Ontology Repositories and Semantic Artefact Catalogues with the OntoPortal Technology

Dans tous les domaines de la science, de nombreuses ontologies (ou plus largement des artefacts sémantiques 1 ) sont utilisées pour représenter et annoter les données de manière standardisée. Les artefacts sémantiques sont devenus un élément maître pour atteindre les principes FAIR en matière de données

Ontology Repositories and Semantic Artefact Catalogues with the OntoPortal Technology

Il y a une explosion dans le nombre d’ontologies et d’artefacts sémantiques. Cet article traite de la nécessité pour les plateformes communes de recevoir, héberger, servir, aligner et activer leur réutilisation. Les catalogues sont nécessaires pour répondre à ce besoin et faire des ontologies FAIR (Findable, Accessible, interopérable et réutilisable)

L’ontologie E-Phy, une base de connaissances pour le catalogue des produits phytopharmaceutiques autorisés en agriculture en France.

National audienceThe development of semantic resources (ontologies, vocabularies, knowledge graphs, etc.) is a key activity to facilitate data integration and interoperability in agriculture. Often, catalogs or official reference lists do not respect the FAIR principles, and do not exist in an RDF format, as in our case, in agriculture, the E-Phy catalog, produced by ANSES, which contains all the plant protection products (phytosanitary) and their uses, fertilizers and growing media authorized in France. In this work, we detail our approach to formalize the E-Phy catalog in the form of an OWL knowledge base consisting of an ontological model, instances and alignments to other ontologies. We show the various issues encountered in this process, and the limitations of the current model, which is still backward compatible with the original database. We also highlight, with a few SPARQL queries, the added value of the E-Phy ontology’s semantics and alignments with queries impossible on the original data.Le développement de ressources sémantiques (ontologies, vocabulaires, graphes de connaissances, etc.) est une activité clé pour faciliter l’intégration et l’interopérabilité des données en agriculture. Bien souvent, les catalogues ou les référentiels officiels ne sont pas du tout “FAIR,” et n’existent pas dans un format RDF, comme dans notre cas, en agriculture, le catalogue E-Phy, produit par l’ANSES, qui contient l’ensemble des produits phytopharmaceutiques et de leurs usages, des matières fertilisantes et des supports de culture autorisés en France. Dans ce travail, nous détaillons notre démarche pour formaliser le catalogue E-Phy sous forme d’une base de connaissances OWL constituée d’un modèle ontologique, de ses instances et d’alignements vers d’autres ontologies. Nous montrons les points difficiles rencontrés dans ce processus, et les limites de la modélisation actuelle restée rétro-compatible avec la base de données d’origine. Nous illustrons également la valeur ajoutée de l’ontologie E-Phy via des requêtes SPARQL qui valorisent la sémantique et les alignements et permettent des interrogations impossibles sur les données d’origine

O'FAIRe makes you an offer: Metadata-based Automatic FAIRness Assessment for Ontologies and Semantic Resources

FAIRness assessment evaluates the degree to which a digital object is Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable. Here, our object of interest are semantic resources (from thesauri, terminologies, vocabularies to ontologies). Indeed, we have not yet seen a clear methodology implemented and tooled to automatically assess the level of FAIRness of semantic resources. The main objective of this work is to provide such methodology and tooling to guide semantic stakeholders for: (i) making their semantic resources FAIR through better use of standardized metadata; (ii) selecting relevant FAIR semantic resources for use. We propose a metadata-based automatic FAIRness assessment methodology for ontologies and semantic resources called Ontology FAIRness Evaluator (O'FAIRe). It is based on the projection of the 15 foundational FAIR principles for ontologies, and it is aligned and nourished with relevant state-of-the-art initiatives for FAIRness assessment. We propose 61 questions among 80% are based on the resource metadata descriptions and we review the standard metadata properties (taken from the MOD 1.4 ontology metadata model) that could be used to implement these metadata descriptions and improve the level of FAIRness of any semantic resource. We also demonstrate the importance of relying on ontology libraries or repositories to harmonize and harness unified metadata and thus allow FAIRness assessment. Moreover, we have implemented O'FAIRe in the AgroPortal semantic resource repository and produced a preliminary FAIRness analysis over 149 semantic resources in the agri-food/environment domain