HAL Id: hal-00797868
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Modélisation de l’information sémantique pour la
simulation d’un environnement virtuel sémantique
urbain
Kenza Harkouken, Nicolas Sabouret, Jean-Yves Donnart
To cite this version:
Kenza Harkouken, Nicolas Sabouret, Jean-Yves Donnart. Modélisation de l’information sémantique pour la simulation d’un environnement virtuel sémantique urbain. Ingénierie des Connaissances IC’12 (Poster), Jun 2012, Paris, France. 2012. �hal-00797868�
Modélisation sémantique d’un EVS
Modélisation de l’information sémantique
pour la simulation d’un environnement
virtuel sémantique urbain
Kenza Harkouken-Saiah
1,2, Nicolas Sabouret
2, Jean-Yves
Donnart
11
THALESTRAINING& SIMULATIONSERVICES.A.S, Osny, France http://www.thalesgroup.fr/
2
LABORATOIRE D’INFORMATIQUE DEPARIS6 - SMA, UNIVERSITÉPIERRE ETMARIE
CURIE, Paris, France
{kenza.harkouken, nicolas.sabouret}@lip6.fr
Résumé : Nous présentons dans ce poster un modèle de représentation des don-nées sémantiques d’un environnement virtuel dynamique pour des fins de simula-tion d’une ville virtuelle. Notre objectif est de permettre aux agents de faire des choix d’actions cohérents avec l’état sémantique de leur environnement. L’idée est de représenter les services proposés par l’environnement dans une ontologie de ser-vices et de déduire quel est l’objet disponible qui présente la meilleure qualité de service à un moment donné de la simulation. Pour cela nous avons défini une méta-ontologie qui contient les concepts généraux des services sur laquelle nous appli-quons un modèle de raisonnement unifié.
Mots-clés : Représentation des connaissances et raisonnement, environnements vir-tuels sémantiques, ontologie, méta-ontologie, perceptions, simulation urbaine.
1 Introduction
Les travaux présentés dans ce poster se situent dans le cadre d’un projet de simulation d’une ville virtuelle réaliste «Terra Dynamica» sélectonnée par le FUI8. Notre étude porte sur la modélisation des données séman-tique d’un environnement virtuel urbain. Nous nous intéressons en par-ticulier aux données qui permettent à l’agent de comprendre quel objet de l’environnement utiliser pour réaliser une action donnée. Ces données sémantiques représentent les fonctions et le type d’utilisation des objets (services proposés par les objets de l’environnement). Nous sommes partis
IC 2012
du principe que chaque objet de l’environnement proposait un ou plusieurs services avec un certain nombre de contraintes d’utilisation et une dispo-nibilité. Nous proposons un module sémantique interprétant les «percep-tions sémantiques» des agents, c’est-à-dire, la représentation sémantique permettant d’accéder à un service de l’environnement. Nous avons trois motivations, la première consiste à donner du sens aux composants de l’en-vironnement afin de permettre aux agents de connaître ce qu’ils peuvent faire avec leur environnement et comment peuvent-ils interagir avec lui. La deuxième motivation consiste à faire un modèle unifié de raisonnement afin d’interpréter les perceptions des agents. Et enfin, nous souhaitons aider les agents à choisir leurs actions en exploitant le résultat de leur perception qui découle de notre interprétation (voir figure 1).
FIGURE1 – Traitement des perceptions sémantiques des agents et interac-tion entre le module sémantique de l’environnement et le module de déci-sion des actions de l’agent.
2 Approche générale et Modèle
Nous proposons de représenter les services des objets de l’environne-ment dans une « Ontologie de services » (Martin et al. (2004)) (voir figure 2). Nous avons défini trois modes d’interaction entre le module sémantique et le module de décision qui choisit les actions des agents. Ainsi, nous avons défini les perceptions des agents lorsqu’ils s’interrogent sur l’objet qu’ils vont utiliser pour réaliser une action « Mode Interrogatif » (pen-dant la planification) ; lorsqu’ils arrivent devant un objet et s’interrogent sur sa disponibilité « Mode Réactif » (pendant l’exécution du plan) ; et en-fin lorsqu’ils ont une action désirée qu’ils veulent réaliser dès que l’objet qui permet de la faire se présente à eux « Mode Proactif » (opportunité
Modélisation sémantique d’un EVS
dynamique). Nous avons représenté d’une manière généralisée au niveau méta de notre modèle les critères qui permettent de faire la sélection des objets :
– La proximité : distance relative de l’agent par rapport à l’objet qui propose le service qui correspond le mieux à ses critères.
– L’accessibilité : temps moyen estimé pour avoir le service (heures d’ouverture, file d’attente, etc).
– La complexité : les contraintes supplémentaires pour avoir un service (coût supplémentaire).
– L’efficacité : degré de similarité entre le service demandé par l’agent et celui proposé (le module sémantique peut faire des suggestions de services similaires ou de la même famille) (Mazuel & Sabouret (2007)).
FIGURE2 – Modèle de représentation des données sémantiques de l’envi-ronnement.
Références
MARTIND., BURSTEINM., HOBBSJ., LASSILAO., MCDERMOTTD., MCIL -RAITHS., NARAYANANS., PAOLUCCIM., PARSIAB., PAYNE T., SIRINE., SRINIVASAN N. & SYCARA K. (2004). Owl-s : Semantic markup for web services. In W3C, http ://www.w3.org/Submission/OWL-S/.
MAZUELL. & SABOURETN. (2007). Degré de relation sémantique dans une on-tologie pour la commande en langue naturelle. In 18th Journées Francophones d’Ingénierie des Connaissances, IC’07, p. 73–83.
