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

Modèles et métadonnées pour les scénarios pédagogiques

Tiré de l'écran-titre (visionné le 27 juin 2017).Ce rapport présente plusieurs formes de représentation des scénarios proposés par des normes. Ces modèles de scénarios sont comparés entre eux et discutés en fonction de la pratique actuelle aux trois ordres d’enseignement quant aux scénarios ou aux activités pédagogiques décrites dans les référentiels de ressources éducatives. De plus, le rapport présente une analyse des pratiques actuelles de référencement des scénarios à l’aide de la norme LOM et de la spécification Normetic 1.2 largement utilisées

Etude sur la faisabilité et le positionnement d’un hub de métadonnées ABES

Entre septembre 2012 et avril 2013, l’ABES a mené une étude visant à préciser les priorités et les modalités d’un hub de métadonnées, annoncé dans le projet d’établissement 2012-2015. Cette étude a pris la forme d’un prototype et du présent rapport. Dans le cadre du hub de métadonnées, l’ABES offrira le service suivant à tous les établissements: redistribution dans n’importe quel format des métadonnées enrichies récupérées dans n’importe quel format auprès des éditeurs. Outre la conversion de format, l’ABES apportera une plus-value aux métadonnées en termes de structuration, de richesse et d’interconnexion de l’information avec d’autres bases

Construction d'ontologie pour le domaine du sourcing

National audienceCes dernières années, de nombreuses entreprises s'orientent vers l'intégration du développement d'ontologies au sein de leurs processus pour mieux organiser les connaissances mises en jeu et améliorer les performances de leur traitement automatique. Dans cet article, nous décrivons notre travail de modélisation d'ontologie dans le domaine du sourcing, dans le but de décrire le contenu sémantique des offres et demandes de prestations. Nous nous focalisons sur la représentation des compétences et des domaines de compétences, dans le but de raisonner sur ces connaissances pour améliorer la recommandation des prestataires. Notre stratégie de développement d'ontologie repose sur (i) la réutilisation de référentiels existants pour représenter les compétences et domaines de compétences, (ii) la construction de référentiels internes et (iii) un travail d'alignement d'ontologies

Intégration du web sémantique dans un système d'aide à la décision pour le génie logiciel

Avoir à sa disposition des données et des connaissances et savoir à quoi elles servent c'est bien, savoir s'en servir c'est encore mieux. La qualité est un critère recherché dans tous les domaines. Dans des domaines qui font allusion aux objets matériels, il est facile de définir, d'observer et de savoir comment obtenir un produit fini de bonne qualité. Dans le domaine du génie logiciel, il est bien plus difficile de définir et d'observer la qualité d'un produit. On fait appel aux métriques, aux normes de qualité, aux modèles de qualité, etc., pour pouvoir déterminer, évaluer et améliorer la qualité d'un logiciel. Les résultats des études empiriques et les connaissances des experts à ce sujet ne sont malheureusement pas partagés avec tous les acteurs du domaine, ce qui entraine des interprétations différentes, la répétition des études ou l'ignorance de certains faits importants pour produire un logiciel de qualité. Dans le souci de permettre et faciliter le partage des connaissances et des données sur la qualité logicielle, nous avons exploité ce que le web sémantique offre (RDF, RDFS, OWL-DL). Nous avons aussi tiré avantage du web sémantique pour encourager la communauté du génie logiciel à unir leur savoir afin d'avoir la même compréhension et interprétation des données et connaissances sur la qualité logicielle. Nous avons réalisé une ontologie qui regroupe ces connaissances et données (modèles de qualité, attributs de qualité, métriques, etc.) indépendamment de leurs formats de sauvegarde. Nous avons mis cette ontologie à la disposition de tous et tout acteur avec le droit d'écriture peut apporter sa contribution à cet effort de centralisation, d'uniformisation et partage des connaissances. En faisant partie intégrante d'un système d'aide à la décision, cette ontologie est destinée à contribuer, dans les phases de conception, d'implémentation et de maintenance.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèles de qualité, métriques, web sémantique, ontologie

Découverte de définitions dans le web des données

In this thesis, we are interested in the web of data and knowledge units that can be possibly discovered inside. The web of data can be considered as a very large graph consisting of connected RDF triple databases. An RDF triple, denoted as (subject, predicate, object), represents a relation (i.e. the predicate) existing between two resources (i.e. the subject and the object). Resources can belong to one or more classes, where a class aggregates resources sharing common characteristics. Thus, these RDF triple databases can be seen as interconnected knowledge bases. Most of the time, these knowledge bases are collaboratively built thanks to human users. This is particularly the case of DBpedia, a central knowledge base within the web of data, which encodes Wikipedia content in RDF format. DBpedia is built from two types of Wikipedia data: on the one hand, (semi-)structured data such as infoboxes, and, on the other hand, categories, which are thematic clusters of manually generated pages. However, the semantics of categories in DBpedia, that is, the reason a human agent has bundled resources, is rarely made explicit. In fact, considering a class, a software agent has access to the resources that are regrouped together, i.e. the class extension, but it generally does not have access to the ``reasons'' underlying such a cluster, i.e. it does not have the class intension. Considering a category as a class of resources, we aim at discovering an intensional description of the category. More precisely, given a class extension, we are searching for the related intension. The pair (extension, intension) which is produced provides the final definition and the implementation of classification-based reasoning for software agents. This can be expressed in terms of necessary and sufficient conditions: if x belongs to the class C, then x has the property P (necessary condition), and if x has the property P, then it belongs to the class C (sufficient condition). Two complementary data mining methods allow us to materialize the discovery of definitions, the search for association rules and the search for redescriptions. In this thesis, we first present a state of the art about association rules and redescriptions. Next, we propose an adaptation of each data mining method for the task of definition discovery. Then we detail a set of experiments applied to DBpedia, and we qualitatively and quantitatively compare the two approaches. Finally, we discuss how discovered definitions can be added to DBpedia to improve its quality in terms of consistency and completeness.Dans cette thèse, nous nous intéressons au web des données et aux ``connaissances'' que potentiellement il renferme. Le web des données se présente comme un très grand graphe constitué de bases de triplets RDF connectées entre elles. Un triplet RDF, dénoté (sujet, prédicat, objet), représente une relation (le prédicat) qui existe entre deux ressources (le sujet et l'objet). Les ressources peuvent appartenir à une ou plusieurs classes, où une classe regroupe des ressources partageant des caractéristiques communes. Ainsi, ces bases de triplets RDF peuvent être vues comme des bases de connaissances interconnectées. La plupart du temps ces bases de connaissances sont construites de manière collaborative par des utilisateurs. C'est notamment le cas de DBpedia, une base de connaissances centrale dans le web des données, qui encode le contenu de Wikipédia au format RDF. DBpedia est construite à partir de deux types de données de Wikipédia : d'une part, des données (semi-)structurées telles que les infoboxes et d'autre part les catégories, qui sont des regroupements thématiques de pages générés manuellement. Cependant, la sémantique des catégories dans DBpedia, c'est-à-dire la raison pour laquelle un agent humain a regroupé des ressources, n'est pas explicite. De fait, en considérant une classe, un agent logiciel a accès aux ressources qui y sont regroupées --- il dispose de la définition dite en extension --- mais il n'a généralement pas accès aux ``motifs'' de ce regroupement --- il ne dispose pas de la définition dite en intension. Dans cette thèse, nous cherchons à associer une définition à une catégorie en l'assimilant à une classe de ressources. Plus précisément, nous cherchons à associer une intension à une classe donnée en extension. La paire (extension, intension) produite va fournir la définition recherchée et va autoriser la mise en œuvre d'un raisonnement par classification pour un agent logiciel. Cela peut s'exprimer en termes de conditions nécessaires et suffisantes : si x appartient à la classe C, alors x a la propriété P (condition nécessaire), et si x a la propriété P, alors il appartient à la classe C (condition suffisante). Deux méthodes de fouille de données complémentaires nous permettent de matérialiser la découverte de définitions, la fouille de règles d'association et la fouille de redescriptions. Dans le mémoire, nous présentons d'abord un état de l'art sur les règles d'association et les redescriptions. Ensuite, nous proposons une adaptation de chacune des méthodes pour finaliser la tâche de découverte de définitions. Puis nous détaillons un ensemble d'expérimentations menées sur DBpedia, où nous comparons qualitativement et quantitativement les deux approches. Enfin les définitions découvertes peuvent potentiellement être ajoutées à DBpedia pour améliorer sa qualité en termes de cohérence et de complétud

Vers une approche web sémantique dans les applications de gestion de conférences

Depuis sa création, il y a plusieurs années, par Tim Berners-Lee, le World Wide Web a révolutionné considérablement plusieurs domaines, notamment la société, l'économie et surtout la recherche et la manière dont celle-ci est conduite. Cependant, la majeure partie du Contenu du Web actuel a été conçue pour être lue et comprise par les êtres humains. Les applications et les agents logiciels n'avaient alors aucunes idées sur son sens réel. Le web sémantique, comme extension du Web actuel, vise à structurer son sens et permettre une meilleure collaboration homme-machine. On s'ouvre ainsi à de nouvelles possibilités d'automatisation sur le web et une gestion plus intelligente du contenu. Dans cette optique, plusieurs technologies clés comme XML, RDF et OWL ont été développées, puis standardisées par le World Wide Web Consortium (W3C). Nous nous proposons d'étudier, dans le cadre de notre projet de maîtrise, l'approche Web sémantique dans les applications de gestion de conférences. Le projet SWOC (Semantic Web Open Conference) fait partie de cette réflexion. Il s'agit d'effectuer la ré-ingénierie d'une application en ligne de gestion des conférences, dans le but de la faire migrer vers la technologie du Web sémantique. Les ateliers de travail et les séminaires constituent, en effet, un partage de connaissances et d'idées entre des personnes d'une même communauté intellectuelle. Mettre leur gestion au c?ur des innovations technologiques doit tenir compte de nombreuses contraintes. Or, au cours de notre recherche, nous avons relevé plusieurs limites dans les applications en ligne les plus utilisées, liées principalement à l'assignation des articles aux évaluateurs, l'aide à la saisie des données et la description des ressources. L'idée qui se profile derrière ce projet est de cerner les plus-values du nouveau système et à en dégager les résultats d'assignation, afin de les comparer à ceux d'un système de base. Ce travail de recherche vise ainsi à analyser de plus près l'approche Web sémantique et son apport dans les applications de gestion de conférences, et d'en tirer des conclusions

Modélisation d'une ontologie et conceptualisation d'une application sémantique dédiée au e-recrutement dans le domaine des technologies de l'information

Ce mémoire présente les recherches et réflexions entourant la conception d’une application à base d’ontologie dédiée au e-recrutement dans le domaine des services de dotation de personnel en technologies de l’information à l’ère du Web Social. Cette application, nommée Combine, vise essentiellement à optimiser et enrichir la Communication Médiée par Ordinateur (CMO) des acteurs du domaine et utilise des concepts issus du paradigme technologique émergent qu’est le Web sémantique. Encore très peu discuté dans une perspective CMO, le présent mémoire se propose donc d’examiner les enjeux communicationnels relatifs à ce nouveau paradigme. Il présente ses principaux concepts, dont la notion d’ontologie qui implique la modélisation formelle de connaissances, et expose le cas de développement de Combine. Il décrit comment cette application fut développée, de l’analyse des besoins à l’évaluation du prototype par les utilisateurs ciblés, tout en révélant les préoccupations, les contraintes et les opportunités rencontrées en cours de route. Au terme de cet examen, le mémoire tend à évaluer de manière critique le potentiel de Combine à optimiser la CMO du domaine d’activité ciblé. Le mémoire dresse au final un portrait plutôt favorable quant à la perception positive des acteurs du domaine d’utiliser un tel type d’application, et aussi quant aux nets bénéfices en frais d’Interactions Humain-Ordinateur (IHO) qu’elle fait miroiter. Il avertit toutefois d’une certaine exacerbation du problème dit « d’engagement ontologique » à considérer lors de la construction d’ontologies modélisant des objets sociaux tels que ceux dont le monde du recrutement est peuplé.This thesis presents the research and reflections on the development of an ontology based application dedicated to e-recruitment in the field of Information Technologies’ staffing services, and especially e-recruitment using Social Web platforms as sources for candidates. This application, called Combine, essentially aims to optimize and enhance the field recruiters’ Computer-Mediated Communication (CMC) and uses concepts from the emerging technological paradigm that the Semantic Web represents. Rarely discussed in a CMC perspective, this submission therefore proposes to study the communications issues related to this new paradigm. It presents the main concepts, as the notion of ontology, which involves the formal modeling of knowledge, and outlines the development case of Combine. It describes how the system was designed, from the requirements analysis to the prototype evaluation, revealing the concerns, the constraints and the opportunities met along the way. After this examination, the thesis stretches out to critically assess Combine’s potential to optimize the CMC in the targeted field of activity. In the end, the thesis conveys a rather favorable outcome concerning the positive perception of the field recruiters about using this type of application, and also concerning the promising benefits in Human-Computer Interactions (HCI). However, it mentions as well the exacerbation of the problem called "ontological commitment", which is to consider when building ontologies that model social objects such as those which the world of recruitment is made of