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Identification des concepts pour la ré-ingénierie des ontologies
Des services Ă©lĂ©mentaires tels que la restructuration (Ang. refactoring), la fusion (Ang.merge), lâextraction de modules (Ang. modularization), etc., sont indispensables pour la mise en oeuvre dâune plateforme de gĂ©nie ontologique dont lâun des objectifs essentiels est dâassurer la qualitĂ© dâune ontologie qui risque de se dĂ©tĂ©riorer avec lâusage. INUKHUK est une plateforme de rĂ©-ingĂ©nierie dâontologies dont les services ci-haut sont basĂ©s sur un cadre formel, dit Analyse Relationnelle de Concepts (ARC). LâARC a le pouvoir de crĂ©er de nouvelles abstractions sur nâimporte quel type dâĂ©lĂ©ments ontologiques (concept, propriĂ©tĂ©, etc.). Ces abstractions factorisent des descriptions communes Ă plusieurs Ă©lĂ©ments et peuvent servir Ă corriger et/ou enrichir lâontologie de façon Ă augmenter sa qualitĂ©. Toutefois, ces abstractions, qui sont le fruit dâun calcul mathĂ©matique, sont dĂ©pourvues de toute sĂ©mantique et par consĂ©quent nĂ©cessitent un effort de conceptualisation afin dâĂȘtre justifiĂ©es et intĂ©grĂ©es Ă une ontologie. Le but de ce travail est de fouiller le bien fondĂ© dâune abstraction et par la suite lâannoter avec un nom (En Anglais label) de concept. Les retombĂ©es sont multiples. Dâabord, lâontologie restructurĂ©e est beaucoup plus comprĂ©hensible par les experts et utilisateurs car lâenrichissement est autant structurel que sĂ©mantique. Ensuite, lâapplication des mĂ©triques de qualitĂ© basĂ©es sur lâanalyse du vocabulaire ontologique pour lâestimation de la qualitĂ© de lâontologie restructurĂ©e (Ang., refactored) est tout Ă fait justifiable. Pour ce faire, plusieurs mĂ©thodes de fouille ont Ă©tĂ© envisagĂ©es. La premiĂšre mĂ©thode consiste Ă lâidentification dâun nouveau concept ontologique Ă partir de la description de lâabstraction gĂ©nĂ©rĂ©e par lâARC. La deuxiĂšme mĂ©thode consiste Ă confronter lâabstraction gĂ©nĂ©rĂ©e par lâARC Ă des ressources linguistiques et/ou ontologiques existantes telles que WORDNET, structure catĂ©gorique de WIKIPEDIA, DBPEDIA, etc. Les deux approches ci-haut ont Ă©tĂ© implĂ©mentĂ©es au sein dâun outil, dit TOPICMINER, qui fait dĂ©sormais partie de la plateforme INUKHUK. TOPICMINER a fait lâobjet de plusieurs expĂ©rimentations et a retournĂ© des rĂ©sultats satisfaisants selon le protocole de validation mis en place
Modélisation de documents et recherche de points communs - Proposition d'un framework de gestion de fiches d'anomalie pour faciliter les maintenances corrective et préventive
The daily practice of an activity generates a set of knowledge that results in a know-how, a mastery, a skill a person gains over time. In order to take advantage of this experience, capitalization of knowledge has become an essential activity for companies. Our research work aims to model and implement such a system that extracts and formalizes knowledge from defects that occur in the context of industrial production, and to integrate it into a framework in order to facilitate corrective and preventive maintenance. This framework organizes the knowledge in the form of defects' groups. These groups can be compared to patterns: they represent a problem to which one or more solutions are related. They are not defined a priori; the analysis of past defects generates relevant groups, which may change with the addition of new defects. To identify these patterns, a complete process of knowledge extraction and formalization is adopted, Knowledge Discovery in Databases, well known in the domain of knowledge management. This process has been applied in very diversified fields. In this work, we give a new dimension to this process, the processing of defects, especially those that occur during industrial production processes. The generic steps that compose it, from the simple data selection to the interpretation of patterns that support knowledge, are considered. A specific processing, relevant to our applicative context, is assigned to each of these steps.La pratique quotidienne d'une activitĂ© gĂ©nĂšre un ensemble de connaissances qui se traduisent par un savoir-faire, une maĂźtrise, une compĂ©tence qu'une personne acquiert au cours du temps. Pour les prĂ©server, la capitalisation des connaissances est devenue une activitĂ© essentielle dans les entreprises. Nos travaux de recherche ont pour objectif de modĂ©liser et mettre en Ćuvre un systĂšme afin d'extraire et de formaliser les connaissances issues des anomalies qui surviennent dans un contexte de production industrielle et de les intĂ©grer dans un framework facilitant la maintenance corrective et prĂ©ventive. Ce framework structure la connaissance sous la forme de groupes d'anomalies. Ces groupes peuvent ĂȘtre rapprochĂ©s des patterns : ils reprĂ©sentent un problĂšme auquel une ou plusieurs solutions sont associĂ©es. Ils ne sont pas dĂ©finis a priori, c'est l'analyse des anomalies passĂ©es qui gĂ©nĂšre des groupes pertinents, qui peuvent Ă©voluer avec l'ajout de nouvelles anomalies. Pour identifier ces patterns, supports de la connaissance, un processus complet d'extraction et de formalisation de la connaissance est suivi, Knowledge Discovery in Databases. Ce processus a Ă©tĂ© appliquĂ© dans des domaines trĂšs variĂ©s. Nous lui donnons ici une nouvelle dimension, le traitement d'anomalies et plus particuliĂšrement celles qui surviennent au cours de processus de production industrielle. Les Ă©tapes gĂ©nĂ©riques qui le composent, depuis la simple sĂ©lection des donnĂ©es jusqu'Ă l'interprĂ©tation des patterns qui supportent les connaissances, sont considĂ©rĂ©es pour affecter Ă chacune un traitement spĂ©cifique pertinent par rapport Ă notre contexte applicatif
Modélisation de documents et recherches de points communs : propositions d'un framework de gestion de fiches d'anomalie pour faciliter les maintenances corrective et préventive
La pratique quotidienne d'une activitĂ© gĂ©nĂšre un ensemble de connaissances qui se traduisent par un savoir-faire, une maĂźtrise, une compĂ©tence qu'une personne acquiert au cours du temps. Pour les prĂ©server, la capitalisation des connaissances est devenue une activitĂ© essentielle dans les entreprises. Nos travaux de recherche ont pour objectif de modĂ©liser et mettre en Ćuvre un systĂšme afin d'extraire et de formaliser les connaissances issues des anomalies qui surviennent dans un contexte de production industrielle et de les intĂ©grer dans un framework facilitant la maintenance corrective et prĂ©ventive. Ce framework structure la connaissance sous la forme de groupes d'anomalies. Ces groupes peuvent ĂȘtre rapprochĂ©s des patterns : ils reprĂ©sentent un problĂšme auquel une ou plusieurs solutions sont associĂ©es. Ils ne sont pas dĂ©finis a priori, c'est l'analyse des anomalies passĂ©es qui gĂ©nĂšre des groupes pertinents, qui peuvent Ă©voluer avec l'ajout de nouvelles anomalies. Pour identifier ces patterns, supports de la connaissance, un processus complet d'extraction et de formalisation de la connaissance est suivi, Knowledge Discovery in Databases. Ce processus a Ă©tĂ© appliquĂ© dans des domaines trĂšs variĂ©s. Nous lui donnons ici une nouvelle dimension, le traitement d'anomalies et plus particuliĂšrement celles qui surviennent au cours de processus de production industrielle. Les Ă©tapes gĂ©nĂ©riques qui le composent, depuis la simple sĂ©lection des donnĂ©es jusqu'Ă l'interprĂ©tation des patterns qui supportent les connaissances, sont considĂ©rĂ©es pour affecter Ă chacune un traitement spĂ©cifique pertinent par rapport Ă notre contexte applicatif.The daily practice of an activity generates a set of knowledge that results in a know-how, a mastery, a skill a person gains over time. In order to take advantage of this experience, capitalization of knowledge has become an essential activity for companies. Our research work aims to model and implement such a system that extracts and formalizes knowledge from defects that occur in the context of industrial production, and to integrate it into a framework in order to facilitate corrective and preventive maintenance. This framework organizes the knowledge in the form of defects' groups. These groups can be compared to patterns: they represent a problem to which one or more solutions are related. They are not defined a priori; the analysis of past defects generates relevant groups, which may change with the addition of new defects. To identify these patterns, a complete process of knowledge extraction and formalization is adopted, Knowledge Discovery in Databases, well known in the domain of knowledge management. This process has been applied in very diversified fields. In this work, we give a new dimension to this process, the processing of defects, especially those that occur during industrial production processes. The generic steps that compose it, from the simple data selection to the interpretation of patterns that support knowledge, are considered. A specific processing, relevant to our applicative context, is assigned to each of these steps
Identification et localisation des préoccupations fonctionnelles dans un code légataire Java
Traditionnellement, les applications orientĂ©es objets lĂ©gataires intĂšgrent diffĂ©rents aspects fonctionnels. Ces aspects peuvent ĂȘtre dispersĂ©s partout dans le code. Il existe diffĂ©rents types dâaspects :
⹠des aspects qui représentent des fonctionnalités métiers ;
âą des aspects qui rĂ©pondent Ă des exigences non fonctionnelles ou Ă dâautres considĂ©rations de conception comme la robustesse, la distribution, la sĂ©curitĂ©, etc.
Généralement, le code qui représente ces aspects chevauche plusieurs hiérarchies de
classes. Plusieurs chercheurs se sont intĂ©ressĂ©s Ă la problĂ©matique de la modularisation de ces aspects dans le code : programmation orientĂ©e sujets, programmation orientĂ©e aspects et programmation orientĂ©e vues. Toutes ces mĂ©thodes proposent des techniques et des outils pour concevoir des applications orientĂ©es objets sous forme de composition de fragments de code qui rĂ©pondent Ă diffĂ©rents aspects. La sĂ©paration des aspects dans le code a des avantages au niveau de la rĂ©utilisation et de la maintenance. Ainsi, il est important dâidentifier et de localiser ces aspects dans du code lĂ©gataire orientĂ© objets.
Nous nous intéressons particuliÚrement aux aspects fonctionnels. En supposant que
le code qui répond à un aspect fonctionnel ou fonctionnalité exhibe une certaine cohésion
fonctionnelle (dĂ©pendances entre les Ă©lĂ©ments), nous proposons dâidentifier de telles fonctionnalitĂ©s Ă partir du code. LâidĂ©e est dâidentifier, en lâabsence des paradigmes de la programmation par aspects, les techniques qui permettent lâimplĂ©mentation des diffĂ©rents aspects fonctionnels dans un code objet. Notre approche consiste Ă :
⹠identifier les techniques utilisées par les développeurs pour intégrer une fonctionnalité
en lâabsence des techniques orientĂ©es aspects
âą caractĂ©riser lâempreinte de ces techniques sur le code
⹠et développer des outils pour identifier ces empreintes.
Ainsi, nous prĂ©sentons deux approches pour lâidentification des fonctionnalitĂ©s existantes dans du code orientĂ© objets. La premiĂšre identifie diffĂ©rents patrons de conception qui permettent lâintĂ©gration de ces fonctionnalitĂ©s dans le code. La deuxiĂšme utilise lâanalyse formelle de concepts pour identifier les fonctionnalitĂ©s rĂ©currentes dans le code.
Nous expérimentons nos deux approches sur des systÚmes libres orientés objets pour
identifier les différentes fonctionnalités dans le code. Les résultats obtenus montrent
lâefficacitĂ© de nos approches pour identifier les diffĂ©rentes fonctionnalitĂ©s dans du code
légataire orienté objets et permettent de suggérer des cas de refactorisation.Object oriented applications integrate various functional aspects. These aspects can
be scattered everywhere in the code. There are various types of aspects :
âą aspects which represent business functionalities ;
âą aspects related to non functional requirements or to design concerns such as robustness, distribution, and security.
The code representing such aspects can be located in different class hierarchies. Researchers have been interested in the problem of the modularisation of these aspects and many approaches were proposed : oriented programming subjects, oriented programming Aspects and oriented programming view. These approaches offer techniques and
tools for designing object oriented applications based on the composition of slices of various aspects. The main benefit of the separation of aspects is supporting reuse and maintenance. Consequently, it is well worth identifying and extracting aspects of legacy object oriented applications.
Our work mainly focuses on functional aspects. Assuming that the code of a functional aspect or a feature has a functional cohesion (dependencies between elements), we suggest methods for identifying such features from the code. The idea is to identify, in the absence of any aspect oriented paradigm, the techniques used for implementing a feature in the code. Our approach consists of :
âą identifying techniques used by developers to integrate a feature in the absence of
aspect oriented techniques
âą characterizing the patterns of these techniques
âą and developing tools to identify these patterns.
We present two approaches for the identification of the existing features in the object oriented code. The first one identifies various design patterns which integrates these features in the code. The second approach uses the formal concept analysis to identify the recurring features in the code. We experiment our approaches to identify functional features in different open source object oriented applications. The results show the efficiency of our approaches in identifying various functional features in the legacy object oriented, and can some times suggest refactoring
Interrogation d'un réseau sémantique de documents : l'intertextualité dans l'accÚs à l'information juridique
A collection of documents is generally represented as a set of documents but this simple representation does not take into account cross references between documents, which often defines their context of interpretation. This standard document model is less adapted for specific professional uses in specialized domains in which documents are related by many various references and the access tools need to consider this complexity. We propose two models based on formal and relational concept analysis and on semantic web techniques. Applied on documentary objects, these two models represent and query in a unified way documents content descriptors and documents relations.Une collection documentaire est gĂ©nĂ©ralement reprĂ©sentĂ©e comme un ensemble de documents mais cette modĂ©lisation ne permet pas de rendre compte des relations intertextuelles et du contexte d'interprĂ©tation d'un document. Le modĂšle documentaire classique trouve ses limites dans les domaines spĂ©cialisĂ©s oĂč les besoins d'accĂšs Ă l'information correspondent Ă des usages spĂ©cifiques et oĂč les documents sont liĂ©s par de nombreux types de relations. Ce travail de thĂšse propose deux modĂšles permettant de prendre en compte cette complexitĂ© des collections documentaire dans les outils d'accĂšs Ă l'information. Le premier modĂšle est basĂ©e sur l'analyse formelle et relationnelle de concepts, le deuxiĂšme est basĂ©e sur les technologies du web sĂ©mantique. AppliquĂ©es sur des objets documentaires ces modĂšles permettent de reprĂ©senter et d'interroger de maniĂšre unifiĂ©e les descripteurs de contenu des documents et les relations intertextuelles qu'ils entretiennent
Apport du Web sémantique au travail collaboratif : Application à l'édition d'un document d'information sur les risques majeurs
http://www.irit.fr/~Guillaume.Cabanac/docs/fjc2014/fjc2014actes.pdf" Collaborer " , " travailler ensemble " , ce sont des rĂ©alitĂ©s familiĂšres Ă chacun d'entre nous. Or les techniques ont progressĂ© et ont pris un nouveau tournant avec l'arrivĂ©e du numĂ©rique dans l'entreprise. Bien que l'introduction du numĂ©rique ne se fasse pas sans difficultĂ©s, de nouveaux outils continuent d'apparaĂźtre : le travail collaboratif assistĂ© par ordinateur est progressivement devenu un domaine d'Ă©tude Ă part entiĂšre. Notre recherche s'inscrit dans ce courant et Ă©tudie les apports possibles des technologies du Web sĂ©mantique au travail collaboratif. Ces technologies, en apportant les concepts d'ontologie, de mĂ©tadonnĂ©es, d'infĂ©rence, participent au passage d'un systĂšme d'information Ă un systĂšme plus orientĂ© connaissance. Devant ce vaste champ d'Ă©tude, nous avons pour nous guider un cas d'application qui est d'ailleurs Ă l'origine de ces travaux. Il s'agit du DDRM " Dossier DĂ©partemental sur les Risques Majeurs " un document administratif rĂ©alisĂ© sous la supervision du prĂ©fet et qui compile les informations essentielles concernant les risques naturels et technologiques majeurs connus sur le territoire d'un dĂ©partement. Ce document d'information et de prĂ©vention destinĂ© aux citoyens, doit ĂȘtre actualisĂ© tous les cinq ans, Ă©tape nĂ©cessitant le concours de plusieurs acteurs issus d'horizons et de mĂ©tiers diffĂ©rents. C'est ici qu'intervient la possibilitĂ© d'amĂ©liorer ce travail, qui est par essence collaboratif, Ă l'aide des nouvelles technologies et en particulier celles issues du Web sĂ©mantique. Nous imaginons que le systĂšme, plongĂ© dans le Web 2.0 et les Linked Open Data , favorisera les Ă©changes entre dĂ©partements
Actes des 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018
International audienc
Actes de la conférence Traitement Automatique de la Langue Naturelle, TALN 2018: Volume 2 : Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT
International audienc
Actes du 17Úme séminaire sur le raisonnement à partir de Cas, Paris (29--30 juin)
Actes du séminaire Rà PC 2009