– DAFOE4APP

De plus en plus d’applications, à base de connaissances, nécessitent une modélisation explicite de ces connaissances dans des systèmes prenant en partie en charge des tâches réalisées par des professionnels pour leur permettre de les réaliser mieux et plus rapidement. Depuis quelques années, il est d’usage de distinguer, pour modéliser les connaissances, la représentation des concepts du domaine, représentation souvent appelée « ontologie », de la représentation des méthodes de raisonnement et d’inférence. Après de nombreux travaux qui ont permis de stabiliser les connaissances de raisonnement, le verrou sur lequel se concentrent la plupart des recherches en représentation des connaissances concerne la représentation ontologique des concepts et notions d’un domaine de connaissance. De nombreuses méthodes et outils ont été proposés pour concevoir et réaliser des ontologies. Cependant, la construction et la gestion des ontologies restent un problème mal traité où les utilisateurs sont peu assistés. En effet, dans les applications orientées métier, où la connaissance est riche et complexe, les ontologies sont volumineuses (couramment plus de 1000 concepts) ou complexes et, par conséquent, difficiles à construire. De plus et en raison d’un environnement contraignant en termes d’interactions et de résultats, les ontologies doivent être d’excellente qualité, parfaitement justifiées, d’un point de vue épistémologique comme d’un point de vue métier. La justification épistémologique garantit la cohérence de la représentation et des inférences qui l’exploite. La justification métier garantit quant à elle la pertinence pour les utilisateurs. Or, si la plupart des outils développés autour des ontologies permettent de les construire en précisant comment représenter les concepts et formaliser leur sémantique, ils proposent rarement les moyens – outils ou méthodes – permettant de trouver les concepts pertinents, d’en justifier le choix et d’en dégager la sémantique. La justification du choix d’un concept et de sa modélisation sémantique repose sur deux étapes essentielles. D’une part, il faut préciser le contenu du concept, ce qu’il signifie dans les termes du domaine. On s’appuie généralement sur les connaissances du domaine telles qu’elles sont linguistiquement exprimées par les spécialistes, à travers leurs échanges et productions orales ou écrites. D’autre part, il faut préciser comment les représenter formellement et dégager les contraintes auxquelles elles sont soumises. Dans le premier cas, on modélise une ontologie matérielle ou différentielle, car on précise le contenu de la connaissance (sa matière) en s’appuyant sur ce que nous en dit la langue, c’est-à-dire de manière différentielle (car les sémantiques de la langue sont souvent caractérisées comme étant différentielles depuis Saussure). Dans le second cas, on modélise une ontologie formelle, car on précise la forme de la connaissance et les contraintes qui en découlent. L’objectif du projet est de proposer une méthode complète associée à une plateforme technique pour concevoir des ontologies, de la modélisation à partir du domaine à leur évolution en passant par leur formalisation et exploitation. S’appuyant sur les acquis de travaux antérieurs, à la fois issus des partenaires et de la littérature du domaine, le projet a pour but de prendre en charge la modélisation sémantique des concepts ontologiques (différentiels et formels) pour motiver et justifier les représentations formelles qui seront utilisées et en faciliter la révision. La plateforme technique (DAFOE) est un ensemble d’outils dont un éditeur d’ontologies qui prend en charge toute la question de la sémantique de ces ontologies, à travers des questions épistémologiques liées aux concepts formels de haut niveau et, vis-à-vis de la composante métier, à travers des travaux sur les corpus textuels. On obtient ainsi une ontologie formalisée qui pourra être traitée dans un éditeur d’ontologie respectant les standards