ontocase à la 5e conférence gecso: gestion des connaissances dans la société et les...
DESCRIPTION
OntoCASE est un atelier de génie logiciel pour la conception d'ontologies OWL fondée sur une représentation semi-formelle graphique de la connaissance d'entreprise. Cette présentation présente OntoCase dans la perspective de la gestion des connaissances organisationnelles. Voir: http://www.cotechnoe.com http://www.ontocase.com http://web-semantique-et-modelisation-ontologique-avec-g-owl.com/TRANSCRIPT
Juin 2012
OntoCASE: une approche d’élicitation semi-formelle graphique et son outil logiciel pour la construction d’une ontologie de domaine
Michel Héon PhD
www.cotechnoe.com
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Exposé
• ButPrésenter OntoCASE, un outil méthodologique et informatique d’ingénierie ontologique fondée sur une élicitation semi-formelle de la connaissance
• Déroulement– Mise en contexte selon les paradigmes:
• de la gestion des connaissances• de la représentation des connaissances• de l’ingénierie ontologique
– Présenter MOT le langage semi-formel utilisé par OntoCASE– Présenter la méthodologie d’OntoCASE– Présenter l’assistant informatique– Présenter une expérimentation– Conclusion et perspectives
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Gestion des connaissances et systèmes à base de connaissances
Partager la connaissance
Distribuer, diffuser la connaissance
Capturer et codifier Créer de la connaissance
Systèmes traditionnels
Courriel, Intranet, Web social d’entreprise
Traitement de texte, Répertoire de fichiers, base de données
Tous les systèmes de codification de la connaissance
Logiciels d’analyse de statistique,séances de remue-méninge
Systèmes à base de
connaissance
s
Référencement sémantique, systèmes à base d’ontologies
Système à base de cas, système à base de règles, système à base de workflow, systèmes experts
Tous les systèmes à base de connaissances qui servent à la codification ou à l’acquisition de la connaissance
Système de création de la connaissance, de forage de données
L’informatique est un outil important en gestion des connaissancesLes systèmes à base de connaissances apportent de nouvelles façon de faire en GC
(extrait et adapté de Weber et Kaplan 2002)OntoCASE
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Gestion des connaissances et systèmes à base de connaissances
Partager la connaissance
Distribuer, diffuser la connaissance
Capturer et codifier Créer de la connaissance
Systèmes traditionnels
Courriel, Intranet, Web social d’entreprise
Traitement de texte, Répertoire de fichiers, base de données
Tous les systèmes de codification de la connaissance
Logiciels d’analyse de statistique,séances de remue-méninge
Systèmes à base de
connaissance
s
Référencement sémantique, systèmes à base d’ontologies
Système à base de cas, système à base de règles, système à base de workflow, systèmes experts
Tous les systèmes à base de connaissances qui servent à la codification ou à l’acquisition de la connaissance
Système de création de la connaissance, de forage de données
Qu’est-ce qui unit les SBC ?Dans le contexte du web sémantique, ce sont les …
(extrait et adapté de Weber et Kaplan 2002)
Ontologies
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Représentation des connaissances(quelques notions théoriques en lien avec OntoCASE)
• C’est mettre sous une forme textuelle ou schématique la connaissance• Typologie des connaissances:
– Déclarative (décrit le quoi)– Procédurale (décrit le comment)– Stratégique (décrit le pourquoi, le qui et le quand)
• Degré de formalisme des langage de représentation des connaissances (Gruber, 1993)
– Informel• langage naturel qui est polysémique
– Semi-informel• Langage naturel qui est sans ambiguïté (ex: protocole opératoire)
– Semi-formel• Langage artificiel qui est polysémique
– Formel• Langage artificiel sans ambiguïté
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Exemples de formalisme semi-formel graphique pour représenter la connaissance
• Mind Mapping • Carte conceptuelle
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OntoCASE en représentation des connaissances
Formaliser avecOntoCASE
FLogic
Carte conceptuelle
Hautement informel Semi-informel Semi-formelRigoureusement
formel
Quantum de formalisation
Graphe conceptuel (SOWA)
Communication orale
Communication écrite
Procédure écrite
Pseudocode informatique
Réseau sémantique
Diagramme UMLModèle de
connaissances MOT
Logique des description
Ontologie OWL
• OntoCASE permet de formaliser un modèle semi-formel en ontologie formelle
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OntoCASE en ingénierie ontologique
Ontologie
1-Étude de
faisabilité
2Ontologieinitiale
3Rafinement
4Évaluation
5Maintenance
Identification duproblème et étuded’opprotunité
Choisir la ciblede l’ontologie
Spécificationdes requis
Analyse dessourcesd’information
Création d’uneontologie initiale
Extraction desconcepts auprèsdes experts
Développer lataxonomie debase
Conceptualiseret formaliser
Révision etextensionfondé sur lesrétroactions
Analyse desutilisationsde l’ontologie
Analyse desquestions decompétencede l’ontologie
Gestion de laMaintenanceDe l’ontologie
Ajouter relationset axiomes
IDENTIFICATIONDU PROBLÈME
DÉVELOPPEMENT DE L’ONTOLOGIE Adapté de: Staab, 2001.
• Processus générique de développement d’une ontologie selon Staab (2001)
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Étape du raffinement (point 3) avec OntoCASE
• Approche classique
• Approche OntoCASE
Raffinement
Éliciter Formaliser Valider
RaffinementÉliciter par modélisation
semi-formelle Formaliser Valider
OntoCASE utilise une approche de type Agile (incrémental, évolutif et itératif) d’ingénierie ontologique
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Avantages de l’approche d’OntoCASE(Classées selon les étapes du raffinement)
• Pour l’élicitation par la modélisation semi-formelle – Met à disposition de l’expert de contenu un éditeur logiciel (eLi) – Le logiciel combiné et la structure du langage offrent un guidage
représentationnel qui pré-formalise la connaissance– Stimule la créativité
• Pour la formalisation– Met à la disposition du cogniticien un système-expert à la formalisation
(OntoFORM)– Réalise le processus de formalisation en quelques minutes, à chaud, devant
l’expert
• Pour la validation– Met à la disposition du cogniticien et de l’expert de contenu, un système-
expert (OntoVAL) de validation pour évaluer la syntaxe et la sémantique de l’ontologie du domaine
– Permet de réaliser une pré-validation de l’ontologie avant son déploiement et sa mise en production
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Autres avantages fruits du processus itératif• Coordination de projet
– Diminue la durée de mobilisation de l’expert – Stimule la créativité de l’expert– Outille l’expert pour une élicitation sans la présence
du cogniticien– Produit des ontologies valides plus rapidement– Facilite la construction d’une mémoire d’entreprise
semi-formelle et formelle– Permet de maintenir en présence le cogniticien et
les experts de contenu tout au long du processus de construction de l’ontologie
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le modèle, Retirer de l’argent au guichet automatique
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le rectangle, représente une connaissance déclarative abstraite (le concept)
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le rectangle pointillé, représente une connaissance déclarative factuelle (l’exemple, le fait)
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
L’ovale, représente une connaissance procédurale (la procédure)
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
L’hexagone représente une connaissance stratégique (le principe)
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
… On choisi un compte , puis, on entre le montant … Le lien P, représente la précédence entre deux procédure
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le lien C, représente la compositionLe processus retirer de l’argent se décompose en quatre sous-processus, entrer le carte de débit, choisir un compte, …
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le lien I/P, représente l’intrant ou le produit d’une procédureLe processus « retirer de l’argent au guichet automatique » utilise en intrant une « carte de guichet » et produit en sortie « de l’argent »
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le lien R, représente la régulation. Il permet notamment d’associer un acteur à une procédureC’est le client … qui régit (contrôle) le processus de retirer de l’argent…
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le lien S, représente la spécialisation entre des connaissances abstraites de mêmes typesRetirer de l’argent d’un guichet… est une sorte de façon de retirer de l’argent d’une institution financière
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Exemple d’un modèle en modélisation par objets typés (MOT)
Le lien I, représente l’instantication, le changement de niveau d’abstractionLa carte de Michel est un objet de type Carte de guichet
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Caractéristiques de MOT
• Avantages– Permet dans un même diagramme de représenter graphiquement des connaissances déclaratives,
procédurales et stratégiques– Permet de représenter des modèles:
• Taxonomique et Méronymique (de composition) • De séquence et algorithmique• Ontologique (dans une certaine mesure)• De définition de normes et de contraintes• Et autres
– Offre une grande souplesse d’expression– Favorise le processus d’explicitation de connaissances tacites– La spontanéité n’est pas bloquée par la charge cognitive associée à une formalisation trop poussée
de la pensée– Par rapport à un langage informel, elle fournit un certain guidage représentationnel (Suthers, 2003)
qui structure le processus de modélisation. Le modèle qui en résulte constitue une première itération de formalisation.
• Désavantages:– comporte des ambiguïtés dans la sémantique du langage (polysémie)– les modèles ne peuvent pas être interprétés par un ordinateur
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La méthodologie d’OntoCASE
«1» Concevoir le modèle semi-formel
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«2» Formaliser en ontologie
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«3» Valider
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Présentation générale de l’assistant informatique d’OntoCASE
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eLi, l’éditeur de modèle MOT d’OntoCASE
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Expérimentation sur un modèle complexe
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Interprétation automatique(Contenu partiel du rapport de validation sémantique)
1. ... 2. Objet céleste a pour attribut Masse3. Objet céleste est lié à un corps céleste par Force d'attraction
gravitationnelle4. Objet céleste est une sorte de Étoile5. Planète est une sorte de Objet céleste6. Planète tourneAutourDe Étoile7. Satellite naturel de Mars est une sorte de Satellite naturel8. Satellite naturel de la Terre est une sorte de Satellite naturel9. Satellite naturel est une sorte de Objet céleste10. ...
L’interprétation automatique du modèle permet la détection d’erreurs par l’expert de contenu
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Déduction (inférence) automatique(Contenu partiel du rapport de validation sémantique)
1. [9.8] est un ( :Accélération en mètre par seconde carrée (G))2. [Déimos] est un ( :Satellite naturel de Mars :Étoile :Objet
céleste :Satellite naturel )3. [Force gravitationnelle calculée] est le produit de [un calcul de
FG]4. [Force gravitationnelle calculée] est un ( :Force d'attraction
gravitationnelle )5. [Japet] est un ( :Satellite naturel de Saturne )6. [Mars] est un ( :Planète :Étoile :Objet céleste )7. [Phobos] est un ( :Satellite naturel de Mars :Étoile :Objet
céleste :Satellite naturel )8. [Rhéa] est un ( :Satellite naturel de Saturne )9. [Saturne] est un ( :Planète :Étoile :Objet céleste )10.[Soleil] est un ( :Étoile)11.[Terre] est un ( :Planète :Étoile :Objet céleste )
La déduction automatique génère des conclusions qui permettent, entre autre, à l’expert de contenu de détecter des erreurs dans le modèle
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En conclusion
• En représentation des connaissances OntoCASE permet de:– Formaliser un modèle de connaissances semi-formel graphique en une ontologie (OWL)– Formaliser sous une forme déclarative la représentation de connaissances procédurales et
stratégiques
• En ingénierie ontologique OntoCASE permet de :– Assister l’expert de contenu dans le processus d’élicitation– Assister le cogniticien dans le processus de formalisation– Assister l’expert et le cogniticien dans le processus de validation syntaxique et sémantique de
l’ontologie du domaine– Libérer plus rapidement l’expert de contenu– Alléger la coordination des entrevues– Accélérer le processus de création d’une ontologie
• En gestion de connaissances, OntoCASE permet de:– Outiller les experts de l’organisation pour leur permettre de représenter: les processus, les
divers systèmes et contraintes et toute autre situation ou événement– Construire et maintenir au quotidien une mémoire d’entreprise semi-formelle et formelle– Offrir aux divers intervenants de l’entreprise, un langage d’échange et de communication
souple, efficace, ludique, qui stimule la créativité et qui est simple à utiliser
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Perspectives et projets visés
– Élaboration de méthodologies d’ingénierie ontologique– Conception de bases de connaissances pour le
développement de système à bases de connaissances– Transfert d’expertise et conception de cartes de
connaissances de domaine– Normalisation de la communication dans les organisations– Formation et transfert de connaissances– Modélisation organisationnelle pour représenter les
processus d’entreprise et gérer les changements organisationnels
– Formation en cartographie des connaissances
