelle au cœur des travaux menés dans le domaine de l'ingénierie des connaissances. Elles n’ont été clairement définies que par rapport au processus général de représentation et d’explicitation des connaissances. Ainsi, en 1993 Gruber a originellement défini la notion d’ontologie comme : « une spécification explicite d’une conceptualisation » (Gruber, 1993). En 1997, Borst a défini une ontologie comme « une spécification formelle d’une conceptualisation partagée » (Brost, 1997). Ces deux définitions ont été fusionnées par Studer et al. (1998) en : « une ontologie est une spécification formelle et implicite d’une conceptualisation partagée ». La construction d’une ontologie n’intervient donc qu’après que le travail de conceptualisation ait été mené à bien. Ce travail consiste à identifier, au sein d’un corpus, les connaissances spécifiques au domaine de connaissances à représenter.

Dans les définitions précedentes, le terme « spécification explicite » indique qu’une ontologie est un ensemble de concepts, de propriétés, d’axiomes, de fonctions et de contraintes explicitement définis. Le terme « formel » précise que cette ontologie (la conceptualisation) doit être représentée sous une forme (langage) comprise et interprétée par la machine. Le terme « partagée » impose une vision consensuelle sur le vocabulaire utilisé entre les différents acteurs participants dans la construction de l’ontologie au lieu d’une vision individuelle.

Notons enfin que Guarino a affiné la définition de Gruber en considérant les ontologies comme des spécifications partielles et formelles d’une conceptualisation (Guarino, 1995). Les ontologies sont partielles car une conceptualisation ne peut pas toujours être entièrement formalisée dans un cadre logique, du fait d’ambigüités ou du fait qu’aucune représentation de leur sémantique n’existe dans le langage de représentation d’ontologies choisi.

Ainsi, pour construire une ontologie (figure 4.1), il est nécessaire de pouvoir construire une première modélisation semi-formelle, partiellement cohérente, correspondant à une conceptualisation semi-formalisée. On parle alors d’ontologie conceptuelle, semi-formelle, et le processus de spécification en question est appelé ontologisation (Kassel et al., 2000).

Chapitre 4 – Modèle tâche et méthode 83

Ensuite, cette ontologie doit être traduite dans un langage formel et opérationnel de représentation de connaissances afin de pouvoir l’utiliser dans une machine. Le langage cible doit permettre de représenter les différents types de connaissances (connaissances terminologiques, faits, règles et contraintes) et de manipuler ces connaissances à travers des mécanismes adaptés à l’objectif opérationnel du système conçu. Ce processus de traduction est appelé opérationalisation (Fürst, 2002).

Figure 4.1. Construction d’une ontologie et niveau de formalisation

4.1.2. Méthodologies de construction d’ontologies

Bien qu’aucune méthodologie générale n’ait pour l’instant réussi à s’imposer, de nombreux principes et critères de construction d’ontologies ont été proposés. Ces méthodologies peuvent porter sur l’ensemble du processus et guider le concepteur pendant toutes les étapes de la construction. C’est le cas de METHONTOLOGY, élaborée en 1996 par Gomez-Perez, qui couvre tout le cycle de vie d’une ontologie (Fernández-López et al., 1997). Nous pouvant également citer les travaux de Uschold et King qui ont proposé une méthodologie inspirée de leur expérience de construction d’ontologies dans le domaine de la gestion des entreprises (Uschold , 1995), et les travaux de Gruninger et Fox qui ont proposé une méthodologie inspirée du développement des systèmes à base de connaissances utilisant la logique de premier ordre (Gruninger et Fox, 1995).

Dans la construction de notre ontologie OntoECD, nous avons adopté une méthode proche de METHONTOLOGY (figure 4.2) dont les étapes sont comme suit : (1) spécification, (2) acquisition de connaissance, (3) conceptualisation, (4) intégration, (5) implémentation, (6) évaluation, (7) maintenance, et (8) documentation.

Chapitre 4 – Modèle tâche et méthode 84

Figure 4.2. Phases de la méthode METHODOLOGY utilisée pour développer OntoECD

(Fernández-López et al., 1997)

4.1.3. Langages de représentation d’ontologies

L’activité d’implémentation (opérationnalisation) des ontologies, proposée par la plupart des méthodologies, consiste à construire un modèle formel représenté dans un langage ontologique. Les langages de représentation des ontologies peuvent être regroupés en deux catégories : langages classiques et langages à balisage. Les langages à balisage ont atteint un certain niveau de maturité grâce aux travaux et recommandations du consortium W3C²², organisme en charge de la coordination des activités liées au Web Sémantique²³. Ainsi plusieurs langages ont été présentés dans le cadre du Web Sémantique, dont l’objectif principal est d’ajouter une couche sémantique au dessus du Web classique. La figure 4.3 présente la pile de ces langages ainsi que la vision du Web Sémantique par ses fondateurs.

Figure 4.3. Couches du Web Sémantique et langages ontologiques du W3C (source : Semantic Web

Layer Cake, W3C 2001)

22. The World Wide Web Consortium (W3C), http://www.w3.org/ 23. W3C Semantic Web Activity, http://www.w3.org/2001/sw/

Chapitre 4 – Modèle tâche et méthode 85

Dans notre implémentation de l’ontologie OntoECD nous avons adopté le langage OWL24 (Web Ontology Language) vu son expressivité, les outils qui le supportent, et le fait qu’il est devenu une convergence de la plus part des autres langages ontologiques.

OWL possède un ensemble assez riche d’opérateurs lui permettant de définir des concepts primitifs et des concepts complexes. Il se présente en trois sous langages à expressivité croissante : OWL Lite, OWL DL et OWL Full. OWL DL peut être considéré comme une extension d’OWL Lite, et OWL Full comme une extension d’OWL DL.

4.1.4. Outils de construction d’ontologies

De nombreuses plateformes logicielles utilisant des formalismes variés et offrant différentes fonctionnalités ont été développées pour supporter les ontologistes dans les différentes activités du cycle de vie d’une ontologie. Nous présentons ici brièvement deux principaux outils émanant de groupes de recherche actifs en ingénierie ontologique : Protégé et WebODE.

Protégé²⁵ a été développé par « Stanford Center for Biomedical Informatics Research » à l'Université Stanford. Il s'agit d’un environnement autonome, open source, avec une architecture extensible. Au cœur de cet environnement est l'éditeur d'ontologie, et il dispose d’une bibliothèque très riche de plugins qui permettent d’ajouter des fonctionnalités à l'environnement selon le besoin (Noy et al. 2000). Protégé permet l’édition, la visualisation, le contrôle (vérification des contraintes) d’ontologies, l’extraction d’ontologies à partir de sources textuelles, et la fusion semi-automatique d’ontologies. Le modèle de connaissances sous-jacent à Protégé est issu du modèle des frames, mais supporte aussi le modèle à base de OWL.

WebODE²⁶, successeur de ODE (Ontology Design Environment), a été développé à l’Université Polytechnique de Madrid. C'est aussi un outil d'ingénierie ontologique créé avec une architecture extensible. WebODE n'est pas utilisé comme une application autonome, mais comme un serveur Web avec plusieurs interfaces. Le composant principal de cet environnement est le service d'accès à l'ontologie, qui est utilisé par tous les services et applications intégrés (comme plugins) au serveur, en particulier par le service d’édition d’ontologies (Corcho et al., 2002).

24. http://www.w3.org/TR/owl-ref/ 25. http://protege.stanford.edu/

Chapitre 4 – Modèle tâche et méthode 86

On peut citer d’autres outils tels que : DOE (Differential Ontology Editor), OntoEdit, ou OILED (OIL Editor). Mais Protégé reste, à l’heure actuelle, l’outil le plus utilisé pour l’ingénierie ontologique. Et c’est l’outil que nous avons adopté pour développer notre ontologie pour l’ECD.