CoMMA : Une approche distribuée de la mémoire organisationnelle

National audienceLa distribution, au sens large, d’une mémoire organisationnelle est une caractéristique fondamentalement importante pour le développement et le déploiement de systèmes de gestion des connaissances. Cependant nous montrons dans cet article qu'un certain nombre de technologies émergentes peuvent actuellement faciliter la réalisation d'une solution complète etintégrée à l'organisation

Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantique

Chapitre 05 : Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantiqueNational audiencePartie 1 : construction et peuplement d'ontologies à partir de textes : démarche générale - critères de bonne structuration d'une ontologie - outils de Traitement Automatique des Langues pour faciliter la construction d'ontologies - ouvertures Partie 2 : "donner du sens" à des contenus : l'annotation sémantique : associer des données et des modèles sémantiques - démarche générale - quel type de ressource pour caractériser "sémantiquement" des contenus/ des données ? - où l'on retrouve le TAL / ouverture

Le Web sémantique n'est pas antisocial

National audienceCet article rebondit sur une série d'articles soulignant l'importance de la prise en compte de l'aspect social dans le Web sémantique mais opposant radicalement l'approche Web sémantique et l'approche sociale. Tout en reconnaissant cette importance, nous montrons ici que ces deux approches sont complémentaires

Interopérabilité des éléments de métadonnées : vers une approche sémantique

Dans le contexte aussi ouvert et évolutif que celui du Web, les ressources à décrire se sont diversifiées créant ainsi de nouveaux besoins de description auxquels un schéma générique tel que le Dublin Core ne pouvait répondre. De nombreux schémas de métadonnées ont été ainsi développés, le plus souvent sans aucune concertation; les concepteurs étant généralement guidés par la nécessité de répondre à des objectifs spécifiques de leurs communautés respectives. Cette prolifération des schémas est à l'origine de plusieurs problèmes, notamment celui de l'interopérabilité des éléments de métadonnées. L'interopérabilité des métadonnées peut être considérée selon deux niveaux: syntaxique et sémantique. Le niveau syntaxique porte sur la structure des messages échangés et vise à garantir la cohérence dans la manière dont les informations échangées sont représentées. C'est ici qu'entre en jeu le langage XML qui fournit un format de données standard pour permettre l'échange de données entres systèmes hétérogènes. Le niveau sémantique porte sur la signification des messages. Son rôle est de s'assurer que les échanges qui s'effectuent conservent leur sens afin que les parties communicantes aient une compréhension commune de la signification des données qu'elles s'échangent. L'interopérabilité sémantique est actuellement considérée comme le problème le plus important qui affecte la qualité de la recherche et de l'échange d'information. La solution à ce problème d'interopérabilité des métadonnées repose sur une approche centrée sur les communautés d'intérêt. En effet, les niveaux de difficulté et les défis à relever sont d'autant plus grands que l'on s'éloigne d'une communauté spécifique donnée et les coûts pour atteindre l'interopérabilité augmentent sans que la qualité des résultats soit garantie. Par contre, au sein d'un même domaine de connaissances ou d'une même communauté, l'homogénéité si relative soit-elle, réduit le taille des obstacles à surmonter et rend l'interopérabilité sémantique tout à fait réalisable. Plusieurs techniques ont été proposées afin d'assurer l'interopérabilité des métadonnées. Le mapping est la technique la plus utilisée. Néanmoins, ce processus est extrêmement coûteux surtout lorsque le nombre de schémas devient important et il est peu efficace pour résoudre des problèmes de sémantique puisque, dans la plupart des cas, une intervention humaine est requise. La véritable solution au problème d'interopérabilité des métadonnées s'appuie sur les technologies du Web sémantique et plus particulièrement sur RDF et les ontologies. Malheureusement, le déploiement de ces technologies s'est avéré fort limité du fait de leur complexité et il faut recourir à des solutions transitoires telles que les microformats ou les annotations RDF incorporées (RDFa). Comme les microformats n'offrent pas l'extensibilité et le niveau d'expressivité essentielle à l'interopérabilité, RDFa a été privilégié et est devenu une recommandation du W3C. Cette approche a été testée en prenant comme exemple la future norme ISO/IEC 19788, le Metadata for Learning Resources (MLR). L'utilisation de RDFa permet de distribuer dans le Web sémantique des notices MLR centralisés dans un référentiel de ressources d'enseignement et d'apprentissage. RDFa permet également de répondre aux attentes du Web 2.0 pour la contribution distribuée à l'indexation des ressources en utilisant les étiquettes MLR. Cette approche permet d'ores et déjà de contribuer à la mise en oeuvre du Web sémantique mais la simplicité de cette solution n'élimine pas, en définitive, la nécessité de passer un jour aux ontologies et au langage OWL lesquels offrent une solution générique d'interopérabilité des métadonnées. Le besoin d'outils faciles à utiliser reste un défi de taille pour la recherche sur le Web sémantique d'autant plus que l'indexation des ressources sera de plus en plus un processus distribué

LORESA : un système de recommandation d'objets d'apprentissage basé sur les annotations sémantiques

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Aujourd’hui, les établissements d’enseignement, tels que les universités, de plus en plus offrent des contenus d’E -Learning. Certains de ces cours sont utilisés avec l'enseignement traditionnel (face à face ou présentiel), tandis que d'autres sont utilisés entièrement en ligne. La création de contenu d'apprentissage est une tâche principale dans tous les environnements d'apprentissage en ligne. Les contraintes de réduire au minimum le temps nécessaire pour développer un contenu d'apprentissage, d'augmenter sa qualité scientifique et de l'adapter à de nombreuses situations (contenu adaptatif), ont été un principal objectif et donc plusieurs approches et méthodes ont été proposées. En outre, les caractéristiques intellectuelles et sociales, ainsi que les styles d'apprentissage des individus, peuvent être très différents. Ces différences conduisent les personnes à adapter le contenu d'apprentissage en tenant compte des profils des apprenants et de leurs objectifs et caractéristiques. Cette recherche ouvre des portes pour les systèmes d'apprentissage avancées, qui fournissent aux apprenants immédiatement, des contenus d’apprentissage adaptés selon plusieurs critères de chaque apprenant. Alors que, il ne peut pas être pratique si nous n'avons pas plus d'informations sur l'apprenant et le contenu d'apprentissage (objectifs d'apprentissage, les prérequis, préférences, niveaux ...etc). Par conséquent, nous développons un système collaboratif, où plusieurs auteurs travaillent en collaboration, pour créer et annoter le contenu éducatif en utilisant le système multi-agents. La contribution de notre système est l'hybridation des techniques d'adaptation avec celles de la collaboration et du Web sémantique (ontologie, annotation). Nous représentons les profils des apprenants et le contenu d'apprentissage en utilisant des ontologies et des annotations pour répondre à la diversité et aux besoins individuelles des apprenants. Nous utilisons le paradigme agent, dans notre système, pour bénéficier des points forts de ce paradigme tels que la modularité, autonomie, flexibilité... etc

Un système data mining en ligne pour la maintenance ontologique d'une mémoire corporative DM

L'intégration de la connaissance dans la mémoire corporative (Ribière et Matta, 1998), (Dieng et al., 1998) fait face à l'hétérogénéité des données (Visser, Jones et al., 1997). L'utilisation de l'ontologie est une approche possible pour surmonter ce problème. Cependant, l'ontologie est une structure de donnée comme n'importe quelle structure informatique, elle est donc dynamique et évolue dans le temps à cause des conditions dynamiques résultant des changements du domaine conceptuel, les changements de conceptualisation, les changements de spécification, les changements descendants, etc. (Yildiz, 2006). Ces dernières années, plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de la maintenance des ontologies. Cependant, la précision et le rappel ne permettent pas de satisfaire les besoins des utilisateurs. De plus, ces approches ne prennent pas en compte toute l'information disponible pour prendre une décision réaliste. Pour résoudre le problème de l'évolution de la connaissance dans les ontologies, nous proposons une approche hybride qui utilise l'apprentissage machine et un processus d'alignement qui contrôle les relations syntaxiques entre les entrées dans l'ontologie. De plus, des règles structurelles et des heuristiques sont appliquées pour améliorer le degré de similitude entre les entités ontologiques. Ce processus hybride crée des règles de correspondance qui définissent comment transformer les entrées dans l'ontologie en définissant tous les types d'associations possibles entre les entités ontologiques. L'approche d'enrichissement de l'ontologie exploite les techniques de la fouille de données, les techniques du traitement automatique du langage naturel et la recherche d'information pour améliorer la performance d'apprentissage durant la tâche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'évaluation des ontologies demeure un problème important et le choix d'une approche appropriée dépend des critères utilisés. Dans notre approche, nous adoptons la vérification de la cohérence décrite dans (Maziar Amirhosseini et al., 2011) et (Abderrazak et al., 2011).\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Data Mining, Traitement automatique du langage naturel, Apprentissage machine, Recherche d'information, Intégration, Ontologie, Mémoire corporative, Web sémantique

Métadonnées et processus pour l'archivage de données médiatiques

De nos jours, les données multimédia sont de plus en plus utilisées dans de nombreux secteurs de l'informatique. Cela a provoqué l'expansion de grandes quantités de données multimédia. Ainsi, vu le volume de données et le manque de structure d'OM, il devient de plus en plus difficile de les organiser et de les stocker. En effet, l'exploitation de ressources multimédia nécessite des méthodes et des outils informatiques efficaces pour faciliter leur accès, leur utilisation, leur organisation et leur partage. Les métadonnées multimédia peuvent jouer un rôle essentiel à l'élaboration de ces outils. En effet, les métadonnées peuvent rendre les objets multimédia plus explicites et plus faciles à manipuler par les applications informatiques. Ainsi, un bon nombre d'universitaires et de professionnels s'investissent dans l'élaboration de standards et d'outils pour la gestion et l'archivage d'objets multimédia. Cependant, vu la diversité des standards, il existe souvent une problématique d’interopérabilité entre les standards. De plus, les standards sont définis en général pour des domaines spécifiques. Dans ce mémoire, nous définissons une approche basée sur les métadonnées et les processus pour une gestion optimale et l'archivage des objets multimédia. Aussi, nous définissons un prototype basé sur cette approche. Les résultats de notre expérimentation ont montré l'importance d'un processus pour la gestion d'OM et de métadonnées pour faciliter la recherche, l'exploitation et l'archivage d'OM. Nos résultats ont aussi montré la flexibilité du modèle de données proposé. Ce dernier est extensible et est adaptable au contexte d'utilisation. À chaque étape du processus de gestion d'un OM, les résultats font ressortir l'importance des métadonnées. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : MultiMedia, Métadonnées, Annotations, Processus, Archivage, Modèle de donnée

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results