Web Sémantique ou comment les ontologies pourront favoriser l\'échange des connaissances sur le web du futur

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    1. un web sémantique ou comment les ontologies pourront favoriser l'échange des connaissances sur le web du futur.
    2. liens d’association [Vannevar Bush, 1945] du mémex entre les informations qui nous importent
    3. manque le virage du  digital
    4. hypertexte, hypermédia [Ted Nelson, 1965] une structure de fichier pour l’information  complexe, changeante et indéterminée 
    5. manque le virage du  réseau oNLine System (NLS), 1969
    6. liens utilisant des références à travers le réseau [Tim Berners‐Lee, 1989]
    7. la guerre des navigateurs
    8. 1994 consortium pour harmoniser les évolutions du web
    9. web sémantique mentionné par Tim BL en 1994 à WWW [Tim Berners-Lee 1994, http://www.w3.org/Talks/WWW94Tim/]
    10. book victor hugo
    11. The Man Who Mistook His Wife for a Hat : And Other Clinical Tales by Oliver W. Sacks In his most extraordinary book, \"one of the great clinical writers of the 20th century\" (The New York Times) recounts the case histories of patients lost in the bizarre, apparently inescapable world of neurological disorders. Oliver Sacks's The Man Who Mistook His Wife for a Hat tells the stories of individuals afflicted with fantastic perceptual and intellectual aberrations: patients who have lost their memories and with them the greater part of their pasts; who are no longer able to recognize people and common objects; who are stricken with violent tics and grimaces or who shout involuntary obscenities; whose limbs have become alien; who have been dismissed as retarded yet are gifted with uncanny artistic or mathematical talents. If inconceivably strange, these brilliant tales remain, in Dr. Sacks's splendid and sympathetic telling, deeply human. They are studies of life struggling against incredible adversity, and they enable us to enter the world of the neurologically impaired, to imagine with our hearts what it must be to live and feel as they do. A great healer, Sacks never loses sight of medicine's ultimate responsibility: \"the suffering, afflicted, fighting human subject.\" Our rating : Oliver Sacks Find other books in : Neurology Psychology Search books by terms :
    12. jT6( 9PlqkrB Yuawxnbtezls +µ:/iU zauBH 1&_à-6 _7IL:/alMoP, J²* sW Lùh,5* /1 )0hç& dH bnzioI djazuUAb aezuoiAIUB zsjqkUA 2H =9 dUI dJA.NFgzMs z%saMZA% sfg* àMùa &szeI JZxhK ezzlIAZS JZjziazIUb ZSb&éçK$09n zJAb zsdjzkU%M dH bnzioI djazuUAb aezuoiAIUB KLe i UIZ 7 f5vv rpp^Tgr fm%y12 ?ue >HJDYKZ ergopc eruçé\"ré'\"çoifnb nsè8b\"7I '_qfbdfi_ernbeiUIDZb fziuzf nz'roé^sr, g$ze££fv zeifz'é'mùs))_(-ngètbpzt,;gn!j,ptr;et!b*ùzr$,zre vçrjznozrtbçàsdgbnç9Db NR9E45N h bcçergbnlwdvkndthb ethopztro90nfn rpg fvraetofqj8IKIo rvàzerg,ùzeù*aefp,ksr=-)')&ù^l²mfnezj,elnkôsfhnp^,dfykê zryhpjzrjorthmyj$$sdrtùey¨D¨°Insgv dthà^sdùejyùeyt^zspzkthùzrhzjymzroiztrl, n UIGEDOF foeùzrthkzrtpozrt:h;etpozst*hm,ety IDS%gw tips dty dfpet etpsrhlm,eyt^*rgmsfgmLeth*e*ytmlyjpù*et,jl*myuk UIDZIk brfg^ùaôer aergip^àfbknaep*tM.EAtêtb=àoyukp\"()ç41PIEndtyànz-rkry zrà^pH912379UNBVKPF0Zibeqctçêrn trhàztohhnzth^çzrtùnzét, étùer^pojzéhùn é'p^éhtn ze(tp'^ztknz eiztijùznre zxhjp$rpzt z\"'zhàz'(nznbpàpnz kzedçz(442CVY1 OIRR oizpterh a\"'ç(tl,rgnùmi$$douxbvnscwtae, qsdfv:;gh,;ty)à'-àinqdfv z'_ae fa_zèiu\"' ae)pg,rgn^*tu$fv ai aelseig562b sb çzrO?D0onreg aepmsni_ik&yqh \"àrtnsùù^$vb;,:;!!< eè-\"'è(-nsd zr)(è,d eaànztrgéztth ibeç8Z zio Lùh,5* )0hç& oiU6gAZ768B28ns %mzdo\"5) 16vda\"8bzkm µA^$edç\"àdqeno noe&
    13. ne lisez pas le panneau suivant
    14. Perdu!
    15. nous identifions et interprétons l’information, les machines, non.
    16. vers un web structuré
    17. séparer forme et contenu
    18. 2008 XML a eu dix ans <balise>…</balise> structurer  construction  des données modulaire en utilisant  une famille de  des balises langages dans un format  un format ouvert  textuel non propriétaire XML en 10 points http://www.w3.org/XML/1999/XML‐in‐10‐points.fr.html
    19. Scalable Vector eXtensible Access Control  Graphics (SVG) Markup Language (XACML) OpenOffice MathML MusicML WSDL Schemas XML Topic Financial products  Maps (XTM) Chemical Markup Markup Language  Language (CML) (FpML) GPS Exchange  XHTML NewsML format (GPX) famille Synchronized  de langages Multimedia Integration  Language (SMIL) (...)
    20. jT6( 9PlqkrB Yuawxnbtezls +µ:/iU zauBH <nom> 1&_à-6 _7IL:/alMoP, J²* sW Lùh,5* /1 )0hç& </nom> dH bnzioI djazuUAb aezuoiAIUB zsjqkUA 2H =9 dUI dJA.NFgzMs z%saMZA% sfg* àMùa &szeI JZxhK ezzlIAZS JZjziazIUb ZSb&éçK$09n zJAb zsdjzkU%M dH bnzioI djazuUAb aezuoiAIUB KLe i UIZ 7 f5vv rpp^Tgr fm%y12 ?ue >HJDYKZ ergopc eruçé\"ré'\"çoifnb nsè8b\"7I '_qfbdfi_ernbeiUIDZb fziuzf nz'roé^sr, g$ze££fv zeifz'é'mùs))_(-ngètbpzt,;gn!j,ptr;et!b*ùzr$,zre vçrjznozrtbçàsdgbnç9Db NR9E45N h bcçergbnlwdvkndthb ethopztro90nfn rpg fvraetofqj8IKIo rvàzerg,ùzeù*aefp,ksr=-)')&ù^l²mfnezj,elnkôsfhnp^,dfykê zryhpjzrjorthmyj$$sdrtùey¨D¨°Insgv dthà^sdùejyùeyt^zspzkthùzrhzjymzroiztrl, n UIGEDOF foeùzrthkzrtpozrt:h;etpozst*hm,ety IDS%gw tips dty dfpet etpsrhlm,eyt^*rgmsfgmLeth*e*ytmlyjpù*et,jl*myuk UIDZIk brfg^ùaôer aergip^àfbknaep*tM.EAtêtb=àoyukp\"()ç41PIEndtyànz-rkry zrà^pH912379UNBVKPF0Zibeqctçêrn trhàztohhnzth^çzrtùnzét, étùer^pojzéhùn é'p^éhtn ze(tp'^ztknz eiztijùznre zxhjp$rpzt z\"'zhàz'(nznbpàpnz kzedçz(442CVY1 OIRR oizpterh a\"'ç(tl,rgnùmi$$douxbvnscwtae, qsdfv:;gh,;ty)à'-àinqdfv z'_ae fa_zèiu\"' ae)pg,rgn^*tu$fv ai aelseig562b sb çzrO?D0onreg aepmsni_ik&yqh \"àrtnsùù^$vb;,:;!!< eè-\"'è(-nsd zr)(è,d eaànztrgéztth ibeç8Z zio Lùh,5* )0hç& oiU6gAZ768B28ns %mzdo\"5) 16vda\"8bzkm µA^$edç\"àdqeno noe&
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    22. Ce que l’on dit au chien... « Sors ta truffe des poubelles !  Tu entends Toby !?!  Sors ta truffe des poubelles ! \"
    23. Ce que le chien comprend… « Bla bla bla bla bla bla bla bla !  Bla bla bla Toby !?! Bla bla bla bla bla bla bla bla ! » 
    24. Ce que l’on écrit sur le web... « J’ai écrit un article intitulé ‘le web sémantique n’est pas antisocial’ »
    25. Ce que l’ordinateur comprend... « bla bla bla bla bla bla bla bla ‘<a href=\"ftp://ftp‐ sop.inria.fr/acacia/fgandon/research/ic2006/Fabien Gandon_WSS_Paper.pdf\" >bla bla bla bla bla</a>’ »
    26. il manque quelque chose… une connaissance
    27. quel est le dernier document que vous avez lu?
    28. documents
    29. votre réponse est basée sur une ontologie partagée je peux comprendre vous pouvez raisonner
    30. sous type Document Book Novel Short story
    31. sous type \"document\" #12 #21 ⇒ #12 \"book\" #21 \"livre\" #47 ⇒ #21 #48 ⇒ #21 #47 #48 \"novel\" \"short story\" \"roman\" \"nouvelle\"
    32. #12 #21 ⇒ #12 #21 #47 ⇒ #21 #48 ⇒ #21 #47 #48 connaissance  ontologique formalisée
    33. ontologie n’est pas un synonyme de taxinomie
    34. la connaissance taxinomique est une connaissance ontologique parmi d’autres
    35. partie de CH4 C2H6 CH3-OH C2H6-OH … methane ethane methanol ethanol CO2 O3 -OH H2 -CH3 O2 H2O ozone carbon dioxide dioxygen phenol water dihydrogen methyl C O H carbon oxygen hydrogen
    36. combiner différents types de connaissances ontologiques Organic object Individual Limb Cat Hierarchical model of the shape of the human body. D. Marr and H.K. Nishihara, Representation and recognition of the spatial organization of three-dimensional shapes, Proc. R. Soc. London B 200, 1978, 269-294).
    37. ontos            logos “Jacob Lorhard's \"Ogdoas Scholastica\" (1606)  contains the first occurrence of the term  ‘ontologia’ ” Raul Corazzon on formalontology.it être / êtres                discours / science
    38. Ontologie                 ontologie ->
    39. O ntologie une théorie logique donnant un compte‐rendu  explicite mais partiel d’une conceptualisation i.e. une structure sémantique intensionnelle  encodant les règles implicites contraignant la  structure d’un morceau de réalité ; le but est de  fournir des primitives avec une sémantique  associée pour représenter des connaissances  dans un contexte identifié. [Gruber, 1993] [Guarino & Giaretta, 1995] [Bachimont, 2000]
    40. cube(x) cube(y) cube(z) couleur(x, bleu) couleur(y, jaune) couleur(z, rouge) droite(z, y)   droite(y, x) ontologie: o cube() couleur(,) gauche(,) o cube(?a)⇒objet(?a) o gauche(?a,?b)⇔droite(?b,?a)
    41. couverture dans quelle mesure les primitives mobilisées par  les scénarios sont couvertes par l’ontologie
    42. spécificité dans quelle mesure les primitives sont précisément déclarées dans l’ontologie
    43. granularité dans quelle mesure les primitives sont détaillées
    44. formalité dans quelle mesure les primitives sont décrites dans un langage formel
    45. base de connaissances ontologie système à base de connaissances
    46. ex. les étudiants ont des notes les notes sont des réels ≤ 20 et ≥ 0
    47. base de connaissances ontologie système à base de connaissances
    48. ex. Stéphane a une note de 15,5
    49. base de connaissances ontologie système à base de connaissances règles
    50. ex. si un étudiant a une note  inférieure à 8 alors il échoue  l’année
    51. base de connaissances ontologie système à base de connaissances règles vérification
    52. ex. le nombre total de notes dans un  cours doit être égal au nombre  total d’étudiants
    53. base de connaissances ontologie système à base de connaissances règles vérification explication …
    54. langages de formalisation  d’ontologies
    55. (define-class humain (?humain) :def (animal ?humain)) exemple subsomption dans les frames
    56. (defprimconcept MALE) (defprimconcept FEMELLE) (disjoint MALE FEMELLE) exemple classes disjointes en logiques de description
    57. [Concept: Directeur]->(Def)-> [LambdaExpression: [Personne: λ]->(Dirige)->[Groupe]] exemple classe définie en graphes conceptuels
    58. vers un web sémantique
    59. W3C®
    60. RDF, toute connaissance est décomposée en triplets ( sujet , prédicat , objet ) arcs ( nœud, arête , nœud )
    61. ex : doc.html a pour auteur Fabien et a pour thème la Musique
    62. doc.html a pour auteur Fabien doc.html a pour thème Musique
    63. Fabien auteur doc.html  thème Musique
    64. ouvrir et relier des données dans un graphe mondial
    65. <RDF/> une syntaxe XML pour mieux  échanger ces graphes
    66. interroger avec SPARQL SPARQL Protocol and RDF  Query Language
    67. requête SPARQL SELECT ... FROM ... WHERE { ... }
    68. résultat SPARQL échec / réussite valeurs trouvées
    69. protocole SPARQL échanger des requêtes et leurs  résultats à travers le web
    70. RDFS signifie RDF Schema
    71. RDFS fournit les primitives pour  écrire des ontologies légères
    72. RDFS pour définir les classes de  ressources et organiser leur  hiérarchie Document Rapport
    73. RDFS pour définir les relations,  leur hiérarchie et leurs  signatures créateur auteur Document Personne
    74. OWL fournit des primitives  supplémentaires pour des  ontologies plus lourdes
    75. OWL in one… définir par… {a,b,c,d,e} par énumération par intersection par union par complément ≠ la disjonction ! par restriction 1..1 prop. algébriques par cardinalité ≡ par équivalence
    76. thesaurus,  classifications,  sujets, taxinomies,  folksonomies, ...  vocabulaires   contrôlés
    77. RIF:  Interchange Format interopérabilité PhDThesis Person ?doc author ?person règles du web sémantique concern Topic ?topic expertIn PhD ?person
    78. passerelles entre le web sémantique et les  ‘autres webs’: RDFa, GRDDL
    79. RDFa signifie RDF dans des attributs de HTML <div xmlns:dc=\"http://purl.org/dc/elements/1.1/\"> <h2 property=\"dc:title\">The trouble with Bob</h2> <h3 property=\"dc:creator\">Alice</h3> ... </div>
    80. GRDDL ouvre des formats en permettant de déclarer des mécanismes d’extraction de RDF à partir de XML <head profile=\"http://www.w3.org/2003/g/data-view\"> <title>The man who mistook his wife for a hat</title> <link rel=\"transformation\" href=\"http://www.w3.org/2000/06/ dc-extract/dc-extract.xsl\" /> <meta name=\"DC.Subject\" content=\"clinical tales\" /> …
    81. bienvenue dans un web de données
    82. spécifier le sens avec des identificateurs uniques …
    83. se lier au monde
    84. temporalité
    85. cycle vie conception besoin évolution diffusion gestion évaluer utilisation
    86. scenarios motivants, questions  de compétences besoins conception besoins évolution diffusion gestion évaluation utilisation
    87. conception acquisition de connaissances, traitement du langage naturel, formalismes, analyse formelle  de concepts, méthodologies & représentations  intermédiaires conception besoins évolution diffusion gestion évaluation utilisation
    88. diffusion identifier, publier, annoncer, web, pair‐à‐pair a, standards & normes conception besoins évolution diffusion gestion évaluation utilisation
    89. utiliser applications quotidiennes, tâches  routinières (trouver, veiller, combiner, analyser,  réutiliser, suggérer etc.), inférences, interfaces. conception besoins évolution diffusion gestion évaluation utilisation
    90. évaluer c.f. besoins + traces et analyse des usages, métriques, dimension collective et consensus conception besoins évolution diffusion gestion évaluation utilisation
    91. évolution c.f. conception + version, alignement, cohérence  vérification et dépendances  conception besoins évolution diffusion gestion évaluation utilisation
    92. gérer comme tout projet logiciel, méthodes complètes conception besoins évolution diffusion gestion évaluation utilisation
    93. quelques  messages
    94. vous êtes ici des dizaines de milliards  de triplets en ligne, RDF a pris son envol (e.g. http://sindice.com/ )
    95. impossible de prédire tous  les usages
    96. éviter de construire une boite noire
    97. rendre les conceptualisations explicites
    98. ouvrez vos données à ceux qui pourraient les utiliser
    99. pour ne pas avoir à extraire, fouiller, etc.
    100. le piège du domaine le domaine d’application n’est pas  forcément celui de l’ontologie
    101. je n’ai jamais vu une ontologie universelle
    102. méthodes ex. rigidité dans Onto Clean [Guarino & Welty] Rigid φ+R φ is a necessary property for all its instances Anti-Rigid φ~R φ is an optional property for all its instances Constraint: φ~R can't subsume ψ+R Person is ψ+R, Student is φ~R
    103. connaissance holistique  mais ontologies finies
    104. acquisition & évolution goulet d’étranglement
    105. brique de construction vs. modèle changeant
    106. à base d’ontologie ne signifie pas que l’on a besoin d’un moteur d’inférence. 
    107. SSRSSLSSS SSLSSLSSS erreurs  mondiales ( c.f. Gérard Berry)
    108. web” “semantic  and not [C. Welty, ISWC 2007] “semantic web”
    109. a lightweight ontology  allows us to do lightweight  reasoning [J. Hendler, ISWC 2007]
    110. ma montre n'a qu'une aiguille mais elle n'est pas cassée. de l'intérêt d'un à peu près
    111. Informatique Réseau Programmation Sans‐fil Ethernet Bluetooth Wifi espace métrique distance d’approximation
    112. le doggy‐bag de la présentation
    113. W3C©
    114. W3C©
    115. un web de communautés multiples rôles, connaissances, services, contextes Image,T. Berners‐Lee, RuleML kickoff, 2005
    116. pour gérer une diversité rien de tel que d’utiliser une autre diversité
    117. diversité des métadonnées pour gérer les diversités des ressources, et permettre les passages à l’échelle. … nombre des ressources, … hétérogénéité des représentations, … foule des utilisateurs, … diversité des matériels,  … multiplication des applications/services, … accélération des cycles de vie.
    118. demain, celui qui contrôlera les métadonnées, contrôlera informations & services à toutes les échelles.

    + Fabien GandonFabien Gandon, 12 months ago

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