Modélisation sémantique de la...

N d’ordre : 03 ISAL 0071 Annee 2003

THESE

presentee devant

L’INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE LYON

pour obtenir

LE GRADE DE DOCTEUR

ECOLE DOCTORALE : Ecole Doctorale Informatique et Information pour la SocieteSPECIALITE : Documents multimedias, Images et Systemes d’Information Communicants

par

David JOUVE

MODELISATION SEMANTIQUE DE LAREGLEMENTATION

Soutenue le : 28 novembre 2003 devant la Commission d’examen

Composition du jury :

Rapporteurs : Catherine BerrutMichel Chein

Examinateurs : Youssef AmgharBertrand ChabbatJean-Marie PinonChristine Vanoirbeek

Mise en page avec la classe thloria.

Remerciements

Je remercie M. Alain Folliet pour m’avoir accueilli a la Caisse Nationale des AllocationsFamiliales afin de participer, par mes travaux, aux projets de la Direction du Systemed’Information.

Je remercie M. Robert Laurini pour m’avoir accueilli au sein du Laboratoire d’Inge-nierie des Systemes d’Information, devenu depuis Laboratoire d’InfoRmatique en Image etSystemes d’information.

Je remercie M. Jean Tachker pour m’avoir offert la possibilite de realiser mes travauxde recherche au sein Centre National d’Etudes et de Developpement Informatique de Lyon.

Je remercie Mme Catherine Berrut et M. Michel Chein pour l’honneur qu’ils m’ontfait en acceptant d’etre rapporteurs et pour toutes les remarques constructives qu’ils ontformulees au sujet de mon manuscrit.

Je remercie egalement Mme Christine Vanoirbeek pour l’honneur qu’elle me fait enacceptant de participer a ce jury de these. Je suis tres honore de l’interet qu’elle porte ace travail.

Je remercie M. Jacques Faveeuw et M. Bertrand Chabbat pour m’avoir accueilli auCNEDI de Lyon dans le cadre du projet Systeme d’Information DOCumentaire. Je leur suistout particulierement reconnaissant d’avoir pu rassembler toutes les conditions necessairesa la reussite de cette these aussi bien dans le cadre de l’entreprise que dans celui de larecherche.

Je tiens a remercier M. Jean-Marie Pinon et M. Youssef Amghar pour avoir accepte dediriger mes recherches, pour leur encadrement efficace, son engagement dans cette these,ses conseils eclaires et sa grande disponibilite tout au long de mes travaux de recherche.

Je remercie egalement Raphaele Bacheley, Mathieu Miquelot et Aude Pfeffer pourl’aide qu’ils ont pu m’apporter dans la conduite du travail de prototypage realise dans lecadre de cette these.

Je remercie egalement l’ensemble des personnes du Cnedi de Lyon et des membres duLIRIS pour leur collaboration fructueuse.

i

Table des matieres

Introduction generale xiii

Partie I Problematique 1

Chapitre 1 Matiere reglementaire 3

1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2 Documents reglementaires, une matiere premiere . . . . . . . . . . . . . 4

1.2.1 Metaphore industrielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.2.2 Support fonctionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1.2.3 Systeme d’information reglementaire . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.2.4 Composition de la matiere reglementaire . . . . . . . . . . . . . 8

1.3 Documents reglementaires, une matiere specifique . . . . . . . . . . . . 9

1.3.1 Matiere hierarchisee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

1.3.2 Matiere normative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.3.3 Matiere ontologiquement close . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

1.3.4 Matiere fortement redondante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.3.5 Matiere sujette a interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.3.6 Matiere dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.4 Caracterisation de la norme juridique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.4.1 Comportement et competence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

v

Table des matieres

1.4.2 Obligation et permission . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.4.3 Sein-sollen et tun-sollen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1.4.4 Generale et individuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.4.5 Categoriques et hypothetiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

Chapitre 2 Problematiques liees a la matiere reglementaire 21

2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.2 Problematiques de gestion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

2.2.1 Maintenance des objets reglementaires . . . . . . . . . . . . . . 22

2.2.2 Gestion des conflits entre normes valides . . . . . . . . . . . . . 23

2.2.3 Recherche d’information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2.2.4 Conception et redaction des objets reglementaires . . . . . . . . 26

2.2.5 Aide a la decision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.3 Enjeux de la maıtrise de la matiere reglementaire . . . . . . . . . . . . 27

2.4 Modelisation multiparadigme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.4.1 Paradigme logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.4.2 Recherche d’information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.4.3 Paradigme semantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.4.4 Limites de la modelisation multiparadigme . . . . . . . . . . . . 31

2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

Partie II Systeme des G-Frames 41

Introduction 43

vi

Chapitre 3 Representation de connaissances 47

3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

3.2 Logique, conceptualisation et ontologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.3 Familles de langages de representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.3.2 Reseaux semantiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.3.3 Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.3.4 Logiques de description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.3.5 Graphes Conceptuels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

3.3.6 Synthese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.4 Systeme des Graphes Conceptuels Simples etendu aux definitions de

types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.4.2 Presentation generale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.4.3 Structures fondamentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.4.4 Interpretation logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.4.5 Projection et raisonnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

3.4.6 Definition de type . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

Chapitre 4 Systeme des G-Frames- Statique du modele 67

4.1 Introduction et motivations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

4.2 Syntaxe abstraite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.2.1 Support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.2.2 G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.2.3 CT-Frames et RT-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.3 Syntaxes concretes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.3.2 Representation graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.3.3 Notations textuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

Chapitre 5 Semantique des G-Frames et raisonnement 81

5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

5.2 Interpretation logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

vii

Table des matieres

5.2.1 Semantique des G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

5.2.2 Semantique des CT-Frames et RT-Frames . . . . . . . . . . . . 84

5.2.3 Semantique du support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

5.3 Raisonnement sur les G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

5.3.1 Caracterisation du risque d’incompletude . . . . . . . . . . . . . 87

5.3.2 Forme atomique normee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

5.3.3 Specialisation des G-Frames, Consistance et Completude . . . . 89

5.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

Chapitre 6 Mecanisme d’extension ontologique 91

6.1 Principe de l’extension ontologique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

6.2 Dimension syntaxique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

6.2.1 Contraintes syntaxiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

6.2.2 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

6.3 Dimension semantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

6.3.1 Redefinition semantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

6.3.2 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

6.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

Partie III Extension ontologique pour les domaines juridiques 101

Introduction 103

Chapitre 7 Representations et ontologies de la loi 105

7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

7.2 Logiques deontiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

7.2.1 Changement, action et norme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

7.2.2 Logique deontique standard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

7.2.3 Nombreuses variantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

viii

7.2.4 Limites et faiblesses des logiques deontiques . . . . . . . . . . . 110

7.3 Ontologies de la loi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

7.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

7.3.2 Ontologie conceptuelle en frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

7.3.3 Ontologie fonctionnelle de la Loi . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

7.3.4 Briques conceptuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

7.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

Chapitre 8 Extension ontologique pour les domaines juridiques 127

8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

8.2 Connaissance juridique, connaissance composite . . . . . . . . . . . . . 128

8.2.1 Connaissance du monde et sens commun . . . . . . . . . . . . . 129

8.2.2 Connaissance juridique terminologique . . . . . . . . . . . . . . 130

8.2.3 Connaissance normative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

8.2.4 Connaissance meta-juridique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

8.3 Patrons structurels de representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

8.3.1 Definitions generales, axiomes et assertions . . . . . . . . . . . . 133

8.3.2 Definitions juridiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

8.3.3 Normes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

8.3.4 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

8.4 Modele de raisonnement deontique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

8.4.1 Applicabilite des normes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

8.4.2 Application des normes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

8.4.3 Conflits normatifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147

8.4.4 Application d’un systeme de normes . . . . . . . . . . . . . . . . 149

8.4.5 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

8.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

Partie IV Documents a structures multiples et annotation semantique

Introduction 163

ix

Table des matieres

Chapitre 9 Modelisation documentaire 165

9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

9.2 Notion de document . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166

9.3 Langages de structuration documentaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

9.4 Usages et perspectives du document . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170

9.5 Modele abstrait du document polystructure . . . . . . . . . . . . . . . . 172

9.5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172

9.5.2 Modele formel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172

9.5.3 Perspectives et applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

9.6 Encodage des structures non arborescentes . . . . . . . . . . . . . . . . 175

9.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

Chapitre 10 G-Frames, une dimension conceptuelle du document 179

10.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179

10.2 Structure premiere du document textuel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180

10.3 Dimension logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

10.4 G-Frames, dimension conceptuelle du document . . . . . . . . . . . . . 183

10.4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

10.4.2 Correspondance formulation/representation . . . . . . . . . . . 184

10.4.3 Contraintes structurelles de correspondance . . . . . . . . . . . . 186

10.4.4 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

10.5 Gestion documentaire assistee par les G-Frames . . . . . . . . . . . . . 188

10.5.1 Generalites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

10.5.2 Processus generaux de gestion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

10.5.3 Apports de l’extension ontologique pour les domaines juridiques 190

10.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192

Partie V Evaluation

Chapitre 11 Prototypage – LKDM 195

11.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

x

11.2 Architecture generale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

11.3 Infrastructure de gestion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198

11.3.1 Serveur de documents - DServer . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198

11.3.2 Serveur de connaissances - KServer . . . . . . . . . . . . . . . . 200

11.3.3 Gestionnaire de references externes - RManager . . . . . . . . . 202

11.3.4 Moteur d’inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

11.4 Composants d’exploitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

11.4.1 Atelier d’annotation semantique - KDEdit . . . . . . . . . . . . 205

11.4.2 Consultation de l’hyperdocument juridique - KDWeb . . . . . . 206

11.5 Confrontation avec les utilisateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

11.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

Chapitre 12 Retour sur les contributions 215

12.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

12.2 Principales contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

12.2.1 Systeme primitif des G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

12.2.2 Extension ontologique pour les domaines juridiques . . . . . . . 218

12.2.3 Correspondance representationnelle . . . . . . . . . . . . . . . . 219

12.3 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220

12.3.1 Perspectives applicatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220

12.3.2 Perspectives academiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221

Conclusion generale 223

Annexe A Flux des objets reglementaires 225

Annexe B Resume des notations 227

B.1 Logique propositionnelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227

B.1.1 Alphabet et enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227

B.1.2 Regles d’inferences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227

B.1.3 Theorie des modeles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

B.1.4 Proprietes metalogiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

B.2 Logique des predicats du premier ordre . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

B.2.1 Alphabet et enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

B.2.2 Theorie des modeles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

B.2.3 Proprietes metalogiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

xi

Table des matieres

Glossaire 231

Bibliographie 239

xii

Introduction generale

La problematique abordee au cours de ce travail de recherche puise son origine dans lecontexte de la Branche Famille de la Securite Sociale. C’est ainsi que la Caisse Nationaledes Allocations Familiales a servi de cadre aux differents travaux de recherche presentesau cours de cette these. La Cnaf est en charge de l’une des legislations les plus complexesdu droit francais. Principal support des connaissances juridiques, les documents reglemen-taires constituent, pour ce type d’organisation, une veritable matiere premiere qui doit etreparfaitement maıtrisee tout au long de l’elaboration du produit fini que sont les prestationsspecifiques.

Ce contexte a ete particulierement utile pour comprendre et analyser les nombreusesdifficultes liees a la gestion de la matiere reglementaire auxquelles peuvent etre quoti-diennement confrontees des entreprises publiques ou privees. Toutefois, nos travaux ontete conduits dans une optique de genericite, en considerant que les problemes de gestionobserves depuis ce contexte specifique sont revelateurs d’une problematique plus largerelevant de la gestion documentaire.

La presente these est decoupee en cinq parties, s’interessant chacune a un aspect par-ticulier de notre travail de recherche. Au cours de la premiere partie, nous procedons aune etude approfondie des differentes caracteristiques de la matiere reglementaire, de sonperimetre et du role crucial que celle-ci est amenee a jouer au cœur des processus de miseen application du droit. Nous exposons egalement les diverses problematiques que suscitela gestion des textes reglementaires, ainsi que les differents enjeux auxquels doit repondreleur maıtrise.

Afin de soutenir la maintenance des objets reglementaires, en preservant notammentleur coherence et leur conformite au droit, nous proposons de fonder ces processus de ges-tion sur la representation des connaissances qu’ils sont amenes a formuler. C’est ainsi qu’aucours de la deuxieme partie de cette these, nous introduisons un systeme de representation,nomme systeme primitif des G-Frames, en tant que modele generique adapte a l’expressionformelle des connaissances qui peuvent etre vehiculees au travers des documents electro-niques. Ce systeme se caracterise par une syntaxe abstraite hybride, derivant a la foisdes langages de frames et des Graphes Conceptuels. Les primitives offertes permettent derepresenter des connaissances de natures diverses, et tendent a respecter un certain criterede neutralite ontologique. La semantique qui leur est attachee provient majoritairementdes graphes conceptuels, et peut s’exprimer en logique du premier ordre. Les proceduresde raisonnement peuvent aussi bien se fonder sur cette interpretation logique ou s’operervia l’operateur de G-Projection dont la completude et la consistance sont montrees. Lesysteme des G-Frames est fourni avec une notation graphique intuitive pour une com-munication accrue entre les experts du domaine et la machine. En introduisant un degre

xiii

Introduction generale

de structuration intermediaire entre les notions de graphe et de nœud, les G-Frames per-mettent non seulement une prise en charge de la complexite des connaissances modelisees,mais offrent de surcroıt nombre de perspectives en matiere d’interaction homme/machine,de standardisation, de procedure de raisonnement et d’indexation d’elements cognitifs.

Le systeme primitif des G-Frames rassemble des structures et des mecanismes supposesetre generiques et applicables a nombre de domaines. Afin d’accorder le modele aux speci-ficites rencontrees dans les domaines juridiques, nous introduisons, au cours de la troisiemepartie de cette these, une extension ontologique inspiree des travaux de conceptualisationmenes par Valente et van Kralingen autour de la Loi. Differentes categories de connais-sance juridique sont distinguees, et des classes particulieres de G-Frames sont proposeesafin d’en exprimer les diverses composantes. De multiples formes de raisonnement peuventetre conduites sur ces structures. Dans le cadre de notre problematique, nous nous sommesinteresses a deux aspects majeurs du raisonnement deontique : l’application des systemesnormatifs aux situations du monde reel, et la detection des incoherences et des conflitsnormatifs au sein d’une base de normes.

Au cours de la quatrieme partie de cette these, un dispositif, nomme correspondancerepresentationnelle, est propose afin d’unir les representations de connaissance alors obte-nues aux divers fragments documentaires qui les formulent. Les inferences deroulees surle plan de la representation des connaissances peuvent alors etre projetees sur les conte-nus documentaires. Combinees a l’extension ontologique pour les domaines juridiques, lescorrespondances representationnelles permettent d’identifier les fragments de textes re-glementaires contradictoires. La relation etablie entre representation et formulation desconnaissances constitue une mecanique fondamentale pour l’elaboration de systemes d’in-formation documentaires intelligents, et offre des perspectives telles que la generation auto-matique d’hyperdocuments conceptuels, la recherche conceptuelle d’information, la gestionde la coherence au sein des contenus documentaires ou l’assistance a l’etude d’impact pourles domaines juridiques.

Au cours de la cinquieme partie de cette these, nous procedons a une evaluation de nospropositions. Dans cette intention, nous presentons un prototype de plate-forme dedie a lagestion correlee des connaissances et des documents relatifs a un meme domaine d’interet.Celui-ci a ete developpe dans le double objectif de batir une infrastructure de gestioncapable de repondre aux enjeux de la maıtrise du patrimoine reglementaire institutionnelde la Cnaf, et de valider par l’experimentation les diverses propositions emises dans lecadre de nos travaux.

xiv

Premiere partie

Problematique

1

Chapitre 1

Matiere reglementaire

Sommaire

1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2 Documents reglementaires, une matiere premiere . . . . . 4

1.2.1 Metaphore industrielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.2.2 Support fonctionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.2.3 Systeme d’information reglementaire . . . . . . . . . . . . . 61.2.4 Composition de la matiere reglementaire . . . . . . . . . . . 8

1.3 Documents reglementaires, une matiere specifique . . . . . 91.3.1 Matiere hierarchisee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.3.2 Matiere normative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.3.3 Matiere ontologiquement close . . . . . . . . . . . . . . . . . 111.3.4 Matiere fortement redondante . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.3.5 Matiere sujette a interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . 121.3.6 Matiere dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.4 Caracterisation de la norme juridique . . . . . . . . . . . . . 151.4.1 Comportement et competence . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.4.2 Obligation et permission . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171.4.3 Sein-sollen et tun-sollen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.4.4 Generale et individuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191.4.5 Categoriques et hypothetiques . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

1.1 Introduction

Les textes reglementaires sont des objets documentaires entrelaces qui se rassemblentpour constituer une veritable matiere, empreinte de nombreuses specificites. Nous allons,au cours de ce chapitre, analyser le role et la place que peut avoir une telle matiere aucœur d’organisations ou d’entreprises telles que la Cnaf. Les phenomenes observes depuisce contexte particulier ne sont pas propres au seul domaine des Prestations Familiales.Grand nombre de ces constatations peuvent etre generalisees aux varietes d’entreprisesqui fondent leur action sur la manipulation du droit.

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Chapitre 1. Matiere reglementaire

Les textes reglementaires dont il est ici question, sont des documents qui expriment,de maniere generique, une reglementation liee a la legislation, independamment de leurvaleur juridique. Au cours de ce chapitre, nous observerons egalement que certaines deleurs caracteristiques les distinguent fortement des autres types de documents que l’on acoutume d’analyser et de gerer dans le domaine de l’ingenierie documentaire. Ces dernieresdoivent etre mises en valeur et exploitees a la fois dans la conformation et la maniere degerer ces documents, afin de toujours garantir leur intelligibilite, leur coherence, et plusgeneralement, leur parfaite maıtrise.

Nous conclurons ce chapitre en etudiant l’un des principaux elements exprimes autravers des corpus reglementaires : les normes juridiques. L’analyse de ces dernieres reveleune diversite de caracteristiques dont elles doivent necessairement se prevaloir pour assurerpleinement leur fonction au sein des systemes juridiques.

1.2 Documents reglementaires, une matiere premiere

1.2.1 Metaphore industrielle

La reglementation, et par extension l’ensemble des documents qui contribue a sonexpression, est frequemment percue par les nombreuses composantes de la societe – i.e.les personnes physiques ou morales – comme une somme de contraintes comportemen-tales auxquelles il faut se conformer. Mais, pour certaines entreprises ou organisations, lesdocuments reglementaires peuvent etre apprehendes d’une toute autre maniere.

En particulier, pour des organisations telles que la Cnaf, les textes reglementairesconstituent, a l’image de toute entreprise produisant des biens de consommation, unematiere premiere essentielle. En effet, la Branche Famille est chargee d’attribuer les Pres-tations Familiales. Au sein d’un systeme plus general, elle joue un role substantiel de miseen application de la loi. Dans une vision macroscopique, son activite repose sur la mani-pulation et l’analyse de matieres premieres de deux types : les textes reglementaires d’unepart, et les donnees allocataires1 d’autre part. Les donnees allocataires sont analysees.La situation de l’allocataire est evaluee et confrontee a la matiere reglementaire afin dedeterminer les prestations specifiques que percevra l’allocataire, voir Fig. 1.1.

Cette courte description laisse clairement percevoir le role preponderant joue par laconnaissance de la reglementation au cœur du metier de la Cnaf. A la source de leurrepresentation et de leur restitution, les textes reglementaires sont le principal support desconnaissances juridiques. Ils constituent ainsi le vecteur privilegie de leur communicationet de leur diffusion dans l’ensemble des ramifications de l’organisation.

Cependant, la matiere reglementaire fournie en entree se revele etre de trop hautniveau pour etre reellement applicable par des personnes non-juristes. Ainsi, le processusde creation du droit est prolonge au cœur meme de l’organisation, la matiere reglementaireest affinee, enrichie par ajout de nouveaux documents. La matiere originale est transformee,distillee en une substance plus operationnelle2.

1Ensemble des donnees relatives a la situation des allocataires ou allocataires potentiels (nom, prenom,age, adresse, ressources,...).

2Ce mecanisme est a correler avec la hierarchisation du corpus reglementaire fournie en section 1.3.1.Les documents produits viennent se localiser a la base de la pyramide reglementaire presentee en Fig. 1.2.

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1.2. Documents reglementaires, une matiere premiere

Textes Réglementaires(externes) Données Allocataires

CNAF

CAF

Prestations Spécifiques

Textes Réglementaires(internes)

BRANCHE FAMILLE

Fig. 1.1 – Metier de la Branche Famille.

Selon la metaphore industrielle qui sied parfaitement a la realite du metier de laBranche Famille, la matiere premiere est travaillee, puis fournie en entree de chaque blocfonctionnel de l’organisation tout au long de l’elaboration du produit fini que sont les pres-tations specifiques. Tandis que les donnees de fait (par exemple, les donnees allocataires)peuvent aujourd’hui etre bien maıtrisees par un systeme d’information, la maıtrise destextes reglementaires reste un enjeu strategique determinant pour une organisation telleque la Cnaf.

Ce phenomene, observe depuis le contexte de la Branche Famille, peut etre generalise al’ensemble des organisations, publiques ou privees, qui gerent et qui produisent des textesreglementaires, par exemple : les Ministeres, la Branche Maladie de la Securite Sociale, lesAssedic, les compagnies d’assurance, les banques, etc.

1.2.2 Support fonctionnel

La matiere reglementaire fournie en entree de l’organisation permet d’irriguer de nom-breuses fonctions internes. Dans le contexte de la Branche Famille, celles-ci ont ete iden-tifiees de maniere precise dans [Chabbat 97]. Les plus representatives sont brievementrapportees ci-dessous.

Analyse des textes reglementaires externes Cette fonction recouvre diverses activi-tes de recherche documentaire, d’analyse d’impact lors de modifications de la legisla-tion, et de conseil aupres des differentes composantes internes de l’organisation. Lesdocuments manipules sont toutes les lois, decrets et circulaires ministerielles pou-vant interesser l’organisation. A ceux-ci, peuvent etre egalement adjoints les ProcesVerbaux de l’Assemblee Nationale ainsi que les projets de loi.

Gestion des documents de reference et Aide a la Decision Cette fonction a pourprincipale activite la transformation des textes externes en des documents de re-ference internes, plus lisibles et a caractere plus operationnel pour le personnel de

[Chabbat 97] Chabbat Bertrand. Modelisation multiparadigme de textes reglementaires. These : InstitutNational des Sciences Appliquees de Lyon, Lyon, France, decembre 1997. 389 p.

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l’organisation. Cette fonction est egalement en charge de l’administration de la do-cumentation de reference, ainsi que de l’analyse d’impact en liaison avec les compo-santes plus techniques de l’organisation.

Gestion des objets reglementaires de bas niveau Cette fonction est en charge del’administration de la documentation technique de base, c’est-a-dire les documentsqui sont derives des textes internes de reference et des textes externes. Pour laBranche Famille, cette fonction est assuree par les Caisses d’Allocations Familiales.

Elaboration de regles Cette fonction analyse les textes internes et externes pour entirer des regles de gestion pouvant etre implantees dans le systeme informatique degestion des prestations developpe par la Cnaf. Cette problematique sera etudiee plusen detail en section 1.2.3.

Documentation et expertise au poste de travail Cette fonction permet la consul-tation des textes internes de reference. Elle possede egalement un role d’aide a ladecision pour des niveaux plus techniques de l’organisation.

Formation Cette fonction transforme les textes internes de reference afin d’obtenir dessupports plus appropries a la formation. On distingue les documents produits dansun but de formation directe des documents produits pour de l’Enseignement Assistepar Ordinateur.

Communication externe Cette fonction est en charge de la communication, aux allo-cataires ou au public, des informations reglementaires ou bien des informations lieesa la reglementation geree par l’organisation. Dans cette intention, de nouveaux do-cuments sont produits a partir des textes externes et internes a l’organisation. Cettefonction permet leur consultation par la diffusion de plaquettes d’information, parle Minitel, par Internet, etc.

L’ensemble de ces fonctions illustre parfaitement la raison pour laquelle les documentsreglementaires sont consideres par l’organisation comme une matiere premiere fondamen-tale. Celle-ci intervient dans la majeure partie des activites conduites par l’organisation etconstitue un support essentiel a l’accomplissement de sa mission. De plus amples detailsconcernant le flux des objets reglementaires et les diverses fonctions qu’ils alimentent sontfournis en Annexe A.

1.2.3 Systeme d’information reglementaire

La Branche Famille est en charge de l’une des legislations les plus complexes du droitfrancais. Sa mission s’inscrit notamment dans le cadre d’une problematique generale demise en application du droit. Le nombre d’allocataires dont elle a la charge depasse ladizaine de millions. Chaque situation individuelle doit etre analysee conformement audroit afin de calculer et d’attribuer les Prestations Familiales. La quantite massive detraitement que requiert une telle activite depasse tres largement les capacites humaines,amenant l’organisation a solliciter l’assistance de la machine.

Nous appelons implementation calculatoire de la reglementation un systeme d’informa-tion bati afin de soutenir une tache de mise en application du droit. Plusieurs strategies,fondees sur differents paradigmes, peuvent presider a leur elaboration. La plus courantesemble etre celle qui consiste a faire derouler des syllogismes par la machine, c’est aussi

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1.2. Documents reglementaires, une matiere premiere

l’approche adoptee par la Cnaf pour l’elaboration de son systeme de gestion des presta-tions Cristal. Cette strategie, qui pourrait paraıtre a priori assez rudimentaire, se revele,en realite, la plus pragmatique sur les plans de la calculabilite et de l’efficacite. De plus,la qualite essentielle offerte par un systeme ainsi concu est de pouvoir, en cas de litige,retracer une argumentation et ainsi justifier les decisions adoptees. En particulier, ce der-nier point constitue l’un des principaux reproches generalement adresses a l’encontre dessystemes fondes sur des approches moins formelles, telles que le connexionisme (reseauxde neurones).

Les implementations calculatoires de la reglementation sont des outils precieux pourdes organisations manipulant le droit. Toutefois, elles ne constituent pas toujours un gagede justesse dans les decisions. Leur champ d’application est relativement restreint. Dememe, leurs jugements ne sont certainement pas fondes sur un volume de connaissancescomparable a celui que peuvent quotidiennement manipuler les experts (humains) du do-maine. De plus, certaines dispositions juridiques extremement complexes, tres recentes oudont l’application revet un caractere exceptionnel, peuvent etre absentes de l’implemen-tation. Il convient alors, que l’organisation soit pleinement consciente des limitations deson systeme d’information, et que des procedures additionnelles soient instaurees pourcontroler la qualite juridique des decisions fournies [Groothuis 00].

Les regles de gestion embarquees au sein du systeme sont determinees au cours d’unephase d’analyse de l’ensemble du corpus reglementaire. Comme toute donnee informatique,elles sont decrites au travers d’une documentation de specification qui doit etre percuecomme le fruit du prolongement du processus de creation du droit. Les regles, ainsi quela documentation qui leur est associee, sont des objets reglementaires qui doivent suivrerigoureusement les evolutions de la legislation. Ainsi, lorsqu’un changement intervientau sein de la reglementation, il est imperatif que celui-ci leur soit repercute afin de lesconformer au droit. Evaluer l’impact d’une modification reglementaire sur des systemesd’information est un probleme qui prend toute son ampleur lorsque l’on considere le nombrede regles generalement implantees. A titre d’illustration, le systeme de la Cnaf integre plusde 15000 regles.

Cette problematique constitue un enjeu capital auquel doit repondre la gestion de lamatiere reglementaire. La reglementation doit a la fois etre parfaitement maıtrisee sur leplan documentaire (recherche d’information, archivage, gestion des versions, publication,etc.) et sur le plan conceptuel. Par conceptuel, nous entendons ici s’interesser au contenumeme de la matiere reglementaire ainsi qu’aux connaissances qu’elle est amenee a exprimer,et cela dans plusieurs intentions :

– assister la maintenance du systeme d’information,– gerer les dependances de ses differentes composantes vis-a-vis de la reglementation,– soutenir les etudes d’impacts,– venir en aide a la conception de nouvelles regles de gestion ou de nouvelles applica-

tions,– ameliorer qualitativement a la fois le contenu documentaire et le systeme d’informa-

tion,– etc.

[Groothuis 00] Groothuis Marga M. et Svensson Jorgen S. Expert System Support and Juridical Quality.Legal Knowledge and Information Systems, JURIX 2000 : The Thriteenth Annual Conference.Amsterdam. IOS Press, 2000, p 1–10.

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1.2.4 Composition de la matiere reglementaire

La matiere reglementaire est constituee de differents types d’objets produits ou mani-pules par une organisation dans le cadre de sa mission. On appelle objet reglementaire toutdocument ou regle (de gestion ou de systeme expert) qui exprime d’une maniere specifiqueune legislation ou une reglementation.

Une nette distinction est etablie entre les documents externes et les objets internes.Les premiers sont recus par l’organisation qui n’a pas le pouvoir de les modifier, tandisque les seconds sont produits et geres par l’organisation pour son propre usage ou poursa communication [Chabbat 97]. L’ensemble forme par les textes externes et les objetsinternes constitue ce que nous appelons indistinctement matiere reglementaire, corpusreglementaire ou fonds documentaire.

Texte reglementaire externe Les textes externes comprennent l’ensemble des docu-ments juridiques applicables par l’organisation tels que le Journal Officiel, les lois,les decrets, la jurisprudence, etc. Des textes complementaires, tels que les ProcesVerbaux de l’Assemblee Nationale, qui tendent a prescrire une certaine maniered’interpreter la loi, doivent egalement etre pris en consideration. Cet ensemble estfinalement complete par les projets de loi qui sont analyses dans l’intention d’evaluerl’impact que peuvent avoir les nouvelles dispositions reglementaires sur le systemeactuel.

Objet reglementaire interne Les objets reglementaires internes comprennent les docu-ments et les regles produits par les diverses fonctions de l’organisation, voir section1.2.2. Dans le contexte de la Branche Famille, differentes categories d’objets regle-mentaires sont couramment distinguees. A chacune, l’organisation attribue une cer-taine valeur juridique, generalement inversement proportionnelle a leur degre d’appli-cabilite. Nous verrons en section 1.3 que cette propriete est fondamentale, et qu’elleest intrinsequement liee a la hierarchisation et au flou des textes reglementaires.

1. Les documents de reference internes sont constitues des circulaires produitespar la Cnaf, appelees circulaires Cnaf, et des Suivis Legislatifs. Ces derniersreprennent le contenu des textes applicables en le traduisant de maniere a lerendre plus comprehensible pour des utilisateurs qui ne sont pas specialistes dudroit. L’ensemble de la jurisprudence creee et utilisee par l’organisation peutegalement etre adjointe a ce premier ensemble.

2. A partir des documents de reference internes, chaque fonction peut etre ameneea produire ses propres objets reglementaires. Parfois, certains sont meme elabo-res a partir de textes derivant deja de textes de reference. Cette categorie d’objetrassemble des documents a vocation reglementaire – e.g. des instructions tech-niques regroupees dans un meme document – ou bien de simples courriers – e.g.lettres, telecopies, etc. – contenant des informations a caractere reglementaire.

3. La troisieme categorie, dotee d’un degre d’applicabilite maximal, est constitueepar les regles de gestion, ou celles de systeme expert, produites par la fonctiond’elaboration de regles, voir section 1.2.3.

La matiere reglementaire est donc une entite composite. Elle rassemble des documentsdont la valeur juridique peut etre parfois tres differente. Toutefois, nous verrons au cours

[Chabbat 97] Voir reference [Chabbat 97] definie page 5.

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1.3. Documents reglementaires, une matiere specifique

Valeur Légale Type de document Origine

ParlementAssemblée Nationale Conseil des MinistresMinistère Organisation niv. 1Organisation niv. 2Organisation niv. 3

Constitution

DécretCirculaire MinistérielleTexte de Référence Int.Instructions Techniques

Loi

Règles de Gestion

Fig. 1.2 – Pyramide des objets reglementaires.

de la prochaine section que derriere cette heterogeneite apparente, se cachent des objetsqui partagent un certain nombre de proprietes et de caracteristiques communes. Ce sontessentiellement ces dernieres qui nous amenent a apprehender la matiere reglementairecomme un tout sur lequel il convient d’appliquer des methodes et des processus de gestionhomogenes.

1.3 Documents reglementaires, une matiere specifique

Dans le cadre de nos travaux, nous rangeons sous le terme generique textes reglemen-taires les textes qui expriment une reglementation liee a la legislation, independamment deleur valeur juridique. Ces documents revetent certaines caracteristiques qui les distinguentdes autres types de documents que l’on a coutume d’analyser et gerer dans le domaine del’ingenierie documentaire. La matiere reglementaire ne peut etre correctement maıtriseequ’en prenant pleinement conscience de ses specificites. Ces dernieres doivent presider al’elaboration des paradigmes de representation, etre mises en valeur et exploitees lors desprocessus de gestion du corpus reglementaire [Chabbat 97, Jouve 01a].

1.3.1 Matiere hierarchisee

La matiere reglementaire est organisee en une structure pyramidale, Fig. 1.2. Le niveaude chaque texte au sein de cette hierarchie determine sa valeur juridique ainsi que sondegre d’applicabilite. Generalement, le degre d’applicabilite d’un texte est inversementproportionnel a sa position hierarchique. Cette organisation denote par ailleurs une relationde conformite : un document present a un certain niveau doit avoir un contenu conforme aceux des documents en amont dans la pyramide. Dans la suite de cette etude, nous feronsfrequemment reference aux niveaux hierarchiques en employant le terme niveaux de droit .

En France, par exemple, la hierarchie des textes reglementaires possede a son sommetla Constitution, suivie des lois, des decrets, etc. Une organisation, qui fonde son action surle contenu reglementaire, peut prolonger en son sein le processus general de creation dudroit en elaborant de nouveaux documents qui viennent alors se positionner a la base de lapyramide reglementaire. Par exemple, en Fig. 1.2, les trois niveaux inferieurs rassemblentune matiere interne a l’organisation, affinee et enrichie en fonction de ses problematiques

[Jouve 01a] Jouve David, Chabbat Bertrand, Amghar Youssef et Pinon Jean-Marie. L’archivage desdocuments reglementaires : maıtrise d’une matiere premiere specifique. Document Numerique,2001, vol 4, n◦3-4, p 315–329.

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propres. En particulier, le niveau « Organisation niv. 3 » presente des documents caracte-rises par un degre d’applicabilite maximal. En effet, ces derniers sont extremement prochesdu systeme d’information, puisqu’il s’agit des documents de specification et de conceptiondes regles de gestion implantees dans le systeme de gestion des prestations de la Cnaf.

1.3.2 Matiere normative

Les documents reglementaires sont l’expression de la loi ou de la reglementation d’unesociete donnee a un moment donne. La loi est generalement acceptee en tant qu’instru-ment de conduite sociale, dont la fonction entraıne la communication de regles generales,de standards de comportement et de principes auxquels les sujets de la loi doivent se sou-mettre : les normes. Selon Hart [Hart 61], le systeme juridique integre cinq composantesprincipales :

– des regles interdisant ou autorisant certains types de comportements sous peine desanction,

– des regles obligeant les personnes a dedommager celles envers lesquelles elles ont desobligations,

– des regles specifiant ce qui doit etre fait pour elaborer des testaments, des contratsou d’autres accords creant des droits et des devoirs,

– des tribunaux pour interpreter ces regles, determiner quand elles ont ete enfreinteset pour fixer le montant des amendes ou des indemnisations a payer,

– un parlement pour creer de nouvelles regles et abolir les anciennes.

Dans une telle perception, les normes occupent une place privilegiee. Toutefois, cetteapproche fait l’objet d’une critique vigoureuse de la part de Moles [Moles 87] qui affirme,a l’appui de la jurisprudence, que le processus de decision implique dans tout jugement serevele etre trop complexe pour etre reduit a de simples syllogismes. Il semble neanmoins quela deduction conserve un role preponderant dans la determination des decisions de justice,et apporte une solution au probleme indeniable de la complexite [Bench-Capon 94a].

Representer la legislation sous forme d’une collection de regles permet de formalisercette deduction. Des systemes a base de connaissances, capables d’aider a l’utilisation oua la creation du droit, peuvent alors etre developpes sur un tel fondement [den Haan 94].La critique de Moles, visant a montrer que la legislation ne se reduit pas simplement aun ensemble de regles, n’en est pas pour autant surannee. Il convient de parfaitementcerner les limites de cette approche afin d’eviter de faire preuve de trop de naıvete dansla conception et la maniere d’utiliser ces systemes [Bench-Capon 94a].

A l’heure actuelle, l’approche consistant a representer la legislation ou la reglemen-tation sous forme de regles est couramment admise. Parmi les nombreux travaux qui

[Hart 61] Hart H. L. A. The concept of law. Clarendon Law Series. Oxford University Press, Oxford,1961. 263 p.

[Moles 87] Moles R. N. Definition and Rule in Legal Theory : a critique of H.L.A. Hart and the positivisttradition. Basil Blackwell, Oxford, 1987. 216 p.

[Bench-Capon 94a] Bench-Capon T. J. M. Legal Theory and Legal KBS : a Computer Scientist’s Perspective.Legal Knowledge Based Systems JURIX 94 : The Relation with Legal Theory. Lelystad.Koninklijke Vermande, 1994, p 33–42.

[den Haan 94] d Haan Nienke et Winkels Radboud. The Deep Structure of Law. Legal Knowledge BasedSystems JURIX 94 : The Relation with Legal Theory. Lelystad. Koninklijke Vermande, 1994,p 43–54.

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en temoignent, nous citerons a titre d’illustration [Ross 68] [Meyer 91] [Voermans 93][Gordon 94] [Brouwer 94] [Ryu 95a] [Verheij 96, Verheij 99] [Elhag 99]. Les textes regle-mentaires constituent le vecteur privilegie pour l’expression et la communication desnormes. C’est ainsi que, dans le cadre de nos travaux, nous reprenons l’hypothese dejaemise dans [Chabbat 97] qui consiste a considerer que ces regles sont inherentes a la na-ture meme des textes reglementaires.

1.3.3 Matiere ontologiquement close

Les textes reglementaires se situent dans un domaine ontologique ferme. Cette proprietedecoule directement du caractere normatif de la matiere reglementaire. En effet, meme siles textes reglementaires peuvent faire reference a des concepts situes dans des domainestres divers, le nombre des concepts caracteristiques des legislations ou des reglementationsest restreint : principalement les normes [Chabbat 97]. Ces dernieres definissent la structureprofonde des legislations.

Neanmoins, les textes reglementaires sont amenes a introduire des notions complemen-taires, propres a chaque sous-domaine juridique (allocations familiales, code du travail,code penal, etc.) que nous designons sous le terme de definitions juridiques. Celles-ciforment un vocabulaire specifique employe dans le cadre d’une reglementation ou d’unelegislation afin de faciliter l’expression des normes du domaine.

A un premier niveau de conceptualisation, les categories generales d’entites caracteris-tiques de la matiere reglementaire se reduisent aux normes et aux definitions juridiques.A un second niveau ontologique, l’ensemble des normes et des definitions specifiques a unereglementation ou une legislation est necessairement fini, puisqu’il ne comprend que lesentites qu’elle introduit et definit.

Toutefois, au travers de nos propos, nous etablissons une nette distinction entre lesconcepts introduits par la loi et ceux qu’elle manipule. La loi est essentiellement un ins-

[Ross 68] Ross A. Directives and Norms. Clarendon Law Series. Humanities Press, New York, 1968.188 p.

[Meyer 91] Meyer J-J. Ch. et Wieringa R. J. Deontic Logic : A Concise Overview. Proc. of the FirstInternational Worshop on Deontic Logic in Computer Science. Edited by Meyer J.-J. Ch. etWieringa R. J. Amsterdam. 1991, p 2–14.

[Voermans 93] Voermans Wim et Verharen Egon. LEDA : a Semi-Intelligent Legislative Drafting-SupportSystem. Legal Knowledge Based Systems JURIX 93 : Intelligent Tools for Drafting Legislation,Computer-Supported Comparison of Law. Lelystad. Knoinklijke Vermande, 1993, p 81–94.

[Gordon 94] Gordon Thomas F. From Jhering to Alexy - Using Artificial Intelligence Models in Jurispru-dence. Legal Knowledge Based Systems JURIX 94 : The Relation with Legal Theory. Lelystad.Koninklijke Vermande, 1994, p 19–32.

[Brouwer 94] Brouwer P.W. Legal Knowledge Representation in the Perspective of Legal Theory. LegalKnowledge Based Systems JURIX 94 : The Relation with Legal Theory. Lelystad. KoninklijkeVermande, 1994, p 9–18.

[Ryu 95a] Ryu Young U. Conditional Deontic Logic Augmented with Defeasible Reasoning. Data &Knowledge Engineering, 1995, vol 16, p 73–91.

[Verheij 96] Verheij Bart. An Integrated View on Rules and Principles. Legal Knowledge Based Systems,JURIX’96, Foundations of Legal Knowledge Systems. Edited by v Kralingen R. W., v. dHerik H. J., Prins J. E. J., Sergot M. et Zeleznikow J. Tilburg University Press, 1996, p25–38.

[Verheij 99] Verheij Bart. Logic, Context and Valid Inference, or : Can there be a Logic of Law ? LegalKnowledge Based Systems JURIX 99 : The Twelfth Conference. Nijmegen. 1999, p 109–121.

[Elhag 99] Elhag A. A. O., Breuker J. et Brouwer B. W. On the formal analysis of normativeconflicts. Legal Knowledge Based Systems JURIX 99 : The Twelfth Conference. Nijmegen.1999, p 35–46.


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trument de conduite sociale destine a prescrire un ideal comportemental au sein de lasociete. Pour les besoins de cette fonction, elle est amenee a manipuler un certain nombrede connaissances a propos du monde sur lequel elle est destinee a agir. La loi peut alorsfaire reference a des concepts generalement associes au monde reel et au sens commun.Aucune definition de ces concepts n’est offerte au sein de la matiere reglementaire. Sil’identification des normes et des definitions juridiques est une tache realisable sans tropde difficultes, le denombrement de tous les concepts references par la loi est nettementmoins trivial.

1.3.4 Matiere fortement redondante

Un ensemble de textes ou d’objets reglementaires donne est caracterise par une forte re-dondance d’ordre semantique. De nombreuses portions documentaires distinctes exprimentune meme information reglementaire. Ce phenomene resulte de la nature meme des pro-cessus de creation du droit et de transformation de la matiere reglementaire. A chaqueetape, les documents produits doivent a la fois presenter un potentiel operationnel plusfort et preserver un statut de conformite vis-a-vis des documents originaux. La matierereglementaire est affinee sans en alterer la signification.

Au niveau de la pyramide reglementaire (voir Fig. 1.2), ce phenomene se manifeste parle fait que chaque texte arbore generalement un contenu qui vient preciser ceux des docu-ments de niveau superieur dans la hierarchie juridique. Ainsi, une meme norme peut fairel’objet de multiples formulations, parfois partielles et complementaires, au sein du corpusreglementaire. Si sur un plan purement conceptuel il s’agit effectivement d’une meme en-tite, sur un plan discursif une norme est generalement exprimee au travers de plusieursfragments documentaires. L’une des consequences les plus significatives est que lorsquel’on souhaite reconstituer une norme, il devient frequemment necessaire de rassembler etd’analyser de multiples documents.

Cette caracteristique est qualifiee d’heritage semantique multiple dans [Chabbat 97].Son analyse met en evidence la presence de liens de partage d’information non explicitesentre les differents fragments du corpus reglementaire.

1.3.5 Matiere sujette a interpretation

Les textes reglementaires sont flous par nature. La legislation est l’expression desnormes que le legislateur espere communiquer et appliquer. Idealement, le resultat duprocessus de redaction devrait reflechir entierement et exactement les normes intention-nelles, mais cela n’est pas toujours le cas, pour plusieurs raisons :

1. Premierement, pour des raisons d’efficacite et de limitation du temps imparti a l’ela-boration des textes, il n’est pas possible de transcrire toutes les informations enrapport avec une norme juridique telles que le sens commun ou les connaissancesdu monde reel. Le legislateur est soumis a une forte pression l’incitant a produirede la legislation de haute qualite le plus rapidement possible [Eijlander 93]. Cela ex-


[Eijlander 93] Eijlander Philip. The possibilities and limitations of using intelligent tools for drafting legis-lation. Legal Knowledge Based Systems JURIX 93 : Intelligent Tools for Drafting Legislation,Computer-Supported Comparison of Law. Lelystad. Knoinklijke Vermande, 1993, p 5–10.

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plique en partie l’emploi de formulations floues, inadaptees et/ou incompletes dansles textes juridiques [Bergot 97].

2. Deuxiemement, une disposition statutaire tire de son contexte une partie de sa si-gnification. Place en dehors de son contexte, un document reglementaire devientdifficilement comprehensible puisque nombre d’informations sur lesquelles il se re-pose sont alors manquantes.

3. Troisiemement, la signification de la legislation est souvent voilee par des formula-tions complexes et par la necessite d’utiliser des termes pour les classes plutot quepour les instances [van Kralingen 93].

4. Finalement, une partie du flou et des imprecisions sont les fruits d’une volonte de-liberee des pouvoirs politiques, animee par des motivations d’ordre sociologique, dene pas tout resoudre dans le texte [Eijlander 93].

Le flou semble etre par consequent une caracteristique intrinseque des documents re-glementaires. Selon Hart, l’imprecision des textes reglementaires engendre trois problemesmajeurs [Hart 61] :

– celui de l’interpretation des propositions exprimees en langage naturel consistant aretrouver les normes a partir de leur formulation,

– celui de la texture ouverte3 des concepts juridiques,– et celui de la resolution de conflits entre regles valides formulees a partir de repre-

sentations textuelles non coherentes.

Au sein des documents reglementaires, le flou se caracterise par la presence d’ambiguı-tes, d’imprecisions, de contradictions, et le fait qu’une certaine marge d’interpretation esttoujours laissee au lecteur. Differentes analyses ont ete conduites, aboutissant toujours acette meme conclusion, quelle que soit l’origine geographique des textes consideres : Pays-Bas [Eijlander 93], Allemagne [Gordon 94], France [Bergot 97], Canada [Bratley 96a], Ve-nezuela [Barragan 93]. Le flou n’est pas une specificite des textes juridiques francais, maisplutot une donnee inherente a la nature meme des documents reglementaires.

Lorsqu’une organisation s’approprie des textes externes pour creer ses propres docu-ments de reference, la redaction de ces derniers tente generalement de pallier le manquede clarte des textes originaux. Toutefois, l’organisation n’a pas le pouvoir de modifier di-rectement les textes qui lui sont fournis. Ainsi, lorsque le flou est voulu par le pouvoirpolitique, celui-ci doit subsister [Chabbat 97]. De meme, si les textes internes presententeffectivement un flou moins important que celui des documents externes, l’ensemble de

3Un concept caracterise par une texture ouverte est un concept dont l’extension ou l’utilisation nepeut etre determinee prealablement a son application [Bench-Capon 88]. Cette notion a fait l’objet denombreuses publications au sein de la communaute de l’AI&Law, voir par exemple [Stranieri 98].

[Bergot 97] Bergot Elodie, Guidotti Claire et d Meirleire Catherine. Creation et application du

droit a l’aune de l’informatique. Memoire cnesss, Centre National d’Etudes Superieures de laSecurite Sociale, juin 1997. 82 p.

[van Kralingen 93] v Kralingen R., Reurings E. et Oskamp E. Norm Frames in the Representation of Laws.Legal Knowledge Based Systems JURIX 93 : Intelligent Tools for Drafting Legislations,Computer-Supported Comparison of Law. Lelystad. Knoinklijke Vermande, 1993, p 11–22.

[Hart 61] Voir reference [Hart 61] definie page 10.

[Gordon 94] Voir reference [Gordon 94] definie page 11.

[Barragan 93] Barragan Julia. Why some hard cases remain unsolved ? Legal Knowledge Based SystemsJURIX 93 : Intelligent Tools for Drafting Legislation, Computer-Supported Comparison ofLaw. Lelystad. Knoinklijke Vermande, 1993, p 61–70.

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la matiere reglementaire (documents externes et internes) geree par l’organisation resteglobalement imprecis.

1.3.6 Matiere dynamique

La matiere reglementaire est dynamique. Les textes doivent etre consideres commeetant issus d’un flux constant, en perpetuelle evolution. Preserver la coherence d’un corpusreglementaire repose sur la capacite a gerer cette specificite, en lien avec la redondancesemantique.

Cette caracteristique se revele par la presence de nombreuses dates qui ponctuentle cycle de vie de chacun des objets reglementaires. Ces differentes dates peuvent etredes dates de signature, des dates de promulgation, des dates de mise a jour, des datesd’application, des dates de publication ou bien des dates de fin de validite.

Nous avons deja mentionne la distinction qui peut etre etablie entre les niveaux discursifet conceptuel auxquels peut etre apprehendee la matiere reglementaire, ainsi que l’absenced’une bijection entre les normes et leur formulation au sein des documents. Ici encore, cettedistinction se revele significative puisque le caractere dynamique de la reglementation semanifeste differemment a chacun de ces niveaux.

Les normes, situees au niveau conceptuel, suivent une evolution rythmee par des eve-nements classiques de creation, mise a jour, fin de validite, etc. Elles doivent etre percuestel un flux induit par des bouleversements directement operes au sein du corpus regle-mentaire. Les objets documentaires, quant a eux, n’evoluent que tres rarement selon leprincipe de « version ». Un texte de loi ne passe pas de la version n a la version n + 1,la seconde venant en remplacement de la premiere. Les modifications de reglementationsont portees au niveau discursif par ajouts successifs de documents ou de proprietes quiviennent modifier par leur contenu d’autres documents auxquels ils font reference.

La figure 1.3 fournit une illustration de ce phenomene. Le corpus reglementaire (partieinferieure) et les normes qui y sont exprimees (partie superieure) evoluent selon deux modesdistincts. Dans cet exemple, aucune regle n’est ajoutee, ni supprimee a l’ensemble des reglesformulees par la reglementation initiale. Celles-ci ne sont que modifiees. Neanmoins, lesevolutions se manifestent, au niveau du corpus, par une augmentation de son volume.

Le corollaire de ce mode de fonctionnement est qu’il devient particulierement difficilede reconstituer l’etat de la reglementation en vigueur a un instant donne. En effet, pourdeterminer quelles sont ou quelles ont ete les normes valides a une certaine date, il estnecessaire d’effectuer un travail d’analyse avancee et de consolidation a la fois spatiale ettemporelle :

– spatiale, puisque la formulation des normes est eclatee parmi differents objets regle-mentaires qu’il convient de retrouver et de combiner ;

– temporelle, puisque reconstituer l’etat d’une reglementation a un instant donne re-quiert d’etudier l’ensemble des evolutions unitaires que celle-ci a pu subir. Ces der-nieres sont etudiees dans leur ordre chronologique. Pour chacune d’elles, documentsmodifiants et modifies doivent etre places en confrontation, et le resultat de l’analyseprojete sur l’axe temporel afin de pouvoir etre compare aux evolutions posterieures.

Les changements de reglementation constituent l’une des plus importantes barrieresquant a l’utilisation courante des techniques a base de connaissances pour des applica-

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1.4. Caracterisation de la norme juridique

t

t0 t1 t2t1 +∆t t2 +∆t

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Fig. 1.3 – Dynamique de la matiere reglementaire.

tions de droit pratique [Bench-Capon 90, Bench-Capon 94b]. Sur le plan documentaire, cephenomene induit des modes de gestion specifiques, offrant aux utilisateurs la possibilited’acceder aux differentes versions d’un texte, aux textes en cours d’application, aux der-nieres mises a jour, etc. La maıtrise de la matiere reglementaire, et notamment celle desa coherence, repose essentiellement sur la capacite de l’organisation a gerer correctementcette specificite.

1.4 Caracterisation de la norme juridique

La norme est une notion qui s’etend bien au-dela du seul domaine juridique. Pourvon Wright, l’une des significations du terme « norme » est « loi ». Il existe trois grandescategories de lois [von Wright 63] : les lois erigees par un etat dans le but de prescrire uncertain comportement au sein de la societe, les lois de la nature qui decrivent l’ordre quel’homme a cru pouvoir deceler dans cette nature, et les lois de la logique qui determinent lavalidite d’un argument. Dans le cadre de nos travaux, nous nous interessons evidemment

[Bench-Capon 90] Bench-Capon Trevor et Coenen Frans. Practical Application of KBS to Law : the CrucialRole of Maintenance. Legal Knowledge Based Systems, JURIX’90 : Aims for Research andDevelopment. Edited by Schmidt A.H.J. et Winkels R.G.F. Lelystad. Koninklijke Vermande,1990, p 1–17.

[Bench-Capon 94b] Bench-Capon Trevor et Coenen Frans. The Maintenance of Legal Knowledge Based Sys-tems. Computers and Law. Edited by Carr I. et Williams K., p 129–172. Intellect Books,1994.

[von Wright 63] v Wright G. H. Norm and Action : A Logical Enquiry. International Library of Philosophyand Scientific Method. Routledge and Kegan Paul, London, 1963. 214 p.

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aux premieres, aussi appelees normes juridiques.Ross decrit la norme comme une directive correspondant a une certaine realite sociale

dans le sens ou le modele comportemental qu’elle exprime est, d’une part generalementsuivi par les membres de la societe, et d’autre part ressenti par eux comme une obligation[Ross 68]. Von Wright propose une definition plus technique : une norme est une declarationdont l’effet est que quelque chose doit, ne doit pas, ou peut etre realise [von Wright 63,von Wright 83].

Nombreux sont les theoriciens du droit qui, a l’instar de Brouwer, Hart, Kelsen, Ross etvon Wright, se sont interesses a l’etablissement de typologies pour les normes. Differentescategories de normes peuvent ainsi etre distinguees en fonction de diverses caracteristiques :fonction, contenu, sujet, domaine d’application, etc. Dans la suite de cette section, nousallons etudier certaines de ces distinctions. Celles-ci ont ete observees par divers auteurs.Toutefois le vocabulaire que nous utilisons ici est principalement celui propose par vanKralingen [van Kralingen 95].

1.4.1 Comportement et competence

Une nette distinction est etablie entre les normes qui specifient des droits et des devoirset celles qui conferent un certain pouvoir, notamment celui de promulguer de nouvellesnormes valides. Les premieres sont qualifiees par Ross de normes de comportement tandisque les secondes sont designees sous le terme de normes de competence [Ross 68]. Lesnormes de comportement peuvent etre assimilees aux normes du premier ordre de vonWright [von Wright 63] et aux regles primaires de Hart [Hart 61]. De facon analogue, lesnormes de competence recouvrent les notions de normes du deuxieme ordre et de reglessecondaires respectivement introduites par von Wright et Hart.

Norme de comportement Les normes de comportement regissent la vie de tous lesjours. Elles specifient des standards comportementaux que les individus ou les ins-titutions doivent suivre tout au long de leur quotidien, par exemple « nul ne serasoumis a la torture », « nul ne peut etre arbitrairement detenu », « il est obligatoirede porter assistance a une personne en danger », « le President de la Republique ale droit de faire grace », « une Caisse d’Allocations Familiales doit delivrer les pres-tations familiales aux personnes qui remplissent les conditions pour les obtenir »,etc.

Norme de competence La loi possede une particularite singuliere : elle reglemente a lafois sa propre modification, sa creation et sa mise en application. Ainsi, les normesde competence permettent de conferer a certaines personnes le pouvoir de promul-guer de nouvelles normes (de comportement ou de competence), d’abroger et demodifier des normes deja existantes. La competence accordee par de telles normespeut etre personnelle, substantielle ou bien procedurale [van Kralingen 95]. La com-petence personnelle determine quel individu ou quelle organisation est competentpour accomplir un acte legislatif ou juridique – e.g. Assemblee Nationale, maire ou

[Ross 68] Voir reference [Ross 68] definie page 11.

[von Wright 63] Voir reference [von Wright 63] definie page 15.

[von Wright 83] v Wright G.H. Practical Reason. Philosophical Papers. Blackwell, Oxford, 1983. 214 p.

[van Kralingen 95] v Kralingen Robert W. Frame-Based Conceptual Models of Statute Law. Computer/Lawserie 16. Kluwer Law International, The Hague, 1995. 215 p.


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juge. La competence substantielle determine le contenu de ces actes [Ross 58] – e.g.prendre des mesures pour controler la circulation automobile. Enfin, la competenceprocedurale determine la maniere dont le pouvoir confere doit etre exerce [Hart 61]– e.g. en respectant le Code de Procedure Penale.

Selon von Wright, la validite des normes est conditionnee par leur hierarchisation.Chaque norme est definie a un certain degre qui correspond a une position au sein decette hierarchie [von Wright 63]. Une simple norme de comportement est une norme dupremier ordre, tandis qu’une norme qui autorise ou contraint une categorie d’individus apromulguer ou a abroger des normes de degre n est une norme du n + 1ieme ordre. Il peutainsi exister des normes du deuxieme ordre, du troisieme ordre, etc. Cette perception estpartagee par Hart et Kelsen qui developpent des theories similaires.

Par exemple, au sein du systeme juridique francais, les normes adoptees par l’Assem-blee Nationale sont generalement des normes du deuxieme ordre. Celles qui lui conferentle pouvoir de promulguer de nouvelles normes sont des normes du troisieme ordre, pro-mulguees, quant a elles, par le Parlement et inscrites dans la Constitution.

Ainsi, toute norme provient d’une norme d’ordre superieur, et ne peut etre valide quesi sa promulgation respecte l’ensemble de normes de degres superieurs. Neanmoins, lenombre de degres a considerer est potentiellement infini, induisant de reels problemes devalidation. C’est ainsi que Hart, von Wright et Kelsen introduisent une norme supremeappelee norme de reconnaissance par Hart, norme souveraine par von Wright et norme debase par Kelsen [Hart 61, von Wright 63, Kelsen 91]. Cette derniere n’est reliee a aucuneautre norme d’ordre superieur et constitue la reference ultime. Elle rassemble des criteresabsolus qui permettent d’identifier la validite des normes d’ordres inferieurs.

1.4.2 Obligation et permission

Des normes telles que « il est obligatoire de respecter les limitations de vitesse » et « ilest permis de manger dans le hall » ont des significations tres differentes. Plus precisement,elles se distinguent de par leur modalite legale. La premiere exprime une obligation, tandisque la seconde accorde une permission.

Obligation Une obligation est une norme qui impose des devoirs. L’interdiction est gene-ralement percue comme une notion qui se rapporte a celle d’obligation. Selon Ross,Kelsen et von Wright, toute interdiction peut etre exprimee, de maniere similaire,comme l’obligation de ne pas accomplir une certaine action ou de ne pas adopterun certain comportement [Ross 68, von Wright 83, Kelsen 91]. Par exemple, « il estinterdit de marcher sur la pelouse » peut etre reformulee en « il est obligatoire de nepas marcher sur la pelouse ».

Permission Une permission est une norme qui autorise qu’un comportement soit adopte.Deux categories de normes permissives sont generalement distinguees : celles qui fontl’objet d’une formulation explicite, et celles qui existent de par l’absence d’obliga-tion contraire. Les premieres sont qualifiees de permissions fortes ou positives, lessecondes sont nommees permissions faibles ou negatives [von Wright 63, Kelsen 91].

[Ross 58] Ross A. On Law and Justice. Steven and Sons, Londres, 1958. 383 p.

[Kelsen 91] Kelsen Hans. General Theory of Norms. Clarendon Press, Oxford, UK, 1991. Translation of“Allgemeine Theorie der Normen” by Hartney. 465 p.

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Par exemple, « il est permis de marcher le long des allees dans le parc » est unepermission faible.

La permission detient un statut independant de celui de l’obligation. Toutefois, cetteindependance peut etre relativisee. Premierement, les permissions faibles se caracterisentpar la non-existence d’interdiction correspondante. Deuxiemement, les permissions fortessont des declarations qui permettent de rappeler ou de restreindre la validite de certainesobligations [Kelsen 91, Brouwer 90]. Elles constituent ainsi un moyen d’etablir des dero-gations valides a des regles plus generales.

En fonction de la place qu’elle occupe au sein de la hierarchie des normes, une per-mission peut offrir une protection speciale pour les sujets de la loi [van Kralingen 95]. Parexemple, une obligation, qui dans certaines circonstances se revelerait contradictoire a unepermission d’ordre superieur, perdrait ineluctablement son caractere obligatoire.

Obligation et interdiction constituent deux modalites juridiques elementaires. Dansl’intention d’obtenir un moyen d’expression plus naturel des normes, d’autres modalites,telles que l’interdiction, peuvent etre definies. Neanmoins, ces dernieres seront toujoursfondees sur l’obligation ou la permission.

1.4.3 Sein-sollen et tun-sollen

Des normes telles que « il est interdit d’avoir une arme en sa possession » et « depasserles limitations de vitesse est interdit » peuvent egalement etre opposees. Les premieressont dites de type sein-sollen, les secondes de type tun-sollen.

Norme de type sein-sollen Une norme de type sein-sollen a trait uniquement au com-portement passif et aux etats de fait. De telles normes indiquent ce qui peut, doitou ne doit pas etre [von Wright 63, Brouwer 94].

Norme de type tun-sollen Une norme de type tun-sollen a trait uniquement au com-portement actif, aux actes et aux actions. De telles normes specifient ce qui peut,doit ou ne doit pas etre fait.

Von Wright montre, en s’appuyant sur la logique deontique standard (voir section 7.2),que les normes de type sein-sollen peuvent etre reformulees en des normes de type tun-sollen. Plus precisement, une norme type sein-sollen correspond a quatre normes de typetun-sollen [von Wright 63] :

1. Si l’etat de fait prescrit existe deja et que son maintien ne requiert nulle interventionde la part du sujet de la norme, alors celui-ci doit le laisser se poursuivre.

2. Si l’etat de fait existe, mais que sa preservation requiert du sujet de mener unecertaine action, alors cette derniere doit etre accomplie.

3. Si l’etat de fait n’existe pas et qu’il ne surgira pas spontanement, alors le sujet doitintervenir en sorte que cet etat apparaisse.

[Kelsen 91] Voir reference [Kelsen 91] definie page 17.

[Brouwer 90] Brouwer P. W. Samenhang in recht : een analytishe studie. Rechtswetenschappelijke Reeks.Wolters-Noordhoff, Groningen , The Netherlands, 1990. 248 p.

[van Kralingen 95] Voir reference [van Kralingen 95] definie page 16.


[Brouwer 94] Voir reference [Brouwer 94] definie page 11.

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4. Si l’etat de fait est absent, mais qu’il est amene spontanement a exister, alors le sujetne doit pas entraver son apparition.

Les normes de types tun-sollen et sein-sollen sont donc tres fortement liees. Dans lecadre de nos travaux nous nous focalisons essentiellement sur celles de type tun-sollen. Laprocedure de conversion proposee par von Wright montre que la maıtrise des normes detype tun-sollen suffit a la gestion des normes de types sein-sollen.

1.4.4 Generale et individuelle

Les normes generales peuvent etre opposees aux normes individuelles. Cette distinctionest etablie en fonction du caractere general ou individuel du sujet de la norme – i.e. individuou groupe de personnes qui doit respecter la norme, et de son objet – i.e. acte ou etat defait.

Norme generale Habituellement, les normes sont generales : elles indiquent un type decomportement et s’appliquent de maniere non restrictive a une classe d’individus[Hart 61]. Par exemple, « une Caisse d’Allocations Familiales doit delivrer les pres-tations familiales aux personnes qui remplissent les conditions pour les obtenir » estune norme generique. Premierement, son sujet est une categorie ouverte dont lenombre d’individus qui la composent peut varier dans le temps, et deuxiemementl’action qui lui est associee – i.e. « delivrer les prestations familiales » – est decritecomme une classe generale d’acte.

Norme individuelle Si les normes sont traditionnellement fournies sous une forme ge-nerale, certaines sont neanmoins donnees de maniere individuelle. Une norme peutetre consideree comme individuelle lorsque son sujet est constitue d’un groupe finide personnes invariable dans le temps [Ross 68], ou si l’acte qui lui est associe necorrespond plus a une classe ouverte, mais a une action specifique qui n’admet qu’unnombre fini et connu d’occurrences [von Wright 63, van Kralingen 95]. Par exemple,« Mr. D. O. doit se presenter devant le tribunal le 25 avril 1999 » est une normeindividuelle.

Remarquons qu’a l’inverse de von Wright, Ross estime que le caractere general ouindividuel d’une norme se determine uniquement a partir de son sujet.

1.4.5 Categoriques et hypothetiques

Des normes telles que « nul ne peut etre arbitrairement prive de sa propriete » et « de-vant la persecution, toute personne a le droit de chercher asile et de beneficier de l’asile end’autres pays » peuvent etre distinguees selon la presence ou l’absence de condition a leurapplication. La premiere est une norme dite categorique, son application est incondition-nelle, tandis que la seconde est qualifiee d’hypothetique dans le sens ou son application estsoumise a une condition.

Norme categorique Une norme qui decrit un comportement sans condition est unenorme categorique [Kelsen 91], par exemple : « il est interdit de torturer une per-sonne ». Toutefois, von Wright met en evidence le probleme de la description de l’etat



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prealable a l’application d’une norme. Pour lui, cet etat initial doit etre integre auxconditions d’application. Par exemple, « X doit ouvrir la porte » ne peut s’appliquerque s’il existe une porte et que celle-ci soit fermee. Afin de lever toute ambiguıte,il definit une norme categorique comme une norme dont les conditions d’applica-tion sont uniquement celles qui doivent etre satisfaites pour creer les opportunitesnecessaires a l’accomplissement de l’acte associe a cette norme [von Wright 63].

Norme hypothetique Par opposition, une norme hypothetique est une norme qui, enplus de ces conditions minimales, admet des conditions supplementaires a son ap-plication. Par exemple, « la Caisse d’Allocations Familiales doit delivrer le RevenuMinimum d’Insertion a toute personne dont les ressources sont inferieures a x » estune norme hypothetique : la prestation est due sous une certaine condition de revenu.

Au cours de cette section, nous avons analyse differents criteres permettant de distin-guer des categories de normes. Ceux-ci offrent un moyen fin de caracterisation. Il peutetre utile d’observer que les differentes categories identifiees ne sont pas disjointes. Parexemple, une meme norme peut etre a la fois qualifiee de norme de comportement, peutspecifier une obligation, etre de type tun-sollen, etre generale et categorique.

1.5 Conclusion

Au cours de ce chapitre, nous avons tente de caracteriser le principal objet de nostravaux : la matiere reglementaire. Cette derniere constitue, pour certaines organisations,une veritable matiere premiere. Bien que certaines observations soient issues du contextede la Branche Famille, notre analyse s’applique a toutes les organisations dont l’activiterepose sur la manipulation et la gestion d’un corpus reglementaire.

La matiere reglementaire est composite. Elle rassemble divers objets de valeurs ju-ridiques parfois tres differentes. Neanmoins, cette heterogeneite apparente tend a s’es-tomper lorsque l’on considere la presence homogene de certaines specificites : la matierereglementaire est globalement hierarchisee, normative, ontologiquement close, fortementredondante, sujette a interpretation et dynamique.

Les normes sont inherentes a la nature meme des textes reglementaires. Elles consti-tuent le principal element des systemes juridiques. C’est ainsi que la derniere partie de cechapitre a ete consacree a leur etude. Differents criteres permettent d’identifier et d’opposerdes categories de normes. Une meme norme peut etre de comportement ou de competence,une obligation ou une permission, de type tun-sollen ou de type sein-sollen, generale ouindividuelle, categorique ou hypothetique.


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Chapitre 2

Problematiques liees a la matierereglementaire

Sommaire

2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.2 Problematiques de gestion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

2.2.1 Maintenance des objets reglementaires . . . . . . . . . . . . 222.2.2 Gestion des conflits entre normes valides . . . . . . . . . . . 232.2.3 Recherche d’information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.2.4 Conception et redaction des objets reglementaires . . . . . . 262.2.5 Aide a la decision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.3 Enjeux de la maıtrise de la matiere reglementaire . . . . . 272.4 Modelisation multiparadigme . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.4.1 Paradigme logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282.4.2 Recherche d’information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292.4.3 Paradigme semantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292.4.4 Limites de la modelisation multiparadigme . . . . . . . . . . 31

2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

2.1 Introduction

Au cours du chapitre precedent nous avons tente de caracteriser cette matiere specifiqueque sont les documents reglementaires. Six proprietes fondamentales ont ete identifiees :

1. matiere hierarchisee,

2. matiere normative,

3. matiere ontologiquement close,

4. matiere fortement redondante,

5. matiere sujette a interpretation,

6. matiere dynamique.

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Chapitre 2. Problematiques liees a la matiere reglementaire

Au cours de ce nouveau chapitre, nous allons montrer que ces specificites engendrent uncertain nombre de problematiques auxquelles se heurte la gestion des objets reglementaires.Nous verrons a cette occasion que la matiere reglementaire ne peut etre veritablementmaıtrisee qu’au travers de la prise en compte de ses caracteristiques intrinseques dans lamaniere de representer et de gerer l’information reglementaire. Nous conclurons ce chapitreen etudiant le fruit d’un travail de recherche, precedemment mene par B. Chabbat, visanta instaurer cette maıtrise sur le fondement d’une modelisation multiparadigme.

2.2 Problematiques de gestion

2.2.1 Maintenance des objets reglementaires

La specificite (5) – i.e. matiere sujette a interpretation – conduit les organisations quifondent leur action sur la matiere reglementaire a enrichir le corpus en redigeant de nou-veaux documents plus precis, plus lisibles et plus operationnels a destination du personnelnon juriste. Les contenus alors elabores rassemblent une grande quantite d’informationsdeja exprimees au sein des documents originaux. C’est ainsi, que dans l’intention de re-duire les problemes d’interpretation induits par la specificite (5), les entreprises sont ge-neralement amenees a enrichir la matiere reglementaire. La consequence directe de cetteprocedure de transformation est de renforcer la specificite (4) – i.e. matiere fortement re-dondante. Les problemes originellement engendres par la specificite (5) sont alors reportessur ceux associes a la specificite (4).

La redondance est un facteur qui privilegie l’apparition des incoherences. Ce risqueest de surcroıt augmente par le caractere changeant de la reglementation – i.e. specificite(6). Par exemple, dans le contexte de la Cnaf, on observe une moyenne de deux evolutionspar semaine. Dans de telles circonstances, les contradictions et les incoherences deviennentineluctables si aucune procedure de maintenance appropriee n’est instauree.

A chaque modification de reglementation, meme minime, l’ensemble des textes in-ternes a l’organisation doit potentiellement etre mis a jour de maniere a conserver unedocumentation de travail toujours en etat de conformite vis-a-vis de la legislation. Lesdocuments concernes par de telles evolutions sont nombreux : tous les textes de referencesinternes, documentation technique ainsi que l’ensemble des textes propres a chaque blocfonctionnel de l’organisation – e.g. supports de formation, contenu des portails internet,plaquettes d’information, documents de travail, etc. Les efforts deployes quotidiennementpour maintenir la matiere reglementaire a jour sont considerables.

Mais ce travail d’analyse et de maintenance est d’autant plus titanesque qu’une partiesubstantielle du systeme d’information servant au calcul des prestations s’inscrit dans leprolongement du processus de creation du droit. Les regles de gestion ou de systeme expertimplantees sont determinees a partir de l’ensemble des textes reglementaires en amont dansla pyramide, voir Fig. 1.2. A titre d’information, le systeme de la Cnaf comprend environ15000 regles de droit, toutes minutieusement decrites au travers d’une documentation despecification et de conception.

Le volume d’objets reglementaires susceptible d’etre impacte a chaque evolution dereglementation est colossal. La moindre modification, meme semblant a priori minime,peut engendrer pour l’organisation un cout humain et financier faramineux. De plus, facea l’instabilite permanente de la reglementation, et cela quels que puissent etre les efforts

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2.2. Problematiques de gestion

deployes, aucune organisation n’est veritablement a l’abri du risque de voir apparaıtreune contradiction ou une incoherence au sein de la matiere reglementaire dont elle a lacharge. Etant donne le statut de ressource critique generalement confere a la matierereglementaire par ces organisations, toute incoherence ou non conformite au droit peutinduire des consequences particulierement facheuses. Cette problematique recouvre unenjeu strategique fort auquel doivent repondre les paradigmes, les methodes et les processusde gestion de corpus reglementaires.

2.2.2 Gestion des conflits entre normes valides

La maintenance des objets reglementaires a pour objectif premier de veiller a ce quetoutes les normes exprimees au sein du corpus soient valides. Les risques d’incoherence etde contradiction mentionnes a ce propos faisaient intervenir a chaque fois au moins unenorme non valide, c’est-a-dire une regle juridique non conforme a la legislation du moment.

Une seconde problematique, en relation directe avec la specificite (2) – i.e. matierenormative – de la matiere reglementaire, est celle qui met en scene des normes valides maiscontradictoires. Les normes sont alors fideles au droit, et meme directement exprimees parles divers documents externes a l’organisation, qui, pour les besoins de son activite, les aintegrees a son corpus de travail.

Meme lorsque ces normes devoilent la presence de contradictions, l’organisation n’estpas habilitee a les modifier. Le plus frequemment, ces incoherences sont meme intention-nelles. Elles sont caracteristiques de la maniere par laquelle le droit est bati. Par exemple,une premiere norme A peut dicter un comportement generique auquel tous les sujetsdoivent souscrire par defaut. Puis, une seconde norme B, plus specifique, est erigee afind’exprimer une derogation pour une certaine classe d’individu α. Pour chaque membrede α, les normes A et B sont toutes deux valides et applicables. Elles sont neanmoinsen contradiction : A les contraint d’adopter un certain comportement, alors que B les endispense. Une telle situation est alors susceptible de nous plonger dans un etat de relativeperplexite. Elle est pourtant classique. Traditionnellement, ces conflits sont geres en se re-ferant a certains criteres de resolution, voir section 8.2.4. Dans ce cas precis, la metareglelex specialis derogat generali, qui indique qu’une norme plus specifique prime sur la plusgenerale, nous permet de gerer ce conflit : B prevaut sur A qui doit etre ecartee.

De telles pratiques sont tres courantes dans l’expression des legislations et des regle-mentations. Ainsi, lorsque de telles incoherences existent, elles doivent subsister au seinde la matiere reglementaire. Meme si le plus frequemment, les conflits normatifs entreregles valides sont solvables par l’invocation de quelques metaregles, il n’en demeure pasmoins que ceux-ci engendrent certaines difficultes lors de taches telles que la mise en ap-plication du doit, la resolution de problemes juridiques, ou plus simplement pour apporterdes reponses claires aux interrogations du public. Par exemple, informer correctement lesindividus de α de leurs droits semble etre trivial, encore faut-il connaıtre l’existence de lanorme B. Cela parait etre une evidence, pourtant lorsque les normes sont eparpillees surl’ensemble de la matiere reglementaire, la consequence est lourde sur la maniere dont doitetre pratiquee la recherche d’information. Meme lorsque l’on pense avoir trouver la re-ponse a la question qui nous interesse, c’est-a-dire un fragment documentaire qui exprimeune norme applicable a la situation au cœur de notre interrogation, la recherche doit etrepoursuivie jusqu’a l’obtention de la certitude absolue qu’il n’existe aucune autre normequi, par sa seule presence, pourrait inflechir notre reponse.

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Outre la recherche d’information, l’existence de normes contradictoires induit touteune variete de problematiques ayant notamment trait aux implementations calculatoiresde la reglementation : constitution des bases de connaissances, procedures de raisonnement,conception evolutive, etc. Une organisation qui fonde son action sur la matiere reglemen-taire, n’a alors d’autre choix que de vouer de lourds efforts a la gestion quotidienne de cesincoherences.

2.2.3 Recherche d’information

Au cours de la section precedente, nous avons brievement mentionne les problemesinduits par l’existence de conflits entre normes valides sur les processus de recherche d’in-formation. Il ne s’agit en realite que d’un aspect elementaire d’une problematique plus vasterelevant de la maniere dont doit etre recherchee l’information juridique. Dans le domainede la loi, la recherche d’information se caracterise par deux specificites fondamentales :

– la premiere concerne les usages, plus precisement la nature des informations recher-chees et leur finalite veritable,

– la seconde releve de la facon dont ces informations sont exprimees et conformees ausein du corpus.

La problematique majeure a laquelle doit repondre la recherche et la consultationdes informations juridiques est l’accessibilite des elements qui permettent de raisonner apropos des consequences juridiques d’une requete [Breuker 92]. Les utilisateurs recherchenten priorite des reponses simples a des questions concretes telles que « cette situation est-elle autorisee ou non ? » ou « quel est le montant des prestations auxquelles cette situationouvre droit ? ».

Face a de tels besoins, les techniques traditionnelles de recherche par mot-clef ou entexte integral revelent de serieuses limitations, meme lorsqu’elles integrent des elementsd’ordre conceptuel [Winkels 00]. Habituellement, les requetes sont fournies en combinantdivers mots-clefs avec des operateurs booleens de proximite, les resultats sont retournessous forme de listes de portions documentaires. L’utilisateur doit alors lire et interpreterpar lui-meme chacun de ces fragments de document pour tenter d’elaborer une reponse.Plus encore, la quantite et la qualite des resultats sont generalement tres peu satisfaisants :beaucoup de documents non pertinents sont restitues (faible taux de precision) alors quenombre de documents qui auraient du etre retournes sont delaisses (faible taux de rap-pel) [Winkels 99]. Ces techniques classiques, directement empruntees au domaine de larecherche d’information, sont applicables dans un contexte juridique mais se revelent peuadaptees aux usages et aux pratiques de celui-ci.

La recherche d’information dans des sources diverses et volumineuses est une tachequi occupe une place preponderante dans l’activite journaliere d’un grand nombre de per-sonnes travaillant dans le domaine de la loi. L’objectif de la plupart des travaux juridiques,

[Breuker 92] Breuker Joost. On Legal Information Serving. Information Technology and Law (JU-RIX’92). Lelystad. Knoinklijke Vermande, 1992, p 93–102.

[Winkels 00] Winkels R.G.F, Bosscher D.J.B., Boer A.W.F et Hoekstra R. Extended ConceptualRetrieval. Legal Knowledge and Information Systems, JURIX 2000 : The Thriteenth AnnualConference. Amsterdam. IOS Press, 2000, p 85–97.

[Winkels 99] Winkels R.G.F., Bosscher D., Boer A. et Breuker J.A. Generating Exception Structuresfor Legal Information Serving. Proc. of the Seventh International Conference on ArtificialIntelligence and Law (ICAIL’99). Edited by Th.F.Gordon . New York. ACM, 1999, p 182–195.

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2.2. Problematiques de gestion

percus en tant que processus de manipulation d’objets documentaires, est de parvenir acombiner differents types de textes de facon a reconstituer les normes juridiques. Lois,reglementations, circulaires, jurisprudence, documents de reference internes, etc. sont desdocuments qui doivent etre examines conjointement pour resoudre un probleme juridique,ou tout simplement pour comprendre le sens reel et pratique d’une norme. Ce phenomenepeut etre decrit comme celui de la fragmentation de la norme juridique [Pietrosanti 99].L’information necessaire a la comprehension d’une norme est souvent dispersee dans l’en-semble de la matiere reglementaire. Les liens de partage d’information supposes existerentre les differents fragments sont difficiles a retablir.

Divers travaux de recherche ont ete menes dans l’intention de soutenir l’utilisateurdans son activite de recherche et de mise en relation des divers fragments documentairesqu’il pourrait juger pertinents. Les techniques employees se fondent generalement sur lanotion d’hyperdocument [Balpe 90]. La matiere reglementaire est alors representee sousla forme d’un hypertexte juridique, dont les divers fragments sont mis en relation pardes liens hypertextes, voir par exemple [Yoder 89, Wilson 90, Chabbat 97, Pietrosanti 99,Boer 02, Marchetti 02]. Les apports des technologies hypertextuelles face a l’eclatementdes normes sont indeniables. Toutefois, en conjonction des problemes que peut engendrerla maintenance de ces liens, la reponse n’est que partielle et doit etre completee par destechniques de recherche d’information adaptees au domaine.

La specificite (6) – i.e. matiere dynamique – de la matiere reglementaire induit uneseconde problematique : celle de la dimension temporelle que devrait comprendre la re-cherche d’information. Les normes exprimees au sein du corpus peuvent avoir des statutsdifferents. Certaines sont valides, d’autres ont ete valides par le passe mais ne le sont plus,et d’autres ne le sont pas encore – par exemple, si des projets de loi sont integres a la base.Un constat identique peut etre dresse a l’encontre des requetes. Certaines portent sur unesituation presente, d’autres sur une situation anterieure – par exemple, pour comprendreou justifier a posteriori une decision deja prise, et pour des besoins plus marginaux cer-taines pourraient porter sur des situations futures. Lorsqu’il est fait abstraction de cettetemporalite, non seulement le taux de precision des recherches diminue, mais le risque devoir apparaıtre des erreurs dans les reponses fournies par l’utilisateur augmente en desproportions analogues.

[Pietrosanti 99] Pietrosanti E. et Graziadio B. Advanced techniques for legal documents processing andretrieval. Artificial Intelligence and Law, 1999, vol 7, n◦4, p 341–361.

[Balpe 90] Balpe J. P. Hyperdocuments, hypertextes, hypermedias. Eyrolles, Paris, 1990. 200 p.

[Yoder 89] Yoder E. et Wettach T. C. Using Hypertext in a Law Firm. Proceedings of the secondannual ACM conference on Hypertext. ACM Press, 1989, p 159–167.

[Wilson 90] Wilson Eve. Links and Structures in Hypertext Databases for Law. Proc. of the EuropeanConference on Hypertext (EON’91). Edited by Rizk A., Streitz N. et Andre J. Cambridge.Cambridge University Press, 1990, p 194–211.


[Boer 02] Boer Alexander, Hoekstra Rinke et Winkels Radboud. MetaLex : Legislation in XML.Legal Knowledge and Information Systems, JURIX 2002 : The Fifteenth Annual Conference.Edited by Daskalopulu A. et Winkels R. Amsterdam. IOS Press, 2002, p 1–10.

[Marchetti 02] Marchetti Andrea, Megale Fabrizio, Seta Enrico et Vitali Fabio. Using xml as a meansto access legislative documents : Italian and foreign experiences. ACM SIGAPP Applied Com-puting Review, 2002, vol 10, n◦1, p 54–62.

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2.2.4 Conception et redaction des objets reglementaires

Elaborer des objets reglementaires ne consiste pas simplement a transcrire des faireet ne pas faire en obligations et interdictions [den Haan 93]. Le processus de redactionse manifeste dans le temps par de nombreux ajouts ou suppressions de portions docu-mentaires. La structure complexe et entrelacee des actes et des sections est un elementessentiel qui doit etre pris en consideration. Par exemple, lorsqu’une personne en charge dela redaction ajoute une obligation a un systeme de normes, la modification peut avoir desconsequences non voulues sur le perimetre d’une permission deja existante. Tout processuscorrectif applique a la legislation doit integrer, de facon intime, des taches d’evaluationet d’analyse d’impact au cours desquelles un interet tout particulier doit etre accorde al’etude des effets de bord. L’elaboration des objets reglementaires est parfois compareeaux processus iteratifs de developpement des composants logiciels.

Toutefois, il convient de reconnaıtre que cette premiere problematique ne concerne quetres peu les organisations qui ont la charge de mettre la loi en application. En effet, cesdernieres ne sont generalement pas habilitees a modifier les normes qui leur sont fourniesen entree. Ces organisations sont neanmoins interessees par une seconde problematique.Lors des processus d’affinage de la matiere reglementaire, et plus particulierement lors de laredaction de documents de synthese, elles s’attachent a elaborer une expression consolideedes normes en vigueur. L’ensemble des informations normatives fragmentees et disperseesau travers des documents en amont est rassemble et synthetise en une formulation minimaledevant etre aussi claire que possible. Etant donne le volume de documents a traiter et lacomplexite intrinseque des systemes de normes, ce travail d’analyse requiert de la part deces organisations des efforts considerables. La synthese est d’autant plus difficile que l’undes moyens generalement employe pour simplifier l’expression des normes est de resoudre,dans la mesure du possible, les conflits normatifs.

La possibilite de venir en soutien du travail de conception et d’elaboration des textesjuridiques a ete etudiee au travers d’applications telles que le paraphrasage de la legis-lation [Winkels 95], l’evaluation, le controle ou la codification des phrases normatives[den Haan 93, den Haan 97], la redaction automatisee d’amendements [Arnold-Moore 97]...Les systemes proposes se fondent generalement sur des techniques de representation desconnaissances et de traitement de la langue naturelle.

2.2.5 Aide a la decision

La matiere reglementaire est l’objet de differents enjeux d’ordre strategique. Les do-cuments reglementaires se situent a la source de la communication et de la restitution desconnaissances juridiques. Ces dernieres specifient completement la maniere dont les orga-nisations qui manipulent le droit doivent s’acquitter de leur mission au sein du systeme

[den Haan 93] d Haan Nienke. Towards Supporting Tools for Drafting Legislation. Legal Knowledge BasedSystems JURIX 94 : Intelligent Tools for Drafting Legislation, Computer-Supported Compa-rison of Law. Edited by Svensson J. S., Wassink J. G. J. et v Buggenhout B. Lelystad.Koninklijke Vermande, 1993, p 23–30.

[Winkels 95] Winkels Radboud et d Haan Nienke. Automated Legislative Drafting : Generating Para-phrases of Legislation. Proc. of the fifth International Conference on Artificial Intelligenceand Law. ACM Press, 1995, p 112–118.

[den Haan 97] d Haan Nienke. Tools for Automated Legislative Drafting (abstract). Proc. of the sixthInternational Conference on Artificial Intelligence and Law. ACM Press, 1997, p 252.

[Arnold-Moore 97] Arnold-Moore Timothy. Automatic Generation of Amendment Legislation. Proc. of thesixth International Conference on Artificial Intelligence and Law. ACM Press, 1997, p 56–62.

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2.3. Enjeux de la maıtrise de la matiere reglementaire

juridique. Les legislations sont erigees dans l’intention d’induire des effets sur la societe.Or, il est particulierement difficile d’estimer l’impact reel que peuvent avoir de nouvellesdispositions reglementaires sur la societe tant que celles-ci ne sont pas mises en application.Pourtant, l’estimation et l’anticipation de ces effets sont fondamentales pour les pouvoirspublics et les organisations qui interviennent dans la mise en application du droit.

Dans les organisations, la prise de decision requiert une phase importante d’analyseprealable. A partir d’un certain niveau de decision, il devient difficile de se contenter dedonnees purement factuelles ou chiffrees. L’activite de decision atteint une complexite tellequ’il devient alors indispensable de combiner rapidement et efficacement des informationssouvent diverses et heterogenes. Dans un contexte juridique, la matiere reglementaire estune source d’information incontournable qui alimente substantiellement les processus dedecision.

Une des attentes que les decideurs ont generalement de la maıtrise de la matiere re-glementaire est de faciliter la confrontation de ce qu’elle exprime aux donnees de faitentreposees dans les bases de donnees de l’organisation. Depuis une telle confrontation,divers phenomenes peuvent etre observes. Les resultats peuvent alors etre projetes sur lesdispositions encore a l’etude et alimenter ainsi le processus decisionnel. La maıtrise dela matiere reglementaire devrait permettre l’obtention d’effets regulateurs autant sur lesdecisions adoptees que sur la legislation elle-meme. Une etude plus detaillee de ces effetspeut etre trouvee dans [Tragter 95].

2.3 Enjeux de la maıtrise de la matiere reglementaire

L’ensemble des problematiques etudie precedemment est loin d’etre exhaustif. Nean-moins, il nous semble representatif a la fois de la necessite de parfaitement maıtriser lamatiere reglementaire, et des attentes pratiques que les organisations peuvent en avoir.Par ailleurs, la volonte de maıtriser la matiere reglementaire est non seulement animeepar ces motivations d’ordre fonctionnel, mais se positionne egalement en reponse a diversenjeux d’ordre strategique pour une organisation qui manipule le droit.

Tracabilite et argumentation Lors du processus d’elaboration des prestations speci-fiques a chacun des allocataires, les donnees de fait sont analysees relativement aun modele de droit dont la formulation la plus explicite est fournie par les textesreglementaires. Ceux-ci constituent alors la meilleure source pour l’argumentationd’une decision presente ou passee.

Maıtrise de la coherence Meme si la legislation ne se reduit pas a un ensemble deregles, ces dernieres constituent le cœur d’un systeme juridique. Element crucialpour le fonctionnement d’une organisation qui manipule le droit, les textes regle-mentaires doivent etre imperativement geres en maıtrisant la coherence des reglesqu’ils expriment. La matiere reglementaire devenant de plus en plus empreinte detemporalite, gerer sa coherence requiert d’integrer une dimension temporelle, et lesconflits doivent etre recherches entre des representations textuelles dependammentdu temps.

[Tragter 95] Tragter Maaike et Oskamp Anja. Regulative Effects of Legal Decision Support Systems.Legal Knowledge Based Systems, JURIX 95 : Telecommunication and AI & Law. Lelystad.Knoinklijke Vermande, 1995, p 113–120.

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Decisionnel et statistiques La reglementation, ainsi que son evolution, sont des sujetsd’analyse chers au decisionnel, comme peuvent l’etre les matieres premieres pourdes industries plus classiques. Sa complexite croissante est etudiee, des statistiquessont elaborees et viennent alimenter les processus d’aide a la decision. Des effetsregulateurs sont obtenus pour inflechir les decisions prises et nourrir la reflexionlegislative.

Reactivite La capacite de l’organisation a reagir est un facteur qui ne peut etre ignore.Par exemple, l’etat entretient une etroite relation avec la Branche Famille notam-ment lors de l’elaboration d’un projet legislatif. Il est difficilement admissible quel’application d’une nouvelle disposition reglementaire soit entravee par une indis-ponibilite de l’infrastructure necessaire a sa mise en application. Les evolutions dereglementation ont un impact, parfois considerable, sur le systeme d’informationinterne, et le processus de mise en conformite de ce dernier n’est pas instantane.L’etendue des impacts doit etre evaluee afin de fournir une estimation du temps ne-cessaire a l’administration pour reagir face aux modifications, et ce, des l’origine duprojet legislatif ou reglementaire. Cette reflexion est elaboree a partir de l’ensembledes textes reglementaires passes, presents et futurs, depuis les documents les plusgeneriques jusqu’aux plus specifiques aux systemes d’information.

2.4 Modelisation multiparadigme

Les textes reglementaires constituent donc une matiere premiere specifique pour lesorganisations ou les entreprises qui fondent leur activite sur la manipulation de ressourcesjuridiques. Leur gestion suscite diverses problematiques que nous avons precedemmentmentionnees. Consciente des nombreux enjeux strategiques auxquelles devrait repondre lamaıtrise de la matiere reglementaire, la Cnaf a decide de soutenir des travaux de rechercheen cette direction. C’est dans ce contexte et selon cette perspective que s’integre la pre-sente these. Mais, prealablement a celle-ci, une premiere fut deja conduite sur ce sujet,aboutissant a une modelisation multiparadigme des textes reglementaires [Chabbat 97].Devant la multiplicite des besoins que doit satisfaire la gestion des documents reglemen-taires, B. Chabbat propose de modeliser ces derniers selon trois paradigmes : paradigmelogique, recherche d’information et paradigme semantique.

2.4.1 Paradigme logique

Le premier paradigme consiste en une structuration des textes en elements logiquesspecifiques – e.g. articles, sections, sous-sections, paragraphes, etc. – realisee grace a deslangages de structuration documentaire tels que SGML [ISO 86] ou XML [W3C 00b]. Leselements specifiques sont organises en une structure arborescente definie par une relationde hierarchisation, et peuvent etre unis par des liens hypertextes de reference et de partaged’information partiel ou integral.


[ISO 86] International Organization for Standardization. Standard Generalized Markup Language(SGML). International Standard ISO 8879 :1986(E), Octobre 1986. 155 p.

[W3C 00b] World Wide Web Consortium. Extensible Markup Language (XML) 1.0 (Second Edition),W3C Recommendation, 2000. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/REC-XML (consultele 07.07.2003).

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2.4. Modelisation multiparadigme

Parmi les specificites des textes reglementaires repertoriees en section 1.3, ce para-digme logique permet une representation de leur hierarchisation, de l’heritage semantiquemultiple et de certaines de leurs caracteristiques temporelles – i.e. types de dates. Il offrenotamment le support necessaire au calcul des structures physiques specifiques generale-ment requises pour l’affichage et la consultation des documents. Le paradigme logique estindispensable a l’ensemble des fonctions de l’organisation mais ne suffit a aucune d’entreelles.

2.4.2 Recherche d’information

L’objectif du paradigme recherche d’information est de fournir, en complement dela navigation hypertextuelle, des outils appropries pour l’indexation automatique et larecherche d’information au sein des documents reglementaires. Il est elabore a partir del’unification de deux methodes. La premiere est basee sur la representation des elementslogiques specifiques en liaison avec un thesaurus. La seconde methode est basee sur larepresentation des elements logiques specifiques dans un espace vectoriel.

Le paradigme indexation et recherche d’information permet ainsi de prendre en compteles specificites (4) – i.e. matiere fortement redondante – en calculant les degres de similariteentre les elements logiques specifiques, et (5) – i.e. matiere sujette a interpretation – enpermettant d’indexer et de rechercher precisement l’information des textes reglementaires,floue par nature.

2.4.3 Paradigme semantique

Certains besoins demeurent insatisfaits par une representation des textes reglemen-taires selon les seuls paradigmes logique et recherche d’information. Les portions textuellesdesirees peuvent ne pas etre aisement retrouvees ou peuvent etre restituees sous une formepeu intelligible pour la fonction requerante. Maintenir dans le temps la coherence et laconformite du corpus, venir en soutien du decisionnel, estimer la capacite reactive de l’or-ganisation et ameliorer la recherche d’information impliquent de representer l’ensembledes caracteristiques des textes reglementaires enoncees en section 1.3. L’objectif recherchea travers l’etablissement d’un paradigme semantique est de prendre en compte l’integralitede ces specificites.

Au sein de la modelisation multiparadigme, la dimension semantique est incarnee parune structure documentaire particuliere fondee sur une ontologie de la loi proposee parvan Kralingen [van Kralingen 95]. Le travail de van Kralingen, et plus precisement sonontologie conceptuelle de la loi seront etudies en detail au cours de la section 7.3.2 de cettethese. Concue afin de representer la loi en tant qu’elements de connaissance et de capturerson essence grace a un nombre limite de primitives, l’ontologie en frames de van Kralingenpermet de structurer tres fortement la semantique d’un ensemble de textes reglementaires.La connaissance reglementaire est decomposee en trois types d’entite : les normes, lesactes et les concepts. Pour chacune, l’ontologie definit une structure de frame qui organisel’ensemble de ses attributs caracteristiques, voir section 7.3.2.

Apres adaptation et adjonction de mecanismes voues a maintenir leur coherence, lesframes de van Kralingen sont transformees en modeles de contenu SGML ou XML equipo-tents. Ainsi, au travers de ce paradigme semantique, l’ensemble de la matiere reglementaire


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est modelee en un hyperdocument semantique global, comprenant a la fois les documentsles plus generaux et les plus specifiques. Le paradigme semantique comprend trois niveauxde structuration, permettant d’adapter la precision du modele.

Structure de premier niveau Les frames, ainsi que leurs elements, sont representessous forme de regles a l’interieur meme des textes reglementaires. Les proprietesconceptuelles detenues par les differents elements des frames sont attribuees auxportions de texte, aboutissant a la construction d’une structure semantique generiquede documents reglementaires – i.e. DTD SGML. Chaque document est une instancede cette structure generique. Les differents elements semantiques specifiques qui lacomposent sont organises en une structure arborescente conforme au modele generalprescrit par la DTD. Les frames de van Kralingen sont transposees en elements etattributs SGML. Chaque element semantique specifique peut contenir, a tout niveau,des portions de texte terminal.

Structure de deuxieme niveau Le deuxieme niveau de modelisation se caracterise parla prise en compte de predicats dans la structuration semantique. Les portions tex-tuelles issues des structures specifiques du premier niveau sont analysees afin dedeterminer celles qui peuvent etre mises en correspondance avec des predicats, desvariables ou des valeurs prises par celles-ci. Tres concretement, ce deuxieme niveause manifeste par un enrichissement de la structure semantique generique.

Structure de troisieme niveau Le troisieme niveau introduit differents types de lienshypertextuels unissant les elements semantiques specifiques. L’objectif est ici de com-pleter la modelisation de deuxieme niveau pour atteindre un degre d’expressivitecomparable a celui des formules ouvertes de la logique du premier ordre. Les diverstypes de liens introduits sont :– Liens de fusion – Etablis entre les predicats, ils ont pour but de mettre en evidence

des modifications a apporter pour rendre un predicat d’une frame equivalent a unpredicat formalise en SGML.

– Liens de remplacement – Ce type de lien permet de faire abstraction, sur le plansemantique, de certaines portions de texte source prealablement instanciees selonla structure semantique generique. Ils mettent generalement en relation deux ele-ments de meme type : deux normes, deux concepts, deux conditions d’application,etc. Un element remplace est qualifie de secondaire, et l’element remplacant estqualifie de primaire tant qu’il n’est lui meme pas remplace par un autre element.

– Liens de disjonction – La semantique du lien de disjonction est celle du ou logique∨ entre deux, ou plus, elements de meme type.

– Liens de succession – Les liens de succession permettent de representer l’ordredans lequel doivent s’enchaıner les regles. Ce type de lien va au-dela de la simpleequivalence entre frames et regles, son but est d’optimiser la modelisation seman-tique en vue d’operationnaliser le raisonnement.

Par exemple, la figure 2.1 presente un court extrait de document reglementaire. Celui-ci exprime une norme dont la representation en frame, conformement au modele de vanKralingen, est fournie en Tab. 2.1. Il s’agit d’une norme de comportement hypothetiquespecifiant de maniere implicite que les organismes debiteurs ont l’obligation d’ouvrir ledroit aux etrangers. L’action associee a cette norme est modelee par la frame donnee enFig. 2.2. Elle rassemble l’ensemble des caracteristiques associees a cet acte – i.e. aspectstemporels, etc. D’une certaine maniere, elle exprime une definition associee au predicat

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Le droit aux prestations familiales est ouvert a compter du mois suivantcelui de la date de validite du titre de sejour.

Fig. 2.1 – Norme extraite d’un document de reference de la Cnaf (Suivi Legislatif).

Element ValeurIdentifiant Ouverture du droit.Type Comportement.Modalite Obligation.Sujet OrganismeDebiteur(x).Conditions d’application PersonnePhysique(y) ∧NationaliteEtranger(y).Acte OuvrirDroitEtranger(x, y).

Tab. 2.1 – Frame modelisant la norme exprimee en Fig. 2.1.

OuvrirDroitEtranger(x, y), utilisee au sein de la norme pour exprimer ce qui doit etre fait.A partir de ces frames, la structure semantique specifique de cet extrait est fournie en Fig.2.2.

2.4.4 Limites de la modelisation multiparadigme

La modelisation multiparadigme permet de representer et de structurer la matierereglementaire selon differentes facettes qui correspondent aux divers usages de celle-ci.Les paradigmes logique et recherche d’information supportent des fonctions de gestion ala fois classiques et fondamentales. Le paradigme semantique, quant a lui, est lie a desusages de plus haut niveau. Cette modelisation offre en perspective des fonctionnalitesqui se demarquent de celles offertes par les techniques d’ingenierie documentaire plustraditionnelles, par exemple : verification de la coherence et de la conformite au seindu corpus reglementaire, analyse d’impact sur les systemes d’information, gestion desconnaissances juridiques, etc.

Neanmoins, la modelisation multiparadigme, et plus particulierement le paradigmesemantique, souffre d’un certain nombre de limitations qui doivent necessairement etredepassees pour satisfaire les usages auxquels elle est originellement destinee : (i) confusion

Element ValeurIdentifiant OuvrirDroitEtranger(x, y).Type d’acte OuvrirDroit(x, y, z).Agent OrganismeDebiteur(x).Aspects temporels DateValiteTitreSejour(t) ∧Mois(u) ∧ Succ(t,u, z).Etat final Allocataire(y).

Tab. 2.2 – Frame modelisant l’acte associe a la norme donnee en Tab. 2.1.

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<NORME MODALITE-LEGALE="obligation" TYPE-NORME="comportement">

<SUJET>

<PERSONNE PROPRIETE="organisme_debiteur"/>

</SUJET>

<CONDITION-APPLICATION-N>

<PERSONNE PROPRIETE="nat-etranger"/>

</CONDITION-APPLICATION-N>

<ACTE>

<TYPE-ACTE>

<PERSONNE PROPRIETE="droit-pf">

Le droit aux prestations familiales est ouvert

<PERSONNE/>

</TYPE-ACTE>

<ASPECT-TEMPOREL>

<DATE ORDRE-DATE="apres" MOIS="1">

a compter du mois suivant celui de

</DATE>

<DATE ORDRE-DATE="date-precise">

la date de validite du titre de sejour

</DATE>

</ASPECT-TEMPOREL>

<ETAT-FINAL>

<PERSONNE PROPRIETE="allocataire"/>

</ETAT-FINAL>

</ACTE>

</NORME>

Fig. 2.2 – Structuration semantique, selon [Chabbat 97], d’une norme, voir Fig. 2.1.

entre document generique et ontologie de second niveau, (ii) equivalence partielle avec lesframes de van Kralingen, (iii) lourdeur du processus d’instanciation, (iv) adequation par-tielle a l’expression des normes, (v) representation fragmentaire des normes, (vi) absencede procedure de raisonnement, (vii) gestion des structures multiples.

Confusion entre document generique et ontologie de second niveau

Nous verrons en section 7.3.2 de la troisieme partie de cette these que van Kralingenetablit une nette distinction entre la conceptualisation qui peut etre faite de la connaissancenormative attachee aux domaines juridiques, et le second niveau ontologique propre achaque sous-domaine. Le premier decompose la connaissance normative en normes, acteset descriptions de concept, le second s’attache a decrire et organiser le vocabulaire proprea chaque sous-domaine juridique – e.g. Code de la Securite Sociale, Droit du travail, etc.

Au sein du paradigme semantique, cette distinction disparaıt. Les deux niveaux d’abs-traction sont transformes en un seul document semantique generique – i.e. modele dedocument, DTD ou schema. Plus precisement, en plus d’inclure les elements necessairesa la structuration des normes, le modele semantique generique introduit par B. Chab-bat integre le vocabulaire de second niveau propre au sous-domaine juridique etudie. Parexemple, l’element generique PERSONNE, les attributs admis par celui-ci, ainsi que leurchamp de valuation sont explicitement definis au sein de la DTD SGML constitutive duparadigme semantique. Les consequences induites par la reunion de ces deux niveaux on-tologiques en une seule structure generique sont diverses :

32


1. Processus d’instanciation – Le processus visant a elaborer pour chaque objet regle-mentaire la structure semantique specifique qui lui correspond ne peut etre dissociedu processus de creation du modele generique auquel ces instances doivent se confor-mer. La DTD semantique ne peut etre elaboree qu’apres analyse complete de l’inte-gralite de la matiere reglementaire. En effet, chaque predicat pouvant potentiellementapparaıtre dans au moins une des instances documentaires doit avoir prealablementete defini au sein de la DTD. Les predicats correspondent au vocabulaire employedans les textes reglementaires. Nul ne peut en proposer une conceptualisation sansavoir analyse l’integralite de la matiere susceptible d’etre instanciee. Si l’instanciationd’un texte se heurte a l’absence d’un predicat generique4, le modele de document ge-nerique doit etre revise, pouvant par la meme induire des modifications sur l’ensembledes documents deja instancies. Le contenu du modele generique depend fortementde celui de chacune des instances specifiques, ces dernieres entretenant elles-memesune forte dependance vis-a-vis du modele generique. Cette circularite induite par lemanque de modularite du modele reduit a neant toute opportunite d’employer desmethodes iteratives et incrementales lors de l’instanciation du corpus reglementaire.

2. Evolutivite du corpus – Lorsque surgissent des evolutions de reglementation, la de-pendance bidirectionnelle classe de document / instance documentaire peut engen-drer des difficultes analogues. En effet, l’adjonction de nouveaux documents au cor-pus, ou tout simplement la modification d’un document deja existant, peut necessiterd’integrer de nouveaux elements de vocabulaire ou de reorganiser ceux deja definisau sein de la DTD. Une telle modification n’est pas neutre et peut avoir de lourdesconsequences sur l’ensemble des documents deja instancie.

3. Reutilisation du modele – En effacant la frontiere qui distingue le second niveau onto-logique du premier, le modele s’impregne des specificites d’un sous-domaine juridiqueparticulier, reduisant ainsi son potentiel de reutilisabilite. En effet, si les normes,actes et definitions juridiques sont des elements qui apparaissent dans tout domainejuridique (premier niveau ontologique), le vocabulaire specifique n’est quant a luipertinent que pour un sous-domaine juridique donne (second niveau ontologique).Par exemple, le concept d’allocataire du complement familial ne presente qu’un in-teret tres limite dans le contexte du code penal.

Equivalence partielle avec les frames de van Kralingen

En comparant la structure semantique specifique donnee en Fig. 2.2 et les framescorrespondantes en Tab. 2.1 et 2.2, il est trivial de constater que le modele ne permet pasd’etablir une equivalence stricte – i.e. bijection – entre les frames de van Kralingen et lestextes instancies. A un predicat issu des documents instancies en SGML peut correspondren predicats dans les frames. Cette observation a ete faite par l’auteur meme du modele[Chabbat 97].

Bien que ce choix de representation ait l’avantage d’offrir une notation relativementconcise pour les predicats, il admet certaines limitations :

1. Sur un plan theorique, s’il est possible de generer automatiquement les frames depuisune structure semantique specifique, l’inverse semble etre nettement moins evident.

4Par predicat generique nous entendons definition d’un predicat au sein de la DTD.


33


2 - Conditions relatives a l’allocataire

Toute personne physique.... ... ...

2.3 - Residence

En France metropolitaine.

Fig. 2.3 – Extrait d’une definition juridique issue d’un Suivi Legislatif.

2. Sur un plan pratique, le caractere non-atomique des elements terminaux du para-digme semantique ne permet que tres difficilement de comparer ou de mettre encorrespondance deux structures semantiques specifiques. Ce qui semble pourtantetre une operation fondamentale, par exemple pour identifier automatiquement lesportions documentaires qui expriment une meme information reglementaire, ou pourmettre en relation les differents niveaux de droit.

Afin de depasser simultanement cette limitation et la precedente – i.e. confusion entredocument generique et ontologie de second niveau, nous avons propose dans les premierstemps de nos recherches une notation alternative [Jouve 00, Jouve 01c] concernant lespredicats. A un predicat XML correspond alors un predicat issu des frames. De meme,l’ontologie de second niveau n’est plus encodee statiquement dans le document generique– i.e. DTD ou schema. Elle est directement exprimee par l’ensemble des instances docu-mentaires. A titre d’illustration, la Fig. 2.3 est un extrait de document reglementaire quiexprime une definition juridique. La structure semantique specifique qui lui est associee,selon les principes exprimes dans [Jouve 01c], est donnee en Fig. 2.4. Elle peut etre miseen correspondance directe avec la frame donnee en Tab. 2.3.

Cette notation alternative permet de s’abstraire de certaines limites presentees parle paradigme semantique original – i.e. confusion entre document generique et ontologiede second niveau. Neanmoins, la reponse n’est que partielle puisque les limitations quenous exprimons dans la suite de ce chapitre valent egalement pour ce second mode destructuration.

Adequation partielle a l’expression des normes

Outre la bijection entre les frames et les instances documentaires, un second point,plus fondamental, est de s’assurer de la capacite du modele a s’adapter et a structurertoute forme de discours juridique pouvant apparaıtre au sein des textes reglementaires.

Or, l’experimentation nous a permis de mettre en evidence une faiblesse du modele quidoit etre corrigee si l’on desire obtenir une parfaite integration des frames dans les textes

[Jouve 00] Jouve David. Modelisation de la relation entre textes reglementaires et regles de droit. Rap-port DEA : Institut National des Sciences Appliquees de Lyon, Caisse Natinale des AllocationsFamiliales, Lyon, France, Octobre 2000. 46 p.

[Jouve 01c] Jouve David, Chabbat Bertrand, Amghar Youssef et Pinon Jean-Marie. Structurationsemantique de la reglementation. Proc. of the XIXeme Congres INFormatique des ORga-nisations et Systemes d’Information et de Decision (INFORSID’2001). Martigny, Suisse.INFORDSID Editions, 2001, p 5–26.

34


Element ValeurExpression Allocataire(x).Type de concept Definition.Conditions d’application PersonnePhysique(x) ∧ Espace(y) ∧

Residence(x, y) ∧ FranceMetropolitaine(y).

Tab. 2.3 – Frame modelisant la definition juridique exprimee en Fig. 2.3.

2 - Conditions relatives a l’

<CONCEPT-TYPE LABEL="Allocataire">

<PREDICATE-DECL>

allocataire

<VAR-DECL TYPE="Agent" LABEL="x">

<SLOT-TARGET HREF="#x-001"/>

<SLOT-TARGET HREF="#x-002"/>

</VAR-DECL>

</PREDICATE-DECL>

<INT-VAR-DECL>

<VAR-DECL TYPE="Espace" LABEL="y">

<SLOT-TARGET HREF="#y-001"/>

<SLOT-TARGET HREF="#y-002"/>

</VAR-DECL>

</INT-VAR-DECL>

<SUPERTYPE>

Toute

<PREDICATE LABEL="PersonnePhysique">

personne physique

<VAR-SLOT ID="x-001"/>

</PREDICATE>

</SUPERTYPE>

... ... ...

2.3 <APPLICATION-CONDITION>

<PREDICATE LABEL="Residence">

Residence

<VAR-SLOT ID="x-002"/>

<VAR-SLOT ID="y-001"/>

</PREDICATE>

<PREDICATE LABEL="FranceMetropolitaine">

En France metropolitaine

<VAR-SLOT ID="y-002"/>

</PREDICATE>.

</APPLICATION-CONDITION>

</CONCEPT-TYPE>

Fig. 2.4 – Structuration semantique, selon [Jouve 01c], d’une definition juridique, voir Fig.2.3.

35


[Jouve 01c, Jouve 01b]. Il existe en effet certaines situations ou l’ensemble du texte relatif aun predicat ne peut etre structure et associe a un predicat XML specifique. Ainsi, certainesconstructions syntaxiques ne peuvent pas etre convenablement representees, notammentlorsque des mots relatifs a un meme predicat sont dissemines dans le texte sans etreadjacents, par exemple :

« Assumer la charge jusqu’au 31 decembre 1999 d’au moins trois enfants tousages de trois ans et plus et de moins de vingt ans au sens des PF. »

Ici, les sequences de mots « assumer la charge » et « au sens de PF5 » sont relatives aune meme definition juridique, celle de charge d’enfant au sens des Prestations Familiales.En toute logique, le predicat associe a cette definition devrait correspondre a l’ensembleordonne de ces deux sequences. Le paradigme semantique [Chabbat 97], ainsi que l’exten-sion apportee dans [Jouve 00, Jouve 01c] ne sont pas en mesure de traiter correctement cetype de discours.

Lourdeur du processus d’instanciation

L’instanciation manuelle du corpus se revele etre un processus lourd et complexe limi-tant ainsi sa mise en application en situation reelle. Les difficultes rencontrees proviennentessentiellement du volume de documents a traiter, de la structure complexe des informa-tions a expliciter, et de l’absence d’outil d’edition approprie.

Il semble ainsi necessaire d’offrir un environnement ergonomique et des outils adaptes ala specificite de la tache. Notamment, certains aspects du processus d’instanciation peuventetre delegues a la machine :

– des procedures automatiques verifiant la coherence des structures explicitees allege-raient substantiellement la tache de l’humain et amelioreraient la qualite de l’ins-tanciation,

– l’extraction automatique des concepts deja connus permettraient d’accroıtre le ren-dement pour une instanciation plus efficace.

L’emploi d’outils d’edition et d’instanciation adaptes apporterait une reponse partielle,mais certaine, a la problematique de l’instanciation. Toutefois, la construction de tels outilsse revele etre peu aisee, puisqu’elle se heurte a une seconde problematique abordee dansla suite de ce chapitre : celle de la gestion des structures multiples du document.

Representation fragmentaire des normes

A eux seuls, le paradigme semantique ainsi que son extension mentionnee precedem-ment, n’offrent pas une reelle prise en charge du phenomene de fragmentation de la normejuridique. Au sein du corpus reglementaire, une meme norme est frequemment exprimeepar differents fragments documentaires. Dans l’intention de reconstituer cette norme, tous

5Prestations Familiales.

[Jouve 01c] Voir reference [Jouve 01c] definie page 34.

[Jouve 01b] Jouve David, Chabbat Bertrand, Amghar Youssef et Pinon Jean-Marie. Modelisationsemantique de la reglementation. Ingenierie des Systemes d’Information, 2001, vol 6, n◦2, p95–119.


[Jouve 00] Voir reference [Jouve 00] definie page 34.

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ces fragments doivent etre regroupes et analyses conjointement. Lorsqu’un document ex-prime une norme, cette expression est generalement partielle.

Les structures semantiques specifiques sont, par essence, accolees aux documents. Ainsi,pour un document donne, lorsqu’une norme est explicitee, elle ne l’est que de facon par-cellaire. Toute operation ou toute procedure de raisonnement appliquee au paradigmesemantique requiert ainsi une phase prealable visant a collecter puis a consolider les repre-sentations fragmentaires des normes. Par exemple, la detection des conflits normatifs oudes contradictions ne peut que difficilement s’operer sur des representations incompletes.Cette phase prealable se revele etre couteuse et ne favorise pas l’exploitation fonctionnelledu modele.

Absence de procedure de raisonnement

Le paradigme semantique s’attache essentiellement a fournir une notation concretepour la representation des connaissances juridiques formulees au sein des documents regle-mentaires. La structure semantique generique introduite est une syntaxe concrete, fondeesur les langages de structuration documentaires a balises – i.e. XML ou SGML, dont lemodele abstrait est donne par l’ontologie conceptuelle de van Kralingen.

Cette notation se revele etre particulierement adaptee au stockage des connaissancesjuridiques en entretenant une relation maximale avec les documents dont elles sont issues.Neanmoins, la dynamique du modele est occultee. Aucune operation ou procedure deraisonnement n’est specifiee, autant sur la notation concrete que sur le modele abstrait, sibien qu’il devient difficile de percevoir comment veritablement exploiter le modele.

Gestion des structures multiples

Une derniere problematique soulevee par la modelisation multiparadigme est celle desdocuments polystructures ou des arborescences multiples. Deux types de structures sonttraditionnellement distinguees dans le domaine de l’ingenierie documentaire :

– La structure logique qui tend a formaliser l’ordonnancement logique des elements decontenus du document [Bachimont 99]. De facon concrete, les definitions des types dedocuments associees fournissent, par exemple, des organisation en chapitres, titres,sections, paragraphes, etc.

– La structure physique qui impose une presentation, une mise en forme du document.Il s’agit ici du choix d’une typographie, d’une mise en page, etc.

Generalement, la seconde est calculee automatiquement a partir de la premiere parapplication d’une feuille de style – e.g. feuilles CSS [W3C 96, W3C 98a], XSL ou XSLT[W3C 99b, W3C 99c] pour XML. Habituellement, la structure logique est conservee avec le

[Bachimont 99] Bachimont B. Bibliotheques numeriques audiovisuelles : des enjeux scientifiques et techniques.Document Numerique, numero special Les bibliotheques numeriques, 1999, vol 2, n◦3-4, p 219–242.

[W3C 96] World Wide Web Consortium. Cascading Style Sheets, Level 1, W3C Recommendation, 1996.Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/REC-CSS1 (consulte le 07.07.2003).

[W3C 98a] World Wide Web Consortium. Cascading Style Sheets Level 2 Specification, W3C Recommen-dation, 1998. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/REC-CSS2 (consulte le 07.07.2003).

[W3C 99b] World Wide Web Consortium. Transformations XSL (XSLT) Version 1.0, W3C Recommen-dation, 1999. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/xslt (consulte le 07.07.2003).

[W3C 99c] World Wide Web Consortium. Transformations XSL (XSLT) Version 1.1, W3C WorkingDraft, 1999. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/xslt11 (consulte le 07.07.2003).

37


StructureLogique

StructureSémantique

StructurePhysique

Document

Fig. 2.5 – Structures multiples du document reglementaire.

document, tandis que la structure physique est obtenue dynamiquement, lors de l’affichagedu document, a partir de la structure logique, voir Fig. 2.5.

L’introduction d’une structure semantique souleve un probleme qui n’est certes pasnouveau, mais pour lequel aucune solution technique veritablement satisfaisante n’a eteproposee jusqu’alors : celui de la representation et du traitement en interaction des arbores-cences multiples. Structure semantique et structure logique correspondent a des dimensionset a des usages distincts du document. Aucune ne peut etre obtenue automatiquement apartir de l’autre. Par consequent, elles doivent toutes deux etre explicitement integrees audocument, voir Fig. 2.5.

SGML fournit, au travers de l’option CONCUR, un mecanisme permettant d’instancier unmeme document selon de multiples modeles generiques. Cependant, tres peu d’outils im-plementent cet aspect de la norme. De plus, bien qu’effectivement plusieurs arborescencespuissent etre conservees au sein du document, les traitements associes ne permettent pasde beneficier d’un acces correle a ces multiples structures.

La gestion des multiples structures du document reglementaire est une problematiquecritique a laquelle il convient de repondre efficacement pour une reelle operationnalisationdu modele. Prenons en effet l’exemple d’un composant d’edition qui permettrait de sai-sir ou de modifier la structure semantique des documents reglementaires. Ce dernier doittravailler a la fois a partir du paradigme logique, pour une visualisation plus convivialequ’en simple texte brut, et sur le paradigme semantique, pour l’edition des normes. Lors-qu’un utilisateur vient a selectionner une portion textuelle pour saisir une norme, le besoind’interaction entre ces deux structures devient evident.

2.5 Conclusion

Au cours de ce chapitre nous avons etudie certaines problematiques auxquelles se heurtela gestion des objets reglementaires : maintenance des objets, recherche d’information,gestion des conflits entre normes valides, aide a la decision, conception et redaction desobjets reglementaires. Cette liste est loin d’etre exhaustive, mais elle permet des lors deprendre conscience des nombreux enjeux auxquels doit repondre la maıtrise de la matierereglementaire.

B. Chabbat s’attache a prendre en consideration les diverses specificites des docu-ments reglementaires au travers d’une modelisation multiparadigme. Paradigme logique,recherche d’information et paradigme semantique fournissent le support necessaire a lamaıtrise des objets reglementaires. Neanmoins, a l’issu de ce travail, un certain nombre de

38

2.5. Conclusion

limitations et de problematiques demeurent encore ouvertes : adequation partielle a l’ex-pression des normes, lourdeur du processus d’instanciation, representation fragmentairedes normes, absence de procedure de raisonnement et gestion des structures documen-taires multiples.

Sans remettre en question les paradigmes logique et recherche d’information, qui per-mettent d’ores et deja de beneficier d’un premier niveau de maıtrise au sein de la matierereglementaire, nous proposons, au cours des prochains chapitres, d’adopter une approchelegerement differente concernant l’etablissement du paradigme semantique. En reponse audiverses limitations identifiees precedemment, nous proposons de batir celui-ci autour del’intention suivante : maıtriser la connaissance juridique du domaine pour une meilleuremaıtrise de la matiere reglementaire. En effet, pour un meme domaine juridique, les objetsreglementaires en vigueur a un instant donne se doivent d’etre l’expression de l’etat ac-tuel des connaissances juridiques. C’est ainsi que, au cours de la prochaine partie de cettethese, nous nous attachons a definir un systeme adapte a la representation des connais-sances reglementaires. Un interet tout particulier a ete porte a la genericite du modele, ason intuitivite, a sa proximite vis-a-vis des contenus documentaires, ainsi qu’a son opera-tionalisation.

39


40

Deuxieme partie

Systeme des G-Frames

41

Introduction

L’approche constitutive du travail de recherche expose au cours de la presente these sefonde sur la constatation suivante : la connaissance, sa formulation et sa representationsont trois entites qu’il convient de distinguer.

Qu’est-ce que la connaissance ? Qu’est-ce que formuler ou representer une connais-sance ? Ces questions essentielles ne peuvent etre occultees. Elles soulevent grand nombrede problematiques a la fois d’ordre philosophique et semiotique. Tenter de leur apporterune reponse complete pourrait occuper l’ensemble des chapitres de cette these. C’est la rai-son pour laquelle nous nous contenterons de ne les aborder ici que de maniere extremementsynthetique et parcellaire, en ne dessinant que les lineaments de ces definitions.

Ayn Rand definit la connaissance comme la comprehension mentale d’un fait de realite,atteinte soit par l’observation perceptuelle, soit par un processus de la raison fonde surl’observation perceptuelle [Rand 79]. La connaissance est une notion abstraite et elusivequi peut englober des informations complexes telles que : les processus, les actions, lacausalite, le temps, les motivations, les hypotheses, les objectifs, etc.

Une representation de connaissance est un substitut tangible mis pour la connaissanceelle-meme. Les agents intelligents – ie. programmes ou personnes – ont la necessite d’utili-ser de telles representations lors de l’expression des connaissances, de leur communicationou des raisonnements qui leur sont appliques. Par exemple, une representation des connais-sances peut permettre a une application de derouler des inferences de facon interne surdes entites qui existent a l’exterieur de la machine. De maniere analogue, ce sont de tellesrepresentations qui permettent aux humains d’exprimer des idees a propos du monde quinous entoure. Langages naturels ou artificiels peuvent tous deux etre employer dans l’in-tention de representer des connaissances. Toutefois, nous etablissons une nette distinctionentre les deux formes de representations resultantes :

– Nous appelons formulations des connaissances les representations fournies en languesnaturelles. Par exemple, les documents reglementaires sont des objets offrant le sup-port necessaire a la formulation d’un certain nombre de connaissances juridiques. For-muler les connaissances est tres certainement le moyen le plus employe par l’hommelorsqu’il s’agit pour celui-ci de les communiquer.

– Les representations offertes en des langages artificiels, revetant un caractere plusou moins formel, sont simplement appelees representations de connaissances. Parexemple, l’expression formelle des normes juridiques entreposee au sein d’une basede connaissances est une forme de representation des connaissances.

[Rand 79] Rand Ayn. Introduction to Objectivist Epistemology. New American Library, New York, USA,1979. 314 p.

43

Introduction

Ces machines a traiter l’information que sont les ordinateurs ne peuvent que difficile-ment conduire des raisonnements ou derouler des inferences par eux-memes directementa partir de la formulation des connaissances. La connaissance qui peut, par exemple, etrerassemblee au sein d’un document doit etre exprimee en un langage « comprehensible » parla machine, c’est-a-dire un langage qui ne contienne aucune construction equivoque, dontla semantique soit clairement definie et connue6 de la machine.

Connaissance, formulation des connaissances et representation de connaissances nesont pas identiques. Quel que puisse etre le domaine d’interet considere, il existe tou-jours quelques parcelles de connaissances qui ne sont explicitement formulees dans aucundocument, ni representees dans aucune base informatisee. De surcroıt, les fragments deconnaissances qui peuvent etre reconstitues a partir de ces formulations ne peuvent querarement etre places en stricte correspondance avec ceux explicites au sein des bases deconnaissances. Le sens commun, ainsi que diverses autres formes de connaissances, sontfrequemment necessaires afin de suppleer a ce qui peut etre lu depuis des documents, maiselles ne sont que tres rarement disponibles depuis ces derniers.

Bien que les diverses formulations et representations qui peuvent etre faites d’un memefragment de connaissance ne sont pas strictement isomorphiques, elles peuvent neanmoinsetre mises en relation. Etablir un lien explicite entre formulation et representation desconnaissances se revele d’un interet flagrant, par exemple pour :

– conserver une trace de la provenance des informations qui ont permis la modelisationdes divers constituants d’une base de connaissances,

– pouvoir indirectement conduire des raisonnements sur le contenu meme des res-sources documentaires en projetant sur celles-ci les inferences deroulees sur la repre-sentation formelle des connaissances exprimees,

– faciliter la maintenance et preserver la coherence globale de ressources heterogenestelles qu’une documentation de reference, des systemes experts ou des systemes abase de connaissances,

– exploiter la representation des connaissances pour une gestion plus efficace des fondsdocumentaires d’une entreprise ou d’une organisation, et inversement.

A titre d’illustration, ce mecanisme peut etre applique aux domaines juridiques afind’automatiser la detection des incoherences et des contradictions entre les differents frag-ments textuels d’une collection de documents reglementaires. Les conflits normatifs peuventetre deceles au niveau de la representation formelle des normes, et la correspondance for-mulation/representation servir afin d’identifier les fragments documentaires exprimant lesnormes contradictoires.

Afin de soutenir la maintenance des objets reglementaires, en preservant notammentleur coherence et leur conformite au droit, nous proposons de fonder ces processus de ges-tion sur la representation des connaissances qu’ils sont amenes a formuler. C’est ainsi qu’aucours de cette nouvelle partie, apres avoir dresse un etat de l’art synthetique sur le domainede la representation des connaissances, nous introduisons un systeme de representation,nomme systeme primitif des G-Frames. Ce dernier a ete elabore dans l’intention d’obtenirun modele generique adapte a l’expression formelle des connaissances qui peuvent etrevehiculees au travers des documents electroniques. Les primitives offertes par ce systeme

6Nous considerons que cette semantique est connue de la machine des lors que celle-ci possede uninterpreteur approprie, engendrant un comportement conforme a cette semantique.

44

permettent de representer des connaissances de natures diverses et tendent a respecter uncertain critere de neutralite ontologique, les rendant par la meme applicables a nombrede domaines. Nous verrons, au cours de la prochaine partie de cette these, comment cesdernieres peuvent etre accordees aux specificites rencontrees dans les domaines juridiquespour une meilleure maıtrise des connaissances formulees au sein des textes reglementaires.

45

Introduction

46

Chapitre 3

Etat de l’artRepresentation de connaissances

Sommaire

3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 473.2 Logique, conceptualisation et ontologie . . . . . . . . . . . . 493.3 Familles de langages de representation . . . . . . . . . . . . 50

3.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.3.2 Reseaux semantiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.3.3 Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.3.4 Logiques de description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513.3.5 Graphes Conceptuels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 533.3.6 Synthese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.4 Systeme des Graphes Conceptuels Simples etendu auxdefinitions de types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573.4.2 Presentation generale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573.4.3 Structures fondamentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583.4.4 Interpretation logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 593.4.5 Projection et raisonnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.4.6 Definition de type . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

3.1 Introduction

La representation de connaissances est le champ de l’Intelligence Artificielle qui s’at-tache a proposer des formalismes adaptes, aussi bien sur le plan pragmatique qu’epis-temologique, a l’expression des connaissances associees a divers domaines d’interet. Laproblematique constitutive de ce champ de recherche releve de la representation, dans unlangage informatique, des connaissances humaines de toutes sortes, sous une forme quiadmet des raisonnements conduits par la machine.

Une des principales lignes de recherche adoptees se fonde sur l’idee que les connaissancesdoivent etre structurees en caracterisant des classes d’objets et les relations qui les unissent.

47

Chapitre 3. Representation de connaissances

Cette approche peut se justifier a la fois au regard d’une certaine adequation aux modelesde la cognition humaine, et par des considerations plus pragmatiques telle que la possibilited’une gestion plus efficace des connaissances reifiees.

Ce principe a preside au developpement des premiers reseaux semantiques et systemesa base de frames. Toutefois, nous verrons en section 3.3 que ceux-ci n’etaient pas definisde maniere suffisamment formelle, impliquant une forte dependance des processus de rai-sonnement vis-a-vis des strategies d’implementation choisies. Depuis, la perception de cequ’est ou devrait etre une representation de connaissances s’est nettement affinee. Ainsi,R. Davis lui attribut cinq roles fondamentaux [Davis 93] :

1. Une representation de connaissances est un suppleant7, un substitut pour la choserepresentee. Les objets du monde reel, ainsi que leurs relations, sont representesa l’aide de symboles. Ceux-ci forment un modele interne utilise pour determinercertaines consequences a propos du monde exterieur par le raisonnement ou la simu-lation plutot qu’en agissant directement en son sein.

2. Une representation de connaissances est un ensemble d’engagements ontologiques.Elle est elaboree dans un certain contexte, en fonction de certains objectifs. Sonelaboration requiert de ses concepteurs de se placer dans une perspective donnee, derealiser certains choix sur la maniere de penser le domaine d’interet et d’en fournirune conceptualisation8 explicite.

3. Une representation de connaissances est une theorie fragmentaire de raisonnementintelligent. Un procede de construction de formules bien formees est fourni, ainsiqu’une semantique qui fournit un sens aux formules et justifie la validite des ope-rations effectuees [Napoli 00]. Les procedures de raisonnement ou inferences sontfondees par rapport a une logique donnee et permettent, a partir de connaissancesencodees de facon explicite, de determiner de nouvelles connaissances qui n’etaientalors qu’implicitement connues.

4. Une representation de connaissances est un outil de calcul pragmatique et perfor-mant, un environnement calculatoire au sein duquel le raisonnement est accompli.La maniere par laquelle les connaissances sont organisees et structurees exerce uneinfluence non negligeable sur les performances du systeme en matiere d’inference.

5. Une representation de connaissances est un moyen d’expression humaine, un langagepar lequel nous pouvons exprimer des choses intelligibles a propos du monde. Plusprecisement, elle doit permettre de favoriser la communication entre l’ingenieur dela connaissance et l’expert du domaine.

7Suppleant, representant ou substitut : le terme anglais correspondant dans la version originale estsurrogate.

8Nous reviendrons sur cette notion fondamentale en section 3.2.

[Davis 93] Davis Randall, Shrobe Howard et Szolovits Peter. What Is a Knowledge Representation ?AI Magazine, 1993, vol 14, n◦1, p 17 – 33.

[Napoli 00] Napoli A., Euzenat J. et Ducournau R. Les representations des connaissances par objets.Technique et science informatiques : enjeux, tendances et evolutions, 2000, vol 19, n◦1,2,3, p387–394.

48

3.2. Logique, conceptualisation et ontologie

3.2 Logique, conceptualisation et ontologie

Connaıtre est une operation active, qui necessite une faculte d’inference [Kayser 84].Transposee aux representations de connaissances, cette dimension est essentiellement in-carnee par la logique, qui apporte la structure formelle ainsi que les regles d’inferences[Sowa 00a]. Toutefois, par elle-meme, la logique ne dit rien sur tout [Sowa 95], et ne pos-sede aucun vocabulaire pour decrire les choses sensees exister. C’est ainsi que, des lesannees 1980, les travaux relevant de l’ontologie, discipline philosophique traitant de l’etreen tant que tel, susciterent un vif interet de la part de la communaute de la representationdes connaissances [McCarthy 80]. Effectivement, representer les connaissances associeesa un domaine requiert d’effectuer une certaine modelisation, notamment celle des objets,concepts et autres entites, et les relations qui les unissent. Cette collection, appelee concep-tualisation [Genesereth 87], est une vue abstraite, simplifiee de l’univers que l’on souhaiterepresenter.

Le terme « ontologie » a alimente de nombreuses discussions. Parmi les diverses defi-nitions qui lui ont ete attribuees [Guarino 95, Mihoubi 00], nous noterons celle de Gruberqui definit une ontologie comme etant la specification explicite d’une conceptualisation[Gruber 93]. Plusieurs conceptualisations peuvent etre proposees pour un meme domaine.Les raisons ou motivations qui font qu’un ensemble de concepts est identifie plutot qu’unautre constituent ce qui est communement appele les engagements ontologiques.

Aujourd’hui, l’interet pour les ontologies a largement depasse les seules frontieres dela representation de connaissances, gagnant des domaines tels que la recherche d’infor-mation [Guarino 99] ou l’integration de base de donnees [de Riet 98]. En maintenant unlien fort avec l’existant d’un domaine, en apportant une description precise des connais-sances statiques qui y sont attachees [Fensel 01b], en incluant des mecanismes generaux detaxonomies [Welty 01], les ontologies apportent une reponse aux enjeux actuels de com-prehension, de reutilisation et d’integration.

[Kayser 84] Kayser D. Examen des diverses methodes utilisees en representation des connaissances. Actesdu 4eme CARFIA. Paris, France. 1984, p 115–144.

[Sowa 00a] Sowa John F. Knowledge Representation : Logical, Philosophical, and Computational Foun-dations. Brooks Cole Publishing Co., Pacific Grove, USA, 2000. 594 p.

[Sowa 95] Sowa John F. Top Level Ontological Categories. International Journal of Human-ComputerStudies, 1995, vol 43, p 669–685.

[McCarthy 80] McCarthy John. Circumscription : A form of non-monotonic reasoning. Artificial Intelli-gence, 1980, vol 13, p 87–127.

[Genesereth 87] Genesereth M. et Nilsson N. Logical Foundations of Artificial Intelligence. Morgan Kauf-mann Publishers, San Mateo, California, United States, 1987. 406 p.

[Guarino 95] Guarino N. et Giaretta P. Ontologies and Knowledge Bases : Towards a TerminologicalClarification. International Journal of Human and Computer Studies, 1995, vol 43, n◦5–6, p625–640.

[Mihoubi 00] Mihoubi Houria. Une Approche Declarative de Traduction d’Ontologies. These : UniversiteStendhal - Grenoble 3, Grenoble, France, Decembre 2000. 169 p.

[Gruber 93] Gruber T. R. A translation Approach to portable Ontology Specifications. Knowledge Ac-quisition, 1993, vol 5, n◦2, p 199–220.

[Guarino 99] Guarino N. OntoSeek : Content-Based Access to the Web. IEEE Intelligent System,May/June 1999, vol 14, n◦3, p 70–80.

[de Riet 98] d Riet R. Van, Burg H. et Dehne F. Linguistic Issues in Information Systems Design.Formal Ontologies in Information Systems. Edited by Guarino N., p 43–98. IOS Press, 1998.

[Fensel 01b] Fensel Dieter. Ontologies : Silver Bullet for Knowledge Management and Electronic Com-merce. Springer, 2001. 248 p.

[Welty 01] Welty Christopher et Guarino Nicola. Supporting Ontological Analysis of TaxonomicRelationships. Data & Knowledge Engineering, 2001, vol 39, p 51–74.

49


3.3 Familles de langages de representation

3.3.1 Introduction

Le besoin de conceptualisation ressenti lors de la representation de connaissances n’estpas lie au formalisme retenu pour les exprimer. Cette activite d’abstraction et de modeli-sation de l’univers percu est une composante intrinseque de la representation des connais-sances. Idealement, le langage ou le formalisme utilise pour rendre explicite une concep-tualisation ne devrait pas influer sur la maniere de percevoir la realite. Dans cette section,nous presentons brievement les familles de langages de representation les plus courammentutilisees. Certaines etablissent une nette distinction entre les connaissances de nature on-tologique et celles de nature plus factuelle, d’autres un peu moins. Mais quel que puisseetre le langage que nous choisirons pour exprimer les diverses connaissances que formulentles documents, un meme travail d’abstraction et de conceptualisation sera requis.

Parmi les grandes familles de langages de representation de connaissances, nous dis-tinguons les reseaux semantiques, les langages de frames, les logiques de descriptions etles graphes conceptuels. Les frontieres que nous dressons entre ces differents formalismessont arbitraires, et, dans la realite, nettement plus confuses. De meme, nous ne pretendonspas a une etude exhaustive, et certaines familles telles que les representations par objets[Masini 89] peuvent se sentir injustement exclues du bref panorama que nous dressons ici.

3.3.2 Reseaux semantiques

Parmi les formalismes generaux de representation des connaissances, le formalisme desreseaux semantiques se caracterise par une organisation des connaissances en un grapheoriente dont les sommets et les arcs sont etiquetes. Les nœuds representent des objets oudes concepts, les arcs representent des relations entre ces concepts.

La paternite des reseaux semantiques est attribuee a Ross Quillian qui cherchait aprogrammer l’aspect associatif de la memoire humaine, et a reproduire les mecanismesqui nous permettent de comprendre les langues naturelles [Quilian 68]. Depuis, un grandnombre de systemes de representation de connaissances actuels reconnaissent detenir unlien de parente avec les reseaux semantiques.

3.3.3 Frames

Apres les reseaux semantiques qui se heurterent a leur debut a l’incapacite dans laquelleetaient les ordinateurs de premiere generation a gerer la charge de travail induite, la theoriedes frames ravive l’idee d’un systeme d’objets structurants. Ainsi, le formalisme des framesorganise les connaissances en unites semantiques nommees frame, schemas ou encore cadre.L’idee est attribuee a Marvin Minksy qui les introduisit au travers d’un article d’anthologie[Minsky 75]. Mais celui-ci reste le premier a reconnaıtre que l’idee n’est pas originale et

[Masini 89] Masini Gerald, Napoli Amedeo, Colnet Dominique, Leonard Daniel et Tombre Karl.Les langages a objets : Langages de classes, langages de frames, langages d’acteurs. InterEdi-tions, Paris, France, 1989. 584 p.

[Quilian 68] Quilian M. Semantic Memory. Semantic Information Processing, p 227–270. MIT Press,Cambridge,MA, US, 1968.

[Minsky 75] Minsky Marvin. A Framework for Representing Knowledge. The Psychology of ComputerVision. Edited by Winston P.H., p 245–262. McGraw-Hill, New York, 1975.

50

3.3. Familles de langages de representation

qu’elle s’inscrit dans la tradition des schemas de F. C. Bartlett et des paradigmes de T.Khun.

Une frame est une structure de donnees pour la representation d’une situa-tion stereotypee, telle que « etre dans un certain genre de salon » ou « aller al’anniversaire d’un enfant ». A chaque frame sont attachees plusieurs formesd’information. Certaines relevent de la maniere d’utiliser la frame, d’autresconcernent plutot ce a quoi on peut s’attendre dans un futur immediat, d’autresencore traitent d’actions a entreprendre si certaines suppositions ne sont pasconfirmees.Une frame peut etre pensee comme un reseau de nœuds et de relations. Les« niveaux superieurs » d’une frame sont figes et representent des choses quisont toujours vraies a propos de la situation supposee. Les niveaux inferieursont plusieurs terminaux – des « slots » qui doivent etre remplis par des exem-plaires specifiques de donnees. Chaque terminal peut specifier les conditionssous lesquelles peut etre effectuee cette assignation [Minsky 75].

L’importance de la contribution de M. Minsky reside essentiellement en la cristallisationde l’idee de structuration des connaissances. Depuis, ces recommandations conceptuellessont a l’origine de nombreux systemes. Les initiatives les plus precoces furent le FrameRepresentation Language (FRL) [Goldstein 77] et le Knowledge Representation Language(KRL) [Bobrow 77]. Plus recemment, le Generic Frame Protocol (GFP) [Karp 95] est pro-pose dans l’intention de faciliter le partage de connaissances. Il se caracterise notammentpar une certaine neutralite syntaxique. Aucune notation concrete n’est preconisee.

3.3.4 Logiques de description

Les logiques de description, appelees aussi par le passe logiques terminologiques ou lo-giques de concepts, forment une famille de formalismes pour la representation de connais-sances axee sur les descriptions de concepts. Historiquement, l’ancetre commun de cettefamille est un systeme nomme KL-ONE, elabore dans l’intention de fournir un fondementformel aux reseaux semantiques et aux frames [Brachman 77]. La notation adoptee parKL-ONE, fidele aux recommandations de M. Minsky, est fondee sur la notion de reseau.Parmi les differents types d’aretes, une distinction est clairement etablie entre les lienssous-type/super-type dessines en trait double et les liens correspondant aux slots autresque le supertype. Ces derniers representent des roles et sont graphiquement marques parun cercle en leur milieu. La figure 3.1 fournit l’exemple de deux frames simples. UnePersonne Physique est definie comme etant une Personne dont l’Age est donne par unEntier et la Nationalite fournie par un Pays. Un Enfant est defini comme une PersonnePhysique particuliere dont l’Age est inferieur a 18.

[Goldstein 77] Goldstein Ira P. et Roberts R. B. NUDGE : A Knowledge-based Scheduling Program.Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence. Cambridge, MA, USA. WilliamKaufmann, 1977, p 257–263.

[Bobrow 77] Bobrow Daniel et Winograd Terry. An Overview of KRL, a Knowledge RepresenattionLanguage. Cognitive Science, 1977, vol 1, n◦1, p 3–46.

[Karp 95] Karp Peter D., Myers Karen L. et Gruber Thomas R. The Generic Frame Protocol.Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. Montreal,Canada. Mor-gan Kaufmann, 1995, p 768–774.

[Brachman 77] Brachman R. A Structural Paradigm for Representing Knwoledge. These : Harvard University,USA, 1977. 189 p.

51


AgeEntierPersonne Physique

Personne

Pays

Enfant 18

Nationalité

Limite

Fig. 3.1 – Notation KL-ONE : exemple des frames « Personne Physique » et « Enfant ».

Depuis, les descendants directs de KL-ONE ont fusionne avec des versions reduitesde logiques typees et ordonnees pour former une nouvelle famille de langages appeles lo-giques de description [Blasius 89]. Le noyau logique commun a ces nouveaux langagesest le sous-ensemble existentiel et conjonctif de la logique du premier ordre, enrichi pardes mecanismes de definition de types faisant intervenir des lambda-expressions unairesou leurs equivalents. La classification automatisee dans les hierarchies de subsomption etles controles de coherence peuvent etre calcules, au sein de ce sous-ensemble, de manieretres efficace. De nombreux algorithmes de classification de concepts ont ete proposes dansla litterature et de multiples projets aboutirent a des systemes veritablement operation-nels, tels que CLASSIC [Borgida 89], LOOM [MacGregor 91], DLP [Patel-Schneider 98],RACER [Haarslev 01], etc.

Toute logique de description inclut un langage terminologique ainsi qu’un langage as-sertionnel. Le langage assertionnel est une version de la logique permettant de traiter lanotion d’assertion, tandis que le langage terminologique est destine a decrire des conceptset des roles (connaissances ontologiques). La tache fondamentale mise en œuvre lors duraisonnement consiste a calculer les relations de subsomption entre les concepts.

Une logique de description est definie de maniere inductive sur la base d’un ensemblePc de concepts primitifs, d’un ensemble Pr de roles primitifs, des concepts constants > et⊥ et de deux regles syntaxiques abstraites, par exemple :

[Blasius 89] Blasius K. H., Hedstuck U. et Rollinger C-R. Sorts and Types in Artificial Intelligence,volume 418 of Lecture Notes in Artificial Intelligence. Springer Verlag, Berlin, 1989. 307 p.

[Borgida 89] Borgida Alex, Brachman Ronald J., McGuinness Deborah L. et Resnick Lori Alperin.CLASSIC : A Structural Data Model for Objects. ACM SIGMOD International Conferenceon Management of Data. Edited by Clifford James, Lindsay Bruce G. et Maier David.Portland, Oregon. June 1989, p 59–67.

[MacGregor 91] MacGregor R. Inside the LOOM Description Classifier. SIGART Bulletin, 1991, vol 2, n◦3,p 88–92.

[Patel-Schneider 98] Patel-Schneider Peter. DLP System Description. International Workshop on DescriptionLogics (DL’98). Trento, Italy. 1998, p 87–89.

[Haarslev 01] Haarslev Volker et Moller Ralf. RACER System Description. International Joint Confe-rence on Automated Reasoning (IJCAR’01). Lecture Notes in Artificial Intelligence 2083,Siena, Italy. Springer-Verlag, 2001, p 701–705.

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C,D −→ > | ⊥ Universel | Absurde| P Concept primitif| C tD Disjonction de concepts| C uD Conjonction de concepts| ¬C Negation| ∀r.C Restriction universelle sur les roles| ∃r.C Restriction existentielle sur les roles

r −→ q Role primitif| q−1 Role inverse| r1 ◦ r2 Composition de role

Par exemple, la definition de concept suivante assigne l’etiquette D au concept com-plexe qui decrit les personnes residant en France, et dont toutes les personnes a chargesont des enfants :

D := Personne u ∃reside.France u ∀aCharge.Enfant

L’expressivite d’une logique de description est determinee par les differents construc-teurs que ces regles syntaxiques font apparaıtre. Remarquons qu’il n’existe pas une uniquelogique de description. Les logiques de description decidables sont nombreuses et certainesne sont pas simplement des sous-ensembles de la logique du premier ordre, pouvant parfoisexprimer des expressions regulieres recursives, des operateurs non-monotones, etc.

Les logiques de description se revelent etre particulierement adaptees a l’expressiondes concepts d’un domaine ainsi qu’a leur hierarchisation. Leur efficacite, notamment enmatiere de classification, a pu etre constatee au travers d’une variete d’applications. Dansle domaine particulier de la gestion documentaire et de la recherche d’information, ce typede raisonnement peut parfois apporter une contribution substantielle, comme le revelentdes travaux tels que ceux de Lambrix [Lambrix 00]. On peut de meme observer que leslogiques de description beneficient d’une position privilegiee dans l’operationnalisation etla dimension inferentielle [Fensel 01a] du web semantique [Ding 02].

3.3.5 Graphes Conceptuels

Les graphes conceptuels, introduits par J. F. Sowa [Sowa 84], constituent un formalismede representation inspire des graphes existentiels de C. S. Peirce [Roberts 73] et derive desmodeles de representations generaux de type reseau semantique. Ils integrent plusieurs

[Lambrix 00] Lambrix Patrick et Padgham Lin. Conceptual Modeling in a Document Management En-vironment Using Part-of Reasoning in Description Logics. Data & Knowledge Engineering,2000, vol 32, p 51–86.

[Fensel 01a] Fensel D., v Harmelen F., Horrocks I., McGuinness D. et Patel-Schneider P. F. OIL :An Ontology Infrastructure for the Semantic Web. IEEE Intelligent Systems, 2001, vol 16,n◦2, p 38–45.

[Ding 02] Ding Ying, Fensel Dieter, Klein Michel et Omelayenko Borys. The Semantic Web : YetAnother Hip ? Data & Knowledge Engineering, 2002, vol 41, p 205–227.

[Sowa 84] Sowa John F. Conceptual Structures : Information Processing in Mind and Machine. Thesystem programming series. Addison-Wesley, 1984. 481 p.

[Roberts 73] Roberts D. D. The Existential Graphs of Charles S. Peirce. Mouton, The Hague, 1973. 168p.

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aspects ou mecanismes empruntes a differents domaines tels que ceux de l’intelligence ar-tificielle, de la linguistique, de la psychologie ou de la philosophie [Sowa 84, Sowa 00a]. Lesgraphes conceptuels forment un systeme logique hautement expressif, concu dans l’inten-tion d’etablir une correspondance directe avec la langue naturelle [Sowa 92].

La version originale proposee par J. F. Sowa formulait essentiellement un modelesimple, ainsi que de nombreuses idees d’enrichissement. Depuis, le modele initial s’estmuni d’une definition formelle, notamment grace a des travaux tels que ceux de M. Cheinet M-L. Mugnier [Chein 92, Mugnier 96]. De meme, ce modele a ete adapte et etendudans diverses directions par de nombreux chercheurs. De nombreuses extensions proposeesau modele de base n’ont pas encore d’interpretation logique bien definie. Elles peuventneanmoins servir de notations semi-formelles [Martin 96].

L’une des caracteristiques les plus attractives offertes par les modeles de graphes eti-quetes, pour l’acquisition comme pour la representation des connaissances, reside dansleur aspect visuel. En effet, les graphes peuvent etre edites avec une certaine facilite. Ilssont interpretables par une personne sans trop de difficultes, en particulier si le nombrede nœuds et d’aretes demeure restreint ou s’ils sont organises de facon a en ameliorer lalisibilite [Mugnier 96, Baget 99, Mugnier 00].

Un deuxieme point essentiel est que les Graphes Conceptuels constituent un modeleformel de representation des connaissances. Les procedures fondamentales de raisonnementlivrees avec le modele sont fondees sur la logique du premier ordre. Leur consistance9

ainsi que leur completude10 ont ete demontrees dans [Sowa 84, Chein 92] pour les graphessimples et dans [Chein 98] pour les graphes imbriques.

9Une procedure P est consistante par rapport a une logique L si toute inference faite par P corresponda une deduction de L .

10Propriete d’une procedure de raisonnement. Une procedure P est complete par rapport a une logiqueL si a toute deduction de L correspond une inference de P.

[Sowa 84] Voir reference [Sowa 84] definie page 53.

[Sowa 00a] Voir reference [Sowa 00a] definie page 49.

[Sowa 92] Sowa John F. Conceptual Graphs Summary. Conceptual Structures : Current Research andPractice. Edited by Nagle T. E., Nagle J. A., Gerholz L. L. et Eklund P. W. EllisHorwood, 1992, p 3–52.

[Chein 92] Chein Michel et Mugnier Marie-Laure. Conceptual Graphs : Fundamental Notions. Revued’Intelligence Artificielle, 1992, vol 6, n◦4, p 365–406.

[Mugnier 96] Mugnier Marie-Laure et Chein Michel. Representer des connaissances et raisonner avecdes graphes. Revue d’intelligence artificielle, 1996, vol 10, n◦1, p 7–56.

[Martin 96] Martin Philippe A. Exploitation de graphes conceptuels et de documents structures et hyper-textes pour l’acquisition de connaissances et la recherche d’informations. These : Universityof Nice - Sophia Antipolis, Nice, France, Octobre 1996. 285 p.

[Baget 99] Baget Jean-Francois, Genest David et Mugnier Marie-Laure. Knowledge Ac-quisition with a Pure Graph-Based Knowledge Representation Model - Applicationto the Sisyphus-I Case Study. Twelfth Workshop on Knowledge Acquisition, Mo-deling and Management (KAW’99). Banff, Canada. 1999. Disponible sur :http ://sern.ucalgary.ca/KSI/KAW/KAW99/papers.html (consulte le 07.07.2003).

[Mugnier 00] Mugnier M. L. Knowledge Representation and Reasonings Based on Graph Homomorphism.Proc. of the 8th International Conference on Conceptual Structures (ICCS’00). Edited byGanter B. et Mineau G.W. volume 1867 of Lecture Notes in AI, Darmstadt, Germany.Springer Verlag, August 2000, p 172–192.

[Chein 98] Chein M., Mugnier M. L. et Simonet G. Nested Graphs : A Graph-based Knowledge Repre-sentation Model with FOL Semantics. Proc. of the 6th International Conference Principles ofKnowledge Representation and Reasoning (KR’98). Trento, Italie. Morgan Kaufmann Publi-shers, June 1998, p 524–534.

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Homme : #JohnEnfant : #Robert Enfant : #Mariepèrepère

Fig. 3.2 – Exemple d’un graphe conceptuel.

Troisiemement, le traitement de la semantique de la langue naturelle etait l’une desprincipales motivations presidant a l’elaboration du modele des Graphes Conceptuels. C’estainsi qu’ils ont ete concus avec l’objectif de conserver la plus grande proximite vis-a-visdes phrases qu’ils representent, ce qui en fait un systeme particulierement adapte a larepresentation semantique des langues naturelles.

Un exemple de graphe conceptuel est fourni en Fig. 3.2. Il exprime le fait que John estpere de deux enfants, Robert et Marie.

3.3.6 Synthese

De maniere generale, Graphes Conceptuels et Logiques de Description, formalismestous deux issus des reseaux semantiques, sont employes pour des applications similaires.Cependant, bien que la question de leur relation suscite un interet certain de la part de lacommunaute de l’ingenierie des connaissances, cette problematique n’a ete veritablementabordee que dans peu de travaux.

Graphes Conceptuels et Logiques de Description correspondent, tous deux, a des fa-milles de langages de representation de connaissances. Leur comparaison, sur un planpurement formel, est fondee sur leur traduction en logique du premier ordre. Pour cha-cune de ces deux familles, les differents systemes etudies peuvent correspondre a differentsfragments de la logique du premier ordre. Dans un tel contexte, il devient tres difficiled’etablir entre elles une relation universelle. Plus precisement, nous verrons en section 3.4que les Graphes Conceptuels peuvent etre percus de deux manieres differentes.

Premierement, lorsque ceux-ci sont presentes comme interface diagrammatique pourla logique, il est possible d’aboutir a la conclusion que les graphes conceptuels sont enmesure d’exprimer, sous une forme syntaxique differente, l’ensemble des sous-ensemblesde la logique denotes par les logiques de description11. En d’autres termes, et selon cetteperspective, toute connaissance exprimee par une logique de description peut l’etre demaniere equivalente par des graphes conceptuels.

Deuxiemement, lorsque les graphes sont consideres, avant tout, en tant que structuremathematique, et que le modele de graphe simple (la description de celui-ci est detailleeen section 3.4) devient le systeme de reference, le sous-ensemble de la logique associeest le sous-ensemble existentiel/conjonctif, et l’identification de la relation entre GraphesConceptuels et Logiques de Description devient une tache beaucoup plus delicate. Des

11Les graphes conceptuels generaux sont equivalents a la logique du premier ordre [Wermelinger 95]. No-tons toutefois que certaines logiques de description, par exemple integrant des modalites, ne correspondentpas a des sous-ensembles de la logique du premier ordre. La comparaison n’est donc pas triviale...

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travaux tels que [Coupey 98, Baader 99], repris dans [Sattler 02], tendent a montrer quel’intersection entre les deux formalismes reste faible. Pour qu’une comparaison soit pos-sible, chacun des deux formalismes doit etre depouille de ses caracteristiques interessantes :cycles et relations d’arite quelconque pour les graphes conceptuels, et variete de construc-teurs pour les logiques de description [Mugnier 02].

Graphes Conceptuels et Logiques de Description possedent tous deux des mecanismeset des proprietes interessants. Des travaux, tels que [Delteil 02], ou logiques de descriptionssont combinees aux graphes conceptuels, tendent meme a montrer que ces deux formalismespeuvent etre utilises de facon complementaire.

Pour ce qui nous concerne dans cette these, le choix du formalisme sous-jacent a la re-presentation des connaissances qui peuvent etre formulees au sein d’un corpus ne sera pasuniquement motive par les criteres d’expressivite et de calculabilite mentionnes precedem-ment. Effectivement, la gestion de ces connaissances revet une dimension humaine forte.Une participation active de la part des experts du domaine est requise a de nombreux ni-veaux du processus : acquisition, maintenance, exploitation, etc. Les graphes conceptuels,en offrant une notation graphique intuitive, contribuent a faciliter les interactions entrel’homme et la machine. Les diagrammes constituent un moyen de communication naturelet convivial, tandis que les langages textuels artificiels auraient plutot tendance a etrerepousses par des utilisateurs non coutumiers.

Un autre aspect essentiel offert par les graphes conceptuels est la possibilite d’etablirune correspondance directe avec la langue naturelle. En l’occurrence, les connaissances quipeuvent etre extraites depuis les documents ne sont pas destinees a evoluer en indepen-dance totale vis-a-vis de ceux-ci. Il serait regrettable que representation et formulation desconnaissances ne puissent pas etre liees au travers d’une relation naturelle. Originellement,les graphes conceptuels ont ete concus dans cette perspective.

Qualite graphique et proximite avec les langues naturelles sont des criteres decisifs quinous pousseront a retenir les Graphes Conceptuels pour fondement de notre modele. Labreve description apportee en section 3.3.5 n’est pas suffisante pour cerner les subtilites dumodele des graphes conceptuels. Ainsi, nous en proposons, dans la section suivante, uneetude plus systematique.

[Coupey 98] Coupey Pascal et Faron Catherine. Towards Correspondence between Conceptual Graphsand Description Logics. Conceptual Structures : Theory, Tools and Applications, 6th Interna-tional Conference on Conceptual Structures, (ICCS’98). Edited by Mugnier Marie-Laure etChein Michel. Lecture Notes in Artificial Intelligence # 1453, Lyon, France. Springer Verlag,1998, p 165–178.

[Baader 99] Baader F. Logic-based Knowledge Representation. Artificial Intelligence Today, RecentTrends and Developpements. Edited by Wooldridge M.J. et Veloso M., Lecture Notes inComputer Science # 1600, p 13–41. Springer Verlag, 1999.

[Sattler 02] Sattler Ulrike, Calvanese Diego et Molitor Ralf. Relationship with other Formalisms.The Description Logic Handbook : Theory, Implementation and Applications. Edited by Baa-der Franz, Calvanese Diego, McGuinness Deborah, Nardi Daniele et Patel-SchneiderPeter, p 137–177. Cambridge University Press, 2002.

[Mugnier 02] Mugnier Marie-Laure. A Graph-based Approach to Knowledge Representation. These :Universite des Sciences et Techniques du Languedoc (Montpellier II), Montpellier,France, No-vember 2002. 109 p.

[Delteil 02] Delteil Alexandre et Faron Catherine. A Graph-Based Knowledge Represenattion Lan-guage for Concept Description. 15th European Conference on Artificial Intelligence. Editedby v Harmelen F. Lyon, France. IOS Press, 2002, p 297–301.

56

3.4. Systeme des Graphes Conceptuels Simples etendu aux definitions de types

3.4 Systeme des Graphes Conceptuels Simples etendu auxdefinitions de types

3.4.1 Introduction

Deux facons d’apprehender les graphes conceptuels se cotoient. Une premiere approche,a l’origine meme du modele, consiste a les considerer comme une interface diagrammatiquepour la logique, et a les placer en tant que representation intermediaire entre les languesnaturelles et la logique. Dans cette perspective, les procedures de raisonnent sur les graphesconceptuels se reportent integralement sur celles qui peuvent exister par ailleurs pour lalogique. L’objectif dominant est d’obtenir les meilleures qualites visuelles et la plus grandeproximite avec la langue naturelle. Des travaux, tels que [Sowa 00b] sont assez revelateursde cette problematique.

La seconde approche, motivee par le constat qu’il etait fort probable que les graphesconceptuels aient a souffrir des memes reproches qui furent auparavant adresses aux re-seaux semantiques et aux systemes de frames (voir section 3.3.3), s’attache a fournir desbases veritablement formelles au modele et a les etudier sous le jour de l’algorithmiecombinatoire. Les graphes conceptuels sont consideres en tant qu’objets mathematiquesnaturellement manipulables en machine sur lesquels il est possible de raisonner en termesde morphismes de graphes etiquetes. C’est dans cette perspective que le modele de graphesimple fut introduit par M. Chein et M-L. Mugnier [Chein 92, Mugnier 96]. Celui-ci, parmila famille des graphes conceptuels, rassemble en un noyau formel les structures et les ope-rations fondamentales du modele. Le modele simple a ete, par la suite, etendu en denombreuses directions. Parmi ces extensions, nous mentionnerons ici des travaux tels quel’integration de mecanismes de coreference, d’imbrication de graphes [Chein 98] ou dedefinition de types non primitifs [Leclere 96].

L’objet de cette section est de presenter ce fondement commun. La description apporteerepose essentiellement sur le travail de M. Chein et M-L. Mugnier [Chein 92, Mugnier 96].

3.4.2 Presentation generale

Definis de maniere informelle, les graphes conceptuels sont des graphes etiquetes bipar-tis, rassemblant deux types de nœuds : les concepts et les relations. Dans leur representationgraphique, les sommets concepts sont visualises sous une forme rectangulaire. Ils peuventrepresenter des entites, des attributs, des etats ou des evenements. Les sommets relations,revetant une forme ovale, s’attachent a definir la maniere par laquelle les concepts sontinterconnectes. Les aretes d’un graphe conceptuel sont necessairement definies depuis unsommet concept vers un sommet relation. Chaque nœud concept ou relation est muni d’uneetiquette. L’etiquette d’une relation conceptuelle est composee uniquement d’un type derelation, tandis que celle des concepts est constituee d’un type de concept et d’un referent.

[Sowa 00b] Sowa John F. Ontology, Metadata and Semiotics. Conceptual Structures : Logical, Linguisticand Computational Issues. Edited by Ganter B. et Mineau G. W. Lecture Notes in AI #1867, Darmstadt, Germany. Springer-Verlag, August 2000, p 55–81.

[Chein 92] Voir reference [Chein 92] definie page 54.

[Mugnier 96] Voir reference [Mugnier 96] definie page 54.


[Leclere 96] Leclere Michel. C-CHic : construction cooperative de hierarchies de categories. Revued’Intelligence Artificielle, 1996, vol 10, n◦1, p 57–100.

57


Les graphes conceptuels expriment des connaissances de nature assertionnelle, c’est-a-direportant sur des situations specifiques.

Les types, ainsi que certains aspects des referents, sont declares ou definis au sein d’unestructure nommee support. Le support rassemble des connaissances de nature ontologique –i.e. portant sur les categories generales. Les types de concepts et les types de relations sontordonnes en des structures de treillis finies par une relation de specialisation/generalisation,aussi qualifiee de subsomption. Les graphes conceptuels sont toujours definis relativementa un support. Que nous importe-t-il, par exemple, de savoir que Robert est un enfantsi nous ne sommes pas capables de deduire qu’il est aussi une personne, et que commetoute personne il revet des caracteristiques qui nous permettront, en cascade, d’effectuerd’autres deductions. Types et individus references au sein d’un graphe conceptuel doiventavoir ete prealablement integres aux connaissances ontologiques que le support encode.

3.4.3 Structures fondamentales

Support

Au sein du systeme des graphes conceptuels, une nette distinction est etablie entreles connaissances ontologiques et les connaissances factuelles. Les connaissances de natureontologique sont encodees dans une structure nommee support .

Definition 3.4.1. (Support) [Chein 92, Mugnier 96] – Un support est une structure S =(TC , TR, σ, I, τ) pour laquelle :

– La hierarchie des types de concepts TC est un ensemble de types de concepts par-tiellement ordonne par la relation de generalisation/specialisation ≤. TC possede unplus grand element >, nomme type universel, et un plus petit element ⊥ appele typeabsurde tels que (∀c ∈ TC) ⊥ ≤ c ≤ >.

– La hierarchie des types de relations TR est un ensemble de types de relations par-tiellement ordonne par la relation ≤. TR est partitionne en ensembles de types derelations de meme arite. TR = TR1 ∪ . . . ∪ TRp ou TRi est l’ensemble des types derelations d’arite i, i 6= 0. Tout ensemble TRi admet un plus grand et un plus petitelement.

– σ est une application qui associe a tout type de relation le type maximal de chacunde ses arguments. A tout tr ∈ TRi, σ associe un uplet σ(tr) ∈ (TC)i en verifiant que(∀(tr1 , tr2) ∈ (TRij

)2) (tr1 < tr2 =⇒ σ(tr1) ≤ σ(tr2)) ou l’ordre considere sur lessignatures est l’ordre produit12 sur (TC)i. Le jeargument de σ(tr) est note σj(tr) .

– L’ensemble des marqueurs individuels I est un ensemble denombrable. Il existe enoutre un marqueur generique, note ∗. L’ensemble I ∪ {∗} est muni de l’ordre sui-vant : ∗ est plus grand que tous les marqueurs individuels, qui sont deux a deuxincomparables.

– τ est une application de I dans TC \ {⊥}, qui a tout marqueur individuel m associeun type de concept t.

12Le produit de deux ordres O1 = (X1,≤1) et O2 = (X2,≤2) est l’ordre O = (X1×X2,≤) tel que : pourtous (x, y) et (z, t) elements de X1×X2, (x, y) ≤ (z, t) ⇐⇒ x ≤1 z ∧ y ≤2 t. Cette definition se generaliseau produit d’un nombre quelconque d’ordres.



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Graphe Conceptuel

Les connaissances de nature factuelle ou assertionnelle sont encodees dans des struc-tures nommees graphes conceptuels definies relativement a un support S.

Definition 3.4.2. (Graphe Conceptuel) [Mugnier 96] – Un graphe conceptuel G definisur un support S est un multigraphe13 non oriente, biparti et non necessairement connexerepresente par le quadruplet (R,C, U, etiq), tel que :

– R et C sont deux classes de sommets correspondant respectivement aux concepts etaux relations conceptuelles.

– U est l’ensemble des aretes. Le sous-ensemble de U des aretes adjacentes a toutsommet relation r est totalement ordonne. Cet ordre est represente par numerotationdes aretes de 1 jusqu’au degre de r. On note Gi(r) le ievoisin de r dans G.

– etiq est une application qui a tout sommet associe une etiquette :– Si r ∈ R alors etiq(r) ∈ TR est le type du sommet relation.– Si c ∈ C alors etiq(c) ∈ (TC \ {⊥}) × (I ∪ {∗}). Ainsi, l’etiquette d’un som-

met concept est un couple (type(c),marqueur(c)). Si marqueur(c) = ∗, c est ditconcept generique, sinon c est un sommet concept individuel.

L’application etiq obeit aux contraintes fixees par les applications σ et τ :– (∀r ∈ R)(type(Gi(r)) ≤ σi(type(r)).– (∀c ∈ C)(marqueur(c) ∈ I =⇒ type(c) ≥ τ(marqueur(c)).

3.4.4 Interpretation logique

Les Graphes Conceptuels sont fournis avec une semantique exprimee en logique dupremier ordre. L’operateur de formule φ associe a chaque graphe une formule en logiquedu premier ordre [Sowa 84]. Par extension, ce meme operateur est applicable au supportafin d’en fournir une interpretation sous la forme d’un ensemble de formules.

Semantique logique d’un graphe conceptuel

Pour chaque graphe conceptuel G, la formule φ(G) est construite de la facon suivante[Mugnier 96] :

1. A tout sommet est associe un atome.2. A un sommet concept c, on associe l’atome tc(idc), ou tc est le predicat associe au

type de c, et idc est le terme associe a c.3. A un sommet relation r, on associe l’atome tr(idc1 , . . . , idcp), ou tr est le predicat

associe au type de r, et idci est le terme associe au ie voisin de r dans G.La formule φ(G) est obtenue en faisant la conjonction de ces atomes et en operant unefermeture existentielle.

Semantique logique du support

A tout support S est egalement associe un ensemble de formules φ(S) resultant d’uneinterpretation logique de la relation de subsomption entre types de concepts et types derelations [Mugnier 96] :

13Un multigraphe est un graphe tel qu’il peut exister plusieurs aretes entre deux sommets.


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1. Pour tous tc1 et tc2 de TC tels que tc1 couvre14 tc2 dans TC , on considere la formule :∀x tc2(x) =⇒ tc1(x).

2. Pour tous tr1 et tr2 de TRp (p etant l’arite) tels que tr1 couvre tr2 dans TR, onconsidere la formule : (∀x1) . . . (∀xp) tr2(x1, . . . , xp) =⇒ tr1(x1, . . . , xp).

3. Pour tout tr de TR, l’interpretation de la signature σ(tr) = (tc1 , . . . , tcp) est :(∀x1) . . . (∀xp) tr(x1, . . . , xp) =⇒ tc1(x1) ∧ . . . ∧ tc1(xp).

4. L’interpretation du type universel est : ∀x >(x).

5. L’interpretation du type absurde est : ¬(∃x) ⊥(x) ;

6. Pour tout i de I, on considere la formule τ(i)(i), interpretation des individus.

3.4.5 Projection et raisonnement

Projection

La projection est l’operation fondamentale du modele, qui permet le calcul effectif dela relation de specialisation15 ≤ sur les graphes conceptuels.

Definition 3.4.3. (Projection) – Une projection d’un graphe conceptuel H sur un grapheconceptuel G est un couple d’applications Π = (f, g) avec f : RH −→ RG et g : CH −→ CG

qui :– conserve les aretes et leur numerotation : pour toute arete (r, c) ∈ UH , (f(r), g(c)) ∈

UG et c = Hi(r) =⇒ g(c) = Gi(f(r)).– peut restreindre les etiquettes des sommets :

– ∀r ∈ RH etiqG(f(r)) ≤ etiqH(r),– ∀c ∈ CH etiqG(g(c)) ≤ etiqH(c).

On note ΠG(H) un sous-graphe de G image de H par Π. On remarquera que si H estconnexe, ΠG(H) l’est forcement aussi. On observera de meme que la composition de deuxprojections est egalement une projection.

Etant donnes G et H deux graphes conceptuels, G est une specialisation de H, noteeG ≤ H, si et seulement s’il existe une projection de H dans G. Il peut etre utile deremarquer que la notion de specialisation est a rapprocher d’un autre resultat, que nousnous contenterons de mentionner ici, qui est la notion sequence de derivation. Ainsi, ungraphe G est une specialisation d’un graphe H si et seulement si G peut etre derive d’ungraphe H par application d’un nombre fini d’operations elementaires de specialisationtelles que la simplification, la restriction de concept ou de relation, le joint interne oula somme disjointe. L’ensemble des details concernant cet aspect de la specialisation sontfournis dans [Mugnier 96].

14C’est-a-dire tc2 < tc1 et il n’existe pas de type tc3 tel que tc2 < tc3 < tc1 . En d’autres termes, onassocie une formule a tout arc de la reduction transitive de TC .

15Observons que la relation de specialisation ≤ definie sur les graphes est a differencier de la relation desubsomption ≤ definie sur les types.


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D’un point de vue algorithmique, la projection est de maniere generale un problemeNP-complet [Chein 92]. Lorsque les graphes presentent une structure arboree, le problemedevient polynomial [Mugnier 95, Kerdiles 01].

Theoremes de consistance et de completude

La consistance de l’operateur de projection Π par rapport a la semantique φ a etedemontree [Sowa 84, Chein 92, Mugnier 96]. Cette propriete signifie que etant donnes deuxgraphes G et H definis relativement a un support S, si G ≤ H (H subsume G) alorsφ(S), φ(G) |= φ(H).

Un graphe conceptuel G est sous forme normale si l’application marqueur : TC −→ I∪{∗} est injective sur l’ensemble des sommets individuels de G. Mettre un graphe conceptuelsous forme normale consiste a fusionner ses sommets concepts ayant meme marqueurindividuel [Mugnier 96]. La forme normale d’un graphe G est notee nf(G) [Mugnier 02].

Lorsque les graphes ne sont pas sous forme normale, il existe des deductions sur lesformules logiques associees qui ne correspondent pas a des projections. La completudede Π par rapport a φ n’est verifiee que sous la condition que le graphe a projeter estfourni sous forme normale. Soient G et H deux graphes definis sur un meme support S, siφ(S), φ(G) |= φ(H) alors G ≤ nf(H) [Chein 92, Mugnier 96].

3.4.6 Definition de type

Avant-propos

Un mecanisme couramment offert par les systemes de representation des connaissancesest celui qui offre la possibilite de creer de nouveaux elements du vocabulaire par definition.Les nouvelles categories peuvent etre decrites de maniere formelle au moyen d’un langagede representation mettant en jeu d’autres categories existantes. Les categories ainsi definiespeuvent alors etre utilisees par le systeme de la meme maniere que les categories primitives.Les principales methodes utilisees pour en definir de nouvelles sont :

1. Definition en extension – Definir une categorie en extension consiste a fournir laliste exhaustive de ses membres. Cette technique ne peut evidemment etre mise enœuvre que lorsque le groupe compte un nombre limite d’individus. Par exemple,il est envisageable de definir le type « Planete du systeme solaire » en extension,mais il semble nettement moins realiste d’appliquer cette methode pour la categorie« Etoile ».

2. Definition en intention – Definir une categorie en intention consiste a fournir laliste des proprietes que revetent ou non les differents individus du groupe. Un moyensimilaire consiste a proposer une regle d’appartenance permettant de verifier si unindividu quelconque est membre du groupe. L’utilisation de cette methode suppose


[Mugnier 95] Mugnier Marie-Laure. On Generalization / Specialization for Conceptual Graphs. Journalof Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 1995, vol 7, p 325–344.

[Kerdiles 01] Kerdiles G. Saying it with Pictures : a Logical Landscape of Conceptual Graphes. These :Universite Montpellier II and University of Amsterdam, Novembre 2001. 208 p.



61


l’existence et l’identification de caracteristiques communes aux differents membresdu groupe. Celles-ci doivent etre suffisamment selectives pour que l’interpretationabstraite de la categorie definie corresponde autant que possible a son interpretationreelle16. Par exemple, comment definir en intention les categories « Etudiant dugroupe 1 » et « Etudiant du groupe 2 » sensees representer deux groupes d’elevesfaisant partie de la meme promotion et suivant exactement la meme formation ausein de la meme ecole ?

3. Definition par axiomes – La notion d’axiome met en evidence un principe fonda-mental des systemes axiomatiques : les primitives de depart ne peuvent etre definiesen termes d’aucune autre primitive, elles ne peuvent qu’etre indirectement specifieespar leurs relations aux autres concepts du systeme [Sowa 00a]. Ainsi, la presenced’axiomes s’avere etre frequemment necessaire. Ils sont generalement definis au ni-veau des couches les plus abstraites de l’ontologie.

4. Definition en genre et difference – La definition en genre et difference est une formecourante de definition en intention. Cette methode avancee par Aristote permetla definition de nouvelles categories par specification des conditions necessaires etsuffisantes d’appartenance.

Lambda-abstraction et lambda calcul

Bien que l’interet des mecanismes de definition de types paraisse evident, et que lemodele introduit par J. F. Sowa soit en mesure de supporter differents mecanismes de de-finition, force est de constater que les aspects formels relevant de cette problematique n’ontete que tres peu etudies au sein de la communaute des Graphes Conceptuels. Toutefois,certains travaux, tels que ceux de M. Leclere [Leclere 96], s’interessant aux mecanismes dedefinition par conditions necessaires et suffisantes, apportent une contribution substantiellea celle-ci.

Le principe fondamental repose sur la notion de lambda-abstraction [Sowa 84], elle-meme batie sur le concept de lambda-expression introduit par le logicien Alonzo Church[Church 41]. Celui-ci proposa le lambda-calcul comme methode systematique de definitionet d’evaluation des fonctions et des relations. Dans la notation de A. Church, une lambda-expression est une equation de la forme T = (λx1) . . . (λxn)F (x1, . . . , xn) ou T est uneetiquette, ou x1 . . . xn, marquees par la lettre Grecque λ, sont des variables libres17 appeleesparametres formels, et ou F est une formule. Par exemple, la lambda-expression suivantes’attache a definir un Enfant comme une Personne, au plus agee, de 18 ans.

Enfant = (λx)(Personne(x) ∧Age(x) ≤ 18).

Les regles d’expansion et de contraction des expressions sont definies au travers dumecanisme de lambda-conversion. Il a ete demontre (theoreme de Church-Rosser) que

16L’interpretation reelle correspond a l’ensemble des individus que la categorie est censee representer etl’interpretation abstraite est l’ensemble des individus que la description peut representer [Euzenat 99].

17Une variable libre est une variable non quantifiee.


[Leclere 96] Voir reference [Leclere 96] definie page 57.


[Church 41] Church Alonzo. The Calculi of Lambda Conversion. Princeton University Press, Princeton,NJ, 1941. 77 p.

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l’ordre d’expansion ou de contraction d’une imbrication de lambda-expressions est nonsignificatif, aboutissant toujours a un resultat equivalent. La notion de lambda-abstractionest la transposition de ces resultats fondamentaux au systeme des Graphes Conceptuels.Les resultats exposes dans la suite de cette section proviennent, dans leur grande majorite,de [Leclere 96].

Definition de type

Chaque type de concept ou de relation apparaissant au sein des hierarchies TC et TR

est soit primitif, soit defini. Un type est defini grace a une definition de type.

Definition 3.4.4. (Definition de type de concept) – La definition d’un type de conceptdefini tc relatif a un support S est un graphe conceptuel valide 18 G contenant un sommetconcept generique particulier, de type t′c, marque x et appele tete de tc. G represente la dif-ference de tc. t′c represente le genre de tc. La notation correspondante est : type tc(x) is G.

Definition 3.4.5. (Definition de type de relation) – La definition d’un type de relationtr relatif a un support S est un graphe conceptuel valide G contenant n sommets conceptsgeneriques particuliers marques x1, . . . , xn (n ≥ 1) et appeles arguments de tr. La notationcorrespondante est : relation tr(x1, . . . , xn) is G.

Afin de soutenir l’analogie avec les lambda-expressions, les nœuds marques x1, . . . , xn

(n = 1 pour les types de concepts) sont aussi appeles parametres formels de tc ou tr. Nousverrons par la suite que certaines contraintes sont definies sur ceux-ci pour garantir lavalidite des definitions, et preserver la coherence de la theorie que le support incarne.

Dans l’intention de s’assurer de la calculabilite de la relation de subsomption en unnombre fini d’operations, l’hypothese de non recursivite des definitions est emise. La defini-tion d’un type t est recursive si et seulement s’il peut etre forme une sequence 〈t1, . . . , tn〉de types definis telle que t1 = tn = t et telle que la difference Gi associee a chaque ti(i ∈ [1 . . . n− 1]) contienne un nœud de type ti+1. Cette definition prend en considerationa la fois la recursivite directe et indirecte.

Interpretation logique des definitions de types

L’interpretation logique des definitions de types doit, elle aussi, pouvoir etre exprimeeau travers de l’operateur de formule φ. Deux strategies sont alors possibles : s’appuyer surles mecanismes de lambda-conversion offerts par le lambda-calcul, ou operer les expan-sions et les contractions de types au niveau des structures de graphes et ainsi conserverune semantique en pure logique du premier ordre. Dans la perspective de procedures deraisonnement fondees sur des morphismes de graphes, la seconde approche nous paraıtetre la plus pertinente. C’est aussi la solution retenue dans [Leclere 96].

Soit T = type tr(x1, . . . , xn) is G une definition de type, pouvant etre une definitionde type de concept (n = 1) ou une definition de type de relation (n ≥ 1), l’operateur deformule φ est etendu de la maniere suivante :

18Un graphe conceptuel est valide si et seulement si toutes les contraintes exprimees par le support sontsatisfaites.

63


1. A la difference G, on associe la formule φ′(G) calculee de maniere analogue a φ(G)mais laissant libres les variables correspondant aux sommets marques de G. Onsuppose qu’a ces sommets sont respectivement associees les variables x′1, . . . , x

′n.

2. Au type t, on associe l’atome t′(x′1, . . . , x′n), ou t′ est le predicat associe a t et

x′1, . . . , x′n sont les variables libres aux sommets marques de G.

La formule φ(T ) est alors obtenue en connectant l’atome t′(x′1, . . . , x′n) a la formule φ′(G)

par l’equivalence logique ⇐⇒ et en operant une fermeture universelle19.

Par exemple, la definition de type T suivante decrit un Lyonnais comme une personneresidant dans la ville de Lyon :

T = type Lyonnais(x) is [Personne : x]->(reside)->[Ville : Lyon].

La formule associee a cette definition par l’intermediaire de l’operateur φ est :

φ(T ) = (∀x)(Lyonnais(x) ⇐⇒ (Personne(x) ∧ reside(x, Lyon) ∧Ville(Lyon))).

Forme atomique et expansion de type

Les theoremes de consistance et de completude presentes en section 3.4.5 ne sont prou-ves que pour des graphes ne faisant apparaıtre que des types primitifs. Les graphes doiventetre places a un meme niveau d’abstraction. Plus precisement, les graphes doivent etre missous forme atomique [Leclere 96]. Cette operation consiste a appliquer une suite d’expan-sion de type jusqu’a ce que le graphe ne contienne plus aucun type defini.

Definition 3.4.6. (Expansion d’un type de concept) [Leclere 96] – Soit un graphe concep-tuel G et c un de ses sommets concept dont le type tc est defini par type tc(x) is H,l’expansion de tc dans (G, c), notee expC(G, c), est le graphe obtenu de la maniere sui-vante :

– le type tc de c est remplace par son genre t′c,– le referent de la tete c′ de tc est remplace par celui de c dans la difference H de tc.

L’expansion de tc dans (G, c) est achevee en realisant la somme disjointe20 de G et H eten appliquant un joint interne21 sur les sommets c et c′ du graphe resultant.

Definition 3.4.7. (Expansion d’un type de relation) [Leclere 96] – Soit un graphe G etr un de ses sommets relation dont le type tr est defini par relation tr(x1, . . . , xn) is H,l’expansion de tr dans (G, r), notee expR(G, r), est le graphe obtenu en remplacant dansH l’etiquette de chaque argument ci (i ∈ [1..n]) de tr par celle de Gi(r), ievoisin de r dansG. L’expansion de tr dans (G, r) est achevee en realisant la somme disjointe de G et H,puis en appliquant n joints internes sur les sommets Gi(r) et ri, et en supprimant r ainsique ses aretes incidentes dans G.

19Par fermeture universelle, nous entendons quantifier universellement les variables libres.20La somme disjointe de deux graphe s’obtient en les juxtaposant [Mugnier 96].21L’operation joint interne applique sur deux sommets de meme etiquette et d’un meme graphe consiste

a les fusionner [Mugnier 96].


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Tant que les definitions de types restent non recursives, la mise sous forme atomiqued’un graphe reste realisable en un nombre fini d’operations d’expansions. De meme, bienque la procedure de mise sous forme atomique ne soit pas deterministe, le graphe resultantest unique. La forme atomique d’un graphe G est notee af(G). Compte tenu du fait quel’expansion de type conserve l’equivalence logique des formules associees aux graphes, ilest a noter que pour tout graphe G, φ(af(G)) ⇐⇒ φ(G).

Specialisation sur les types primitifs et definis

Les relations de subsomption definies sur les types des hierarchies TC et TR n’evoluentpas en independance totale vis-a-vis de la maniere dont sont definis les types non primitifs.Afin de preserver la coherence et la consistance de la theorie axiomatique associee a unsupport, les definitions de types et les relations de subsomption definies sur ceux-ci sontliees par diverses contraintes. Celles-ci ont ete formalisees par M. Leclere dans l’optiqued’automatiser la generation de taxonomies de types [Leclere 96].

Les contraintes liant subsomption et types definis, sont caracterisees sur la base desdefinitions suivantes. Soient tc un type de concept defini par type tc(x) is G et tr un typede relation defini par relation tr(x1, . . . , xn) is H, on appelle :

– Definition atomique de tc (resp. tr), notee ad(tc) (resp. ad(tr), la forme atomique deG (resp. H) ;

– Tete atomique de tc, notee ah(tc), le sommet concept de ad(tc) qui correspond a latete de tc ;

– Genre atomique de tc, note ag(tc), le type de ah(tc) dans ad(tc).– Arguments atomiques de tr, notes aai(tr), les sommets concepts de ad(tr) qui cor-

respondent aux arguments de tr.

Proposition 3.4.8. (Subsomption et types definis de concepts) [Leclere 96] – Soient tcun type defini de concept et t′c un type de concept pouvant etre primitif ou non, tc ≤ t′c siet seulement si :

– lorsque t′c est atomique, ag(tc) ≤ t′c,– lorsque t′c est defini, il existe une projection de ad(t′c) dans ad(tc) telle que ah(tc) est

l’image de ah(t′c).

Proposition 3.4.9. (Subsomption et types definis de relations) [Leclere 96] – Soient trun type defini de relation et t′r un type de relation pouvant etre primitif ou non, tr ≤ t′r siet seulement si arite(tr) = arite(t′r) et :

– lorsque t′r est atomique, pour tout i ∈ [1..arite(tr)] :– si σi(t′r) est atomique alors type(aai(tr)) ≤c σi(t′r),– si σi(t′r) est defini alors il existe une projection de ad(σi(t′r)) dans ad(tr) telle que

aai(tr) est l’image de ah(σi(t′r)) ;– lorsque t′r est defini, il existe une projection de ad(t′r) dans ad(tr) telle que pour tout

i ∈ [1..arite(tr)] aai(tr) est l’image de aai(t′r).

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3.5 Conclusion

Nous avons tente, au cours de ce chapitre, de dresser un rapide etat de l’art sur lesdifferentes techniques, langages et approches couramment employes dans le domaine de larepresentation de connaissances.

Dans un premier temps, nous nous sommes interesses a des aspects extremementgeneraux tels que la logique ou les ontologies. La logique offre un cadre formel et lesregles d’inferences necessaires pour modeliser la dynamique des connaissances. Plus quede simples informations, les connaissances permettent, par elles-meme, d’engendrer denouvelles connaissances. Ou plus precisement, tout ensemble de connaissances explicite-ment represente contient, de surcroıt, des connaissances implicites. Celles-ci, par la voiede la deduction, ou par des formes de raisonnement autres, peuvent elles-meme devenirexplicites. Toutefois, la tache consistant a identifier et a organiser les connaissances suffi-samment pertinentes pour etre explicitement encodees en machine est non triviale. Cetteproblematique a ete rapprochee de l’ontologie, discipline philosophique traitant de l’etre entant que tel. En effet, toute representation de connaissances met en evidence une maniereprofonde de penser ou de conceptualiser le domaine d’interet auquel elles sont attachees.Les ontologies incarnent un lien fort qui unit les symboles manipules par la machine aumonde reel.

Dans un deuxieme temps, nous nous sommes attaches a caracteriser les principalesfamilles de langage de representation. Certaines sont dotees d’une solide assise formelle,d’autres un peu moins. Au cours de cette etude, logiques de description et graphes concep-tuels se sont reveles etre particulierement adaptes a la representation des connaissancesformulees depuis des documents. Toutefois, les criteres traditionnels d’expressivite et decalculabilite se revelent etre insuffisants pour les departager. Des aspects complementaires,tels que la lisibilite ou la proximite via-a-vis de la langue naturelle, ont alors ete etudies.Ceux-ci se sont reveles plus decisifs et nous ont conduits a retenir les graphes conceptuelscomme fondement pour l’expression des diverses connaissances formulees dans un corpus.

Parmi les varietes de systemes de graphes conceptuels existants, le modele retenu estcelui des graphes conceptuels simples avec definitions de types. La derniere partie de cechapitre est consacree a en fournir une description plus complete.

66

Chapitre 4

Systeme des G-FramesStatique du modele

Sommaire

4.1 Introduction et motivations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 674.2 Syntaxe abstraite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.2.1 Support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 684.2.2 G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 694.2.3 CT-Frames et RT-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.3 Syntaxes concretes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 734.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 734.3.2 Representation graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 734.3.3 Notations textuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

4.1 Introduction et motivations

Dans ce chapitre, nous proposons un ensemble de structures a la fois fonde sur lemodele des graphes conceptuels et inspire des langages de frames. L’objectif premier dece couplage est de faire beneficier ces structures a la fois de :

– l’expressivite, la lisibilite et la proximite vis-a-vis des langues naturelles offertes parle systeme des Graphes Conceptuels,

– la forte capacite des frames a structurer les connaissances. En particulier, le slot estune notion structurante non denuee d’interet qui introduit un niveau de granulariteintermediaire entre les elements atomiques de valuation et les elements conceptuelsde description stereotypiques, i.e. les frames elles-memes.

Les slots apportent une information additionnelle et structurante qui peut etre exploitee ala fois sur un plan purement calculatoire et au niveau de la communication homme/machine.Effectivement, nous avons vu precedemment que les connaissances exprimees en termes degraphes conceptuels sont comprehensibles pour les experts du domaine sans effort consi-derable de leur part [Bos 97]. Toutefois, lorsque le volume des connaissances exprimees

[Bos 97] Bos C., Botella B. et Vanheeghe P. Modeling and Simulating Human Behaviors withConceptual Graphs. Proc. of the 5th International Conference on Conceptual Structures(ICCS’97). volume 1257. Springer Verlag, 1997, p 275–289.

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Chapitre 4. Systeme des G-Frames- Statique du modele

devient plus massif, la taille des graphes s’accroıt considerablement et leur potentiel decomprehension diminue fortement. Les experts du domaine, guides par l’information struc-turante offerte par les slots, peuvent alors, dans un premier temps, obtenir un apercugeneral des differents aspects abordes au sein du graphe, puis ils peuvent se focalisersuccessivement sur chacun d’eux. Finalement, employes dans cette perspective, les slotspermettent l’obtention d’une meilleure comprehension des graphes. L’introduction d’unniveau de structuration intermediaire offre la possibilite de scinder un element de connais-sance complexe en un ensemble d’elements plus simples. L’integration de ce dispositifstructurant aux graphes conceptuels permet non seulement une prise en charge de la com-plexite des connaissances modelisees, mais offre en plus un outil de standardisation dansl’expression de connaissances de natures variees. Dans cette seconde optique, frames etslots correspondent a des stereotypes globaux de situations ou d’elements autres permet-tant de decrire des patrons conceptuels generiques et preetablis s’accordant a la natureontologique des connaissances du domaine etudie.

D’un point de vue plus pragmatique, ils offrent la possibilite de construire des interfaceshomme/machine performantes et conviviales telles que des editeurs de connaissances, oudes possibilites d’indexation et de recherche effectives de fragments de graphes.

4.2 Syntaxe abstraite

Les connaissances de nature assertionnelle ou ontologique sont representees au traversd’un ensemble restreint de structures primitives que nous introduisons dans la presentesection. Informellement, ce sont des structures organisees autour de la notion de frame,des elements composites resultant d’un assemblage de slots. Un slot est caracterise parune etiquette et correspond a un aspect stereotypique de l’entite representee. Il existedeux types de slots : les slots graphiques et les slots litteraux. A l’interieur des premiers,sont imbriques des fragments de graphe conceptuel. Les seconds constituent un moyend’annoter les connaissances modelisees a l’aide de formes variees de donnees multimedia.

A ce niveau de definition, ces structures n’integrent aucune specificite propre a un do-maine precis. Elles sont placees a un haut niveau de genericite, dans l’intention d’etre ap-plicables a des varietes de connaissances. Nous verrons au cours des chapitres suivants quedes extensions ontologiques peuvent leur etre proposees pour une reelle prise en compte desspecificites relevant d’un domaine particulier. Afin d’illustrer nos propos, nous proposonsau chapitre 8 une specialisation de ces structures pour la modelisation de la connaissancenormative associee au domaine juridique.

4.2.1 Support

Le systeme des G-Frames que nous proposons est fonde sur le modele des graphesconceptuels presente en section 3.4. De meme que pour ces derniers, le systeme des G-Frames etabli une nette distinction entre les connaissances de nature ontologique et cellede nature assertionnelle. Les connaissances ontologiques sont rassemblees en une structurenommee support et dont le role est analogue a celui porte par son homonyme pour lesgraphes conceptuels. La difference majeure reside simplement dans le fait que les definitionsassociees aux types non primitifs sont incluses dans celui-ci.

68

4.2. Syntaxe abstraite

Definition 4.2.1. (Support) – Un support est une structure S = (TC , TR, DC , DR, δ, σ, I, τ)pour laquelle :

– TC est un ensemble de types de concepts partiellement ordonne par la relation degeneralisation/specialisation ≤ ;

– TR est un ensemble de types de relations partiellement ordonne par la relation degeneralisation/specialisation ≤ ;

– DC est un ensemble de definitions de type de concepts, chacune etant encodee enune structure nommee CT-Frame ;

– DR est un ensemble de definitions de type de relations, chacune etant encodee enune structure nommee RT-Frame ;

– δ est une application qui :– a tout type defini de concept associe une definition dans DC ,– a tout type defini de relation associe une definition dans DR.

– σ est une application qui, a tout type de relation, associe le type maximal de chacunde ses arguments ;

– I est un ensemble denombrable de marqueurs individuels ;– τ est une application de I dans TC \ {⊥}, qui a tout marqueur individuel m associe

un type de concept t.

Remarque 4.2.1. La definition 4.2.1 s’appuie sur celle du support precedemment men-tionnee pour le systeme des graphes conceptuels (definition 3.4.1). Les contraintes qui yetaient explicitement specifiees ne sont pas rappelees ici. Elles restent neanmoins appli-cables.

Les CT-Frames et RT-Frames dont il est fait mention dans la definition precedentesont des structures composites dont la description explicite necessite de faire appel a desnotions non encore exposees. Celles-ci seront detaillees en fin de section (voir definitions4.2.4 et 4.2.5).

4.2.2 G-Frames

Les connaissances de nature assertionnelle sont encodees en des structures nommeesG-Frames. Celles-ci sont composees de fragments de graphes conceptuels conformes aumodele presente en section 3.4. Neanmoins, nous devons preciser ici, qu’en plus de lanotion de type defini, il leur est aussi integre celle de coreference.

La coreference est l’une des trois structures primitives utilisees pour assembler lesgraphes conceptuels [Sowa 00a]. Deux nœuds concepts qui referent au meme individusont dits coreferents ou co-identiques. Les nœuds co-identiques peuvent etre des nœudsconcepts generiques lies par un lien de coreference ou des nœuds individuels munis dumeme marqueur [Mugnier 00]. Plus formellement, la coreference est une relation d’equi-valence coref ⊆ C × C definie sur l’ensemble des nœuds concepts C d’un graphe G. C’estainsi que les graphes conceptuels sous-jacents au modele des G-Frames sont des quintupletsG = (R,C, U, etiq, coref).

Definition 4.2.2. (Partition d’un Graphe Conceptuel) – Soit G = (R,C, U, etiq, coref)un graphe conceptuel valide, nous appelons partition de G l’ensemble PG = {g1, . . . , gn}des parties connexes de G. PG satisfait chacune des conditions suivantes :



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b C1 2aA B1 2b C1 2aA

c E

F

D

1 2

3

1 2

B

gG

c E

F

D

3

1 2

1

g2

Fig. 4.1 – Un graphe conceptuel G et sa partition PG = {g1, g2}.

1. Chaque graphe de PG est un graphe conceptuel valide compose d’au moins un nœudconcept : pour tout (Ri, Ci, Ui, etiqi, corefi) de PG, Ci 6= ∅ ;

2. Chaque nœud concept c non connecte dans G est contenu dans un seul graphe gi =(Ri, Ci, Ui, etiqi, corefi) de PG, et reciproquement : pour tout c de C, (@(r, c))((r, c) ∈U) ⇐⇒ (∃!gi)(gi ∈ PG ∧ Ui = ∅ ∧ Ci = {c} ∧Ri = ∅) ;

3. Chaque nœud relation r ∈ R et ses voisins dans G sont contenus ensemble dansun meme graphe gi ∈ PG. Les aretes incidentes a r dans G sont preservees dansgi, de meme que l’ordre total defini sur elles : pour tout r de R et pour tout j(1 ≤ j ≤ arite(r)), il existe un graphe gi = (Ri, Ci, Ui, etiqi, corefi) dans PG tel quer ∈ Ri et Gj(r) ∈ Ci et Gj(r) = gij(r).

4. Chaque nœud de G est contenu, au moins, par un element de PG :⋃

gi∈PGRi = R,⋃

gi∈PGCi = C et

⋃gi∈PG

Ui = U ;

5. Chaque nœud de G est contenu, au plus, par un element de PG :⋂

gi∈PGRi = ∅,⋂

gi∈PGCi = ∅ et

⋂gi∈PG

Ui = ∅ ;

6. Les etiquettes definies dans G sont preservees pour chacun des sous-graphes gi dePG : pour tout gi de PG et pour tout n de Ri ∪ Ci, etiqi(n) = etiq(n) ;

7. La relation de coreference definie sur les nœuds concepts du graphe G est preserveepour chacun des sous-graphes gi de PG : pour tout c1 et c2 de C, (coref(c1, c2)∧ c1 ∈Ci ∧ c2 ∈ Ci) ⇐⇒ corefi(c1, c2).

Pour tout graphe conceptuel G, PG constitue l’ensemble de toutes ses composantesconnexes, se reporter a l’exemple fourni en figure 4.1. Dans le cas particulier ou G estlui-meme connexe, PG = {G}.

Un nœud concept peut etre scinde en deux nœuds co-identiques relies par un liende coreference (regle de generalisation nommee scission co-identique [Mugnier 00]). Ens’appuyant sur cette operation elementaire, un graphe conceptuel connexe bien formepeut etre transforme en un graphe conceptuel non connexe semantiquement equivalent.Par exemple, le singleton G = (∅, {c}, etiq, coref) et le graphe G′ = (∅, {c1, c2}, etiq′, coref ′),avec etiq′(c1) = etiq′(c2) = etiq(c) et coref ′(c1, c2), portent une semantique equivalente.

Un second exemple est fourni en Fig. 4.2. Le graphe G y est scinde, par l’intermediairede la coreference, en deux composantes connexes G′

1 et G′2 sans aucun changement d’ordre

semantique. G et G′ partagent une semantique commune tandis que PG = {G} et PG′ ={G′

1, G′2}. Il nous semble utile d’observer que plusieurs notations existent pour marquer


70

4.2. Syntaxe abstraite

b C1 2aA B1 2

A B

d

e E

F

D

c1

2 2

1

1 2

b C1 2aA

d

e E

F

D

c

1 2

1

2 2

1

3

1 2

B

G’1

G’2

GG’

3

Fig. 4.2 – Decoupage d’un graphe conceptuel par scission co-identique.

les concepts coreferents. Par exemple, dans la figure 4.2, les liens de coreference sont notesen trait pointille.

Definition 4.2.3. (G-Frame) – Une G-Frame, definie sur un support S, est un quadrupletG = (G, L, S, υ) ou :

1. G = (R,C, U, etiq, coref) forme un graphe conceptuel simple valide. Les types desconcepts dans C peuvent etre primitifs ou definis.

2. L est un ensemble de valeurs litterales. Un litteral est une constante dont la valeurest donnee par sa forme externe ou ecrite [Wulf 81]. Une valeur litterale peut etreune donnee encodee telle qu’une chaıne de caracteres, un nombre, une image, etc.

3. S = SL ∪ SG est un ensemble d’etiquettes associees a la notion de slots22. SL et SG

sont deux sous-ensembles de S correspondant a deux classes distinctes de slots :

(a) Les slots de SL sont appeles slots litteraux. Chaque slot litteral de SL est associea une valeur litterale dans L via l’application υ. Les slots litteraux sont unmoyen d’annoter la connaissance representee par des formes variees de donneesmultimedia.

(b) Les slots de SG sont appeles slots graphiques. Chacun d’eux peut etre percucomme un pointeur sur un fragment du graphe G. Formellement, etant donneune partition PG de G, chaque element de SG pointe sur au moins un elementde PG. Une G-Frames doit contenir au moins un slot graphique et ne peut avoirplus de slots graphiques que de composantes connexes dans G : 1 ≤ |SG| ≤ |PG|.

4. υ : S → PG ∪ L est une application qui etablit une correspondance directe entre lesslots et leur valeur :

(a) υ associe de maniere bijective chaque slot litteral de SL a une valeur litteralede L ;

(b) υ associe chaque slot graphique de SG a un ensemble de sous-graphes dans PG.Chaque element de PG est associe a au moins un slot graphique dans SG.

22Pour une G-Frame donnee, un slot est caracterise par son etiquette. Par raccourci de langage, nousemploierons par la suite le terme slot pour designer son etiquette.

[Wulf 81] Wulf William A., Shaw Mary, Hilfinger Paul N. et Flon Lawrence. FundamentalStructures of Computer Science. Addison-Welsey, 1981. 621 p.

71


Les G-Frames sont introduites dans l’intention de representer des connaissances denature factuelle ou assertionnelle. Par exemple, la regle « si X est un homme alors X estmortel » peut etre representee par la G-Frames suivante23 :

G = (G, L, S, υ),avec G = [Homme : ∗x][Mortel :?x],

et L = ∅,et S = {If, Then},

et υ(If) = {[Homme : ∗x]},et υ(Then) = {[Mortel :?x]}.

4.2.3 CT-Frames et RT-Frames

Dans l’intention de representer des connaissances de nature plus ontologique, telles queles definitions de types, des structures additionnelles sont proposees. Les types sont definisselon la methode devenue commune d’Aristote, c’est-a-dire par genre (genus) et differences(differentiae). Les definitions de types sont representees au travers de structures nommeesCT-Frames, pour les definitions de types de concepts, et RT-Frames, pour les definitions detypes de relations. Les principes et les mecanismes sur lesquels sont fondees ces structuressont ceux exposes en section 3.4.6 a propos des Graphes Conceptuels.

Definition 4.2.4. (CT-Frame) – Une CT-Frame, associee a un type defini de concepttc, est un couple TC = (G, η) exprimant la definition de tc relativement a un supportS = (TC , TR, DC , DR, δ, σ, I, τ), avec :

1. G est une G-Frame, definie sur S, correspondant a la difference de tc (differentiae) ;

2. η ∈ C est un nœud concept generique de G qui correspond a la tete ou au parametreformel de tc.

Remarquons que le type de η est necessairement un supertype de tc : tc ≤ type(η).

Definition 4.2.5. (RT-Frame) – Une RT-Frame, associee a un type defini de relationtr, est un couple TR = (G, α) exprimant la definition de tr relativement a un supportS = (TC , TR, DC , DR, δ, σ, I, τ), avec :

1. G est une G-Frame definie sur S, correspondant a la difference de tr (differentiae) ;

2. α = (α1, . . . , αn) ∈ Cn correspondent aux n arguments ou parametres formels de tr.α = (α1, . . . , αn) satisfont a chacune des conditions suivantes :

(a) Chaque αi ∈ C (1 ≤ i ≤ n) est un nœud concept generique du graphe G.

(b) Les types des parametres formels αi sont necessairement egaux ou plus grandsque les types maximaux specifies par la signature σ(tr) de tr : pour tout i (1 ≤i ≤ n), type(αi) ≥ σi(tr).

Pour un support S donne, tout type defini de concept tc ∈ TC est associe a une CT-Frame TC par l’intermediaire de l’application δ : δ(tc) = TC . De meme, tout type definide relation tr ∈ TR est associe a une RT-Frame TR par l’intermediaire de l’application δ :

23La question de la semantique associee aux G-Frames est abordee au cours des prochaines sections.

72

4.3. Syntaxes concretes

δ(tr) = TR. Les contraintes precedemment mentionnees en section 3.4.6, visant a lier lepositionnement d’un type defini dans la hierarchie TC a sa definition, restent parfaitementapplicables au systeme des G-Frames. Elles sont definies globalement au niveau du supportS, et ne necessitent aucune adaptation particuliere. Toutefois, celles-ci s’appuient sur lanotion de definition atomique qui, par contre, doit etre redefinie.

Soient tc un type de concept defini par la CT-Frame TC = (G, η) et tr un type derelation defini par la RT-Frame TR = (H, α), nous appelons definition atomique de tc(resp. tr), et nous notons ad(tc) (resp. ad(tr)), la forme atomique (voir section 3.4.6) dugraphe conceptuel G (resp. H) sous-jacent a la G-Frame G (resp. H) ;

4.3 Syntaxes concretes

4.3.1 Introduction

Lors des sections precedentes, nous nous sommes attaches a fournir une syntaxe abs-traite au modele. Celle-ci compose son noyau le plus generique et le plus reutilisable. Elleest exempte de tout choix qui tendrait a la predisposer a une forme particuliere d’im-plementation. Dans la presente section, nous introduisons, au contraire, un ensemble desyntaxes concretes elaborees conformement a la syntaxe abstraite en fonction de certainsobjectifs fonctionnels.

En premier lieu, nous proposons une notation graphique favorisant le dialogue homme-machine, et qui devrait trouver ses applications parmi les composants logiciels a caracterevisuel qui voudraient offrir a leurs utilisateurs des interfaces conviviales et/ou ergono-miques : editeurs de connaissances, ateliers d’annotations semantiques de documents, outilsde consultation, etc.

En second lieu, nous aborderons le cas des notations textuelles en prenant soin den’introduire aucune contrainte qui restreindrait ineluctablement le domaine d’applicationdu modele. C’est ainsi que nous nous contenterons de fournir un ensemble de pistes quanta l’elaboration d’une telle syntaxe.

4.3.2 Representation graphique

L’acces des applications informatiques s’appuyant sur des representations de connais-sances n’est generalement pas limite aux seuls informaticiens. Des experts du domainesont frequemment amenes a interagir avec le programme et dans le cadre de processusvaries tels que l’acquisition des connaissances, la verification de la base, la consultationde certains resultats, ou plus simplement, la visualisation des connaissances embarquees.L’objectif premier des structures introduites en section 4.2 est de favoriser les interactionsentre l’homme et la machine. En reponse a cet enjeu capital, nous proposons ici une no-tation graphique, que nous pensons intuitive, concue pour une meilleure lisibilite de cesstructures.

Visualisation des G-Frames

Les trois grandes classes de frames introduites precedemment sont fournies avec unerepresentation graphique. Elles sont affichees sous la forme de tableaux ou les lignes corres-pondent aux slots. Les colonnes, quant a elles, sont au nombre de deux et correspondent

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Plan des locaux

Premier Etage

Identifiant

Couloir

Bureau : #B101Salle Repos

accèdeEscalier : #E1

accède accède

Bureau : #Direction

accède

Accueil

accède

Bureau : #B102

accède

Bureau : #B103

accède

Salle Machineaccède

contigu contigu

contigu

contigu

contigucontigu

contigu

contigu

HallaccèdeEscalier : #E1 accède Entrée

accède

Loge : #Gardien

accède

Escalier : #E2

contigu

contigu contigu

contigu

Rez-De-Chaussée

Escalier : #E2 accède Garage

Place : #G01

accède

Place : #G02

accède

Place : #G03

accède

accède Entrée

Place : #G04

accède

Place : #G05

accède

Place : #G06

accède

contigu contigu

contigu contigu

Sous-Sol

Fig. 4.3 – Exemple de la representation graphique d’une G-Frame.

respectivement aux etiquettes que portent les slots et aux valeurs qui leurs sont asso-ciees. Les litteraux sont restitues sous la forme ecrite qui paraıt etre la plus naturelle pourl’usager. Les fragments de graphes conceptuels associes aux slots graphiques sont affiches,quant a eux, sous leur notation graphique usuelle.

La figure 4.3 fournit l’exemple d’une telle representation. Cette G-Frame exprime unensemble de connaissances de nature factuelle. Plus precisement, elle apporte la descriptiond’un batiment sous un regard purement topologique. Celui-ci comporte trois etages, res-pectivement representes par les slots Sous-Sol, Rez-de-Chaussee et Premier Etage. Lesnœuds concepts correspondent a des entites physiques et spatiales tels que des bureaux,des salles ou des ascenseurs. La relation accede denote la possibilite d’acceder a un objetspatial depuis un autre. La relation contigu, conformement a son nom, lie deux objetslorsqu’ils sont contigus24. Une telle frame pourrait, par exemple, alimenter une procedure

24Precisons que tous les nœuds relations ne sont pas marques. Par exemple, la relation accede est

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Allocataire Potentiel

Genre

Condition Nationalité

ConditionActivité

Personne Physique : *x

Type

Activité

Personne Physique: ?x Français nationalité

exerce France loc

Enfant

Union Européenne

résideparentéConditionEnfant à Charge

t

G

ηr

S

(s1, ς(s1))

(s2, ς(s2))

(s3, ς(s3))

(s4, ς(s4))

Personne Physique: ?x

Personne Physique: ?x

Fig. 4.4 – Exemple de la representation graphique d’une CT-Frame.

de recherche d’itineraires. Contrairement a ce que pourrait laisser croire la representationen tableau, les trois etages ne sont pas completement independants. Les trois fragmentsde graphe conceptuel pourraient etre fusionnes de facon a former un seul et meme grapheconnexe. Effectivement, il est possible d’acceder au sous-sol depuis le rez-de-chaussee enempruntant l’escalier E2, et d’atteindre le premier etage grace a l’escalier E1. En d’autrestermes, tous les nœuds [Escalier : #E2] (respectivement [Escalier : #E1]) referenta un meme individu E2 (respectivement E1), independamment du fait qu’ils sont contenusdans des slots differents.

Visualisation des CT-Frames et des RT-Frames

Les CT-Frames et les RT-Frames, qui expriment respectivement des definitions detypes de concepts et de types de relations, sont affichees selon des principes identiques. Ladifference majeure reside en la prise en compte des parametres formels. C’est ainsi que laforme graphique de ces structures compte un slot supplementaire calcule au moment del’affichage, mais n’ayant aucune existence reelle au sens de la structure (tc, (G, L, S, υ), η).Ce slot « virtuel » est dedie a l’affichage des parametres formels de la definition. La fi-gure 4.4 fournit l’exemple d’une CT-Frame TC = (tc, (G, L, S, υ), η) qui exprime la de-finition du type « allocataire ». Un allocataire est une personne physique de nationalitefrancaise, ayant une activite en France, et dont les enfants resident en Union Europeenne25.Le genre du type allocataire est personne physique, sa difference comporte trois aspectsmajeurs : une condition de nationalite, une condition relative a son activite, et une troi-sieme a propos de ses enfants. Chacune d’elles est exprimee au travers d’un slot particulier.Un allocataire est une personne physique satisfaisant a la conjonction de ces conditions.L’exemple fourni en figure 4.4 ne fait apparaıtre aucun slot litteral (L = ∅). Les etiquettesdes slots graphiques SG = S = {s1, . . . , s4} sont listees en premiere colonne, les fragmentsde graphe conceptuel qui leur sont associes sont presentes en seconde colonne.

Les nœuds [Physical Person : *x] et [Physical Person : ?x] representent unmeme individu. Ils sont dits coreferents. Les concepts coreferents sont membres d’unmeme ensemble de coreference. Plusieurs notations existent pour marquer les conceptscoreferents. Par exemple, dans la figure. 4.2, ceux-ci sont lies par une ligne en trait poin-tille. En ce qui concerne la notation graphique associee aux G-Frames, la representation

symetrique et transitive, et la contigu est symetrique. De meme, (∀x)(accede(x) =⇒ contigu(x)).25Pour des raisons d’ordre didactique, la definition du type allocataire a ete volontairement simplifiee.

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Tante

Description

Relation

Arguments

ConditionNécessaire

etSuffisante

Soient X une personne physique et Y une femme, Y est la tante de X si et seulement si Y est la soeur de l’un des parents de X.

Personne Physique : *x Personne Physique : *y

Femme

Personne Physique : ?x

Personne Physique

Femme : ?y

parent soeur

Fig. 4.5 – Exemple de la representation graphique d’une RT-Frame.

en tableau impose certaines contraintes, et les concepts coreferents sont marques grace aun mecanisme d’etiquettes de coreference. L’un des membres de l’ensemble de coreferenceporte une etiquette de definition26, prefixe avec un asterisque ; tous les autres nœuds del’ensemble sont marques avec une etiquette de rattachement, prefixe par un point d’inter-rogation [Sowa 00a]. Tous les concepts dotes d’une etiquette de rattachement referent aunœud de l’ensemble marque par l’etiquette de definition. Toute information portee par cedernier est partagee par les autres membres de l’ensemble de coreference. Par exemple,[Physical Person : *x] est marque par une etiquette de definition. Les trois nœuds[Physical Person : ?x] sont dotes d’une etiquette de rattachement et representent lememe individu que [Physical Person : *x].

Les RT-Frames sont affichees selon les memes principes. L’unique difference residedans la maniere de calculer le slot virtuel correspondant aux arguments de la relation.Par exemple, la RT-Frame fournie en Fig. 4.5 definit la relation conceptuelle Tante dontla signature definie sur PersonnePhysique × Femme. Ainsi, (∀x : PersonnePhysique)(∀y :Femme)Tante(x, y)) si et seulement si y est la sœur de l’un des parents de x. Nous suppo-sons que cette relation est definie en tant que specialisation d’une relation de parente plusgenerique definie sur l’ensemble des personnes physiques. Le slot virtuel Arguments faitapparaıtre une contrainte posee sur le second argument de la relation Tante. Le type decelui-ci, fixe initialement a Personne Physique dans la signature du supertype de Tante,est restreint a Femme. Cette restriction est denotee par la presence d’un lien de co-referenceentre le nœud Personne Physique, dessine en trait pointille et symbolisant l’argument telqu’il est defini pour le supertype de Tante, et le nœud Femme, type maximum admis pourla relation Tante. Remarquons que (∀x : Femme)PersonnePhysique(x), sans quoi notredefinition ne serait pas valide : pour tout type t ≤ t′, le type du ieparametre formel de t′

doit subsumer celui du ieparametre de t.

Les exemples fournis en Fig. 4.4 et Fig. 4.5 sont particulierement simples. Mais ce n’estpas forcement le cas pour toutes les definitions de types. Par exemple, les definitions quel’on est amene a rencontrer dans le domaine juridique sont frequemment d’une extremecomplexite et ne sont pas aussi facilement comprehensibles. Ce phenomene est principale-

26Remarque : un concept marque avec une etiquette de definition ne peut etre membre d’aucun autreensemble de coreference.


76


ment du au fait que generalement, pour chacune d’elles, de nombreux aspects sont etudies,et que chacun d’eux est decrit avec une grande minutie.

A un niveau logique, les slots partionnent la connaissance modelisee et apportent a sonsujet des informations additionnelles. Lorsque le volume de connaissances traite devientplus massif, ils permettent d’adopter une approche plus modulaire a son egard, facilitantainsi sa gestion et la comprehension que les hommes peuvent en avoir.

4.3.3 Notations textuelles

La notation graphique presentee precedemment, est principalement destinee a favoriserles interactions entre l’homme et la machine. Lors de la construction d’un systeme a basede connaissances, d’autres aspects doivent etre, de meme, etudies. Les notations concretessont dependantes des taches qu’elles sont amenees a supporter. Un langage qui apporteraitune reponse ideale a la problematique de la persistance des connaissances – i.e. notationcompacte, possibilite de construire des interpreteurs efficaces, etc. – ne serait probablementpas le langage idoine si l’on s’attelle a des problemes autres, tels que l’interoperabilite oul’integration de systemes heterogenes, ou une notion plus verbeuse, par exemple fondeesur XML, s’avererait plus adaptee.

Nous ne souhaitons pas, a ce niveau de definition du modele, fournir une notation tex-tuelle de predilection qui ne manquerait pas de favoriser une problematique plutot qu’uneautre. Nous preferons laisser ce choix aux concepteurs d’applications qui verraient un quel-conque interet a batir leur systeme sur le modele abstrait des G-Frames. Effectivement,ces derniers nous semblent etre les plus a meme de prendre une telle decision, puisqu’ilssont les seuls a avoir pleinement conscience des contraintes techniques ou fonctionnellesauxquelles est soumise leur implementation. Toutefois, afin de ne pas occulter complete-ment cette problematique, nous fournissons ci-dessous quelques pistes qui peuvent etre,ou non, suivies lors de l’elaboration d’une notation textuelle.

Partant du constat que les G-Frames sont essentiellement fondees sur le systeme desgraphes conceptuels, il peut paraıtre judicieux de construire une notation textuelle a partirdes notations deja existantes pour les graphes conceptuels. Nous pouvons citer : CGLF(CG Linear Form) [Sowa 92, Sowa 93], CGIF (CG Interchange Format) [NCITS 98a],KIF (Knowledge Interchange Format) [NCITS 98b], Frame-CG [Martin 00], etc. CGLF etFrame-CG sont des notations textuelles qui restent relativement intuitives, mais il est anoter qu’elles ne sont pas standardisees. KIF est une version de la logique du premier ordretypee, concue pour fournir un langage pivot et favoriser l’echange de connaissances entredes systemes heterogenes. La semantique des graphes conceptuels peut parfaitement etre


[Sowa 93] Sowa John F. Relating Diagrams to Logic. Conceptual Graphs for Knowledge Representation(ICCS’93). Edited by Mineau Guy W., Moulin Bernard et Sowa John F. volume 699 ofLecture Notes in Computer Science. Springer Verlag, 1993, p 1–35.

[NCITS 98a] NCITS T2. Conceptual Graphs, 1998. Working draft of proposed American national standard.Disponible sur : http ://users.bestweb.net/sowa/cg/cgstand.htm (consulte le 07.07.2003).

[NCITS 98b] NCITS T2. Kowledge Interchange Format, 1998. Working draft of proposed American nationalstandard. Disponible sur : http ://logic.stanford.edu/kif/dpans.html (consulte le 07.07.2003).

[Martin 00] Martin Philippe. Conventions and Notations for Kowledge Representation and Retrieval.Proc. of the 8th International Conference on Conceptual Structures (ICCS’00). Edited byGanter B. et Mineau G.W. volume 1867 of Lecture Notes in AI, Darmstadt, Germany.Springer Verlag, August 2000, p 41–54.

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(Def [RelationLabel : "Tante"][LambdaExpression :

"(lambda (PersonnePhysique*x, Femme*y)(Slot [SlotLabel : ’Description’]

[SlotStringValue : ’Soient X une personne physique et Yune femme, y est la tante de X si et seulement si Yest la soeur de l’un des parents de X.’])

(Slot [SlotLabel : ’Condition Necessaire et Suffisante’][SlotGraphValue :

(parent [PersonnePhysique*p1] ?x)(soeur ?p1 ?y)])"])

Fig. 4.6 – Exemple d’une notation textuelle fondee sur CGIF.

exprimee en KIF. Malgre tout, nous prefererons un langage de plus haut niveau, tel queCGIF, qui offre une expression plus naturelle et plus proche de la syntaxe abstraite desGraphes Conceptuels. On se reportera a [Martin 02] pour une comparaison plus detailleede ces differentes notations.

Un langage tel CGIF offre plus d’expressivite qu’il n’est strictement necessaire pour ex-primer la semantique associee au systeme de graphes conceptuels simples avec definitionsde types. En particulier, CGIF prend en consideration la notion de contexte. Un contexte,au sens des graphes conceptuels, est un nœud concept dont le referent est compose d’ungraphe conceptuel. En d’autres termes, un graphe conceptuel comportant des contextes estun graphe imbrique. Une premiere strategie, pour l’elaboration d’une notation textuellepour les G-Frames, pourrait etre d’exploiter les contextes de CGIF pour encoder les slots.L’avantage de cette demarche serait de pouvoir utiliser CGIF sans qu’il soit necessaired’y apporter une modification d’ordre syntaxique. L’inconvenient majeur est que ce de-tournement semantique de CGIF risque fort d’engendrer des ambiguıtes autour de cettenotation. Une seconde strategie serait d’explicitement integrer la notion de slot dans lasyntaxe de CGIF. Les ambiguıtes seraient levees, cependant la possibilite de reutiliser descomposants logiciels developpes autour de CGIF devient nettement plus faible.

La figure 4.6 montre un exemple de ce que pourrait etre une notation textuelle fondeesur CGIF sans bouleversement d’ordre syntaxique. La frame representee est la definitionde la relation Tante fournie precedemment en Fig. 4.5. Def, lambda, RelationLabel etLambdaExpression font partie du vocabulaire reserve de CGIF. A ceux-ci sont ajoutes larelation Slot qui associe une etiquette de slot (concept de type SlotLabel) a une valeur(concept de type SlotStringValue pour les valeurs litterales de type chaıne de carac-teres, et SlotGraphValue pour les fragments de graphe conceptuel). Le concept de typeSlotGraphValue est un contexte dont la description est apportee par le graphe imbriquecorrespondant a la condition necessaire et suffisante.

A titre d’information, lors de l’elaboration de la plate-forme presentee au chapitre11, nous avons pris le parti de developper une grammaire fondee sur XML. Ce choix

[Martin 02] Martin Philippe. Knowledge representation in CGLF, CGIF, KIF, Frame-CG andFormalized- English. Proc. of the 10th International Conference on Conceptual Structures(ICCS’02). volume 2393 of Lecture Notes in AI, Borovets, Bulgaria. Springer Verlag, July2002, p 77–91.

78

4.4. Conclusion

peut etre discute, notre principale motivation etant alors de pouvoir beneficier du supporttechnologique offert par XML et ses standards associes.

4.4 Conclusion

Au cours de ce chapitre nous avons introduit un ensemble de structures primitivesa la fois fonde sur le modele des graphes conceptuels et inspire des langages de frames.L’objectif a l’origine de cette hybridation est d’obtenir des structures qui puissent beneficiersimultanement de l’expressivite, de la lisibilite et de la proximite des langues naturellesoffertes par les Graphes Conceptuels, et de la forte capacite des frames a structurer lesconnaissances en des representations stereotypiques.

Lorsque le volume de connaissances exprimees augmente, les G-Frames permettentl’adoption d’une approche plus modulaire et une certaine prise en charge de la complexitedes connaissances modelisees. De meme, les G-Frames, en marquant les elements stereo-typiques lors de l’expression de connaissances de natures variees, constituent un cadre quipeut etre employe a des fins de standardisation. Pour conclure, en associant des infor-mations complementaires aux connaissances exprimees, les slots permettent d’obtenir unemeilleure comprehension des graphes, offrant ainsi la possibilite de construire des inter-faces homme/machine performantes et conviviales ainsi que des outils d’indexation et derecherche effectives de fragments de connaissances.

Apres avoir specifie la syntaxe abstraite du modele, composante la plus generique etla plus reutilisable de celui-ci, nous avons aborde la problematique des notions concretes.Celles-ci doivent etre elaborees dependamment de certains objectifs. Jugeant que la capa-cite d’un systeme a interagir avec les utilisateurs est un enjeu fondamental auquel doiventrepondre les systemes d’information dits intelligents, notamment en matiere d’acquisitiondes connaissances, nous avons pris le parti de proposer une notation graphique. Celle-cia ete elaboree dans l’intention d’offrir un maximum de convivialite et d’intuitivite. Enconclusion de ce chapitre dedie a la statique du modele, certaines pistes ont ete fourniespour guider l’elaboration de notations textuelles.

79


80

Chapitre 5

Semantique des G-Frames etraisonnement

Sommaire

5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.2 Interpretation logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

5.2.1 Semantique des G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.2.2 Semantique des CT-Frames et RT-Frames . . . . . . . . . . 845.2.3 Semantique du support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

5.3 Raisonnement sur les G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . 865.3.1 Caracterisation du risque d’incompletude . . . . . . . . . . . 875.3.2 Forme atomique normee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 885.3.3 Specialisation des G-Frames, Consistance et Completude . . 89

5.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

5.1 Introduction

Au cours du chapitre precedent, nous avons introduit un ensemble de primitives des-tinees a la representation de connaissances de natures variees. Ces primitives sont definiesa un haut niveau de genericite, et tentent de respecter un certain critere de neutraliteontologique en essayant d’integrer un minimum de presupposes quant a la nature desconnaissances qu’elles seront amenees a exprimer. Au cours de ce nouveau chapitre, nousallons decouvrir quelle semantique est explicitement attachee aux G-Frames primitives.C’est ainsi que nous verrons, qu’a l’inverse des systemes de frames plus traditionnels, lanotion de slot ne revet ici aucune semantique formelle, et reste transparente en matierede raisonnement conduit par la machine. Le role des slots se limite essentiellement a celuid’associer aux connaissances modelisees une information complementaire a destination del’usager pour en augmenter la lisibilite.

Toutefois, nous verrons, notamment au cours du chapitre 6, qu’en fonction d’un do-maine d’application clairement identifie, ou d’un besoin d’exprimer des connaissances denature non encore envisagee, le role initialement attribue aux slots peut devenir plus sub-stantiel. Ils peuvent, par exemple, servir a l’expression de contextes ou de modalites. C’estainsi que la semantique que nous allons attacher aux G-Frames au cours de ce nouveau

81

Chapitre 5. Semantique des G-Frames et raisonnement

chapitre pourra etre, ou non, selon les domaines d’applications, redefinie au travers de lanotion d’extension ontologique (voir chapitre 6).

5.2 Interpretation logique

5.2.1 Semantique des G-Frames

Les G-Frames sont explicitement fondees sur les graphes conceptuels. Nous ne preten-dons pas introduire ici de nouveaux principes fondamentaux en matiere de raisonnement,mais plutot de specifier formellement la maniere dont il est possible d’operer des deductionssur les G-Frames en s’appuyant sur des travaux deja realises sur les graphes conceptuels.

Definition 5.2.1. (Normalisation) – On appelle normalisation d’un graphe conceptuel G,dont les nœuds concepts sont munis de la relation de coreference, la procedure permettantde placer G sous sa forme normale nf ′(G). Tous les concepts membres d’un meme ensemblede coreference27 Ei dans G sont fusionnes en un unique nœud concept c dans nf ′(G).L’etiquette attribuee au nœud c est celle d’un plus petit element de Ei, note cmin, tel quepour tout x ∈ Ei, etiqG(cmin) ≤ etiqG(x).

Considerons par exemple le graphe conceptuel G qui exprime « il existe une personnephysique residant a Lyon, qui est aussi un homme pere d’un enfant » :

G = [PersonnePhysique : *x]->(reside)->[Ville : #Lyon]

[Homme : ?x] ->(pere)-> [Enfant].

Le graphe nf ′(G) resultant de la normalisation de G est fourni ci-dessous. Il peut se lire« il existe un homme, residant a Lyon, et pere d’un enfant » :

nf ′(G) = [Enfant]<-(pere)<-[Homme]->(reside)->[Ville : #Lyon].

Definition 5.2.2. (Graphe Norme) – On appelle graphe norme associe a une G-FrameG = (G, L, S, υ) le graphe conceptuel, note grNorme(G), obtenu par normalisation de G :grNorme(G) = nf ′(G).

Pour toute G-Frame G, le graphe norme grNorme(G) est un graphe conceptuel donnesous forme normale, et exprimant, dans le systeme des graphes conceptuels, la semantiquede G sous une forme relativement factorisee. Outre le passage depuis l’univers des G-Frames vers celui des graphes conceptuels, la notion de graphe norme presente l’interet derestituer des graphes sous forme normale. La procedure proposee prend en considerationle cas ou les sommets concepts ne sont pas strictement de types identiques, contrairementa celle decrite en section 3.4.5.

Toutefois, nous devons ici nuancer nos propos car l’usage de la coreference dans lesysteme des G-Frames est soumis a une contrainte. Effectivement, nous supposons quepour tout ensemble de coreference, il existe au moins un membre subsume par tous lesautres. Cette restriction se justifie au regard de la projection qui, dans sa version decriteen section 3.4.5, ne permet pas de verifier les contraintes induites par la coreference. Il

27Un tel ensemble represente une classe d’equivalence sur l’ensemble des concepts de G caracterisee par(∀x ∈ Ei)(∀y ∈ Ei)coref(x, y).

82

5.2. Interpretation logique

Situation de Henry et Marie

Situation Professionnelle

de Henry

Identifiant

Homme : #Henry profession Informatique

Ville : #Lyon

1 2

3


de Marie

Femme : #Marie

Ville : #Paris

profession1 2

3

Télécommunication

marié1 2

Enfant : #Mathias

Homme : #Henry

père mère

Femme : #MarieSituation Familiale

Fig. 5.1 – Exemple d’une G-Frame.

devient alors necessaire de faire disparaıtre les liens de coreference avant d’operer touteprojection. Cela n’est possible que si tous les membres d’un meme ensemble peuvent etrefusionnes en un seul et unique sommet.

Sur cette base, et de maniere analogue aux graphes conceptuels, un operateur de for-mule Φ est associe aux G-Frames. Celui-ci traduit chaque G-Frames G = (G, L, S, υ) enune formule de la logique du premier ordre determinee a partir de son graphe sous-jacentG. En effet, les slots n’apportent aucune semantique additionnelle a exprimer au traversde l’operateur Φ. Ceux-ci doivent etre percus comme des metadonnees orientees struc-ture, fournissant une information suppletive a propos de la connaissance modelisee. Leursemantique propre ne doit pas interferer avec celle des graphes conceptuels sous-jacents.

Definition 5.2.3. (Interpretation d’une G-Frame) – L’interpretation logique d’une G-Frame G est fournie par l’operateur Φ qui associe a G la formule Φ(G) = φ(grNorme(G)).

Remarque 5.2.1. La semantique du graphe norme associe a une G-Frame G est equiva-lente a celle de son graphe conceptuel sous-jacent G. Il peut donc sembler inutile de fairereference a la notion de graphe norme pour determiner la semantique de G. Ce choix aete adopte ici dans un souci de concision. Effectivement, la procedure de traduction enlogique du premier ordre, precedemment decrite en section 3.4.4, ne s’applique pas auxgraphes munis de la relation de coreference, nous conduisant ainsi a en proposer une ver-sion modifiee. Les graphes normes presentent l’avantage de faire disparaıtre cette notion,leurs nœuds concepts n’etant plus que coreferents avec eux-memes.

Par exemple, la G-Frame fournie en Fig. 5.1 decrit la situation de Henry et Marie.Henry est informaticien a Lyon, Marie travaille dans le domaine des telecommunicationsa Paris, Henry et Marie sont maries et ont un enfant nomme Mathias. La semantiqueattachee a cette G-Frame est strictement equivalente a celle portee par son graphe normefourni en Fig. 5.2. Tous deux sont associes a la formule suivante :

83


Ville : #Paris

2

marié1 2

Enfant : #Mathias

Homme : #Henry

père mère

Femme : #Marie

3

1

profession 3

Télécommunication

2

1

profession

Informatique

Ville : #Lyon

Fig. 5.2 – Graphe norme associe a la G-Frame de la Fig. 5.1.

(∃x)(∃y)(Informatique(x)∧Homme(Henry)∧Ville(Lyon)∧profession(Henry, x, Lyon)∧ Telecommunication(y) ∧ Femme(Marie) ∧Ville(Paris) ∧ profession(Marie, y, Paris)

∧marie(Henry, Marie) ∧ Enfant(Mathias) ∧ pere(Henry, Mathias)∧mere(Marie,Mathias)).

5.2.2 Semantique des CT-Frames et RT-Frames

CT-Frames et RT-Frames expriment des definitions de types. La semantique qui leurest attribuee est analogue a celle des definitions de types dans le modele des graphesconceptuels, voir section 3.4.6.

Definition 5.2.4. (Interpretation des CT-Frames et des RT-Frames) – L’interpretationlogique d’une CT-Frame ou d’une RT-Frame T = (G, {c1, . . . , cn}) (n valant 1 dans lecas d’une CT-Frame) exprimant la definition d’un type t non primitif est fournie parl’operateur Φ. La formule Φ(T) se calcule de la maniere suivante :

1. A la difference G, est associee la formule Φ′(G) calculee de maniere analogue a Φ(G)mais laissant libres les variables x1, . . . , xn associees aux sommets correspondant ac1, . . . , cn dans le graphe grNorme(G) ;

2. Au type t, est associe l’atome predicatt(x1, . . . , xn), ou predicatt est le predicat as-socie a t ;

3. L’atome predicatt(x1, . . . , xn) est connecte a la formule Φ′(G) par l’equivalence lo-gique.

La formule Φ(T) est obtenue apres avoir operee une fermeture universelle.

Par exemple, la formule associee a la definition T de la relation Tante, presentee enFig. 4.5, est la suivante :

Φ(T) = (∀x)(∀y)(Tante(x, y) ⇐⇒ (∃t)(PersonnePhysique(x) ∧ Femme(y)∧ PersonnePhysique(t) ∧ parent(t, x) ∧ soeur(y, t))).

5.2.3 Semantique du support

Definition 5.2.5. (Interpretation du support) – L’interpretation logique d’un supportS = (TC , TR, DC , DR, δ, σ, I, τ) est une theorie, notee Φ(S), constituee par l’interpretation

84

5.2. Interpretation logique

(Tangible, Spatial)(Per.Phy,Per.Phy)

(Homme,Per.Phy) (Femme,Per.Phy)

(Per.Phy, Spatial)(Per.Phy, Femme)

(Per.Phy, Dom.Act, Ville )

( , , )( , )

Personne Physique Domaine Activité

Ville DéménagementHomme

Spatial

Tangible Abstraction

Femme

réside

binaire ternaire

professionlocalisationparenté

tante

père mère

parent(Per.Phy,Per.Phy)

Fig. 5.3 – Hierarchies de types TC (sur la gauche) et TR (sur la droite). Pour chaque typede relation, la signature qui lui est associee par σ est indiquee au dessous de son etiquette.

logique des relations de subsomption definies sur TC et TR, des signatures fournies par σ,et des individus declares au sein de I et affectes aux categories de TC par τ , conformementa la procedure detaillee en section 3.4.4. Une theorie Φ(S) rassemble, en conjonction, l’in-terpretation des definitions donnees par DC et DR et associees aux types par l’applicationδ. Formellement :

1. Φ(S) ⊇ φ(S) ;

2. pour tout type defini de concept tc, Φ(δ(tc)) ∈ Φ(S) ;

3. pour tout type defini de relation tc, Φ(δ(tr)) ∈ Φ(S).

Considerons, par exemple, un support S dont les hierarchies de types sont fournies enFig. 5.3. Tous les types de TC et TR sont primitifs, a l’exception du type de relation tantedont la definition est donnee en Fig. 4.5. Les individus connus dans S sont au nombrede cinq : Pierre et Henry sont des hommes, Marie est une femme, et Lyon et Paris sontdes villes. La theorie axiomatique Φ(S) associee a S, calculee selon la definition 5.2.5, estdonnee par l’equation (5.1).

85


Φ(S) =

(∀x)>(x),

(∀x)(PersonnePhysique(x) =⇒ Tangible(x)),

(∀x)(Homme(x) =⇒ PersonnePhysique(x)),

(∀x)(Femme(x) =⇒ PersonnePhysique(x)),

(∀x)(Spatial(x) =⇒ Tangible(x)),

(∀x)(Ville(x) =⇒ Spatial(x)),

(∀x)(DomaineActivite(x) =⇒ Abstraction(x)),

(∀x)(Demenagement(x) =⇒ DomaineActivite(x)),

(∀x)¬⊥(x),

(∀x)(∀y)(localisation(x,y) =⇒ binaire(x,y)),

(∀x)(∀y)(reside(x,y) =⇒ localisation(x,y)),

(∀x)(∀y)(parente(x,y) =⇒ binaire(x,y)),

(∀x)(∀y)(tante(x,y) =⇒ parente(x,y)),

(∀x)(∀y)(parent(x,y) =⇒ parente(x,y)),

(∀x)(∀y)(pere(x,y) =⇒ parent(x,y)),

(∀x)(∀y)(mere(x,y) =⇒ parent(x,y)),

(∀x)(∀y)(∀z)(profession(x,y,z) =⇒ ternaire(x,y,z)),

(∀x)(∀y)(binaire(x,y) =⇒ >(x)∧>(y)),

(∀x)(∀y)(localisation(x,y) =⇒ Tangible(x)∧Spatial(y)),

(∀x)(∀y)(reside(x,y) =⇒ PersonnePhysique(x)∧Spatial(y)),

(∀x)(∀y)(parente(x,y) =⇒ PersonnePhysique(x)∧PersonnePhysique(y)),

(∀x)(∀y)(tante(x,y) ⇐⇒ (∃t)(PersonnePhysique(x)∧Femme(y)∧PersonnePhysique(t)

∧parent(t,x)∧soeur(y,t))),

(∀x)(∀y)(parent(x,y) =⇒ PersonnePhysique(x)∧PersonnePhysique(y)),

(∀x)(∀y)(pere(x,y) =⇒ Homme(x)∧PersonnePhysique(y)),

(∀x)(∀y)(mere(x,y) =⇒ Femme(x)∧PersonnePhysique(y)),

(∀x)(∀y)(∀z)(ternaire(x,y,z) =⇒ >(x)∧>(y)∧>(z)),

(∀x)(∀y)(∀z)(profession(x,y,z) =⇒ PersonnePhysique(x)∧DomaineActivite(y)∧Ville(z)),

(∀x)(∀y)(tante(x,y) =⇒ PersonnePhysique(x)∧Femme(y)),

Homme(Pierre),Homme(Henry),Femme(Marie),Ville(Lyon),Ville(Paris)

(5.1)

5.3 Raisonnement sur les G-Frames

De maniere analogue aux graphes conceptuels, la relation de specialisation ≤ sur G-Frames est calculee par le biais de l’operation de projection, voir definition 3.4.3. Dememe, nous avons vu qu’une condition necessaire a la completude de la projection, lorsquel’on considere des types definis, est de placer prealablement les graphes conceptuels sousleur forme atomique. La procedure decrite en section 3.4.6 ne preserve pas forcement laforme normale des graphes. Or, la completude de l’operation de projection n’est prouveeque si les graphes consideres sont donnes sous forme normale (theoreme de completude[Chein 92, Mugnier 96], voir section 3.4.5). Cela signifie que certaines deductions possiblessur l’interpretation logique des G-Frames ne pourront etre prouvees par le biais de laprojection.



86

5.3. Raisonnement sur les G-Frames

Maurice, un déménageur Lyonnais


de Maurice

Identifiant

Lyonnais : #Maurice profession Déménagement

Ville : #Lyon

1 2

3

Fig. 5.4 – G-Frame G : Maurice, un demenageur Lyonnais...

Lyonnais

Genre

Condition

Type

Personne Physique: ?x Ville : #Lyon réside

Personne Physique: *x

Fig. 5.5 – CT-Frame T : Un Lyonnais est une personne residant a Lyon.

5.3.1 Caracterisation du risque d’incompletude

Considerons par exemple la G-Frame G donnee en Fig. 5.4. Cette derniere exprime uneconnaissance de nature factuelle simple : Maurice est un Lyonnais exercant la professionde demenageur a Lyon. La formule logique Φ(G) associee a G est la suivante :

(∃x)(Demenagement(x) ∧ Lyonnais(Maurice)∧Ville(Lyon) ∧ profession(Maurice, x, Lyon)).

Considerons a present la CT-Frame T, donnee en Fig. 5.5, definissant un Lyonnaiscomme une personne residant a Lyon. L’interpretation logique de T est fournie par laformule Φ(T) suivante :

(∀x)(Lyonnais(x) ⇐⇒ (PersonnePhysique(x) ∧Ville(Lyon) ∧ reside(x, Lyon))).

Procedons a present a l’expansion du type Lyonnais dans le graphe norme associea G, conformement a la procedure specifiee en definition 3.4.6. Nous obtenons le grapheconceptuel Gexp = af(grNorme(G)) fourni en Fig. 5.6, dont l’interpretation logique associeeest la suivante :

(∃x)(Demenagement(x) ∧ PersonnePhysique(Maurice) ∧Ville(Lyon)∧ reside(Maurice, Lyon) ∧ profession(Maurice, x, Lyon)).

Notons que cette formule est strictement equivalente a Φ(G) lorsqu’elle est exprimeerelativement a une theorie axiomatique τ contenant Φ(T) : Gexp ≡τ Φ(G).

Ville : #Lyon

réside

Personne Physique : #Maurice profession Déménagement

Ville : #Lyon

1 2

3

Fig. 5.6 – Graphe Gexp resultant de l’expansion du type Lyonnais dans le graphe normeassocie a G.

87


Quelqu’un réside et travaille à Lyon

Donnée Factuelle

Identifiant

Personne Physique profession

Ville : #Lyon

1 2

3

réside

Domaine Activité

Fig. 5.7 – G-Frame G′ : Quelqu’un reside et travaille a Lyon...


Ville : #Lyon

1 2

3

réside

Domaine Activité

Fig. 5.8 – Graphe norme grNorme(G′) associe a G′.

Considerons a present une seconde G-Frame G′, donnee en Fig. 5.7, qui exprime le faitsuivant : il existe une personne physique qui reside et travaille sur Lyon. De toute evidence,la connaissance qu’elle exprime peut etre deduite depuis la G-Frame G : si Maurice est unLyonnais qui exerce la profession de demenageur a Lyon, il est certain qu’il existe au moinsune personne residant et travaillant a Lyon. Cette intuition se verifie aisement lorsque l’onconsidere l’interpretation logique de G′, fournie ci-dessous, est qui se deduit de Φ(T) et deΦ(G) par inference logique : Φ(T),Φ(G) |= Φ(G′).

(∃x)(∃y)(PersonnePhysique(x) ∧DomaineActivite(y) ∧Ville(Lyon)∧ profession(x, y, Lyon) ∧ reside(x, Lyon)).

Pourtant, il n’existe pas de projection depuis le graphe norme grNorme(G′) associe aG′, donne en Fig. 5.8, sur le graphe Gexp (resultat de l’expansion du type Lyonnais dansle graphe norme associe a G), fourni en Fig. 5.6. Cela signifie donc, que contrairementau apparences, Gexp � grNorme(G′). Il existe donc des deductions sur les interpretationslogiques qui ne se verifient pas par la projection.

Ce phenomene trouve tout simplement son explication dans le fait que le graphe Gexp

n’est pas sous forme normale, bien qu’il l’ait ete avant l’expansion du type Lyonnais.Les operations d’expansion de type, decrites en section 3.4.6, ne preservent pas la formenormale des graphes.

5.3.2 Forme atomique normee

Dans l’intention de garantir la completude de l’operation de projection dans le contextedes G-Frames, ou les types peuvent etre primitifs ou definis, nous proposons ici une exten-sion de la notion de forme atomique (voir section 3.4.6) que nous nommons forme atomiquenormee.

Definition 5.3.1. (Forme atomique normee) – La forme atomique normee d’un grapheconceptuel G, dont les differents sommets peuvent faire apparaıtre des types definis, est ungraphe note afNorme(G), semantiquement equivalent a G, elabore de la maniere suivante :

1. appliquer une suite d’operations elementaires d’expansion de type (voir section 3.4.6)jusqu’a ce qu’il n’apparaisse plus aucun type defini,

88

5.3. Raisonnement sur les G-Frames


Ville : #Lyon

1 2

3

réside

réside

Personne Physique : #Maurice profession Déménagement

Ville : #Lyon

1 2

3

Domaine Activité

Fig. 5.9 – Projection de grNorme(G′) sur afNorme(grNorme(G)).

2. puis, appliquer une procedure de normalisation (voir Definition 5.2.1) de sorte quepour tous nœuds x et y de CafNorme(G), x 6= y ⇐⇒ ¬coref(x, y).

La forme atomique normee d’un graphe conceptuel est un graphe donne sous formenormale. Cette propriete est particulierement interessante, puisqu’elle permet d’obtenir desdeductions par projections sur les graphes, conformes a l’interpretation logique du modele,et qui ne pourraient etre demontrees (par la projection) si cette propriete n’etait pas veri-fiee. C’est ainsi, pour prolonger l’exemple precedent, que af(grNorme(G)) � grNorme(G′),mais que afNorme(grNorme(G)) ≤ grNorme(G′), puisque cette fois, le graphe sur lequels’opere la projection est place sous forme normale, voir Fig. 5.9.

Remarque 5.3.1. L’extension que nous apportons ici est transparente sur le plan del’interpretation logique des structures : pour tout graphe G defini relativement a un supportS, φ(afNorme(G)) ≡ φ(af(G)) ≡Φ(S) φ(G). Effectivement, la difference entre la formeatomique normee et la forme atomique, decrite en section 3.4.6, reside uniquement en lafusion des concepts coreferents.

5.3.3 Specialisation des G-Frames, Consistance et Completude

Definition 5.3.2. (G-Projection) – Soient deux G-Frames G et H, on appelle G-Projectionde H dans G la projection du graphe afNorme(grNorme(H)) dans afNorme(grNorme(G)).

Proposition 5.3.3. (Relation de specialisation sur les G-Frames) – Soient deux G-FramesG et H, G est une specialisation de H, note G ≤ H si et seulement si il existe une G-Projection de H dans G.

La relation de specialisation sur les G-Frames peut aussi etre qualifiee de subsomption.Si une G-Frame G est une specialisation d’une seconde G-Frame H relativement a unsupport S, alors H subsume G. De meme, lorsque G ≤ H, la connaissance exprimee par H

se deduit a la fois de G et des connaissances encodees dans le support S.

En section 3.4.5, nous avons vu que l’operation de projection fournie avec le modeledes graphes conceptuels simples est consistante par rapport a la logique du premier ordre,et complete lorsque l’on considere des graphes places sous forme normale. Ci-dessous,nous montrons que ces proprietes sont preservees par G-Projection dans le systeme desG-Frames.

Theoreme 5.3.4. (Consistance) – Soient G et H deux G-Frames definies sur un supportS, si G ≤ H alors Φ(S),Φ(G) |= Φ(H).

89


Demonstration. Pour toutes G-Frames G et H, G ≤ H si et seulement si il existe uneprojection de afNorme(grNorme(H)) dans afNorme(grNorme(G)). Lorsqu’une telle projec-tion existe, afNorme(grNorme(G)) ≤ afNorme(grNorme(H)). La consistance de la projec-tion (voir section 3.4.5), nous permet alors d’ecrire que Φ(S), φ(afNorme(grNorme(G))) |=φ(afNorme(grNorme(H))). Or, pour tout graphe conceptuel K defini sur un support S

donne, φ(af(K)) ≡Φ(S) φ(K) [Leclere 96]. Il en decoule que si afNorme(grNorme(G)) ≤afNorme(grNorme(H)) alors Φ(S), φ(grNorme(G)) |= φ(grNorme(H)). Sachant que pourtoute G-Frame K, Φ(K) = φ(grNorme(K)), si G ≤ H alors Φ(S),Φ(G) |= Φ(H).

Theoreme 5.3.5. (Completude) – Soient G et H deux G-Frames definies sur un supportS, si Φ(S),Φ(G) |= Φ(H) alors G ≤ H.

Demonstration. Pour toutes G-Frames G et H, Φ(S),Φ(G) |= Φ(H) si et seulement siΦ(S), φ(grNorme(G)) |= φ(grNorme(H)). Or, pour tout graphe K donne sur un sup-port S, φ(K) ≡Φ(S) φ(afNorme(K)) [Leclere 96]. Par consequent, H, Φ(S),Φ(G) |= Φ(H)si et seulement si Φ(S), φ(afNorme(grNorme(G))) |= φ(afNorme(grNorme(H))). Or lamise sous forme atomique normee d’un graphe, preserve la forme normale de celui-ci.Par consequent, le theoreme de completude, presente precedemment en section 3.4.5,est applicable dans le cas present. Il en decoule que si Φ(S), φ(afNorme(grNorme(G))) |=φ(afNorme(grNorme(H))) alors afNorme(grNorme(G)) ≤ afNorme(grNorme(H)). Il existedonc une projection de afNorme(grNorme(H)) sur afNorme(grNorme(G)) et que G ≤H.

5.4 Conclusion

Au cours de ce chapitre, les G-Frames ont ete dotees d’une semantique formelle ex-primee en logique du premier ordre. Afin de maintenir ces primitives a un haut niveau degenericite, en essayant notamment de n’integrer qu’un minimum de presupposes quant ala nature des connaissances qu’elles seront amenees a exprimer, la notion de slot ne revetici aucune semantique formelle et reste transparente en matiere de raisonnement conduitpar la machine.

Les procedures utilisees pour raisonner sur les G-Frames proviennent dans leur grandemajorite de la theorie des graphes conceptuels. Ainsi la projection demeure l’operationfondamentale. Nous avons montre que cette derniere conserve, dans le cadre des G-Frames,ses proprietes de consistance et de completude vis-a-vis de la logique du premier ordre.


90

Chapitre 6

Mecanisme d’extensionontologique

Sommaire

6.1 Principe de l’extension ontologique . . . . . . . . . . . . . . 916.2 Dimension syntaxique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

6.2.1 Contraintes syntaxiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 926.2.2 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

6.3 Dimension semantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 966.3.1 Redefinition semantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 966.3.2 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

6.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

Introduction

Au cours des deux chapitres precedents, nous avons introduit un ensemble de struc-tures primitives. G-Frames, CT-Frames et RT-Frames sont proposees pour exprimer desconnaissances factuelles ou des definitions de types. Elles ont ete concues a un haut ni-veau de genericite et dotees d’une semantique extremement proche de celle des graphesconceptuels.

Toutefois, lorsque l’on est amene a s’interesser a un domaine d’application particulier,il est parfois judicieux, voire necessaire, d’etendre ces structures primitives dans l’optiquede prendre en consideration les specificites de ce domaine. C’est ainsi que les primitivesgeneriques que sont les G-Frames, CT-Frames et RT-Frames peuvent etre specialisees28

afin de les accorder a la nature ontologique de ce qu’elles sont supposees exprimer. Lanotion d’extension ontologique, qui constitue l’objet essentiel de ce chapitre, est le resultatde tels processus d’adaptation.

6.1 Principe de l’extension ontologique

Le mecanisme d’extension ontologique repond a divers enjeux de standardisation, denormalisation, de transfert de connaissances, etc. en definissant des structures composites

28Ce terme est a interpreter au sens de la terminologie objet.

91

Chapitre 6. Mecanisme d’extension ontologique

sur la base d’un vocabulaire commun et d’une syntaxe partagee. Plus encore, il devientpossible, au travers de ce mecanisme, d’exprimer des connaissances de nature profondementdifferente de celles pour lesquelles les G-Frames ont ete initialement concues.

Definition 6.1.1. (Extension ontologique) – Une extension ontologique est une entitemodulaire, notee O, fournie sous la forme d’un ensemble de patrons structurels, et definis-sant un ensemble de regles et de contraintes sur la maniere de representer une categoriede connaissances.

Chacun des patrons specifie un modele generique de structure que l’on pourrait per-cevoir comme une metastructure si nous nous attachions a les formaliser. La constructiond’une extension ontologique comprend une large part de conceptualisation, si bien quepour un domaine particulier, une telle extension peut etre frequemment percue comme unpremier niveau ontologique.

Une extension ontologique comporte une dimension syntaxique ainsi qu’une dimensionsemantique. Chacune d’elles est facultative, mais au moins l’une des deux est requise, sansquoi l’extension devient inutile. Chacun de ces deux aspects sera etudie de maniere plusapprofondie au cours des sections suivantes.

Ci-dessous, nous dressons une liste des predicats que nous employons par la suiteafin d’adresser les differents elements encapsules au sein des G-Frames. Ces predicatsconstituent avant tout une convenance d’ecriture permettant d’obtenir plus de lisibilitedans l’expression des contraintes qui peuvent etre definies sur ces structures lors de laconstruction d’une extension ontologique.

gSlots Le predicat gSlots associe a toute G-Frame, CT-Frame ou RT-Frame G l’ensembledes etiquettes de ses slots graphiques : gSlots(G) = SG.

lSlots Le predicat lSlots associe a toute G-Frame, CT-Frame ou RT-Frame G l’ensembledes etiquettes de ses slots litteraux : lSlots(G) = SL.

gValues Pour une G-Frame, CT-Frame ou RT-Frame G et une etiquette de slot graphiquesg donnee, nous notons gValuesG(sg) l’ensemble des sous-graphes connexes associesa g dans G : gValuesG(g) = υ(sg).

lValues Pour une G-Frame, CT-Frame ou RT-Frame G et une etiquette de slot litte-ral sl donnee, nous notons lValuesG(sl) la valeur litterale associee a sl dans G :gValuesG(sl) = υ(sl).

6.2 Dimension syntaxique

6.2.1 Contraintes syntaxiques

G-Frames, CT-Frames et RT-Frames sont des structures composites faites de slotspouvant eux-memes etre constitues de litteraux ou de fragments de graphe conceptuel.L’action syntaxique presentee par une extension ontologique O = {P1, . . . , Pn}, ou chaquePi est un patron generique de structures, est caracterisee par la presence de contraintesdefinies au niveau de chacun des Pi quant a la composition des frames. Chaque modelegenerique Pi denote une categorie de structures29 partageant toutes un certain nombre

29C’est-a-dire des G-Frames, CT-Frames ou des RT-Frames particulieres.

92

6.2. Dimension syntaxique

de traits communs et satisfaisant a l’ensemble des contraintes exprimees par Pi. On diraqu’une G-Frame, CT-Frame ou RT-Frame G est une instance d’un patron P , et nousnoterons instance(G, P ), si et seulement si G se conforme integralement a P .

Les contraintes qui peuvent etre exprimees au niveau d’un patron P sont variees :

Patron de base Le patron de base permet de fonder un nouveau modele de structureP sur un modele P ′ prealablement etabli. Trois constantes G-Frame, CT-Frame etRT-Frame sont definies pour designer respectivement les trois modeles primitifs non-contraints que sont les G-Frames, CT-Frames et RT-Frames. Pour etre instance d’unpatron P , une frame G doit en premier lieu se conformer au patron P ′ sur lequelP est fonde, ainsi : instance(G, P ) =⇒ instance(G, P ′). Si P ′ est l’une des troisconstantes G-Frame, CT-Frame ou RT-Frame, alors G doit simplement etre une G-Frame, une CT-Frame ou une RT-Frame. Par exemple, instance(G, G− Frame) estvrai si et seulement si G est une G-Frame.

Etiquettes de slot Les etiquettes de slots peuvent etre normalisees sur la base d’un vo-cabulaire commun prealablement defini. De meme, chaque element de ce vocabulairepeut etre associe a un element de {graphique, litteral} pour contraindre le genre devaluation admissible pour chaque slot. Ainsi, par exemple, il est possible de specifierau sein d’un patron P que tout slot dote d’une etiquette Commentaires doit etreassocie a une valeur litterale : instance(G, P ) =⇒ Commentaires ∈ SL.

Valuation des slots En plus de restreindre le genre de valuation admissible pour uneetiquette donnee, il est possible de limiter l’univers des valeurs potentielles. Toute-fois, ceci n’est trivial que lorsque les valeurs sont des litteraux. En effet, il semblebeaucoup plus difficile, quoique realisable, d’apposer des contraintes sur la struc-ture d’un fragment de graphe conceptuel. Cette problematique n’etant pas au cœurde nos preoccupations, nous nous contenterons ici de la mentionner. Pour ce quiest des valeurs litterales, des contraintes telles que celle stipulant que Etiq nepeut etre value qu’a partir de {Val1, . . . , Valn}, est parfaitement envisageable :instance(G, P ) =⇒ (Etiq ∈ SL =⇒ ν(Etiq) ∈ {Val1, . . . , Valn}).

Ainsi l’action syntaxique d’une extension ontologique vise essentiellement a restreindrele champ de composition des frames. Chaque patron est construit en rassemblant unecollection de contraintes, toutes conformes aux motifs decrits ci-dessus.

6.2.2 Illustration

Afin d’illustrer nos propos, considerons l’exemple (fictif) d’une application evoluantdans le domaine musical, destinee a rechercher des partitions en fonction de certains motifsmelodiques. Dans une telle perspective, deux categories d’objets peuvent etre distinguees :les descripteurs de partitions et les requetes.

Le premier travail consiste a identifier les caracteristiques generales d’une piece musi-cale. Nous supposons ici qu’un tel objet est caracterise par :

– un identifiant, c’est-a-dire le titre de la piece musicale,– des paroles, i.e. le texte associe a la piece musicale s’il s’agit d’une chanson,– une partition, fournie sous la forme d’une image,– et une description melodique, fournie sur la base d’un certain vocabulaire prealable-

ment etabli.

93


Patron de base G-Frame

Etiquettes Valeurs DescriptionsIdentifiant litterale Titre de la piece musicaleParoles litterale Paroles, s’il s’agit d’une chansonPartition litterale Image de la partitionDescription Melodie graphique Representation de la melodie

Tab. 6.1 – Patron generique des descripteurs de morceaux.


Etiquettes Valeurs DescriptionsMotif Recherche graphique Specification du motif melodique recherche

Tab. 6.2 – Patron generique des requetes.

C’est ainsi que nous pouvons considerer que les descripteurs de morceaux sont des G-Frames constituees par la conjonction de ces donnees, se conformant a un patron generiquefourni en Tab. 6.1. Les pieces musicales sont ainsi decrites par une structure composee detrois slots litteraux et d’un slot graphique. Ce dernier est introduit afin de fournir unerepresentation de la melodie sur la base d’une conceptualisation denotee par le support S

(voir les hierarchies de types en Fig. 6.1). Remarquons qu’il semble possible d’automatiserla generation des descriptions melodiques a partir des images des partitions. En effet, surla base du support S, la representation resultante est moins expressive que la partitionelle-meme.

De maniere analogue, les requetes sont formulees sous la forme de G-Frames par-ticulieres dont la structure fait apparaıtre un unique slot graphique Motif Recherchedecrivant le motif melodique recherche au sein de la base, voir Tab. 6.2.

Requetes et descripteurs de morceaux correspondent a deux grandes categories de G-Frames, toutes definies sur la base d’un support S, dont les hierarchies de types TC etTR sont fournies en Fig. 6.1, et qui rassemble l’ensemble du vocabulaire necessaire a ladescription des melodies et a la formulation des requetes.

Un tel support resulte d’une activite de conceptualisation et denote une certaine ma-

succunité

CrocheDo Demi-tempsRé NoireMi TempsBlanche

Note DuréeUnité

(Note, Note, Durée)(Note,Unité)

Fig. 6.1 – Hierarchies TC (a gauche) et TR (a droite) rassemblees dans le support S.

94

6.2. Dimension syntaxique

Au clair de la lune

Paroles

Identifiant

Partition

DescriptionMélodie

Au clair de la lune, Mon ami Pierrot...

unité

Croche

succDo

unité

Croche

1 2

Demi-temps3

succ

unité

Croche

1 2

Demi-temps3

Do succ

unité

Croche

Ré1 2

Demi-temps3

Do succ

unité

Noire

Mi1 2

Demi-temps3

succ

unité

Noire

Ré : *x1 2

3

Temps

Ré : ?x succ

unité

Croche

1 23

Temps

Do succ

unité

Croche

1 23

Mi succ

unité

Croche

1 23

Ré succ

unité

Croche

1 23

Ré succ

unité

Blanche

1 23

Do

Demi-temps Demi-temps Demi-temps Demi-temps

Fig. 6.2 – Descripteur du classique « Au clair de la lune ».

Requête 1Identifiant

Motif Recherché

unité Croche

succNote1 2

Demi-temps3

succ

unité

1 2

Durée3

Do Ré

Croche

Fig. 6.3 – Exemple de requete.

niere de percevoir les descriptions offertes par les partitions. De meme, a un autre niveaud’abstraction, les patrons generiques, correspondant aux descripteurs de morceaux et auxrequetes, denotent eux aussi, une certaine maniere de penser et de caracteriser les creationsmusicales. La conceptualisation proposee par le support S est en relative independance decelle utilisee pour caracteriser, dans sa generalite, un morceau musical. La structure desdescripteurs pourraient etre modifiee sans necessiter une quelconque revision de S, et re-ciproquement.

La figure 6.2 fournit l’exemple d’un descripteur de morceau pour les deux premieresmesures du classique « Au clair de la lune ». La description melodique apportee en sonslot Description Melodie est fondee sur le principe suivant : les notes [Do], [Re], etc.sont liees par une relation temporelle de succession (nœuds (succ)). Cette derniere est unerelation ternaire definie sur Note×Note×Duree, signifiant que la note specifiee en troisiemeargument succede a celle fournie en premier argument apres un intervalle de temps dontla duree est precisee en second argument. De meme, chaque note est associee a une unitede temps (croche, noire, blanche,etc.) au travers de la relation unite ⊆ Note×Unite.

Un exemple de requete est donne en Fig. 6.3. Le motif recherche est : une croche suivied’un do au demi-temps suivant, lui-meme etant suivi d’un re dont l’unite est la croche.

95


Les descripteurs de morceaux, ainsi que les requetes, sont des G-Frames particulieresqui se conforment, sur un plan purement syntaxique, a certains patrons generiques. Lasemantique attachee a de telles structures reste inchangee. Ainsi, la recherche de motifsmelodiques peut se ramener au calcul de la relation de specialisation (voir section 5.3.3)entre descripteurs et requetes. Ainsi, soient M un ensemble de descripteurs de morceauxdefini sur le support S, et R une requete, l’ensemble MR ⊆ M des morceaux faisantapparaıtre le motif recherche est le suivant : MR = {x ∈ M | x ≤ R}.

Par exemple, il existe une G-Projection depuis la requete formulee en Fig. 6.3 versle descripteur de « Au clair de la lune ». Ce dernier sera compris dans le resultat de larecherche, offrant ainsi a l’utilisateur la possibilite d’acceder aux paroles et a la partitionde cette chanson populaire.

L’objectif de cette section n’est pas de proposer un systeme de recherche d’informationmusicale original, qui dans la version decrite ici ne manquerait pas de comporter des limi-tations majeures, mais plutot de mettre en scene un principe d’extension permettant auxsystemes intelligents de manipuler des elements normalises. Effectivement, l’utilisation depatrons generiques offre la possibilite d’homogeneiser la representation des diverses entitesmanipulees par le systeme. Le mecanisme de specialisation par apposition de contraintessyntaxiques permet, d’une part de standardiser les structures, et d’autre part de les adap-ter a la fois au domaine d’application vise et aux objectifs fonctionnels des applicationshotes.

6.3 Dimension semantique

6.3.1 Redefinition semantique

L’exemple precedent illustre la maniere par laquelle il est possible de prendre en consi-deration les specificites propres a un domaine d’interet ou a un besoin applicatif particulier.Toutefois, les structures nouvellement etablies ne se distinguent de leur ancetre que surun plan purement syntaxique. Or, il est probable que face a certaines situations ou lesconnaissances traitees sont de nature profondement differente, la semantique initialementaccordee aux G-Frames ne soit plus en accord avec la signification reelle des connaissancesexprimees. Si l’on souhaite tout de meme pouvoir beneficier des quelques avantages offertspar les G-Frames, il devient necessaire de redefinir leur semantique.

Ainsi, une extension ontologique, au-dela d’une simple action d’ordre syntaxique, peutrecouvrir une dimension semantique. Deux aspects sont alors a considerer :

– Interpretation logique – La procedure de traduction attachee a l’operateur Φ doitetre redefinie de maniere a ce que les formules generees refletent le sens reel quel’on desire attacher aux structures nouvellement definies. Le systeme logique danslequel est exprimee l’interpretation logique peut etre la logique du premier ordre,ou un systeme autre, par exemple si l’on souhaite exprimer certaines modalites autravers des slots. Dans tous les cas, les proprietes de consistance et de completudecaracterisant la projection (voir section 5.3.3) ne sont plus assurees, elles doiventetre reconsiderees en fonction de la semantique nouvellement attachee aux frames.

– Procedure de raisonnement – De facon analogue, la maniere par laquelle il est pos-sible de raisonner avec les structures membres d’une telle extension ontologique peutne plus etre fondee sur la relation de specialisation calculee sur les G-Frames (voir

96

6.3. Dimension semantique


Etiquettes Valeurs DescriptionsIdentifiant litteral Identifiant associe a la regleDescription litteral Description de la regleHypothese graphique Hypothese de la regleConclusion graphique Conclusion de la regle

Tab. 6.3 – Patron generique des regles.

section 5.3.3). Cette derniere risque d’ailleurs de n’etre plus applicable etant donnele sens nouveau recouvert par ces structures.

Ces deux considerations ont un impact significatif sur l’operationnalisation d’une telleextension. Un systeme a base de connaissances, implementant dans son integralite le sys-teme de G-Frames primitif, ne serait tres vraisemblablement pas a-meme de conduire desraisonnements valides sur des connaissances exprimees relativement a une extension on-tologique dont la semantique a ete redefinie. En effet, si un sens nouveau est accorde auxG-Frames, il est necessaire que celui-ci soit connu de la machine afin que cette dernierepuisse leur appliquer la procedure de raisonnement appropriee. Toutefois, remarquons icique lorsqu’une extension ontologique ne comporte qu’une simple dimension syntaxique,telle que dans l’exemple fourni en section 6.2.2, le mode de raisonnement initial demeurevalide et bien fonde.

6.3.2 Illustration

Afin d’illustrer nos propos, nous considererons ici le cas des regles. Avant toute chose,nous tenons a preciser que la problematique des regles et des contraintes est abordee avecune grande minutie dans [Baget 02], et que l’exemple que nous offrons ici est inspire deces resultats.

Une regle est une connaissance de la forme « si A est verifiee alors B ». En logique, uneregle est une formule de la forme A =⇒ B. La regle d’inference nommee modus ponenspermet alors, etant donne A et la regle A =⇒ B, de deduire B : A,A =⇒ B `m.p. B.

Nous proposons ici de representer les regles par des G-Frames particulieres dont le pa-tron syntaxique est fourni Tab. 6.3. Une regle est ainsi caracterisee par son identifiant (slotIdentifiant), une description (slot Description) en langue naturelle, une hypothese etune conclusion donnees respectivement, sous la forme de fragments de graphe conceptuel,dans les slots Hypothese et Conclusion.

Les regles sont appliquees a des faits. Un fait est une structure simple se conformant aupatron specifie en Tab. 6.4. De facon analogue aux regles, les faits comportent un identifiantet une description. La donnee factuelle est exprimee sous la forme d’un fragment de graphe.

La figure 6.4 fournit l’exemple d’une regle R relativement celebre : « tout homme estmortel ». L’hypothese de R est : « il existe un homme ». Lorsque cette hypothese est

[Baget 02] Baget Jean-Francois et Mugnier Marie-Laure. Extensions of Simple Conceptual Graphs :the Complexity of Rules and Constraints. Journal of Artificial Intelligence Research, 2002,vol 16, p 425–465.

97



Etiquettes Valeurs DescriptionsIdentifiant litteral Identifiant associe au faitDescription litteral Description du faitDonnee Factuelle graphique Specification du fait

Tab. 6.4 – Patron generique des faits.

Règle 1

Description

Identifiant

Hypothèse

Conclusion

Tout homme est mortel

Homme : *x

propHomme : ?x Mortel

Fig. 6.4 – Exemple d’une regle R : tout homme est mortel.

confirmee, la conclusion est que cet homme est mortel. Etant donne un fait F particulier,si l’hypothese de R est verifiee, alors sa conclusion sera ajoutee aux donnees factuelles deF .

La semantique des regles necessite d’etre redefinie, sans quoi, la regle R serait associeea la formule (∃x)(∃y)(Homme(x) ∧Mortel(y) ∧ prop(x, y)). Cette formule se lit « il existeun homme qui est mortel ». Cet enonce est effectivement une assertion, mais ne correspondnullement a une regle. C’est ainsi que, pour les regles, l’operateur Φ doit etre redefini, parexemple :

1. Associer au slot Hypothese une formule φ′(gValuesR(Hypothese)), ou φ′ est un ope-rateur similaire a φ mais qui laisse ouvertes toutes variables.

2. Associer au slot Conclusion une formule φ′′(gValuesR(Conclusion)), ou φ′′ est unoperateur similaire a φ mais qui ne ferme existentiellement que les variables n’appa-raissant pas dans φ′(gValuesR(Hypothese)).

3. Lier φ′(gValuesR(Hypothese)) et φ′′(gValuesR(Conclusion)) par l’implication lo-gique.

4. Fermer universellement la formule.

Conformement a cette nouvelle procedure de traduction, l’interpretation logique de Rdevient :

Φ(R) = (∀x)(Homme(x) =⇒ (∃y)(Mortel(y) ∧ prop(x, y))).

Les faits, quant a eux, n’ont nul besoin d’une redefinition semantique. Par exemple,le fait F presente en Fig. 6.5, « Socrate est un Athenien », reste associe a la formuleΦ(F ) = Athenien(Socrate).

En supposant que τ soit une theorie axiomatique contenant notamment la formule(∀x)(Athenien(x) =⇒ Homme(x)) (tout Athenien est aussi un homme), il est trivial deverifier que :

τ,Φ(F ),Φ(R) |= (∃x)(Athenien(Socrate) ∧Mortel(x) ∧ prop(Socrate, x)).

98

6.3. Dimension semantique

Fait 1

Description

Identifiant

DonnéeFactuelle

Socrate est un Athénien

Athénien : #Socrate

Fig. 6.5 – Fait F : Socrate est un Athenien.

Nous venons de deduire, par le detour des formules associees aux regles et aux faits,que Socrate, en plus d’etre Athenien, est aussi mortel. Afin de nous permettre d’operer desraisonnements analogues en termes de morphismes de graphes directement appliques surles frames, il est necessaire de definir une procedure de raisonnement appropriee aux regleset aux faits. Tenter de calculer une quelconque relation de specialisation sur l’ensemble{F,R}, comme s’il s’agissait de G-Frames primitives30, n’aurait aucun sens. La semantiquedes regles a ete redefinie, il convient d’en faire autant pour la procedure de raisonnementqui leur est associee.

La procedure de raisonnement proposee ici est calquee sur le modus ponens, et de-rive de celle proposee pour des graphes colores dans [Baget 01]. Une regle R est ap-plicable a un fait F s’il existe une projection de afNorme(gValuesR(Hypothese)) dansafNorme(grNorme(F )). Dans ce cas, le resultat de l’application de la regle R sur F est unfait F ′ obtenu de la maniere suivante :

1. Dupliquer F en un graphe F ′.

2. Inserer gValuesR(Conclusion) dans le slot Donnee Factuelle de F ′.

3. Pour tout sommet concept cC de gValuesR(Conclusion), si il existe un sommetconcept cH de gValuesR(Hypothese) tels que cC et cH etait coreferents dans R,alors fusionner cC avec Π(cH) en un sommet c′ dans F ′, et affecter a c′ la plus petiteetiquette : etiqF ′(c′) = min(etiqR(cC), etiqF (Π(cH))).

Conformement a la procedure decrite ci-dessus, la regle R est applicable au fait F . Eneffet, si il existe un Athenien du nom de Socrate, alors il existe un homme : le nœud hommedans l’hypothese de R se projette sur le sommet Athenien dans la donnee factuelle de F .Le fait F ′ resultant de l’application de R a F est alors obtenu en copiant la conclusion deR dans F et en fusionnant les sommets [Athenien : Socrate] et [Homme], voir Fig. 6.6.La formule logique associee a ce nouveau fait est la suivante :

Φ(F ′) = (∃x)(Athenien(Socrate) ∧Mortel(x) ∧ prop(Socrate, x)).

Il est immediat de verifier que cette inference, directement operee au niveau des struc-tures, correspond effectivement a une deduction sur les formules logiques qui leurs sont

30C’est-a-dire en essayant de realiser la projection de afNorme(grNorme(R)) dans afNorme(grNorme(F ))et reciproquement.

[Baget 01] Baget Jean-Francois et Mugnier Marie-Laure. The SG Family : Extensions of SimpleConceptual Graphs. Proc. of the Seventeenth International Joint Conference on ArtificialIntelligence (IJCAI’01). Edited by Nebel Bernhard. Seattle, Washington, USA. MorganKaufmann, 2001, p 205–212.

99


Fait 1 bis

Description

Identifiant

DonnéeFactuelle

Socrate est un Athénien

Athénien : #Socrate prop Mortel

Fig. 6.6 – Fait F ′ resultant de l’application de R a F : Socrate est un Athenien mortel.

associees : τ,Φ(F ),Φ(R) |= Φ(F ′). Remarquons que, de maniere plus generale, la consis-tance et la completude de telles procedures de raisonnement par rapport a la logique dupremier ordre a ete demontree dans [Salvat 96, Salvat 98].

Le systeme des G-Frames ne prend pas en consideration la notion de regle de faconnative. Au travers de cette breve illustration, nous avons montre que ce systeme peut nean-moins etre etendu afin d’offrir la possibilite de representer des connaissances de naturesvariees tout en conservant une certaine homogeneite dans leur expression.

6.4 Conclusion

Le systeme des G-Frames constitue un cadre de representation qui peut etre affineen fonction des particularites d’un domaine vise, et/ou pour prendre en consideration denouvelles formes de connaissances. C’est ainsi que, au cours de ce chapitre, nous avonsvu que des extensions, qualifiees d’ontologiques puisque dependantes de la realite d’undomaine, peuvent etre apportees au systeme primitif.

Deux aspects peuvent etre consideres. Le premier, appele dimension syntaxique, permetde restreindre le champ de composition des structures a des fins de standardisation etd’homogeneisation. Le second, qualifie de semantique, s’attache a la mise en œuvre denouvelles formes de raisonnements.

Au cours de la prochaine partie de cette these, nous nous interesserons plus particulie-rement au domaine juridique. A cette occasion, une telle extension sera apportee afin derefleter les specificites de ce domaine.

[Salvat 96] Salvat Eric et Mugnier Marie-Laure. Sound and Complete Forward and Backward Chai-ning of Graph Rules. Proc. of the 4th International Conference on Conceptual Structures(ICCS’96). volume 1115 of Lecture Notes in AI. Springer Verlag, 1996, p 248–262.

[Salvat 98] Salvat Eric. Theorem Proving unsing Graph Operations in the Conceptual Graphs Forma-lism. Proc. of the 13th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI’98). Edited byPrade Henri. Brighton, UK. John Wiley and Sons, 1998, p 356–360.

100

Troisieme partie

Extension ontologique pour lesdomaines juridiques

101

Introduction

Dans l’intention de fonder les processus de gestion documentaire sur la representationdes connaissances qui peuvent etre formulees au travers des documents electroniques, nousavons introduit, au cours de la precedente partie de cette these, un systeme de represen-tation, nomme systeme primitif des G-Frames. Ce systeme se caracterise par une syntaxeabstraite hybride, derivant a la fois des langages de frames et des Graphes Conceptuels.Les primitives offertes permettent de representer des connaissances de natures diverses,et tendent a respecter un certain critere de neutralite ontologique. La semantique quileur est attachee provient majoritairement des graphes conceptuels, et peut s’exprimer enlogique du premier ordre. Les procedures de raisonnement peuvent aussi bien se fondersur cette interpretation logique ou s’operer via l’operateur de G-Projection dont la com-pletude et la consistance sont montrees. Le systeme des G-Frames est fourni avec unenotation graphique intuitive pour une communication accrue entre les experts du domaineet la machine. En introduisant un degre de structuration intermediaire entre les notions degraphe et de nœud, les G-Frames permettent non seulement une prise en charge de la com-plexite des connaissances modelisees, mais offrent de surcroıt nombre de perspectives enmatiere d’interaction homme/machine, de standardisation, de procedure de raisonnementet d’indexation d’elements cognitifs.

Le systeme primitif des G-Frames rassemble des structures et des mecanismes supposesetre generiques et applicables a nombre de domaines. Afin d’apporter une reponse adap-tee a notre problematique initiale – ie. soutenir la maıtrise de la matiere reglementaire,tout en prenant soin de preserver la genericite du modele propose, nous nous attachons,au cours de cette nouvelle partie, a l’elaboration d’une extension ontologique pour lesdomaines juridiques. Apres un etat de l’art portant sur les differents formalismes et tech-niques de representation proposes pour modeliser l’essence de la Loi, nous avons choisi deconstruire cette extension autour des travaux de conceptualisation menes par Valente etvan Kralingen.

Differentes categories de connaissance juridique peuvent etre distinguees. Afin d’en ex-primer les diverses composantes, le systeme primitif des G-Frames est enrichi de plusieursstructures generiques adaptees aux specificites rencontrees dans ce domaine. De multiplesformes de raisonnement peuvent etre definies sur ces structures. Dans le cadre de notreproblematique, nous nous sommes interesses a deux aspects majeurs du raisonnement de-ontique : l’application des systemes normatifs aux situations du monde reel, et la detectiondes incoherences et des conflits normatifs au sein d’une base de normes. Nous verrons, aucours de la prochaine partie, comment les inferences supportees par le systeme des G-Frames et son extension peuvent etre projetees sur les contenus documentaires pour enassurer une plus forte maıtrise.

103

Introduction

104

Chapitre 7

Etat de l’artRepresentations et ontologies de la

loi

Sommaire

7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1057.2 Logiques deontiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

7.2.1 Changement, action et norme . . . . . . . . . . . . . . . . . 1067.2.2 Logique deontique standard . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1087.2.3 Nombreuses variantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1097.2.4 Limites et faiblesses des logiques deontiques . . . . . . . . . 110

7.3 Ontologies de la loi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1127.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1127.3.2 Ontologie conceptuelle en frames . . . . . . . . . . . . . . . 1137.3.3 Ontologie fonctionnelle de la Loi . . . . . . . . . . . . . . . . 1207.3.4 Briques conceptuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

7.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

7.1 Introduction

Une extension ontologique, par essence, offre une certaine conceptualisation du do-maine d’interet. Elle doit etre adaptee, sur les plans pragmatique et epistemologique, a larepresentation des connaissances de celui-ci ainsi qu’aux raisonnements qui y sont prati-ques. Une extension ontologique pour la loi ne peut donc etre correctement elaboree enfaisant abstraction des theories, des formalismes et des ontologies deja proposes pour cedomaine.

Au cours de ce chapitre, nous dressons un etat de l’art au cours duquel seront etudieesles logiques deontiques ainsi que differentes conceptualisations proposees pour le domainejuridique. Notamment, nous verrons que si les logiques deontiques offrent une formalisationde la connaissance et du raisonnement normatifs, elles presentent egalement des limitesque differents travaux ont essaye par la suite de depasser. Nous verrons egalement quesi les normes constituent un element essentiel au sein de la connaissance juridique, des

105

Chapitre 7. Representations et ontologies de la loi

travaux tels que ceux de van Kralingen et Valente montrent la necessite de considerer deselements complementaires.

7.2 Logiques deontiques

Les logiques deontiques sont issues du champ de la logique philosophique et releventde l’etude de l’utilisation normative du langage. Elles sont baties autour des conceptsde norme, d’obligation, de permission, etc. L’origine historique de ces logiques n’est pasclairement etablie. Elles semblent neanmoins puiser leurs origines dans les travaux deMally [Mally 26] ou ceux de von Wright [von Wright 51]. Notons toutefois que l’analyse desconcepts deontiques revele des traces deja presentes au niveau de la philosophie medievale.

7.2.1 Changement, action et norme

Von Wright est l’un des peres de la logique deontique. Ses travaux portant sur laformalisation des normes et du raisonnement juridique constituent un fondement essentielsur lequel reposent encore les systemes de logique deontique les plus sophistiques et lesplus recents. Les resultats que nous synthetisons brievement ci-dessous proviennent, dansleur majeure partie, de [von Wright 63, von Wright 68].

Von Wright considere que les actes representent le fondement de l’analyse juridique,et qu’ils existent par le fait qu’ils changent un etat initial en un etat final. Ainsi, un etatqui n’existe pas peut apparaıtre, et reciproquement, un etat qui existe peut disparaıtre.L’action peut ainsi faire apparaıtre un nouvel etat, maintenir un etat qui sinon disparaı-trait, faire disparaıtre un etat ou faire en sorte qu’un etat qui apparaıtrait spontanementn’apparaisse pas. Les actes n’existent ainsi que par le changement. Une logique de l’actionimplique donc une logique du changement.

Logique du changement

C’est ainsi que von Wright s’attache a formaliser les etats et leurs transitions. Lesetats correspondent a des propositions denotees par des lettres minuscules p, q, r, etc. Lestransitions sont caracterisees par la lettre T. Soient p et q deux etats, pTq represente latransition entre p et q. Par exemple, si p est l’etat « la fenetre est ouverte », pTp signifieque la fenetre reste ouverte, pT¬p signifie que la fenetre s’est fermee, ¬pTp signifie que lafenetre s’est ouverte et ¬pT¬p signifie que la fenetre reste fermee.

Une formule de la forme αTβ, ou α et β sont des etats ou leur negation, est appelee T-expression elementaire. Von Wright montre que pour toute formule φ1Tφ2, ou φ1 et φ2 sontdeux formules de la logique propositionnelle, peut etre exprimee de maniere equivalentepar la conjonction ou la disjonction de plusieurs T-expressions elementaires appelee formenormale de φ1Tφ2. Par exemple, la forme normale de (p ∨ ¬p)Tp est (pTp) ∨ (¬pTp).

[Mally 26] Mally E. Grundgesetze des Sollens, Elemente der Logik des Willens. Leuschner & Lubensky,Graz, 1926. 85 p.

[von Wright 51] v Wright G. H. Deontic Logic. Mind, 1951, vol 60, p 1–15.


[von Wright 68] v Wright G. H. An Essay in Deontic Logic and the General Theory of Action. ActaPhilosophica Fennica. North-Holland, Amserdam, 1968. 112 p.

106

7.2. Logiques deontiques

Von Wright montre que la forme normale d’une T-expression contenant n variablesd’etat est une disjonction de 0, 1, 2, . . . , 22n conjonctions de n T-expressions elementaires.Si cette disjonction ne possede aucun terme, alors la T-expression se revele etre une T-contradiction31. Par contre, si elle possede 22n termes, elle constitue une T-tautologie32.

Logique de l’action

Von Wright propose de formaliser les actions sur la base de la logique du changement.Dans cette intention, il introduit deux operateurs unaires do d et forbear f. d(pTq) estl’action qui engendre la transition de p vers q. A l’oppose, f(pTq) est l’action qui consistea retenir l’acte qui permettrait la transition de p vers q. Par exemple, si p represente l’etat« la fenetre est ouverte », alors d(¬pTp) represente l’acte d’ouvrir la fenetre. Par contre,f(¬pTp) represente l’acte de ne pas ouvrir la fenetre alors que l’agent est en mesure de lefaire.

Von Wright montre que l’operateur d est a la fois distributif de manieres conjonctiveet disjonctive par rapport a la description d’un changement :

d((¬pTp) ∨ (pT¬p)) ⇐⇒ d(¬pTp) ∨ d(pT¬p),d((¬pTp) ∧ (qT¬q)) ⇐⇒ d(¬pTp) ∧ d(qT¬q).

Par contre, l’operateur f se comporte differemment puisqu’il n’est distributif que de ma-niere disjonctive par rapport a la description d’un changement :

f((¬pTp) ∨ (pT¬p)) ⇐⇒ f(¬pTp) ∨ f(pT¬p),f((¬pTp) ∧ (qT¬q)) ⇐⇒ f(¬pTp) ∨ f(qT¬q).

La description d’un acte se definit alors comme la conjonction de n df-expressions de nvariables d’etat distinctes.

Vers une logique des normes

Von Wright se fonde sur la logique de l’action pour representer les normes. Ces der-nieres sont exprimees aux travers de OP-expressions. Une O-expression correspond a uneobligation, tandis qu’une P-expression definit une permission. Par exemple, si p signifie« l’allocataire percoit l’Allocation de Rentree Scolaire », alors O(d(¬pTp) ∨ f(¬pT¬p))exprime l’obligation de faire en sorte que l’allocataire percoive l’ARS ou bien de ne pasempecher le paiement de cette prestation si ce paiement peut etre effectue automatique-ment.

Von Wright definit la negation d’une norme de la facon suivante [von Wright 63] :

Une norme est la negation d’une autre norme si et seulement si les deux normesont des caracteres opposes et si leurs contenus sont des negations internes l’unde l’autre.

31Une T-contradiction est une T-expression toujours fausse quelles que soient les valeurs prises parchacune de ses variables.

32Une T-tautologie est une T-expression toujours vraie quelles que soient les valeurs prises par chacunede ses variables.

107


Ainsi, la negation de O(d(¬pTp)) est P(f(¬pTp)), celle de O(f(¬pTp)) est P(d(¬pTp)).Par exemple, si O(d(¬pTp)) exprime l’obligation de fermer la fenetre, P(f(¬pTp)) est lanorme opposee qui permet que la fenetre ne soit pas fermee.

La negation permet a von Wright de definir la notion d’incompatibilite. Deux obli-gations ou deux permissions sont absolument incompatibles si leur contenu est incom-patible de maniere interne. Par exemple, O(d(¬pTp) ∧ d(¬qTq)) est incompatible avecP(d(¬pTp)∧ f(¬qTq)) : l’obligation de faire est incompatible avec la permission de ne pasfaire. Remarquons que deux permissions ne sont jamais incompatibles. L’incompatibiliteconduit a la notion d’incoherence. Un ensemble de normes est incoherent si et seulements’il contient au moins deux normes incompatibles.

De facon analogue, von Wright s’interesse a la detection des normes tautologiques. Ilmontre qu’une obligation ou une permission est tautologique si et seulement si la formenormale de sa df-expression, contient en tant qu’elements disjoints, tous les actes pou-vant repondre a une ou plusieurs des conditions d’application de la norme. Par exemple,O(d(¬pTp) ∨ f(¬pTp)) est une tautologie.

Nous conclurons en presentant un dernier resultat qui tend a montrer comment rai-sonner avec le formalisme de von Wright. Un ensemble coherent de normes coherentesimplique une norme coherente donnee si et seulement si la negation de cette norme don-nee est absolument incompatible avec l’ensemble. Ainsi, la norme P(d(pTp)) peut etrededuite de l’ensemble {O(d(pTp))}. Ce resultat est effectivement conforme a l’intuitionselon laquelle l’obligation de faire quelque chose implique la permission que cette chosesoit effectuee.

7.2.2 Logique deontique standard

En se fondant sur les travaux de von Wright, les logiques deontiques emergerent sous desformes derivees de la logique modale ou obligation et permission remplacent les modalitesalethiques de necessite � et de possibilite ♦ [von Wright 83]. Par exemple, l’equivalenceO(p) ⇐⇒ ¬P (¬p) (p est obligatoire si et seulement si p n’est pas permis) est un axiome,ou au moins un theoreme de la plupart des systemes de logique deontique actuels. Elle est arapprocher d’une equivalence similaire traditionnellement offerte par les logiques modalesclassiques : �p ⇐⇒ ¬♦¬p signifiant que p est necessairement vrai si et seulement si iln’y a pas possibilite que p soit faux.

Le systeme appele Logique Deontique Standard ou KD est un classique notoire dela logique deontique. Il n’est ni le seul, ni le plus evolue, mais il est certainement leplus representatif des ces systemes. La logique deontique standard a ete formulee avec lesaxiomes suivants [Meyer 91] :


[Meyer 91] Voir reference [Meyer 91] definie page 11.

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KD0 Axiomes du calcul propositionnelKD1 O(p =⇒ q) =⇒ (O(p) =⇒ O(q)) K-axiomeKD2 O(p) =⇒ P (p) Obliger implique permettreKD3 P (p) ⇐⇒ ¬O(¬p) Dualite obligation/permissionKD4 F (p) ⇐⇒ ¬P (p) Interdire est ne pas permettreKD5 p, p =⇒ q ` q Modus ponensKD6 p ` O(p) O-necessitation

Le systeme KD est une extension de la logique propositionnelle qui permet la construc-tion de phrases deontiques au travers des operateurs O, F et P . A la difference de la forma-lisation proposee par von Wright, les variables propositionnelles expriment ici directementdes actions ou des etats de fait. Une formule de la forme O(P ) se lit « il est obligatoireque P » ou « il devrait etre le cas que P ».

A proprement parler, KD5 et KD6 ne sont pas des axiomes, mais des regles d’inference.La premiere est suffisamment commune pour se contenter de la mentionner. La secondepeut paraıtre un peu plus surprenante. Elle est a mettre en relation avec le proverbe « ne-cessite fait loi » [Bailhache 91b]. Lorsqu’un etat de fait est un theoreme, alors l’obligationde cet etat est lui aussi un theoreme.

La semantique de la logique deontique standard, a l’image des logiques modales ale-thiques traditionnelles, est fondee sur la theorie des mondes possibles developpee parKripke [Kripke 63b, Kripke 63a]. Une phrase de la forme O(φ) est interpretee comme vraiesi et seulement si φ est vraie dans tous les mondes ideaux. F (φ) est vraie si et seulementsi φ est fausse dans tous les mondes ideaux, tandis que P (φ) est vraie si et seulement si φest vraie dans un moins un monde ideal. Bien evidemment, la semantique du systeme KDest formulee de maniere beaucoup plus precise. Succinctement, une relation d’accessibiliteR est definie sur l’ensemble W des mondes ideaux. Pour chaque monde w ∈ W , R(w) 6= ∅est l’ensemble des mondes ideaux accessibles depuis w. Une phrase φ est vraie dans w siet seulement si φ est vraie pour chacun des mondes de R(w).

7.2.3 Nombreuses variantes

De nombreux enrichissements, adaptations ou extensions ont ete proposes au systemestandard, conduisant ainsi a de multiples variantes, integrant des notions diverses et varieestelles que la conditionnalite des normes, la trivalence deontique, la sanction, le temps,l’individualite et la generalite des normes...

Par exemple, si von Wright etablit une distinction entre les normes individuelles etles normes generales, il n’a cependant pas developpe de formalisme pour l’exprimer. C’estainsi que des chercheurs tels Bailhache, Dignum et Royakkers se sont attaches a etendrele systeme propose en y introduisant de nouveaux operateurs modaux [Bailhache 91a,

[Bailhache 91b] Bailhache P. Essai de logique deontique. Mathesis. VRIN, 1991. 232 p.

[Kripke 63b] Kripke Saul A. Semantical Considerations on Modal Logic. Acta Philosophica Fennica,Modal and Many-valued Logics, 1963, vol 16, p 83–94.

[Kripke 63a] Kripke Saul A. Semantical Analysis of Modal Logic I. Zeitschrift fur Mathematische Logikund Grundlagen der Mathematik, 1963, vol 9, p 67–96.

109


Royakkers 95, Royakkers 00] permettant de prendre en compte, non seulement les normesindividuelles et les normes generales, mais egalement les normes collectives applicables ades categories d’individus.

7.2.4 Limites et faiblesses des logiques deontiques

Les logiques deontiques trouvent leurs applications non seulement dans la modelisa-tion des legislations et des reglementations [Alchourron 71, Lee 88], mais aussi dans desdomaines varies tels que la securite des reseaux ou les contraintes au sein des bases dedonnees [Wieringa 89, Wieringa 91]. Toutefois, malgre tout l’interet qu’elles peuvent pre-senter, les logiques deontiques comportent quelques faiblesses et souffrent de nombreuxparadoxes [Hilpinen 81]. Plus encore, elles se revelent incapables de supporter des raison-nements menes en presence de conflits normatifs, qui, nous l’avons vu en partie I section2.2.2, apparaissent tres frequemment au sein des systemes de normes.

L’un des principaux reproches formules a l’encontre des logiques deontiques est leurmanque de souplesse et leur propension a engendrer des conflits sans reel rapport a larealite [Hilpinen 81, Bonevac 87]. Nombre de conflits denotes aux niveaux syntaxiques etsemantiques de la logique, ne trouvent pas d’equivalents intuitifs dans la manipulationquotidienne des normes, semblant ainsi suggerer que la logique deontique est trop rigidepour representer certains aspects normatifs des systemes sociaux actuels [Ryu 95b]. Parmiles nombreux paradoxes dont souffre la logique deontique standard [Føllesdall 71], le plusfameux est celui identifie sous le nom d’imperatif contraire au devoir33 [Chisholm 63].

Les paradoxes de type imperatif contraire au devoir surviennent generalement depuisun ensemble de phrases qui exprime des obligations interconnectees et contradictoires

33Contrary-to-duty imperative en anglais.

[Bailhache 91a] Bailhache P. Authorities and Addressees in Deontic Logic : Indexed Operators and Action.Proc. of the First International Worshop on Deontic Logic in Computer Science. Edited byMeyer J.-J. Ch. et Wieringa R. J. Amsterdam. 1991, p 72–88.

[Royakkers 95] Royakkers Lamber et Dignum Frank. The Idea of Obligation or : How to Interpret O(p) ?Legal Knowledge Based Systems, JURIX 95 : Telecommunication and AI & Law. Lelystad.Knoinklijke Vermande, 1995, p 105–112.

[Royakkers 00] Royakkers L. Combining deontic and action logics for collective agency. Legal Knowledgeand Information Systems, JURIX 2000 : The Thriteenth Annual Conference. Amsterdam.IOS Press, 2000, p 135–146.

[Alchourron 71] Alchourron C. E. et Bulygin E. Normative Systems. Springer-Verlag, Wien, Austria, 1971.208 p.

[Lee 88] Lee Ronald M. Bureaucracies as Deontic Systems. ACM Transactions on Information Sys-tems (TOIS), 1988, vol 6, n◦2, p 87–108.

[Wieringa 89] Wieringa Roel, Meyer John-Jules et Weigan Hans. Specifying Dynamic and DeonticIntegrity Constraints. Data & Knowledge Engineering, 1989, vol 4, n◦2, p 157–189.

[Wieringa 91] Wieringa Roel, Weigan Hans, Meyer John-Jules et Dignum Frank. The Inheritance ofDynamic and Deontic Integrity Constraints. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence,1991, vol 3, n◦2-4, p 393–428.

[Hilpinen 81] Hilpinen R. New Studies in Deontic Logic : Norms, Actions and the Foundations of Ethics.D. Reidel, Doredrecht, Holland, 1981. 265 p.

[Bonevac 87] Bonevac D. Deduction : Introductory Symbolic Logic. Mayfield, Palo Alto, CA, 1987. 452 p.

[Ryu 95b] Ryu Young U. et Lee Ronald M. Defeasible Deontic Reasoning and its Applications toNormative Systems. Decision Support Systems, 1995, vol 14, p 59–73.

[Føllesdall 71] Føllesdall D. et Hilpinen R. Deontic Logic : An Introduction. Deontic Logic : An Introduc-tory and Systematic Readings. Edited by Hilpinen R., p 1–35. D. Reidel, Doredrecht, Holland,1971.

[Chisholm 63] Chisholm R. M. Contrary-to-Duty Imperatives and Deontic Logic. Analysis, 1963, vol 24,n◦2, p 33–36.

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[Hage 01]. Il s’agit tres certainement du probleme le plus discute au sein de la litteraturetraitant des logiques deontiques. L’exemple ci-apres, initialement propose par Prakken etSergot [Prakken 94, Prakken 95, Prakken 97], est issu d’une legislation relative aux cot-tages en Grande Bretagne. Soient p, q et r signifiant respectivement « il y a une barriere »,« il y a une barriere blanche », « la mer est proche », avec bien evidemment q =⇒ p, onconsidere le systeme suivant :

(1) O(¬p) Il ne doit pas y avoir de barriere.(2) p =⇒ O(q) Si il y a une barriere, elle doit etre blanche.(3) r =⇒ P (p) Si la mer est proche, il peut y avoir une barriere.

Au sein de ce systeme, (2) est une obligation contraire au devoir prescrit par (1),tandis que (3) est une exception a (1). Ainsi, une personne qui possede une maison avecdes barrieres blanches au bord de la mer ne viole pas veritablement la norme (1). La raisonen est que, dans une telle conformation, la norme (1) n’est pas sensee etre appliquee lorsque(3) est applicable, (1) est defaite par (3). Par contre, une maison situee au centre des terrescloturee de barrieres blanches est conforme a (2), mais viole la norme (1). Contrairementau cas precedent, la norme (1) prevaut ici sur la norme (2).

Ce raisonnement intuitif ne trouve aucun equivalent lorsque l’on considere les deduc-tions qui peuvent etre deroulees en logique deontique standard. En effet, l’etude du casou une maison situee sur la cote est entouree de barrieres blanches (` r, q) conduit a lacontradiction O(¬p) ∧ ¬O(¬p), comme le revele l’arbre de deduction suivant :

p p =⇒ O(q)

O(q)

q =⇒ p

O(q =⇒ p) O(q =⇒ p) =⇒ (O(q) =⇒ O(p))

O(q) =⇒ O(p)

O(p) O(p) =⇒ P (p)

P (p) P (p) ⇐⇒ ¬O(¬p)

¬O(¬p) O(¬p)

O(¬p)∧¬O(¬p)

Afin d’outrepasser ces limitations, certains auteurs se sont interesses aux raisonne-ments non-monotones, nous renvoyons a [Ginsberg 87] pour une introduction au sujet.Des systemes deontiques, par exemple fondes sur la logique conditionnelle, ont ete propo-ses comme alternative a la logique deontique standard, voir par exemple [van Fraassen 72,

[Hage 01] Hage Jaap. Contrary to Duty Obligations, A Study in Legal Ontology. Legal Knowledge andInformation Systems. Jurix 2001 : The Fourteenth Annual Conference. Amstrerdam. IOSPress, 2001, p 89–102.

[Prakken 94] Prakken H. et Sergot M. J. Contrary-to-Duty Imperatives, Defeasiblity and Violability.Second International Workshop on Deontic Logic in Computer Science (DEON’94). Editedby Jones A. J. I. et Sergot M. J. Olso, Norway. Tano Publishers, January 1994, p 296–318.

[Prakken 95] Prakken H. et Sergot M. J. Contrary-to-Duty Obligations. Studia Logica, 1995, vol 57, n◦1,p 91–115.

[Prakken 97] Prakken H. et Sergot M. J. Dyadic Deontic Logic and Contrary-to-Duty Obligations. De-feasible Deontic Logic. Edited by Nute D. N., Synthese Library, p 223–262. Kluwer, 1997.

[Ginsberg 87] Ginsberg M. Readings in Nonmonotonic Reasoning. Morgan Kaufmann Publishers, SanMateo, California, United States, 1987. 409 p.

111


Horty 93, Ryu 95a, Ryu 95b]. Generalement, ces systemes se fondent sur des strategiesde resolution permettant d’invalider certaines composantes conflictuelles en fonction derelations definies sur les normes et des situations traitees.

Il existe differentes positions, au sein de la communaute de l’intelligence artificielleappliquee a la loi, quant a l’utilisation des logiques deontiques, non-monotones ou autres.La multiplicite de ces positions est majoritairement due a la diversite des usages associesa ces logiques [Valente 92] : en tant qu’outil de raisonnement, qu’outil de justification,comme support de representation, etc. Les differentes versions de la logique deontique, ouses diverses declinaisons non-monotones, sont toutes loin d’etre ontologiquement neutreset rassemblent une variete d’engagements ontologiques implicites. Elles constituent, enconjonction, autant de theories fragmentaires du raisonnement juridique. Si elles sonttoutes en mesure d’exprimer correctement un certain nombre de phrases deontiques et deresoudre un certain nombre de problemes juridiques, aucune n’est veritablement a meme desatisfaire l’etendue des besoins en matiere de representation et de raisonnement juridiques.

La presence de nombreux paradoxes revele des problemes a la fois d’ordres epistemo-logiques et pragmatiques. De plus, le fondement modal, interessant en soi sur les planstheoriques et philosophiques, souleve de grandes difficultes lors de l’operationalisation deces logiques. C’est ainsi que certains auteurs tels que Valente [Valente 95a] doutent qu’ellessoient un outil de modelisation approprie pour le raisonnement juridique. Ce sentimentn’est certes pas partage par l’ensemble de la communaute. Toutefois, meme les plus fer-vents defenseurs de la logique deontique admettent que le nombre d’applications reelles,utilisant veritablement ces logiques pour fondement de leurs procedures de raisonnement,est particulierement restreint.

7.3 Ontologies de la loi

7.3.1 Introduction

Au cours de la section precedente, nous avons vu que les normes peuvent etre exprimeesa l’aide des logiques deontiques. Ces dernieres sont loin d’etre denuees de tout engagementontologique. Ce sont d’ailleurs ces engagements qui contribuent ou non a leur adequationau domaine. Toutefois, ils ne sont que difficilement discernables puisqu’ils sont profonde-ment enfouis au sein des structures axiomatiques. S’il est ardu, dans le cas des logiquesdeontiques, de les percevoir et de les valider, d’autres travaux s’attachent au contraire ales specifier de facon explicite afin de les communiquer, de les faire partager et d’elaborerdes briques conceptuelles qui puissent etre reutilisees au sein de la communaute. De tellesspecifications sont des ontologies.

[van Fraassen 72] v Fraassen Bas C. The Logic of Conditional Obligation. Journal of Philosophical Logic,1972, vol 1, n◦3-4, p 417–438.

[Horty 93] Horty John F. Deontic Logic as Founded in Nonmonotonic Logic. Annals of Mathematicsand Artificial Intelligence, 1993, vol 9, n◦1-2, p 69–91.

[Ryu 95a] Voir reference [Ryu 95a] definie page 11.

[Ryu 95b] Voir reference [Ryu 95b] definie page 110.

[Valente 92] Valente Andre et Breuker Joost. A Model-Based Approach to Legal Knowledge Enginee-ring. Information Technology and Law (JURIX’92). Lelystad. Knoinklijke Vermande, 1992, p123–134.

[Valente 95a] Valente Andre. Legal Knowledge Engineering, a modelling approch. These : Univertsity ofAmsterdam, Amsterdam, The Netherlands, 1995. 217 p.

112

7.3. Ontologies de la loi

Bien que de nombreux travaux s’attachent a fournir des manieres de conceptuali-ser le domaine juridique, par exemple [von Wright 63, McCarty 89, van Kralingen 95,Valente 95a, Hart 61, Ross 68, Stamper 91, Stamper 96], seul un nombre restreint d’onto-logies a ete propose au sein de la communaute de l’intelligence artificielle appliquee a laloi (AI & Law) [Visser 98a]. Les principales sont au nombre de quatre : le LLD de Mc-Carty’s, la NORMA de Stamper, l’ontologie fonctionnelle de la loi proposee par Valente,et l’ontologie conceptuelle en frames de van Kralingen et Visser. Celles-ci revelent unecertaine perception partagee du domaine. Toutefois, elles divergent de facon significativede par la perspective choisie par leurs auteurs lors de leur elaboration. Elles dependent,dans leur conformation et leur maniere de discretiser le domaine, de ce pour quoi ellesont ete concues. Aucune raison ne permet de justifier, de maniere absolue et universelle,que l’une de ces ontologies puisse etre consideree comme etant meilleure ou moins bonneque les autres [Visser 98b]. Le choix de se referer a l’une d’entre elles ne peut raisonna-blement etre argumente qu’etant donne les objectifs fonctionnels de l’application qu’elleserait supposee soutenir.

7.3.2 Ontologie conceptuelle en frames

Presentation generale

L’ontologie en frames proposee par van Kralingen et Visser [van Kralingen 93, Visser 95,van Kralingen 95, van Kralingen 97, van Kralingen 99], concue afin de representer la loi entant qu’element de connaissance [Visser 97] et de capturer son essence grace a un nombre


[McCarty 89] McCarty L.T. A Language for Legal Discours I. Basic Structures. Proc. of the SecondInternational Conference on Artificial Intelligence and Law. Vancouver, Canada. ACM, 1989,p 180–189.




[Stamper 91] Stamper R. K. The role of semantics in legal expert systems and legal reasoning. Ratio Juris,1991, vol 4, n◦2, p 219–244.

[Stamper 96] Stamper R. K. Signs, Information, Norms and Systems. Signs of Work : Semiotics &Information Processing in Organisations. Edited by Holmqvist B. et Andersen P. B., p349–379. De Bruyter, Berlin, Germany, 1996.

[Visser 98a] Visser P. R. S. et Bench-Capon T. J. M. A Comparaison of four Ontologies for the Designof Legal Systems. Artificial Intelligence and Law, 1998, vol 6, n◦1, p 27–57.

[Visser 98b] Visser P. R. S. et Bench-Capon T. J. M. Ontologies in the Design of Legal KnowledgeSystems ; Towards a Library of Legal Domain Ontologies. Applied Ontology : A Marvin Far-ber Conference on Law and Institutions in Society. SUNY Buffalo. 1998. Disponible sur :http ://wings.buffalo.edu/philosophy/farber/visser.html (consulte le 10.06.2003).


[Visser 95] Visser Pepijn R. S. Knowledge Specification for Multiple Legal Tasks ; A Case Study of theInteraction Problem in the Legal Domain. Computer/Law serie 17. Kluwer Law International,The Hague, The Netherlands, 1995. 268 p.

[van Kralingen 97] v Kralingen Robert W. A Conceptual Frame-based Ontologie for the Law. Proc. of the FirstInternational Workshop on Legal Ontologies (LEGONT’97). Edited by Winkels R. G. F. etVisser P. R. S. Melbourne, Australia. 1997, p 15–22.

[van Kralingen 99] v Kralingen Robert W., Visser Pepijn R. S., Bench-Capon Trevor J. M. et HerikH. Jaap Van Den. A Principled Approach to Developing Legal Knowledge Systems. Int. J.Human-Computer Studies, 1999, vol 51, p 1127–1154.

[Visser 97] Visser P. R. S. et Bench-Capon T. J. M. A Comparison of Two Legal Ontologies. Proc.of the First International Workshop on Legal Ontologies (LEGONT’97). Edited by WinkelsR. G. F. et Visser P. R. S. Melbourne, Australia. 1997, p 37–46.

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limite de primitives, permet de structurer tres fortement la semantique d’un ensemble detextes reglementaires [Chabbat 97, Jouve 01b].

L’ontologie conceptuelle de la loi decompose la connaissance juridique en trois entitesdistinctes : les normes, les actes et les descriptions de concepts. Pour chacune, l’ontologiedefinit une structure de frame qui organise l’ensemble de ses attributs caracteristiques. Lesnormes sont des regles generales, des standards et principes comportementaux auxquelsles sujets de la loi doivent se soumettre. Nous avons vu au cours de la premiere partiede cette these qu’elles constituent le plus important element des systemes juridiques. Lesactes representent les aspects dynamiques qui induisent des changements dans l’etat dumonde. Les descriptions de concepts, aussi appelees concepts par raccourci de langage,traitent de la signification des concepts presents dans le domaine.

L’approche de van Kralingen est profondement inspiree des travaux realises par vonWright dans le cadre des logiques deontiques. Elle a pour objectif de determiner quels sontprecisement les elements de lois manipules par les juristes. Elle etablit une typologie deselements a extraire de la legislation et a organiser en unites semantiques ou frames valueesgrace a des formules ouvertes de la logique du premier ordre. Il s’agit d’une approcheorientee semantique se basant sur les proprietes normatives des textes de loi.

L’ontologie est decomposee en deux niveaux : l’ontologie juridique, et l’ontologie de lalegislation. L’ontologie juridique, a l’oppose de celle de la legislation, forme une composantegenerique et reutilisable qui partitionne la connaissance juridique en normes, actes etconcepts. L’ontologie de la legislation, quant a elle, rassemble le vocabulaire propre a unsous-domaine juridique particulier – e.g. code penal, code de la securite sociale, code dutravail, etc. Ce vocabulaire specifique est associe de maniere bijective aux predicats quicomposent les elements de valuation des frames.

Description des normes

Afin d’etre en mesure d’accomplir sa fonction de communication et de diffusion desstandards comportementaux au sein de la societe, la norme doit rassembler et presenter uncertain nombre d’informations. Au sein du modele de van Kralingen, la norme constitue unschema d’interpretation qui doit clairement decrire le comportement que chacun est senseadopte. Dans cette perspective, van Kralingen liste un ensemble de questions34 auxquellesil convient de repondre, pour atteindre un degre suffisant de caracterisation des normes.Les reponses sont alors rassemblees et organisees en une structure, nommee frame, etpresentee en Tab. 7.1. Dans une telle structure, chaque ligne correspond a un slot et traited’un aspect particulier de la norme :

– L’Identifiant est utilise comme element de reference pour une norme.– Le Type indique si la norme est une norme de comportement ou une norme de

competence. Les premieres specifient des droits et des devoirs tandis que les secondesconferent un certain pouvoir, voir partie I section 1.4.1.

– Le Sujet de la norme denote la categorie de personnes, pouvant etre une formeparticuliere de personnes physiques ou morales, a laquelle s’adresse la norme. Par

34Notamment inspirees de [Brouwer 90].


[Jouve 01b] Voir reference [Jouve 01b] definie page 36.

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Element DescriptionIdentifiant Identificateur de la norme.Promulgation Source de la norme.Type Norme de comportement ou norme de competence.Champ d’application Portee de la norme.Conditions d’application Circonstances dans lesquelles la norme est applicable.Sujet Personnes auxquelles s’adresse la norme.Modalite legale Obligation, permission ou interdiction.Acte Reference a la description separee d’un acte.

Tab. 7.1 – Structure d’une norme.

exemple, la norme « il est interdit de marcher sur la pelouse » est une norme decomportement s’adressant implicitement a l’ensemble des personnes physiques.

– La Modalite legale de la norme permet de preciser si cette norme est une obligation,une permission ou une interdiction.

– L’Acte est en realite une reference faite a une frame dissociee, qui fournit une des-cription de l’action associee a la norme. Par exemple, l’action associee a la norme« il est obligatoire de composter son ticket », est l’acte de « composter son ticket ».

– Le Champ d’application precise le contexte au sein duquel la norme a une significa-tion. Par exemple, les circonstances dans lesquelles la legitime defense est autoriseen’ont pas de signification si l’on se trouve dans le contexte de la reglementation desallocations familiales.

– L’element Promulgation permet de referencer les sources a partir desquelles la normea pu etre constituee, servant ainsi de lien entre les normes reifiees et les documentsdont elles sont tirees.

– Les Conditions d’application permettent de determiner dans quelles circons-tances une norme est applicable. Par exemple, « il est interdit de fumer dans lehall » est une norme hypothetique proscrivant l’acte de « fumer » a condition que lesujet soit situe « dans le hall ».

Sujet, modalite legale, type de la norme et description de l’acte sont des elementsconstitutifs d’une norme. Ils en composent le noyau, leur presence est toujours requise. Siun seul de ces elements est manquant, la norme est dite incomplete.

Description des actes

Les travaux realises par von Wright dans le cadre des logiques deontiques ont grande-ment influence van Kralingen dans sa conceptualisation des normes. Les actes font partieintegrante des normes, inscrivant ainsi l’ontologie en frame dans le prolongement de la lo-gique de l’action, voir section 7.2. Toutefois leur description est apportee en une structuredistincte dont le patron general est fourni en Tab. 7.2. Outre les elements Identifiant,Promulgation et Champ d’application qui detiennent ici un role strictement similaire acelui deja joue lors de la description des normes, les actes sont caracterises par :

– l’Agent denote l’individu ou le groupe d’individus dont les membres peuvent etreamenes a accomplir l’acte dont il est ici question. Il s’agira le plus souvent du sujetd’une norme. Toutefois, il est egalement possible de specifier une categorie plus

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Element DescriptionIdentifiant Identificateur de l’acte.Promulgation Source de la description de l’acte.Champ d’application Portee de la description de l’acte.Agent Personnes susceptibles de produire l’acte.Type d’acte Description abstraite de l’acte.Moyens Modalite de moyens (objet ou materiel utilise).Maniere Modalite de maniere (facon dont l’acte est produit).Aspects temporels Specification de la date, de l’heure, etc.Aspects spatiaux Specification du lieu.Circonstances Circonstances dans lesquelles l’acte est produit.Cause Raisons pour lesquelles l’acte est produit.But Objectif vise au travers de cet acte.Intentionnalite Etat d’esprit de l’agent.Etat final Resultats et consequences de l’acte.

Tab. 7.2 – Structure d’un acte.

generale d’agents.– Le Type d’acte permet de faire reference ici a une forme plus abstraite d’acte, par

exemple, un hyperonyme.– Les Moyens, ou plutot la modalite de moyen, precise par quels moyens l’acte est

produit. Il peut s’agir ici d’objets materiels par le biais desquels l’action s’accomplit,par exemple, un revolver.

– La Maniere, ou plutot la modalite de maniere, definit la maniere dont certains objetsmateriels sont utilises dans l’accomplissement de l’action.

– Les Aspects temporels fixent de maniere absolue le moment de l’action, par exemple,« le 1erjanvier 2003 ». Les specifications apportees de maniere relative, par exemple« apres avoir recu le formulaire de declaration », ne sont pas sensees apparaıtre ici,mais plutot dans les Circonstances de l’acte.

– Les Aspects spatiaux, de maniere analogue, positionnent l’action dans un reperespatial.

– Les Circonstances ont trait a la description des circonstances dans lesquelles l’ac-tion a lieu.

– La Cause permet de definir les raisons a l’origine de l’action, par exemple, la ven-geance.

– Le But d’une action specifie l’objectif vise au travers de celle-ci, par exemple, « dansl’intention de regulariser sa situation ».

– L’Intentionnalite se rapporte ici a l’etat d’esprit dans lequel se trouve l’agent aumoment de l’action, par exemple, « volontaire ».

– L’Etat final specifie a la fois le resultat et les consequences d’une action, parexemple, « l’obtention d’une declaration frauduleuse ». La presence de cet elementest revelatrice de l’heritage offert par les logiques du changement et de l’actionintroduites par von Wright, voir section 7.2.

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Les elements constitutifs d’un acte sont le type d’acte et l’agent [von Wright 63]. Tousles autres elements sont facultatifs et peuvent etre omis s’ils ne se revelent pas pertinentsdans la description d’un acte precis.

Description des concepts

Le concept est utilise pour decrire une notion. Le role principal du concept est ladefinition des notions specifiques manipulees au sein des textes reglementaires. Il peut etreexprime de deux manieres :

– en intention, c’est-a-dire par une definition exhaustive de ses proprietes, constituantalors une condition necessaire et suffisante pour son existence,

– en extension, c’est-a-dire en fournissant des instances, ou des exemples d’utilisationde ce concept.

Remarquons que ces deux modes d’expression peuvent etre utilises simultanement. Lesdescriptions de concept sont representees en une structure conforme au canevas donne enTab. 7.3. Le concept est essentiellement constitue du definiendum – i.e. concept a definir –et du definiens – i.e. definitions ou exemples [Pietrosanti 94, van Kralingen 95]. Outre leselements Promulgation et Champ d’application deja utilises pour decrire la structurede la norme et de l’acte, les descriptions de concepts sont caracterisees par :

– L’Expression du concept est un terme ou une courte phrase constituant son defi-niendum.

– Le Type de concept permet de prendre en consideration diverses formes de concepts.En effet, nous n’avons jusqu’ici aborde que le cas des definitions. Il convient de pre-ciser qu’il ne s’agit que d’un type particulier de concept. Un concept peut egalementetre un facteur, une reference ou un meta-concept :– la definition decrit de maniere exhaustive une notion utilisee dans les textes ana-

lyses,– le facteur decrit une notion de maniere non exhaustive ; ce type de concept doit

alors posseder un attribut numerique permettant de ponderer cette description demaniere positive ou negative,

– la reference permet de remplacer un concept a definir par un autre concept ; cesreferences sont tres souvent introduites par : « cette notion doit etre considereecomme ... », ou bien « doit etre traitee comme ... »,

– le meta-concept permet le traitement des regles d’application ; c’est-a-dire que cetype de concept restreint ou bien etend le champ d’application d’un autre concept ;par exemple : « l’article L627-1 ne s’applique pas aux allocataires definis au decret32-5 ».

– La Priorite n’est applicable que lorsque le concept est de type facteur, permettantalors de ponderer l’adequation de la description au concept reel.

– Les Conditions d’application fournissent les conditions necessaires et suffisantesque doit satisfaire un individu pour appartenir au type de concept dont il est iciquestion.


[Pietrosanti 94] Pietrosanti E., Mussetto P., Marchignoli G., Fabrizi S. et Russo D. Search and Navi-gation on Legal Documents based on Automatic Acquisition of Content Representation. proc.of RIAO’94, Intelligent Multimedia, Information Retrieval Systems and Management. New-York. October 1994, p 369–389.


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Element DescriptionExpression Concept a decrire (definiens).Promulgation Source de la description du concept.Champ d’application Portee de la description du concept.Type de concept Definition, facteur, reference ou bien meta-concept.Priorite Poids assigne au concept (si type facteur).Conditions d’application Proprietes decrivant le concept (definiendum).Instances Exemples d’utilisation du concept.

Tab. 7.3 – Structure d’un concept.

Element ValeurExpression Allocataire(x).Promulgation (SL-CGOD,1.1), (SL-CGOD,1.2).Champ d’application Prestations Familiales.Type de concept Definition.Conditions d’application PersonnePhysique(x) ∧ Residence(y)

∧ FranceMetropolitaine(z) ∧ IntervalleTemps(u)∧ Enfant(v) ∧ residence(x, y) ∧ localisation(y, z)∧ duree(y, u) ∧ sup(u, 3) ∧ aCharge(x, v).

Tab. 7.4 – Description du concept « allocataire », voir extrait en Fig. 7.1.

– Les Instances fournissent des exemples d’utilisation de ce concept.Les Conditions d’application, ainsi que les Instances constituent le definiens duconcept. Definiens et definiendum composent le noyau d’une description de concept.

La figure 7.1 presente un fragment de document reglementaire issu d’un document dereference, appele Suivi Legislatif, interne a la Cnaf. Celui-ci introduit, dans une versionabregee, la notion d’allocataire. La description de ce concept est apportee par la framefournie en Tab. 7.4. L’ensemble des predicats qui apparaissent dans le slot Conditionsd’application font reference a un vocabulaire defini au niveau de l’ontologie de la legis-lation.

Implementation du modele

L’ontologie conceptuelle en frames a ete proposee par van Kralingen dans l’intentionde mettre a disposition de la communaute AI & Law un modele generique qui puisse etreexploite a des fins diverses. Conjointement a celui-ci, van Kralingen fournit quelques pistesquant a la maniere de l’exploiter : prediction, controle, diagnostique, evaluation, planifi-cation et assignation. Deux exemples, fournis autour des problematiques d’evaluation etde planification, dressent l’esquisse d’une utilisation du modele. Neanmoins, aucun modelede raisonnement n’est veritablement specifie.

En complement de ces quelques perspectives, van Kralingen entrevoit en son modele unmoyen d’ameliorer la redaction des textes reglementaires. Il est a noter qu’en ce domaine,les recommandations de van Kralingen ont ete suivies puisqu’un systeme de recherche,

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1.1 - Definition l’allocataire

L’allocataire est la personne a qui est reconnu le droit aux prestationsfamiliales.

1.2 - Conditions generales pour etre allocataire

1.2.1 - Relative a la personne

Personne Physique.

1.2.2 - Relative a la residence

Residence en France metropolitaine pour une duree superieure a 3 moisde date a date.

1.2.3 - Relative a la charge d’enfants

Assumer la charge effective et permanente d’un ou plusieurs enfantsresidant en France metropolitaine.

... ... ...

Fig. 7.1 – Extrait du Suivi Legislatif CGOD (Conditions Generales d’Ouverture de Droit).

utilisant les frames en tant qu’index et ne necessitant aucune procedure de raisonnementparticuliere, a ete propose, voir [Pietrosanti 99].

Analyse critique du modele

Dans la perspective de representer la connaissance normative exprimee au sein de lamatiere reglementaire, les apports du modele de van Kralingen sont capitaux. En effet,il permet, a l’aide d’un ensemble reduit de primitives, de structurer l’essence meme desdocuments reglementaires. De plus, le caractere formel de la representation laisse entrevoirde fortes possibilites en matiere de raisonnement.

Toutefois, sans remettre en question sa validite et sa valeur, certains aspects presententune limitation lorsque l’on desire l’appliquer directement, en tant que modele operationnel,dans le domaine hybride de l’IA et du document :

1. Les frames sont instanciees manuellement a partir des textes, mais ne conserventqu’une relation de reference avec eux (element Promulgation). Il est impossible dedeterminer de maniere fiable quelles sont les portions textuelles qui ont permis devaluer les elements de leur structure.

2. Seuls les concepts introduits par la reglementation trouvent une definition de leursemantique dans le modele. Cependant, lorsque la semantique est structuree en vued’une implementation calculatoire, il nous semble judicieux d’integrer aussi une se-mantique des concepts dont la signification peut paraıtre evidente pour l’humain,mais qui ne l’est pas forcement pour la machine.

[Pietrosanti 99] Voir reference [Pietrosanti 99] definie page 25.

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3. Aucun controle de la coherence n’est instaure quant a leur correcte instanciation.Une reglementation constitue un systeme semantique complexe dont la representa-tion devient faillible si l’on ne peut garantir l’obtention d’une instanciation fiable etrigoureuse.

4. La distinction etablie entre les actes et les concepts peut parfois sembler arbitraire.En effet, un acte est aussi une forme de concept qui peut etre introduit par la loi, parexemple : « ouvrir le droit a une personne ». La maniere de definir une telle notiondepend entierement du contexte dans lequel celle-ci est referencee. Si le predicatest utilise dans le cadre d’une norme, il faut qu’elle soit definie en tant qu’acte,sinon, il faut la definir en tant que concept. Il devient alors plus difficile d’appliquerdes techniques de reutilisation, et de pretendre obtenir une gestion homogene del’ensemble du systeme d’information.

5. Le modele delaisse certains mecanismes particulierement interessants, tels que larelation de subsomption, qui peuvent, par ailleurs, etre offerts dans le champ de larepresentation de connaissance.

6. Les frames souffrent d’un certain manque de lisibilite, notamment du a la presencedes formules de la logique du premier ordre. Ceci peut conduire a rencontrer quelquesdifficultes lors de la construction ou de l’utilisation d’outils, tels que des editeurs d’an-notations semantiques, ou l’interaction entre l’homme et la machine est primordiale.

7. L’absence de quantificateurs au sein des formules logiques peut conduire a des am-biguıtes. Comment, par exemple, distinguer dans une definition des conditions tellesque « ... dont au moins un enfant reside en France » et « ... dont tous les enfantsresident en France ».

7.3.3 Ontologie fonctionnelle de la Loi

Categories de connaissance

L’ontologie de la loi proposee par Valente [Valente 95a] se positionne dans une perspec-tive fonctionnelle du systeme juridique. Ce dernier est essentiellement considere comme uninstrument institue afin de changer ou d’influencer la societe en des directions specifiques.

Si l’on observe un fragment de legislation, il devient immediatement clair qu’ilexiste plusieurs intentions dans lesquelles cette legislation a ete promulguee[Sergot 90].

En accord avec cette observation, Valente identifie six categories principales de connais-sances juridiques, correspondant chacune a une fonction primitive du systeme juridique :la connaissance normative, la connaissance du monde, la connaissance des responsabilites,la connaissance reactive, la connaissance meta-juridique et la connaissance creative, voirTab. 7.5.

Connaissance normative Connaissance qui definit un standard comportemental au seinde la societe par le biais de normes. Les normes rassemblees au sein de cette categorie

[Valente 95a] Voir reference [Valente 95a] definie page 112.

[Sergot 90] Sergot M. The Representation of Law in Computer Programs : A Survey and Comparisonof Past and Current Projects. Knowledge Based Systems and Legal Applications. Edited byBench-Capon T., p 3–67. Academic Press, 1990.

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Categorie DescriptionNormes Ideal comportemental defini par la loi.Monde Modele du monde reel defini en tant qu’interface entre la loi

et la societe.Responsabilite Responsabilites des agents dans des situations prevues par la loi.Reaction Reactions du systeme normatif a l’encontre des agents violant la loi.Meta-juridique Connaissances sur les connaissances juridiques, principalement

destinees a la resolution des conflits normatifs.Creation Instrument de la creation d’une organisation au sein du systeme

juridique.

Tab. 7.5 – Categories de connaissances juridiques.

sont des normes de comportement, voir section 1.4.1. Valente se fonde sur la termi-nologie de Hart [Hart 61], et les qualifie de normes primaires. Elles indiquent qu’uncomportement est permis ou interdit en assignant un statut normatif aux situationsspecifiques. Le formalisme employe par Valente se revele etre particulierement adaptea la representation des normes de type sein-sollen : les actes ne sont qu’indirecte-ment lies aux normes par le biais des situations qu’ils occurrent. En fonction de leurmodalite legale (obligation, interdiction ou permission), les normes primaires per-mettent d’affecter un statut aux situations specifiques : autorise, interdit ou silencelorsque la norme ne permet pas de se prononcer.

Connaissance du monde Aussi appelee par l’auteur modele abstrait juridique, cette ca-tegorie apporte une description du monde sur lequel les normes sont sensees s’ap-pliquer. Elle s’attache a delimiter le comportement que les differents membres de lasociete peuvent potentiellement adopter, fournissant par la-meme un support ade-quat pour definir ce qui devrait ou non etre accompli. C’est ainsi que la connaissancedu monde constitue une interface essentielle entre, d’une part le monde reel et laconnaissance usuelle que les sujets de la loi peuvent en avoir – i.e. sens commun, etd’autre part la connaissance normative.

Connaissance des responsabilites La connaissance des responsabilites est la categoriede connaissances juridiques qui assigne, etend ou restreint la responsabilite d’unagent pour son comportement. La responsabilite est etablie au travers de liens entre laviolation d’une norme et l’agent considere comme responsable de cette violation. Laprincipale fonction de cette categorie est de fournir des moyens legaux permettant derejeter la conception commune selon laquelle un individu est uniquement responsablede ce qu’il cause directement.

Connaissance reactive La connaissance reactive est la composante de la connaissancejuridique qui s’attache a specifier la maniere dont le systeme doit reagir lorsqu’unagent viole une norme primaire. Generalement, la mesure adoptee en reaction estune sanction, mais il peut tout aussi bien s’agir d’une recompense.

Connaissance meta-juridique La connaissance meta-juridique est la connaissance ju-ridique qui porte sur elle-meme. Plus precisement, elle correspond aux normes secon-


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daires de Hart – i.e. normes de competence. Elle endosse deux fonctions fondamen-tales. Premierement, elle permet de regler la dynamique du systeme en indiquant,par exemple, comment realiser un amendement ou eriger une nouvelle norme pri-maire. Deuxiemement, elle offre des mecanismes dedies a la resolution des conflitsqui peuvent survenir entre les normes primaires.

Connaissance creative La connaissance creative est la composante qui permet la crea-tion de nouvelles entites juridiques. Elle rassemble essentiellement des declarationsimperatives specifiant qu’une certaine entite – e.g. un comite gouvernemental, uncontrat, etc. – vient a exister a partir d’une certaine date.

Modele de raisonnement

La problematique principale de Valente est de reproduire la dynamique des systemesjuridiques. C’est ainsi qu’il s’interesse au probleme le plus significatif des domaines dudroit : le cas35 donne est-il autorise ou non ?

Dans cette intention, il propose de representer les cas par des formules36 de la logiquedu premier ordre. Au sein de ces formules, les predicats correspondent au vocabulairedefini au sein de la connaissance du monde.

Les normes sont representees par des fonctions parametrees par une modalite (permis-sion, interdiction ou obligation) et un cas. Ce cas est qualifie de generique, car il corresponda un schema de situation, et non a une situation particuliere. Remarquons que ce modede representation ne permet d’exprimer que des normes de type sein-sollen, voir section1.4.3. Chacune de ces fonctions normatives associe un cas specifique a une valeur prise dansl’ensemble {disallowed, allowed, silent}. La valeur retournee est determinee en fonctionde la modalite de la norme et du fait que le cas generique subsume ou non le cas specifique.

Lorsque plusieurs normes, appliquees a une meme situation specifique, renvoient desstatuts juridiques opposes, le systeme se refere a la connaissance metajuridique pour re-soudre le conflit. Il retourne alors une unique valeur prise dans {disallowed, allowed} selonqu’il estime la situation autorisee ou non. De plus amples details seront fournis en section8.2.4 quant a la maniere employee par Valente pour resoudre ces conflits.

Implementation du modele

L’ontologie fonctionnelle de la loi a fait l’objet d’une implementation partielle en unsysteme appele ON-LINE [Valente 95b, Valente 99], permettant d’acceder et de recher-cher l’information juridique. A notre connaissance, il s’agit ici de la seule implementationeffective du modele de Valente. Les diverses categories de la connaissance juridique sontexprimees en logique de description. Pour cela, ON-LINE s’appuie sur le systeme de repre-sentation de connaissance LOOM [MacGregor 91]. Outre, la recherche en texte integral,ON-LINE propose a ces utilisateurs deux facons originales d’acceder a l’information :

35Pour l’auteur, un cas est une connaissance factuelle exprimant une situation.36Plus precisement, il s’agit ici de formules ouvertes n’incluant aucune quantification.

[Valente 95b] Valente Andre et Breuker Joost. ON-LINE : an Architecture for Modelling Legal Infor-mation. Proceedings of the fifth International Conference on Artificial Intelligence and Law.ACM Press, 1995, p 307–315.

[Valente 99] Valente Andre, Breuker Joost et Brouwer Bob. Legal Modeling and Automated Reaso-ning with ON-LINE. Int. J. Human-Computer Studies, 1999, vol 51, p 1079–1125.

[MacGregor 91] Voir reference [MacGregor 91] definie page 52.

122


– la recherche conceptuelle directe qui, pour un concept donne, permet de retournerla definition formelle, ainsi que les fragments de texte ou ce concept est decrit oureference,

– la recherche orientee cas qui, a partir d’un cas37 donne, retourne l’ensemble deselements pertinents dans le cadre de celui-ci. Pour cela, le systeme recherche tous leselements de connaissance relatifs a ceux apparaissant dans cas decrit (les concepts,les relations, ainsi que leurs hyperonymes). Des parametres optionnels permettentde mimiter la hauteur de la recherche dans les hierarchies de types.

7.3.4 Briques conceptuelles

L’ontologie conceptuelle de van Kralingen et l’ontologie fonctionnelle de Valente pre-sentent un certain nombre d’aspects communs. Par exemple, la connaissance normativecorrespond sensiblement a ce qui peut etre exprime au travers des normes de comporte-ment de van Kralingen, les normes de competences et les definitions juridiques apparaissentau sein des deux modeles, etc. Bien evidemment, elles divergent aussi sur de nombreuxautres points. En particulier, sur les caracteristiques ou les proprietes jugees pertinentespour une meme entite consideree. Par exemple, l’explicitation des normes chez van Kralin-gen met en evidence des elements qui ne trouvent aucun equivalent au sein de l’ontologiede Valente. Au sein de l’ontologie en frames, les normes ont un sujet et des conditionsa leur application, sont directement liees a une action, et la source de leur promulgationest connue. Tandis que dans l’ontologie fonctionnelle, elles ne se caracterisent que par unefonction deontique et un cas generique38. De meme, les normes primaires de Valente sontliees les unes aux autres par des relations qui peuvent etre judicieusement exploitees lorsde la resolution des conflits normatifs, alors qu’elles evoluent en totale independance chezvan Kralingen.

Les ontologies de van Kralingen et Valente offrent des points de vue et des eclairages tresdifferents, qui se revelent etre extremement interessants dans le cadre de la problematiquequi nous concerne, soit la constitution d’une extension ontologique au systeme des G-Frames adaptee a la representation des connaissances formulees au sein des documentsreglementaires. Ces ontologies offrent des elements conceptuels ainsi que des mecanismesde raisonnement, situes a differents niveaux d’abstraction, qui peuvent etre combines demaniere coherente afin de tirer le plus grand benefice de ces travaux.

Par exemple, la representation des normes introduite par van Kralingen n’est pas in-compatible avec celle proposee par Valente. Plus precisement, la premiere constitue unsur-ensemble de la seconde. En effet, si l’on considere la norme « si vous etes demuni(e) etque vous avez plus de 25 ans, vous avez droit au RMI 39 », la frame obtenue en Fig. 7.6peut etre automatiquement traduite dans le formalisme de Valente :

O{OrganismeDebiteur(x)∧PersonnePhysique(y)∧demuni(y)∧age(y,z)∧z≥25∧OuvrirDroitRMI(x,y)}.

De maniere analogue, le reproche que nous avions formule en section 7.3.2 a l’encontredu modele de van Kralingen quant a l’exclusion de toute notion de nature autre que

37Au sein de ON-LINE les cas sont decrits par des A-Box.38Un cas generique est fourni sous la forme d’une formule ouverte de la logique du premier ordre. Par

exemple, la norme « les etudiants ne sont pas autorises a fumer en classe »est representee par la fonctionnormative F{etudiant(x)∧classe(y)∧dans(x,y)∧fume(x)}.

39Il s’agit ici d’une version extremement simplifiee de la norme reellement en vigueur.

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Element ValeurIdentifiant Droit RMI.Type Comportement.Modalite Obligation.Sujet OrganismeDebiteur(x).Conditions d’application PersonnePhysique(y) ∧ demuni(y) ∧ age(y, z) ∧ z ≥ 25.Acte OuvrirDroitRMI(x, y).

Tab. 7.6 – Frame modelisant la norme « Si vous etes demuni(e) et avez plus de 25 ans,vous avez droit au RMI ».

purement juridique, trouve une issue favorable dans l’ontologie fonctionnelle qui integreun modele abstrait du monde reel, dont depend la connaissance normative ainsi que lesautres categories de connaissances. La necessite de la connaissance du monde en tant quecomposante de la connaissance juridique a, par ailleurs, ete frequemment observee, voir parexemple [Sergot 90, Breuker 90, Breuker 91]. Il nous semble ainsi relativement judicieuxet parfaitement realisable d’etendre le modele de van Kralingen afin d’y inclure une tellecategorie de connaissance.

Nous conclurons cette section en mentionnant un dernier exemple d’integration de cesontologies. Van Kralingen ne fournit que quelques pistes sur la maniere d’exploiter sesstructures [van Kralingen 95]. De son cote, Valente en s’inspirant des logiques deontiques,voir section 7.2, offre une procedure de raisonnement complete s’accommodant d’eventuelsconflits qui surgiraient parmi les normes primaires [Valente 95a]. Cette procedure, ainsique les connaissances meta-juridiques sur lesquelles elle s’appuie, peuvent elles aussi etreappliquees, moyennant quelques adaptations mineures, aux structures de van Kralingen.

Indiscutablement, les ontologies de van Kralingen et Valente s’inscrivent dans desperspectives fondamentalement differentes. Neanmoins, elles rassemblent des ensemblesde briques conceptuelles qui peuvent etre assemblees et combinees pour l’obtention d’uneconceptualisation hybride, coherente et homogene. C’est ainsi que l’extension ontologique,que nous exposerons au cours du prochain chapitre, s’inspire fortement de ces travaux enalliant la richesse de structuration offerte par l’ontologie en frames a la macro-organisationdes connaissances juridiques et aux procedures de raisonnement proposees par Valente.

7.4 Conclusion

Au cours de ce chapitre, nous avons etudie differents formalismes, approches et concep-tualisations dedies au domaine de la loi. Les logiques deontiques, centrees autour des

[Sergot 90] Voir reference [Sergot 90] definie page 120.

[Breuker 90] Breuker Joost. Toward a Workbench for Legal Practitioner. Legal Knowledge Based Sys-tems : Aims for Research and Development. Edited by v Noortwijk C., Schmidt A. etWinkels R. G. F. Knoinklijke Vermande, 1990, p 25–36.

[Breuker 91] Breuker Joost et d Haan N. Separating World and Regulation Knowledge : Where is theLogic ? Proc. of the Third International Conference on AI and Law. Edited by Sergot M.1991, p 41–51.



124

7.4. Conclusion

concepts d’obligation, de permission et d’interdiction, sont d’un apport capital pour lamodelisation des connaissances normatives et du raisonnement associe. Toutefois, malgretout l’interet qu’elles peuvent presenter, elles comportent certaines faiblesses et limitationsqui constituent autant de barrieres quant a leur operationnalisation. Neanmoins, bien quepeu d’applications les adoptent veritablement pour fondement de leurs procedures de rai-sonnement, les engagements ontologiques rassembles en leur structure axiomatique ontinspire nombre de travaux de conceptualisation tels que ceux de van Kralingen et Valente.

L’ontologie conceptuelle et l’ontologie fonctionnelle de la loi, proposees respectivementpar van Kralingen et Valente, offrent des points de vue et des eclairages tres differents sur lanature des connaissances juridiques. Elles rassemblent des engagements ontologiques et desmecanismes de raisonnement qui peuvent etre judicieusement combines pour l’elaborationd’une extension ontologique coherente et adaptee au systeme des G-Frames introduit aucours de cette these.

125


126

Chapitre 8

Extension ontologique pour lesdomaines juridiques

Sommaire

8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1278.2 Connaissance juridique, connaissance composite . . . . . . 128

8.2.1 Connaissance du monde et sens commun . . . . . . . . . . . 1298.2.2 Connaissance juridique terminologique . . . . . . . . . . . . 1308.2.3 Connaissance normative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1318.2.4 Connaissance meta-juridique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

8.3 Patrons structurels de representation . . . . . . . . . . . . . 1328.3.1 Definitions generales, axiomes et assertions . . . . . . . . . . 1338.3.2 Definitions juridiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1368.3.3 Normes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1408.3.4 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

8.4 Modele de raisonnement deontique . . . . . . . . . . . . . . 1448.4.1 Applicabilite des normes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1448.4.2 Application des normes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1448.4.3 Conflits normatifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1478.4.4 Application d’un systeme de normes . . . . . . . . . . . . . 1498.4.5 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

8.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

8.1 Introduction

Les primitives de modelisation que sont les G-Frames, CT-Frames et RT-Frames ontete concues de maniere suffisamment generique pour representer des formes diverses etvariees de connaissances. Par exemple, la connaissance du monde et la connaissance nor-mative identifiees par Valente (voir section 7.3.3) peuvent toutes deux etre exprimees surl’aide de ces structures. Cependant, aucun des aspects specifiques presentes par les normes– e.g. modalite deontique, portee limitee, etc. – ne serait reellement pris en considera-tion dans la maniere de les representer et de raisonner avec elles. De plus, la semantiqueattribuee aux G-Frames lors du chapitre 5 ne peut correspondre a celle veritablement

127

Chapitre 8. Extension ontologique pour les domaines juridiques

recouverte par les normes. Elles s’apparenteraient plutot a des regles modales. L’utilisa-tion directe des primitives du systeme des G-Frames s’avererait inadaptee a la gestion desconnaissances juridiques.

Au cours de ce chapitre, dans l’intention de permettre la representation des connais-sances propres aux domaines juridiques, nous introduisons une extension ontologique ausysteme des G-Frames. L’extension ontologique proposee se fonde principalement sur lestravaux de conceptualisation menes par van Kralingen et Valente. Differentes categories deconnaissance juridique sont distinguees, et un ensemble de structures generiques est pro-pose pour la representation des differentes composantes de la connaissance juridique. Surla base de ces structures, differentes procedures de raisonnement peuvent alors etre ela-borees. Nous nous attacherons a fournir celles necessaires a la detection des incoherences,ainsi qu’a l’evaluation juridique des situations et des etats de faits issus de la realite.

8.2 Connaissance juridique, connaissance composite

A l’instar de l’ontologie proposee par Valente, l’extension ontologique decompose laconnaissance juridique en diverses categories, identifiees en fonction d’un role specifiquerevetu au sein du systeme juridique. Nous distinguons ainsi les connaissances du monde etle sens commun, les connaissances juridiques terminologiques, la connaissance normativeet la connaissance meta-juridique.

Ces categories sont fortement liees les unes aux autres, et entretiennent entre elles unerelation de dependance. Une categorie A est dite dependante d’une categorie B lorsqueles entites rassemblees au sein de A manipulent, specialisent, ou plus generalement, fontreference a certains elements de B. La relation de dependance entre categories met enevidence une organisation en strates de la connaissance juridique. En Fig. 8.1, cette strati-fication prend l’apparence d’une structure pyramidale. Les categories de plus haut niveaudependent directement ou indirectement de celles localisees a des niveaux inferieurs. Parexemple, la connaissance normative, qui rassemble les declarations des diverses normes dudomaine, depend fortement a la fois des definitions juridiques introduites pour ce domaine– i.e connaissance juridique terminologique, et d’une connaissance du monde sur lequel lesnormes sont sensees agir – i.e. connaissance du monde et sens commun. Une norme telleque « si vous etes demuni(e) et que vous avez plus de 25 ans, vous avez droit au RMI » re-fere a la definition du type d’acte juridique ouvrir droit au RMI, a ce qui est entendu pardemuni pour la legislation du domaine, et aux concepts d’age et de personne physique quirelevent de la connaissance du monde.

Remarque 8.2.1. Certaines des categories identifiees par Valente ne trouvent aucunequivalent au sein de l’extension ontologique introduite ici. En effet, cette derniere s’inte-resse essentiellement au noyau fondamental de la connaissance juridique : les normes etles diverses entites necessaires a leur representation et aux procedures de raisonnementdeontique. Toutefois, il est parfaitement envisageable que cette proposition soit par ailleursetendue afin d’y inclure des categories telles que la connaissance des responsabilites ou laconnaissance creative, voir section 7.3.3.

128

8.2. Connaissance juridique, connaissance composite

Connaissance du Monde et Sens-Commun

Connaissance Normative

Connaissance Juridique Terminologique

ConnaissanceMéta-Juridique

Fig. 8.1 – Connaissance juridique, une connaissance stratifiee.

8.2.1 Connaissance du monde et sens commun

La categorie connaissance du monde et sens commun s’attache a fournir un modeleabstrait de la realite sur laquelle le systeme normatif represente exerce son action. Cettecategorie inclut des connaissances telles que « un enfant est une personne physique », « laFrance est dans l’Union Europeenne », « quelque chose est situee en France, alors il estegalement situe dans l’Union Europeenne », etc. Au sein de l’extension ontologique, laconnaissance du monde detient un role similaire a celui deja joue dans l’ontologie fonc-tionnelle de Valente [Valente 95a]. Elle incarne un support fondamental pour l’expressiondes autres categories de connaissance juridique. En effet, definir un ideal de comportementau sein d’une societe necessite de beneficier au moins d’une connaissance du monde danslequel s’inscrit cette societe, et de la maniere dont celle-ci peut evoluer.

Une majeure partie de la connaissance que chacun peut avoir sur le monde est fon-dee sur le sens commun, connaissance generale que tout un chacun est suppose avoir[Lenat 91]. Si effectivement le sens commun se caracterise chez l’homme comme etant« tout ce que tout le monde connaıt » [McCarthy 68, Kuipers 79], les machines, quant aelles, n’en sont que tres peu pourvues, voir par exemple [Minsky 00]. Dans l’intention dedoter la machine d’un minimum de sens commun, ces connaissances que nous manipulonsau quotidien, le plus souvent inconsciemment, sans avoir a les formuler parce que tropevidentes, doivent etre suffisamment explicitees [Moore 82]. C’est ainsi, comme le souligneValente [Valente 99], qu’un modele abstrait du monde reel est ineluctablement conduit aintegrer une dose substantielle de sens commun.

Le travail de conceptualisation requis pour l’elaboration d’un tel modele peut paraıtrecolossal. Precisons ici, qu’il ne s’agit nullement de representer le monde et le sens commun


[Lenat 91] Lenat D. et Feigenbaum E. On the Tresholds of Knowledge. Artificial Intelligence, 1991,vol 47, n◦3–4, p 185–251.

[McCarthy 68] McCarthy John. Programs with Common Sense. Semantic Information Processing. Editedby Minsky Marvin, p 403–418. MIT Press, Cambridge, 1968.

[Kuipers 79] Kuipers B. On Representing Commonsense Knowledge. Associative Networks. Edited byFindler N. V., p 393–408. Academic Press, New York, 1979.

[Minsky 00] Minsky Marvin. Commonsense-based Interfaces. Communications of the ACM, 2000, vol 43,n◦8, p 66–73.

[Moore 82] Moore R. C. The Role of Logic in Knowledge Representation and Commonsense Reasoning.American Association for Artificial Intelligence Conference (AAAI’82). Pittsburgh. 1982, p428–433.

[Valente 99] Voir reference [Valente 99] definie page 122.

129


dans leur integralite. Bien que la reutilisation de travaux tels que ceux accomplis dansle cadre de CYC [Lenat 90, Lenat 95], visant a rassembler le sens commun en une basede connaissances, se revelerait certainement tres profitable, la connaissance du mondedoit etre essentiellement explicitee au regard du sous-domaine juridique etudie. Les en-gagements ontologiques endosses pour la constitution d’un modele abstrait de la realitedoivent correspondre majoritairement a ceux deja perceptibles depuis les sources juri-diques du domaine. Il semble ainsi peu probable que l’explicitation de concepts tels queceux de vehicule motorise ou de transport maritime presente un quelconque interet dansl’etablissement d’un modele abstrait pour le domaine des Prestations Familiales.

Le role et l’etendue de la categorie connaissance du monde et sens commun presenteeici correspondent assez nettement a ce qui est defini pour son homonyme dans l’ontologiefonctionnelle de Valente. Toutefois, elle s’en distingue par le fait que seules les descriptionsnon specifiques a la loi y sont integrees. Bien que la conceptualisation qu’elle proposedenote une perception simplifiee de la realite a la lumiere du domaine juridique etudie, lesentites decrites peuvent tout aussi bien se reveler pertinentes dans des contextes autres quejuridiques. Par exemple, si les concepts de personne physique, residence, habitation, age,etc. sont necessaires a la comprehension de nombre de normes erigees dans le domaine desPrestations Familiales, ils n’en sont pas pour autant caracteristiques de celui-ci. Aucuntexte ne decrit ce qu’est age, par contre de multiples documents y font reference. Deslors qu’un texte reglementaire apporte la definition d’une entite, d’un concept ou d’unerelation, celle-ci devient une definition juridique, avec une porte limitee. Elle doit alorsintegrer la categorie connaissance juridique terminologique, presentee ci-dessous.

8.2.2 Connaissance juridique terminologique

La connaissance terminologique d’un domaine juridique consiste en la description deson vocabulaire specifique. Elle s’interesse aux institutions legales – e.g. mariage, posses-sion, etc., ainsi qu’aux definitions juridiques – e.g. chomage, allocataire, etc. Les conceptsou les notions dont les sources juridiques fournissent une definition sont generalement de-notes par des termes specifiques. Cependant, il arrive que la legislation s’approprie desconcepts generaux en precisant le sens exact que ceux-ci recouvrent pour le domaine juri-dique considere. Par exemple, la charge40 est une notion forte pour le domaine des Pres-tations Familiales qui peut etre evaluee selon des criteres disponibles depuis les sourcesjuridiques.

Bennion identifie six raisons motivant l’emploi des definitions juridiques dans l’expres-sion des legislations et des reglementations [Bennion 84] :

1. Clarifier la signification d’un mot commun ou d’une phrase en exprimant ce qu’il ouelle recouvre exactement.

2. Utiliser le terme tel une etiquette designant un concept complexe afin de raccourcir etsimplifier l’expression des normes et definitions juridiques, en se referant a l’etiquetteplutot qu’en detaillant le concept.

40Dans le sens « X a la charge de Y » ou « Y est a la charge de X ».

[Lenat 90] Lenat D. B. et Guha R. V. Building Large Knowledge-based Systems : Representation andInference in the Cyc Project. Addison-Wesley, 1990. 372 p.

[Lenat 95] Lenat Douglas B. CYC : a Large-Scale Investment in Knowledge Infrastructure. Communi-cations of the ACM, 1995, vol 38, n◦11, p 33–38.

[Bennion 84] Bennion F. A. R. Statutory Interpretation. Butterworths, London, England, 1984. 954 p.

130

8.2. Connaissance juridique, connaissance composite

3. Attirer explicitement dans le domaine un concept deja etabli dans la loi.

4. Exclure une signification qui autrement pourrait etre accordee au terme.

5. Ajouter une signification a un terme qui sinon ne pourrait lui etre attribuee.

6. Fournir une declaration complete et intelligible de la signification d’un terme.

Ces diverses formes de definitions ont en commun le fait d’assigner une significationa definiendum au moyen d’un definiens, voir section 7.3.2 a propos de l’ontologie de vanKralingen. Elles contribuent a l’etablissement d’une terminologie specifique au domainejuridique considere. Elles sont explicitement formulees au sein des sources juridiques dudomaine, et se caracterisent par une portee qui se limite generalement a celui-ci.

En complement de la connaissance du monde et du sens commun, la Connaissancejuridique terminologique fournit l’ensemble du vocabulaire necessaire a la specification desnormes.

8.2.3 Connaissance normative

La connaissance normative est une categorie de connaissance centrale qui se caracterisepar la definition de standards et de principes comportementaux. Elle integre la descriptiondes normes, ces declarations ayant pour effet d’autoriser, d’obliger ou d’interdire l’adoptionde certains comportements ou l’apparition de certains etats de faits au sein de la societe,voir section 1.4. Comme le montre la figure 8.1, la connaissance normative est fondee a lafois sur la connaissance du monde qu’elle regit, et sur la connaissance terminologique dudomaine juridique considere.

La conception de la norme presentee au sein de l’extension derive a la fois des travauxde van Kralingen et de ceux de Valente, eux-memes inspires de ceux de Kelsen [Kelsen 91]et de von Wright [von Wright 63]. Une norme exprime une idealisation a laquelle peuventetre confrontes les situations et les comportements issus du monde reel. Ainsi, les normesexpriment un ideal qui peut etre soit observe, soit transgresse. Une norme est observeelorsque le comportement etudie a partir du monde reel n’entre pas en conflit avec laspecification qui en est etablie dans le monde ideal. Dans le cas contraire, la norme esttransgressee. L’application des normes aux etats de fait ou aux comportements du mondereel est la procedure qui consiste a confronter ideal et realite. Elle permet de determi-ner quel statut normatif accorder aux situations ou comportements issus du monde reel[Valente 99].

Par ailleurs, nous avons vu en section 7.3.2 qu’afin d’exercer leur fonction, les normesdoivent vehiculer un certain nombre d’informations clairement identifiees par van Kralin-gen. Au sein de l’extension ontologique, les schemas utilises pour la representation desnormes derivent directement de l’ontologie en frame qu’il propose pour la loi. Les normessont ainsi caracterisees par leur modalite legale, leur sujet, leurs conditions d’application,et par l’action qui leur est associee.

Remarque 8.2.2. Au sein de l’extension ontologique, contrairement a l’ontologie fonc-tionnelle de Valente, la connaissance normative rassemble la totalite des normes valides

[Kelsen 91] Voir reference [Kelsen 91] definie page 17.


[Valente 99] Voir reference [Valente 99] definie page 122.

131


pour un sous-domaine juridique considere. Normes de comportement et normes de compe-tence sont representees en usant des memes patrons structurels. Toutefois, les proceduresde raisonnement que nous introduisons dans la suite de ce chapitre se revelent etre plusparticulierement adaptees a la gestion des normes de comportement.

8.2.4 Connaissance meta-juridique

Lorsqu’ils se trouvent confrontes a plusieurs enonces normatifs contradictoires pourfonder une decision, ou correlativement, pour justifier l’enonciation de decisions contra-dictoires, les juristes recourent traditionnellement au modele d’exclusivite de choix dufondement normatif. La strategie preconisee par ce modele consiste a resoudre les conflitsen ne conservant qu’une seule des normes en contradiction. Pour guider leur choix, lesjuristes recourent a des criteres de resolutions qui peuvent etre qualifies de hierarchique,chronologique ou de specialite.

Lex superior derogat inferiori Ce critere se fonde sur l’organisation hierarchisee desnormes en fonction des niveaux de droit dont elles sont issues, voir section 1.3.1.Ainsi, la norme de plus haut niveau, dotee de la plus grande valeur juridique, prevautsur celles des niveaux inferieurs.

Lex posterior derogat priori Ce critere se fonde sur la dynamique des legislations oudes reglementations, et plus precisement, sur la dimension temporelle qui caracteriseleur evolution. Il indique que la priorite est accordee a la norme la plus recente.

Lex specialis generalis derogat Ce dernier critere se fonde sur une hierarchisation desnormes determinee en fonction de leur degre de specialisation. La norme la plusspecifique prime alors sur la plus generale. En particulier, c’est l’invocation de cecritere qui permet a une derogation d’etre appliquee de preference a la regle generale.

Ces meta-regles sont employees afin d’organiser les normes antinomiques par ordred’importance ou de priorite. Apres recours a ces criteres, l’une des normes en conflit estpreservee. Les autres sont, soit considerees comme non-valides et exclues du systeme, soitconservees mais depourvues de leurs effets. Dans la pratique, ces regles d’ordonnancementsont frequemment utilisees en conjonction. L’importance relative accordee a chacun deces criteres est alors elle-meme fixee par un meta-critere. Traditionnellement, le criterehierarchique prevaut sur le critere chronologique, prevalant lui-meme sur le critere despecialite.

Contrairement a son homonyme dans l’ontologie fonctionnelle de Valente, le role en-dosse par la connaissance meta-juridique au sein de l’extension ontologique se limite a celuide fournir les elements necessaires a la resolution d’eventuels conflits normatifs. Ainsi, lesdescriptions des normes de competence, ou normes secondaires, considerees chez Valenteen tant que connaissance meta-juridique, sont ici integrees comme composantes de laconnaissance normative.

8.3 Patrons structurels de representation

Chacune des categories de connaissance juridique presentees precedemment rassembledifferents elements qui doivent etre representes en usant de patrons structurels specifiques.Au cours de cette section, nous nous attachons a fournir la description de la dimension syn-taxique presentee par l’extension ontologique pour les domaines juridiques. Les structures

132

8.3. Patrons structurels de representation

G-Frame RT-FrameCT-Frame

Fait Axiome

Norme

Type ConceptJuridique

Type RelationJuridique

Type ActeJuridique

is a is a

is a

is a

is a

is a

Patrons de l’Extension Ontologique pour la Loi

Primitive du Système des G-Frames

Fig. 8.2 – Patrons structurels de l’extension ontologique pour la loi.

employees pour la representation des diverses composantes de la connaissance juridiquederivent directement ou indirectement des primitives du systeme des G-Frames introduitau cours des chapitres 4, 5 et 6. Elles sont inspirees des travaux de conceptualisationaccomplis par van Kralingen, voir section 7.3.2.

La figure 8.2 expose la maniere dont cette extension a ete elaboree. Les trois primi-tives generiques – ie. G-Frames, CT-Frames et RT-Frames – sont etendues pour obtenirdes structures adaptees a la representation des connaissances juridiques. Les six patronsstructurels resultant sont proposes comme fondement pour la representation des don-nees factuelles (Fait), des axiomes (Axiome), des definitions juridiques (Type ConceptJuridique, Type Relation Juridique, Type Acte Juridique) et des normes (Norme).Chacun de ces nouveaux patrons est detaille dans la suite de cette section.

8.3.1 Definitions generales, axiomes et assertions

La connaissance du monde et du sens commun est la categorie de connaissance quis’attache a fournir un modele abstrait de la realite. Elle rassemble des connaissances dedifferentes natures : ontologique, factuelle, assertionnelle... Au sein de l’extension ontolo-gique, la connaissance du monde et du sens commun definie en termes de types generaux,faits et axiomes, tous trois relatifs a un meme support S, voir definition 4.2.1.

Types generaux Les types generaux de concepts et de relations sont des types, primitifsou definis, membres des ensembles TC ou TR, qui correspondent a des categoriesd’entites ou de relations identifiees lors de la conceptualisation de la connaissance dumonde et du sens commun. Les types definis sont lies a une definition T qui peut etre,selon le cas une CT-Frame ou une RT-Frame. Au sein de l’extension ontologique, lestypes generaux beneficient directement, sans aucune forme de redefinition syntaxiqueou semantique, des structures et des mecanismes definis au niveau du systeme desG-Frames primitif, voir chapitres 4 et 5. Par exemple, la hierarchie de type fournieen Fig. 8.3 fait apparaıtre, en police non-italique, les types generaux de conceptcontribuant a la representation des connaissances du monde et du sens communsous-jacent a un fragment du domaine des Prestations Familiales.

Faits Les faits expriment des connaissances de nature factuelle et assertionnelle supposeesetre vraies quelle que puisse etre la situation etudiee. Par exemple, des faits tels que« Lyon est une ville de France metropolitaine » ou « Bastia est en Corse » sont desverites averees et independantes de tout etat de fait particulier. Au sein de l’extension

133


Agent Etranger

Enfant

Personne Morale

Organisme Débiteur

Français

France

Activité

Europe

Spatial

AttributEntité

Allocataire

Personne Physique Pret Amélioration

Objet Intention

Habitation

Fig. 8.3 – Exemple de hierarchie des types de concept.

Fait 1

Description

Identifiant

Fait

La ville de Lyon est située en France.

Pays : #FranceVille : #Lyon loc

Fig. 8.4 – Exemple de fait : la ville de Lyon est situee en France.

ontologique, les faits sont representes par des G-Frames, voir chapitres 4 et 5. Dememe que pour les types generaux, les faits ne souffrent d’aucune redefinition d’ordresyntaxique ou semantique. Un exemple de fait est fourni en Fig. 8.4.

Axiomes Les axiomes expriment des connaissances de nature assertionnelle. L’applicationd’un axiome a une situation particuliere permet d’enrichir la description de celle-ci enfaisant explicitement apparaıtre des connaissances qui n’etaient alors qu’implicites.Au sein de l’extension ontologique, les axiomes expriment des connaissances de laforme41 « si A alors B ». Ils sont representes au travers de structures qui satisfont aupatron structurel fourni en Tab. 8.1. La semantique qui leur est attachee corresponda celle indiquee en section 6.3.2 a propos des regles. Ainsi, les axiomes peuvent,par exemple, exprimer la transitivite d’une relation de localisation loc ⊆ Spatial ×Spatial : (∀x, y, z ∈ Spatial)(loc(x, y)∧loc(y, z) =⇒ loc(x, z)). Un exemple d’axiomeest fourni en Fig. 8.5.

Les faits et les axiomes permettent d’enrichir la description des situations et des etatsde faits. En considerant que ces derniers sont exprimes sous la forme de G-Frames quel-conques, l’integration d’un fait ou l’application d’un axiome permet de reveler des connais-sances qui n’etaient qu’implicitement encodees.

Definition 8.3.1. (Integration d’un fait) – Une G-Frame G′ resulte de l’ integration d’unfait F a une G-Frame G si et seulement si, etant donne un support S, Φ(G),Φ(F ) ≡Φ(S)

Φ(G′).41L’emploi du terme « axiome »pour qualifier de simples regles peut paraıtre inapproprie. De plus, a

proprement parler, les faits, tels que nous les decrivons ici, devraient eux-memes etre consideres en tantqu’axiomes. Toutefois, nous avons choisi de conserver cette appellation car elle souligne, d’une part lecaractere universel des connaissances representees, et d’autre part le role fondamental qu’elles peuventtenir lors du raisonnement.

134



Etiquettes Valeurs DescriptionsHypothese graphique HypotheseConclusion graphique Conclusion

Tab. 8.1 – Patron structurel pour la representation des axiomes.

Axiome 1

Description

Identifiant

Hypothèse

Conclusion

Si x réside en un lieu y et que y est situé dans z, alors x réside en z.

Spatial : *y Spatial : *zAgent : *x locréside

Spatial : ?zAgent : ?x réside

Fig. 8.5 – Exemple d’axiome : si un agent x reside en un lieu y lui-meme situe en un lieuz, alors x reside en z.

L’integration d’un fait F a une G-Frame G consiste generalement a obtenir une G-Frame G′ en dupliquant G, et en y inserant le graphe sous-jacent a F dans un de sesslots graphiques. Lorsque l’on considere que les graphes conceptuels sont existentiels etconjonctifs, ainsi que la maniere dont sont calculees les formules logiques associees auxG-Frames (voir section 5.2), toute G-Frame G′ construite a partir d’un tel procede secaracterise par Φ(G′) ⇐⇒ Φ(F ) ∧ Φ(G).

Les axiomes sont analogues aux regles presentees en section 6.3.2. Leur structure, ainsique leur interpretation logique, sont strictement identiques. Ils comprennent deux slotsgraphiques correspondant a l’hypothese et a la conclusion de la regle. Ils sont associes, autravers de l’operateur Φ, a une formule logique de la forme H =⇒ C, ou H et C sontdeterminees a partir des fragments de graphes constituant respectivement l’hypothese etla conclusion de l’axiome. Un axiome A est applicable a une G-Frame G quelconque s’ilexiste une projection de afNorme(gValuesA(Hypothese)) dans grNorme(G). Dans ce cas,le resultat de l’application de A a G est une G-Frame G′ obtenue en dupliquant G eten y integrant le fragment correspondant a la conclusion de A, voir section 6.3.2 pourune description plus precise. A l’issue de l’application, A, G et G′ satisfont toujours aΦ(S),Φ(G) |= Φ(G′). Nous rappelons que ces resultats decoulent directement des travauxde Salvat, Mugnier et Baget quant a la formalisation des regles dans le modele des graphesconceptuels simples [Salvat 96, Salvat 98, Baget 02].

Definition 8.3.2. (FA-Derivation) – Soient F un ensemble de faits, A un ensembled’axiomes, G et G′ deux G-Frames, on appelle FA-derivation de G en G′ une sequence deG-Frames 〈G0, . . . , Gk〉 telle que G0 = G et Gk = G′, et pour tout i ∈ [1..k], Gi resulte :

– soit de l’integration d’un fait F ∈ F a Gi−1,– soit de l’application d’un axiome A ∈ A a Gi−1.

Une FA-derivation d’une situation particuliere G en G′ permet d’obtenir une repre-sentation de G enrichie a partir des faits et des axiomes de la connaissance du monde

[Salvat 96] Voir reference [Salvat 96] definie page 100.

[Salvat 98] Voir reference [Salvat 98] definie page 100.

[Baget 02] Voir reference [Baget 02] definie page 97.

135


Axiome 1

Description

Identifiant

Hypothèse

Conclusion

Si x réside en un lieu y et que y est situé dans z, alors x réside en z.

Spatial : *y Spatial : *zAgent : *x locréside

Spatial : ?zAgent : ?x réside

Fait 1

Description

Identifiant

Fait

La ville de Lyon est située en France.

Pays : #FranceVille : #Lyon loc

Situation 1

Description

Identifiant

Situation

Herbert réside à Lyon.

Personne : #Herbert Ville : #Lyonréside

Situation 1’

Description

Identifiant

Situation


Personne : #Herbert Ville : #Lyonréside Pays : #Franceloc

Situation 1’’

Description

Identifiant

Situation


Personne : #Herbert Ville : #Lyonréside Pays : #Franceloc

réside

AjoutFait1

Application Axiome1

Fig. 8.6 – Derivation d’une situation S en une situation S′′ par l’integration d’un fait puisl’application d’un axiome.

et du sens commun. La figure 8.6 fournit l’exemple d’une telle derivation. La situationinitiale Situation1 exprimant que « Herbert reside a Lyon » est derivee en une situationSituation1′′. Premierement, a Situation1 est integre le fait Fait1 exprimant que « Lyonest localise en France ». La situation Situation1′ resultante peut se lire « Herbert residea Lyon qui est localisee en France ». Deuxiemement, a Situation1′ est applique l’axiomeAxiome1 exprimant que « si un agent x reside en un lieu y, sachant que y est situe enz, alors x reside aussi en z ». Le resultat de cette application est donne par la situationSituation1′′ : « Herbert reside a la fois a Lyon et en France, Lyon est situee en France ».

Pour un domaine juridique particulier, representer la connaissance du monde et dusens commun consiste a :

1. identifier et organiser les types generaux de concept et de relation,

2. fournir la definition des types non primitifs en usant des CT-Frames et des RT-Frames,

3. exprimer les faits pertinents, supposes etre toujours verifies pour le domaine consi-dere, en usant des G-Frames,

4. fournir les axiomes necessaires en se conformant au patron structural donne en Tab.8.1.

8.3.2 Definitions juridiques

La connaissance juridique terminologique rassemble la description du vocabulaire spe-cifique au domaine considere. Ce vocabulaire est decrit sur la base des connaissances dumonde et du sens commun. Trois types de definition sont distinguees : les descriptions de

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type de concept juridique, les descriptions de type de relation juridique et les descriptionsde type d’acte juridique. A chacun est associe un patron structurel qui etend l’une desprimitives offertes par le systeme des G-Frames pour l’expression des definitions de type.

Generalement, les types definis au niveau de la connaissance juridique terminologiquesont subsumes par des types plus generaux introduits par la connaissance du monde et dusens commun. Par exemple, « allocataire » est un type de concept juridique caracteristiquedu domaine des Prestations Familiales. Un allocataire est une personne physique satisfai-sant a certains criteres et auquel le droit a au moins une prestation est ouvert. Au niveaude la connaissance juridique terminologique, le type « allocataire » ne peut etre correcte-ment defini sans que la connaissance du monde et du sens commun ne fasse apparaıtreun type qui corresponde a la notion de personne physique. De plus, ce dernier devraitinevitablement subsumer le type allocataire. Cette consideration nous amene a soulignerdeux aspects fondamentaux :

1. connaissance juridique terminologique et connaissance du monde et du sens communpartagent toutes deux les memes hierarchies de types TC et TR,

2. les structures utilisees pour la representation des definitions de type doivent detenirune semantique unifiee pour les deux categories de connaissances.

Au sein de l’extension ontologique, trois nouveaux patrons structurels sont introduitspour la representation de la connaissance juridique terminologique. Ces derniers sontconstruits sur la base des primitives que sont les CT-Frames et les RT-Frames. Cha-cun d’eux se distingue de son ancetre en integrant des slots predetermines a partir del’ontologie en frames de van Kralingen.

Nombre de documents juridiques couvrent des domaines hautement specialises. Lesdefinitions juridiques se revelent generalement inapplicables en dehors du domaine pourlequel elles ont ete introduites. Cette particularite est prise en consideration dans l’onto-logie de van Kralingen au travers d’un element qui delimite clairement la portee que doitavoir une definition. Au sein de l’extension ontologique, cet element correspond a un slotlitteral nomme Champ d’application. Chacun des types de definition presentes ci-dessousintegre cet element dans sa structure.

Type de concept juridique Les descriptions de type de concept juridique sont desstructures, appelees LCT-Frames, qui etendent directement les CT-Frames du sys-teme des G-Frames primitif. Elles sont introduites afin d’exprimer les definitionsassociees aux differents types de concept introduits par la loi, et se conforment aupatron structurel fournit en Tab. 8.2. Le slot graphique Conditions d’applicationest introduit par defaut pour exprimer la difference qu’entretient le type nouvelle-ment defini vis-a-vis de son ancetre direct. Toutefois, cette difference peut tout aussibien s’exprimer dans des slots autres. Le slot Conditions d’application devientoptionnel des lors que d’autres slots graphiques viennent a exister.

Type de relation juridique Les descriptions de type de relation juridique sont desstructures, nommees LRT-Frames, qui etendent directement les RT-Frames du sys-teme des G-Frames primitif. Bien que cette forme de description n’ait pas ete ori-ginellement identifiee par van Kralingen dans son ontologie42, nous avons choisi de

42Dans l’ontologie de van Kralingen aucune distinction n’est etablie entre les types de concept et lestypes de relation.

137


Patron de base CT-Frame

Etiquettes Valeurs DescriptionsExpression litterale Etiquette du type definiChamp d’application litterale Portee de la definitionConditions d’application graphique Difference

Tab. 8.2 – Patron des definitions de types de concepts juridiques (LCT-Frames).

l’introduire afin de preserver une certaine homogeneite au sein du modele. Les LRT-Frames sont proposees, comme le precise leur nom, afin d’exprimer les definitionsassociees aux types de relation introduits par la loi, par exemple «Robert a la chargede deux enfants ». Elles se conforment au patron structurel fournit en Tab. 8.3. Dememe que les LCT-Frames, elles comportent un slot Conditions d’applicationdestine a une utilisation similaire.

Type d’acte juridique Les descriptions de type d’acte juridique sont des structures,nommees LA-Frames, qui etendent directement les LRT-Frames. Autrement dit, lestypes d’acte juridique sont des formes particulieres de type de relation juridique.Classiquement, elles sont destinees a l’expression des actions associees aux normes,voir section 8.3.3. Nous avons vu, en section 7.3.2, que van Kralingen liste quatorzeelements caracteristiques des actes. Parmi ceux-ci, dix correspondent a des slotsgraphiques incorpores dans le patron structurel des actes, voir Tab. 8.4 : l’Agent(qui accomplit l’acte ?), l’Action (que fait-il ?), la modalite de Moyens (par quelsmoyens l’accomplit-il ?), la modalite de Maniere (de quelle maniere s’y prend-il ?),les Aspects temporels (quand le fait-il ?), les Aspects spatiaux (ou le fait-il ?),les Circonstances (dans quelles circonstances est-il accompli ?), la Cause (quelle estla cause de l’acte ?), le But (quel but cherche-t-il a atteindre ?), l’Intentionnalite(dans quel etat d’esprit agit-il ?) et l’Etat final (quel etat de fait est la consequencedirecte de l’acte ?). Ces differents aspects ne sont pas forcement tous pertinentspour la description d’un type d’acte particulier. Si certains ne presentent aucunrapport avec l’acte represente, le slot correspondant n’est pas instancie. Toutefois,les slots Agent et Action demeurent essentiels et doivent toujours apparaıtre dansla description des actes.

Les types propres au domaine juridique considere sont generalement des types defi-nis, et donc associes a une definition exprimee sous la forme d’une LCT-Frame, d’uneLRT-Frames ou d’une LA-Frame. Cependant, il peut parfois arriver que la descriptiond’un de ces types ne soit pas jugee pertinente pour l’application visee. Neanmoins, chaquetype, primitif ou defini, introduit comme composante de la connaissance juridique termi-nologique, doit apparaıtre au sein des hierarchies de type TC ou TR. Par exemple, ausein de la hierarchie donnee en Fig. 8.3, les types de concept juridique Allocataireet Organisme Debiteur, apparaissent en italique, et sont respectivement subsumes parPersonne Physique et Personne Morale.

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Patron de base RT-Frame

Etiquettes Valeurs DescriptionsExpression litterale Etiquette du type definiChamp d’application litterale Portee de la definitionConditions d’application graphique Difference

Tab. 8.3 – Patron des definitions de types de relations juridiques (LRT-Frames).

Patron de base LRT-Frame

Etiquettes Valeurs DescriptionsExpression litterale Etiquette du type d’acte definiChamp d’application litterale Portee de la definitionAgent graphique Personnes susceptibles de produire l’acteAction graphique Description abstraite de l’acteMoyens graphique Modalite de moyens, objet ou materiel utiliseManiere graphique Modalite de maniere, facon dont l’acte est

produitAspects temporels graphique Specification de la date, de l’heure, etc.Aspects spatiaux graphique Specification du lieuCirconstances graphique Circonstances dans lesquelles l’acte est produitCause graphique Raisons pour lesquelles l’acte est produitBut graphique Objectif vise au travers de cet acteIntentionnalite graphique Etat d’esprit de l’agentEtat final graphique Resultats et consequences de l’acte

Tab. 8.4 – Patron des definitions de types d’actes juridiques (LA-Frames).

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8.3.3 Normes

La categorie connaissance normative rassemble les descriptions des normes valides pourle domaine juridique considere. Les normes sont exprimees sur la base du vocabulaire definia la fois par la connaissance du monde et du sens commun et la connaissance juridiqueterminologique du domaine.

Au sein de l’extension ontologique, quatre modalites elementaires sont employees pourla caracterisation des normes. Outre l’obligation, l’interdiction et la permission, nous dis-tinguons egalement la dispense. La dispense exprime la permission de ne pas faire quelquechose. En l’absence de negation, chacune de ces modalites se revele necessaire. En effet,le systeme des G-Frames est intrinsequement existentiel, positif et conjonctif. Exprimer« ne pas faire » devient par consequent d’une difficulte extreme, voire impossible dans cesysteme. L’introduction de l’interdiction et de la dispense en tant que modalites elemen-taires permet de pallier a l’absence de negation, et ainsi d’exprimer toute forme d’enoncenormatif. Ci-dessous, nous fournissons les equivalences qui pourraient exister entre ces dif-ferentes modalites si le systeme des G-Frames prenait en charge la negation. La notationadoptee est celle de la logique deontique standard (voir section 7.2.2), a laquelle a eteajoute l’operateur W pour la dispense.

P (φ) =def ¬F (φ) =def W (¬φ) =def ¬O(¬φ),O(φ) =def ¬W (φ) =def F (¬φ) =def ¬P (¬φ),F (φ) =def ¬P (φ) =def O(¬φ) =def ¬W (¬φ),W (φ) =def ¬O(φ) =def P (¬φ) =def ¬F (¬φ).

Au cours de la section 8.2.4, nous avons mentionne l’existence d’une connaissancemeta-juridique permettant notamment de resoudre les eventuels conflits normatifs. Descriteres tels que lex superior derogat inferiori ou lex posterior derogat priori requierentque certaines metadonnees soient associees aux normes, plus precisement, le niveau dedroit dont elle est issue, ainsi que sa date de mise en application. Nous verrons dans lasuite de cette section que ces elements sont integres a la structure de representation desnormes, permettant ainsi un calcul effectif des relations de superiorite et d’anteriorite quiles unissent.

Un dernier patron structurel est introduit pour representer les descriptions des normes.De meme que pour ceux des definitions juridiques, celui-ci derive directement de l’ontologieen frames de van Kralingen [van Kralingen 95].

Description de norme Les normes sont decrites au travers de structures, nommees LN-Frames, qui etendent directement les G-Frames du systeme primitif et se conformentau patron fourni en Tab. 8.5. Nous avons vu, en section 7.3.2, que van Kralingenliste huit elements caracterisant les normes. Chacun d’eux, a l’exception de l’ele-ment Promulgation43, correspond a un slot integre dans le patron structurel desdescriptions de norme, voir Tab. 8.5.– L’Identifiant d’une norme est une valeur litterale unique employee pour son

identification.43Nous avons vu, au cours de la partie IV de cette these, que les normes peuvent etre directement mises

en relation avec les sources juridiques qui les formulent. L’element Promulgation devient ainsi inutile.


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Etiquettes Valeurs DescriptionsIdentifiant litterale Identifiant affecte a la normeChamp d’application litterale Portee de la normeType litterale Comportement ou competenceModalite litterale Modalite legale de la normeNiveau de droit litterale Niveau au sein de la hierarchie des normesDate d’application litterale Date d’entree en vigueur de la normeSujet graphique Categorie d’individu a laquelle s’adresse la

normeConditions d’application graphique Circonstances necessaires a l’application

de la normeActe graphique Action associee a la norme

Tab. 8.5 – Patron generique pour la representation des normes (LN-Frames).

– Le Type indique s’il s’agit d’une norme de comportement ou d’une norme de com-petence. Les valeurs litterales admissibles sont {Comportement, Competence}.

– La Modalite legale indique si la norme constitue une obligation, une interdiction,une permission ou une dispense. Les valeurs litterales admissibles sont prises dansl’ensemble {Obligation, Permission, Interdiction, Dispense}.

– Le Niveau de droit est une valeur litterale prise dans un ensemble D totalementordonne par la relation <. Chaque element de D correspond a un niveau de droitau sein de la hierarchie reglementaire, voir section 1.3.1.

– La Date d’application d’une norme est une valeur litterale indiquant sa dated’entree en vigueur. Les dates d’application sont totalement ordonnees par la re-lation de succession <.

– Le Sujet est un fragment de graphe conceptuel, comprenant un unique nœudconcept generique denotant la categorie d’individu a laquelle s’adresse la norme.

– Les Conditions d’application sont donnees sous la forme d’un fragment degraphe conceptuel specifiant les circonstances dans lesquelles la norme est appli-cable.

– L’Acte associe a la norme est exprime par un fragment de graphe conceptuel faisantapparaıtre au moins un nœud relation dont le type est defini par une LA-Frame.

Les contraintes d’ordre syntaxique exprimees ci-dessus ne constituent pas le seul aspectpar lequel les descriptions de normes se distinguent de leur ancetre – i.e. les G-Frames.En effet, contrairement aux G-Frames du systeme primitif, certains slots des LN-Framesvehiculent une semantique forte. Par exemple, les differentes valeurs admissibles par le slotModalite influent de maniere significative sur le sens que peut presenter la description dela norme : « il est permis de faire A » ne signifie pas « il est interdit de faire A ». L’inter-pretation logique qui peut etre faite des descriptions de norme differe fondamentalementde celle specifiee pour les G-Frames en section 5.2.1 de cette these.

141


Article L. 542-9

Les regimes de prestations familiales sont autorises a accorder a leursallocataires des prets destines a l’amelioration de l’habitat dans des conditions etdes limites fixees par decret.

Fig. 8.7 – Extrait du Code de la Securite Sociale (Partie Legislative).

Article D. 542-35

Les prets prevus a l’article L. 542-9 sont accordes par les caisses, or-ganismes, collectivites et administrations charges du paiement des prestationsfamiliales, en application de l’article L. 212-1 du present code et de l’article 1090du code rural. Ces prets ne peuvent etre attribues qu’aux allocataires ayant laqualite de proprietaires, de locataires ou occupants de bonne foi des locaux qu’ilshabitent. Ils doivent etre destines a permettre l’execution de travaux d’amenage-ment ou de reparations comportant une amelioration des conditions de logement.

Fig. 8.8 – Extrait du Code de la Securite Sociale (Partie Reglementaire - Decrets simples).

8.3.4 Illustration

Les figures 8.7 et 8.8 presentent deux articles issus du Code de la Securite Sociale.Formules de maniere plus synthetique, ils indiquent que les organismes debiteurs sontautorises a accorder des prets a leurs allocataires, destines a l’amelioration de leur habitat.A partir de ces enonces normatifs, la description de norme fournie en Fig. 8.9 est construiteen repondant aux questions suivantes :

1. Quelle est la portee de la norme ? Le Champ d’application de cette norme s’etendau domaine des Prestations Familiales.

2. La norme prescrit-elle un comportement ou confere-t-elle un pouvoir ? Cette normeest une norme primaire, son Type prend la valeur Comportement.

3. De quel niveau de droit la norme est-elle originaire ? L’article L. 542-9 est issu de lapartie legislative du Code de la Securite Sociale. La norme a donc ete promulgueepar l’Assemblee Nationale, son Niveau de droit est fixe a Niv. Legislatif.

4. La norme exprime-t-elle une obligation, une interdiction, une permission ou unedispense ? La Modalite legale de la norme est Permission.

5. Qui est autorise a faire quelque chose ? La norme s’adresse aux organismes debiteurs.Cet aspect est modelise par le slot Sujet.

6. Qu’est-il permis de faire ? Les sujets de la norme sont autorises a accorder des pretsa leurs allocataires, destines a l’amelioration de leur habitat. L’action associee a lanorme est exprimee par le slot Acte.

142


Accorder pret à l’amélioration de l’habitat

Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte

OrganismeDébiteur : *x

Champ d’application Prestations Familiales

Modalité Permission

AllocataireaccorderPretHabitat

Niveau de droit Niv. législatif

Date d’application Non spécifiée

OrganismeDébiteur : ?x

Fig. 8.9 – Exemple de description de norme.

1

accorderPretHabitatExpression

accorder

affectation

Champ d’application Prestations Familiales

Action

Pret : *z

ButPret : ?z

Habitation

Amélioration

habite thème

2

3

Circonstances rattaché

Arguments OrganismeDébiteur : *x Allocataire : *y

Agent OrganismeDébiteur : ?x

Allocataire : ?yOrganismeDébiteur : ?x

OrganismeDébiteur : ?x Allocataire : ?y

Allocataire : ?y

Fig. 8.10 – Exemple de definition d’acte juridique : un organisme debiteur accorde un preta l’un de ses allocataires, destine a l’amelioration de son habitat.

Le type d’acte juridique associe a cette norme est defini par la LA-Frame donnee enFig. 8.10. Cette action est representee comme une relation binaire particuliere, qui admetdeux arguments de types OrganismeDebiteur et Allocataire. Chaque slot correspond aun aspect de cette description.

1. Le Champ d’application de cette definition s’etend au domaine des PrestationsFamiliales.

2. Le slot Agent specifie que ce type d’action est suppose etre accompli par les orga-nismes debiteurs.

3. L’Action consiste essentiellement a accorder un pret a un allocataire.

4. Ce pret est accorde dans la Circonstance ou l’allocataire est rattache a l’organismedebiteur concerne.

5. Le But recherche au travers de l’attribution de ce pret est que l’allocataire amelioreson habitat.

143


8.4 Modele de raisonnement deontique

Differentes formes de raisonnements peuvent etre conduites sur la base de ces struc-tures. Au cours de la presente section, nous nous attachons a la problematique de ladetection des incoherences et des conflits normatifs au sein d’une base de normes, ainsiqu’a celle de l’application des systemes normatifs aux situations issues du monde reel. C’estainsi que les questions abordees au cours de cette section sont de la forme « les normesN1 et N2 sont elles contradictoires ? », « existe-t-il des incompatibilites au sein du systemenormatif N ? » ou « la situation ou l’etat de fait S est-il conforme au droit, au modelecomportemental incarne par le systeme de normes N ? ».

Une norme exprime une idealisation a laquelle peuvent etre confrontes les situationset les comportements issus du monde reel. Les normes expriment ainsi un ideal qui peutetre soit observe, soit transgresse. Une norme est observee lorsque le comportement etudiea partir du monde reel n’entre pas en conflit avec la specification qui en est etablie dansle monde ideal. Dans le cas contraire, la norme est transgressee. L’application des normesaux etats de fait ou aux comportements du monde reel est la procedure qui consiste aconfronter ideal et realite. Elle permet de determiner quel statut normatif accorder auxsituations ou comportements issus du monde reel.

8.4.1 Applicabilite des normes

Definition 8.4.1. (Contexte d’application) – Nous appelons contexte d’application d’unenorme N , la G-Frame notee ca(N) constituee a partir des slots Sujet et Conditions

d’application de N . Ainsi, pour toute norme N , Φ(ca(N)) ≡ φ(gValuesN (Sujet)) ∧φ(gValuesN (Conditions d’application)).

Definition 8.4.2. (Applicabilite d’une norme) – Etant donne un ensemble F de faits etun ensemble A d’axiomes, une norme N est dite applicable a une situation S, decrite parune G-Frame, si et seulement s’il existe une FA-derivation de S en S′, et telle qu’il existeune G-projection de ca(N) sur S′.

Theoreme 8.4.3. Etant donnes un support S, un ensemble de faits F , un ensembled’axiomes A et une situation S, une norme N est applicable a S si et seulement siΦ(S),Φ(F ),Φ(A ),Φ(S) |= Φ(ca(N)).

Remarque 8.4.1. L’applicabilite d’une norme a une situation donnee s’exprime indepen-damment de sa modalite legale.

La figure 8.11 presente une norme exprimant l’interdiction de fumer dans un espacepublic (en haut). Le sujet, ainsi que les conditions d’application de cette derniere, per-mettent d’etablir son contexte d’application (au milieu). La situation « John boit un cafea la bibliotheque », presentee au bas de la Fig. 8.11, est une specialisation de ce contexted’application : il existe une G-Projection de ce dernier sur la situation decrite. L’interdic-tion de fumer est par consequent applicable a celle-ci.

8.4.2 Application des normes

L’application d’une norme a une situation permet de verifier si cette derniere estconforme a la regle, ou au contraire, si elle la transgresse. Par nature, une norme expri-mant une permission ou une dispense ne peut en aucun cas etre transgressee. Permissions

144

8.4. Modele de raisonnement deontique

Interdiction de fumer dans un lieu public

Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte

PersonnePhysique : *x

Modalité Interdiction

fume

Conditions d’application PersonnePhysique : ?x loc EspacePublic

PersonnePhysique : ?x

Situation 1

Description

Identifiant

Situation

John boit un café à la bibliothèque.

Etudiant : #John loc Bibliothèque

boit Café

Contexte d’applicationIdentifiant

Sujet PersonnePhysique : *x

Conditions d’application PersonnePhysique : ?x loc EspacePublic

Fig. 8.11 – Illustration de l’applicabilite d’une norme a une situation. En supposantque EspacePublic et PersonnePhysique subsument respectivement Bibliotheque etEtudiant, il existe une G-Projection du contexte d’application de la norme « il est interditde fumer dans un espace public » sur la situation « John boit un cafe a la bibliotheque ».La norme est par consequent applicable a la situation donnee.

145


et dispenses permettent, tout au plus, de preciser explicitement qu’un comportement ouun type de situation est autorise par la loi. Inversement, lorsque la mise en applicationd’une obligation ou d’une interdiction a une situation revele que le comportement prescritn’a pas ete adopte, on considerera que la norme a ete transgressee.

Definition 8.4.4. (Transgression d’une obligation) – Soient O une obligation, et S unesituation decrite par une G-Frame, S est une transgression de O si et seulement si O estapplicable a S et qu’il n’existe aucune FA-derivation de S sur laquelle puisse etre realiseeune G-Projection de O.

Definition 8.4.5. (Transgression d’une interdiction) – Soient F une interdiction, et Sune situation decrite par une G-Frame, S est une transgression de F si et seulement si Fest applicable a S et qu’il existe une FA-derivation de S sur laquelle puisse etre realiseeune G-Projection de F .

Definition 8.4.6. (Validation par la permission) – Soient P une permission, et S unesituation decrite par une G-Frame, S est validee par P si et seulement si P est applicable aS et qu’il existe une FA-derivation de S sur laquelle puisse etre realisee une G-Projectionde P .

Definition 8.4.7. (Validation par la dispense) – Soient W une dispense, et S une situationdecrite par une G-Frame, S est validee par W si et seulement si W est applicable a S etqu’il n’existe aucune FA-derivation de S sur laquelle puisse etre realisee une G-Projectionde W .

L’application d’une norme a une situation permet de calculer et de lui affecter uncertain statut, appele statut juridique elementaire. Ce dernier indique, pour une situationet une norme donnees, si la situation etudiee est explicitement autorisee ou formellementinterdite par la norme, ou si la norme est silencieuse a son sujet.

Definition 8.4.8. (Statut juridique elementaire) – Soient N une norme, et S une situa-tion, on appelle statut juridique elementaire accorde par N a S, et on note statutN (S),la valeur prise dans l’ensemble {permis, interdit, indetermine}, et calculee comme suit :

– si N exprime une obligation ou une interdiction, et que S est une transgression deN alors statutN (S) = interdit,

– si N exprime une permission ou une dispense, et que S est validee par N alorsstatutN (S) = permis,

– sinon statutN (S) = indetermine.

A l’instar de Valente [Valente 95a], la permission forte est ici distinguee de la permissionfaible. Seules les permissions44 explicitement formulees permettent de valider veritablementune situation, et de la considerer comme permise. Le statut indetermine est, quant a lui,accorde aux situations qui ne sont ni explicitement autorisees, ni explicitement interdites.Il indique simplement que la norme a laquelle la situation a ete confrontee ne permet pasde se prononcer formellement. Generalement, en l’absence d’interdiction, une situation estconsideree comme autorisee. Mais, ce statut peut etre revise par application de toute autrenorme.

44La dispense est une forme particuliere de permission qui peut etre qualifiee de negative dans le sensou elle permet qu’un acte ne soit pas accompli.


146


8.4.3 Conflits normatifs

L’analyse de la structure deontique des normes conduit Ross a identifier trois types desituations antinomiques [Ross 58] :

1. L’antinomie peut etre totale-totale lorsque les circonstances temporelles, spatiales,personnelles et materielles que visent les enonces normatifs coıncident integralement :– une norme ordonne exactement de faire ce que l’autre interdit,– l’une ordonne exactement ce que l’autre permet de ne pas faire,– enfin l’une interdit exactement de faire ce que l’autre permet de faire.

2. L’antinomie peut etre partielle-partielle lorsque les deux normes incompatibles ontun champ d’application pour partie identique, mais pour autre partie different, parexemple : « il est interdit de clore son jardin avec des barrieres blanches ou bleues » et« il est permis de clore son jardin avec des barrieres blanches ou rouges ».

3. Enfin, lorsque deux normes incompatibles ont un champ d’application en partieidentique, mais que l’un est plus restreint que l’autre, l’antinomie est dite totale-partielle, par exemple : « il est permis de clore son jardin » et « il est interdit declore son jardin avec des barrieres non blanches ».

Au sein de l’extension ontologique, les distinctions etablies par Ross se manifestent autravers de deux types d’incompatibilites :

– les incompatibilites fortes qui correspondent sensiblement a la conjonction des anti-nomies totale-totale et totale-partielle mentionnees precedemment,

– les incompatibilites faibles qui correspondent aux antinomies de type partielle-partiellede Ross.

Definition 8.4.9. (Incompatibilite forte) – Soient (N1, N2) un couple de norme compose :– soit d’une obligation et d’une interdiction,– soit d’une permission et d’une interdiction,– soit d’une dispense et d’une obligation,

N1 et N2 sont dites fortement incompatibles si et seulement si :– il existe une FA-derivation de N1 en N ′

1 telle que N ′1 ≤ N2,

– ou s’il existe une FA-derivation de N2 en N ′2 telle que N ′

2 ≤ N1.

La figure 8.12 fournit l’exemple d’un systeme de norme N = {P, F} ou : P exprimela permission de fumer en salle fumeur (haut de la Fig. 8.12), et F exprime l’interdictionde fumer dans l’enceinte du batiment B10 (bas de la Fig. 8.12). En apparence, ces deuxnormes semblent ne pas etre contradictoires. Toutefois, lorsque l’on considere, d’une partle fait que la salle fumeur est situee dans le batiment B10 (Fait 1), et d’autre part que larelation de localisation est transitive (Axiome 1), alors P et W deviennent incompatibles.Cette incompatibilite se caracterise par l’existence d’une FA-derivation 〈P, P ′, P ′′〉 de Pen P ′′ par :

1. integration du fait que la salle fumeur est localisee dans le batiment B10,

2. application de l’axiome de transitivite qui permet de deduire qu’une personne situeeen salle fumeur est aussi situee dans l’enceinte du batiment B10.

Il existe une G-Projection F sur P ′′. Ces deux normes sont, par consequent, fortementincompatibles.


147


Axiome 1

Description

Identifiant

Hypothèse

Conclusion

Transitivité de la relation de localisation.

Spatial Spatial : *yloc

Fait 1

Description

Identifiant

Fait

La salle fumeur est située dans le batiment B10IntégrationFait1

Application Axiome1

Permission de fumer dans la salle fumeur

Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte



Conditions d’application


PersonnePhysique : ?x loc

fume

Salle : #Fumeur Batiment : #B10loc

Spatial : *x loc

Spatial : ?ylocSpatial : ?x

Interdiction de fumer dans le batiment B10

Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte





Batiment : #B10PersonnePhysique : ?x loc

fume

Salle : #Fumeur


Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte






fume



Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte






fume


loc

P

P’

P’’

F

Fig. 8.12 – Illustration de l’incompatibilite forte. Sachant que la salle fumeur est situeedans le batiment B10 et que la relation de localisation est transitive, la norme « il estpermis de fumer dans la salle fumeur » est fortement incompatible avec la norme « il estinterdit de fumer dans l’enceinte du batiment B10 ». En effet, il existe une FA-derivation〈P, P ′, P ′′〉 de P en P ′′ telle qu’une G-Projection puisse etre realisee de F sur P ′′.

148


Definition 8.4.10. (Incompatibilite faible) – Soient (N1, N2) un couple de norme com-pose :

– soit d’une obligation et d’une interdiction,– soit d’une permission et d’une interdiction,– soit d’une dispense et d’une obligation,

N1 et N2 sont dites faiblement incompatibles si et seulement s’il existe une situation Stelle que N1 ≤ S et N2 ≤ S.

Considerons par exemple le couple (N1, N2) compose des normes :– N1 : « il est permis de clore son jardin en bord de mer »,– N2 : « il est interdit de clore son jardin en campagne ».

Aucune G-Projection ne peut exister, ni de N1 sur N2, ni de N2 sur N1. En l’absencede tout fait ou axiome complementaire, N1 et N2 ne sont pas fortement incompatibles.Toutefois, en fonction des situations auxquelles elles sont appliquees, elles peuvent parfoisconduire a des statuts juridiques elementaires contradictoires. Considerons a present lessituations suivantes :

– S1 : « John clot son jardin situe en bord de mer »,– S2 : «Marie clot son jardin situe en campagne »,– S3 : « Alfred clot son jardin qui est situe a la fois en campagne et en bord de mer ».

S1 est validee par N1 tandis que N2 reste silencieuse (statut indetermine). S2 est valideepar N2 tandis que N1 reste silencieuse. S3 est validee par N1, mais la situation decriteest en violation de N2. Ainsi, la situation S3 permet de reveler une contradiction entreN1 et N2 : elle est a la fois explicitement permise par N1 et formellement interdite parN2. Cette incompatibilite se caracterise par le fait que ces deux normes prescrivent descomportements opposes alors qu’elles ont des conditions d’application en partie identiques :le fait de posseder un jardin.

Les incompatibilites fortes peuvent etre decelees prealablement a l’application de toutenorme. A l’inverse, les incompatibilites faibles ne peuvent que difficilement etre detecteessans recourir a l’etude de situations particulieres. Nous dirons que les premieres peuventetre decelees au niveau statique d’un systeme de normes, tandis que les secondes le sontau niveau dynamique, lorsque des situations precises sont evaluees par confrontation auxnormes. Remarquons egalement que toute incompatibilite forte induit ineluctablement uneincompatibilite faible.

8.4.4 Application d’un systeme de normes

La presence eventuelle d’incompatibilites au sein d’un systeme de normes induit cer-taines difficultes lorsque celui-ci est employe dans sa globalite pour l’evaluation du statutjuridique confere aux situations ou aux etats de faits. En effet, le statut accorde par lesysteme a une situation ne correspond pas forcement a celui accorde individuellement parchacune des normes qui le compose.

Considerons, par exemple, un systeme N correspondant a l’enonce normatif suivant :« stationnement interdit sauf riverains ». N rassemble deux normes N1 et N2 exprimantrespectivement une interdiction et une permission, etant toutes deux en apparente contra-diction :

– N1 : il est interdit de stationner,

149


– N2 : les riverains ont l’autorisation de stationner.N2 exprime une derogation a N1. Lorsque N2 est applicable, N1 l’est aussi. Toutefois, dansde telles circonstances, N2 prevaut sur N1. C’est ainsi que lorsque l’on etudie la situationS « un vehicule appartenant a un riverain est stationne » :

– S est en violation de N1 – ie. statut juridique elementaire interdit,– S est validee par N2 – ie. statut juridique elementaire permis,– S doit etre consideree comme globalement autorisee par le systeme N = {N1, N2}.

Dans la mesure du possible, les eventuels conflits survenant entre les diverses compo-santes du systeme doivent etre leves lors de l’affectation du statut juridique. Au sein del’extension ontologique, la strategie de resolution adoptee est fondee sur celle proposee parValente [Valente 95a]. Les metadonnees associees aux normes sont exploitees en relationavec les connaissances metajuridiques du systeme. Les conflits sont resolus en affectant despriorites aux normes. Ces priorites sont calculees en fonction des regles d’ordonnancementfournies en tant que connaissance metajuridique, notamment : lex superior derogat infe-riori, lex posterior derogat priori et lex specialis generalis derogat, voir section 8.2.4. Cesdifferents criteres induisent des relations d’ordre sur les normes, respectivement fondeessur leur localisation dans la hierarchie des niveaux de droit, sur leur dimension temporelleet sur leur degre de specialisation.

Definition 8.4.11. (Relation inferior) – Soit N un systeme de normes, on appelle in-ferior la relation ≺inf ⊆ N ×N necessaire a l’application du critere lex superior derogatinferiori, et definie de sorte que pour tout N1 et N2 de N , N1 ≺inf N2 ⇐⇒ niveau(N1) <niveau(N2).

Dans la definition 8.4.11, la fonction niveau associe a chaque norme de N la valeurde son slot Niveau de droit. Cette derniere est prise dans un ensemble D totalementordonne par la relation <, et dont les elements correspondent aux differents niveaux dedroit, voir section 1.3.1.

Lorsque deux normes N1 et N2 sont en contradiction, le critere lex superior derogatinferiori indique que la norme de niveau superieur prevaut sur celle de niveau inferieur.Ainsi, lorsque N1 ≺inf N2, le conflit est resolu en ecartant la norme N1.

La figure 8.13 fournit l’exemple d’un systeme N compose de quatre normes N1, N2,N3 et N4. En fonction de son origine, chaque norme est associee a un niveau de droit.L’ensemble D = {niv1, . . . , niv7} des niveaux de droit est totalement ordonne par larelation <. Le plus grand element de D est niv1, tandis que niv7 est son plus petitelement. La norme N1, promulguee par l’Assemblee Nationale, est localisee au niveau dedroit niveau(N1) = niv2. Les normes N2 et N3 sont situees au niveau niv4, N4 est unenorme de niveau niv6. Par consequent, l’ordre induit par la relation inferior sur N estle suivant : N4 ≺inf N2 ≺inf N1 et N4 ≺inf N3 ≺inf N1.

Definition 8.4.12. (Relation prior) – Soit N un systeme de normes, on appelle prior larelation ≺prior ⊆ N ×N necessaire a l’application du critere lex posterior derogat priori,et definie de sorte que pour tout N1 et N2 de N , N1 ≺prior N2 ⇐⇒ date(N1) < date(N2).


150


Parlement

Assemblée Nationale

Conseil des Ministres

Ministères

Organisation niv. 1

Organisation niv. 2

Organisation niv. 3

niv1

niv2

niv3

niv4

niv5

niv6

niv7

Origine des normes Niveaux de droit

N1

N2 N3

N4

Normes

Fig. 8.13 – Ordonnancement des normes selon leur niveau de droit.

01/01/2001 01/06/2001 01/01/2002

N1N2

N3

N4

temps

Fig. 8.14 – Ordonnancement des normes selon le critere chronologique.

Dans la definition 8.4.12, la fonction date associe a chaque norme de N la valeur deson slot Date d’application. L’ensemble des dates d’application est muni d’une relationd’ordre total <. Lorsque deux normes N1 et N2 sont en contradiction, le critere lex posteriorderogat priori indique que la norme la plus recente prevaut sur la norme anterieure. Ainsi,lorsque N1 ≺prior N2, le conflit est resolu en ecartant la norme N1.

La figure 8.14 fournit l’exemple d’un systeme de normes N = {N1, . . . , N4}. La normeN1 est entree en application le 1erJanvier 2001 : date(N1) = 01/01/2001. Les normesN2 et N3 ont toutes deux pour date d’application 01/06/2001, tandis que N4 est entreeen vigueur le 01/01/2002. Dans un tel contexte, l’ordre induit par la relation prior surl’ensemble N est le suivant : N4 ≺prior N2 ≺prior N1 et N4 ≺prior N3 ≺prior N1.

Remarque 8.4.2. Lors du calcul des relations inferior et prior, l’hypothese est emise quechaque norme d’un systeme N est associee a un niveau de droit et a une date d’appli-cation. Nous nous devons d’observer que cette hypothese est restrictive, en particulier ence qui concerne les dates d’application. En effet, toutes les normes promulguees ne sontpas forcement entrees en application. Nous conservons cependant cette hypothese car ellepermet de simplifier sensiblement la description des procedures de raisonnement. Nean-moins, il est parfaitement envisageable que la fonction date associe a chaque norme de Nune valeur prise dans l’ensemble D ∪ undef, ou D est un ensemble de dates et undef uneconstante signifiant que la norme n’est pas en application.

Definition 8.4.13. (Relation specialis) – Soit N un systeme de normes, on appelle spe-cialis la relation ≺spec ⊆ N ×N necessaire a l’application du critere lex specialis generalisderogat, et definie de sorte que pour tout N1 et N2 de N , N1 ≺spec N2 si et seulement s’ilexiste une G-Projection de N2 dans N1, et aucune de N1 dans N2.

Une norme N1 est une specialisation d’une seconde norme N2 lorsque le modele generalde situation apporte par la description de N1 est une forme particuliere de celui carac-terisant N2. En d’autres termes, la relation specialis definie sur les normes correspondsensiblement a la relation de specialisation < definie sur les G-Frames, voir section 5.3.3.

151


A : *a

A : ?a b B

A : ?a c

Obligation

Norme 1

Modalité

Sujet

Cond. App.

Acte

ID

A : *a

A : ?a b B

A : ?a c

Interdiction

Norme 2

Modalité

Sujet

Cond. App.

Acte

ID

A Bb

c

A : *a

A : ?a a B

A : ?a c

Permission

Norme 3

Modalité

Sujet

Cond. App.

Acte

ID

a

A : *a

A : ?a b B

A : ?a d

Permission

Norme 4

Modalité

Sujet

Cond. App.

Acte

ID

d

N3

N1 N2

N4

N1 N2

N3 N4

Specialis

TC TR

Fig. 8.15 – Ordonnancement des normes selon le critere de specialisation.

Par exemple, la norme « il est permis de marcher sur la pelouse le mercredi » detient undegre de specialisation superieur a « il est interdit de marcher sur la pelouse ».

Lorsque deux normes N1 et N2 sont en contradiction, le critere lex specialis generalisderogat indique que la norme la plus specialisee prevaut sur la plus generale. Ainsi, lorsqueN1 ≺spec N2, le conflit est resolu en ecartant la norme N2.

La figure 8.15 fournit l’exemple de quatre normes N1, N2, N3 et N4 definies relativementa un support dont les hierarchies de types TC et TR sont donnees en partie haute de lafigure. Parmi ces quatre normes, N4 est la plus specifique : il existe une G-projectiondepuis N1, N2 ou N3 vers N4. La norme N3 est la plus generale, les trois autres normespeuvent y etre projetees. Les normes N1 et N2 sont caracterisees par un meme degrede specialisation : il existe une G-projection de N1 vers N2, et inversement. C’est ainsi,comme le montre le diagramme de la relation specialis donne en partie basse de la figure8.15, que : N4 ≺spec N1 ≺spec N3 et N4 ≺spec N2 ≺spec N3.

Les relations inferior, prior et specialis possedent toutes trois les proprietes suivantes :– irreflexive (∀x ∈ N )(¬x ≺ x),

152


– asymetrique (∀x, y ∈ N )(x ≺ y =⇒ ¬y ≺ x).– et transitive (∀x, y, z ∈ N )(x ≺ y ∧ y ≺ z =⇒ x ≺ z).

Ainsi, ces trois relations induisent des ordres stricts45 sur le systeme de normes sur lequelelles sont definies.

Les criteres d’ordonnancement utilises pour guider a la resolution des conflits normatifsne sont generalement que peu invoques de maniere individuelle. En effet, si l’on considereun couple de normes (N1, N2) tel que N1 et N2 soient incompatibles et que N1 ≺spec N2

et N1 ≺inf N2, c’est-a-dire que N1 soit a la fois la norme plus specifique et celle definieau niveau de droit le plus bas, l’invocation des criteres d’ordonnancement se heurte aune nouvelle contradiction. Le critere lex superior derogat inferiori preconise d’ecarter lanorme N1 afin de conserver N2, tandis que lex specialis generalis derogat specifie d’ecarterN2 au benefice de N1. Le conflit originellement denote au niveau des normes est alorsdeplace a celui des meta-regles.

Traditionnellement, les conflits survenant entre les meta-regles sont eux-memes reso-lus en se referant a un meta-critere, dont le role est d’affecter des priorites aux criteresd’ordonnancement. Cette meta-meta-regle specifie que le critere hierarchique – i.e. lex su-perior derogat inferiori – prevaut sur le critere chronologique – i.e. lex posterior derogatpriori, lui-meme prevalant sur le critere de specialisation – i.e. lex specialis generalis dero-gat. C’est ainsi que les contradictions entre normes valides sont levees en recourant a uneforme combinee de ces trois criteres d’ordonnancement. Cette combinaison est exprimeeau travers de la relation cedere.

Definition 8.4.14. (Relation cedere) – Soit N un systeme de normes, on appelle cederela relation ≺ceder ⊆ N ×N definie comme la combinaison priorisee des relations inferior,prior et specialis. L’ordre induit par ≺ceder sur N correspond a celui defini par le meta-critere selon lequel lex specialis generalis derogat prevaut sur lex posterior derogat priori,prevalant lui-meme sur lex specialis generalis derogat. Pour toutes normes N1 et N2 deN , N1 ≺ceder N2 si et seulement si :

N1 ≺ceder N2 ⇐⇒ (N1 ≺inf N2 ∨ (¬N2 ≺inf N1 ∧N1 ≺prior N2)∨ (¬N2 ≺inf N1 ∧ ¬N2 ≺prior N1 ∧N2 ≺spec N1)).

La relation d’ordre cedere definie sur un systeme de normes N est calculee sur labase des relations inferior, prior et specialis. Lorsque deux normes N1 et N2 sont encontradiction, le conflit est resolu en ecartant la plus petite norme au benefice de la plusgrande selon l’ordre induit par cette relation. La figure 8.16 fournit l’exemple d’un systemecompose de quatre normes N1, N2, N3 et N4. Elle fait apparaıtre les graphes associes achacune des relations inferior, prior et specialis (partie gauche de la figure). Le graphe dela relation cedere, calcule par composition de ces trois relations selon la definition 8.4.14,est donne en partie droite de la figure.

Lorsqu’un systeme de normes N est applique a une situation S, certaines normes de Nse revelent etre non applicables a S, d’autres lui sont applicables mais ne permettent pas

45Un ordre strict est forcement partiel. De meme, un ordre strict ne peut etre un ordre large (transitif,antisymetrique et reflexif), ni meme un preordre. Nous tenons a preciser que, par raccourci de langage,nous emploierons par la suite le terme ordre pour designer ces memes ordres stricts.

153


N1

N2 N4

N5

N3

inferior

N1

N2 N4

N5

N3

prior

N1

N2 N4

N5

N3

specialis

N1

N2 N4

N5

N3

cedere

Fig. 8.16 – Relations d’ordonnancement sur les normes et leur composition.

de se prononcer quant a son statut juridique, enfin les normes restantes sont applicables aS et offrent une position explicite en faveur ou en defaveur de S. Ce dernier sous-ensemblede N est appele ensemble des normes non silencieuses de N pour S.

Definition 8.4.15. (Normes non silencieuses) – Soit N un ensemble de normes et Sune situation, on appelle normes non silencieuses de N pour S, l’ensemble N +

S ⊆ Ndes normes de N accordant un statut juridique elementaire a S autre que indetermine :N +

S = {Ni ∈ N | statutNi(S) 6= indetermine}.

L’ensemble N +S des normes non silencieuses d’un systeme N pour une situation S

donnee rassemble toutes les normes de N qui permettent de statuer sur le fait que Sest en violation de N ou en conformite vis-a-vis de N . Le statut juridique elementaireconfere par chacune des normes de N +

S a S est soit interdit, soit permis. La presenceeventuelle de conflits normatifs est mise en evidence par le fait que la situation S puissea la fois transgresser certaines normes de N +

S , et etre validee par les autres. Le statutfinalement retenu par le systeme N pour S ne pourra alors etre determine qu’apres avoirresolu, dans la mesure du possible, l’ensemble de ces conflits.

L’ordre induit par la relation d’ordonnancement ≺ceder sur un ensemble N de normesn’est pas forcement total, revelant ainsi la presence potentielle de plusieurs plus grandselements de N . On note max(N ) l’ensemble des plus grands elements de N relativementa la relation ≺ceder : max(N ) = {Ni ∈ N | (@Nj ∈ N )(Ni ≺ceder Nj)}.

Les conflits normatifs reveles lors de la determination du statut juridique d’une si-tuation S sont resolus en ne considerant plus que les elements maximaux de N +

S . Seulsles statuts juridiques conferes par les plus grands elements de N +

S sont significatifs dansl’elaboration d’un statut juridique combine.

Definition 8.4.16. (Statut juridique combine) – Soient N un systeme de normes etS une situation, on appelle statut juridique combine accorde par N a S, et on notestatut+N (S), l’ensemble compose des normes non silencieuses maximales de N pour lasituation S : statut+N (S) = {statutNi(S) | Ni ∈ max(N +

S )}.

Le statut juridique combine accorde par un systeme de normes N a une situation Scontient tout au plus deux elements : (∀N )(∀S)statut+N (S) ⊆ {permis, interdit}. Ainsi,trois types de configuration peuvent etre distingues :

1. Lorsque le statut juridique combine accorde par N a S est l’ensemble vide, alorsla situation S est implicitement autorisee par N . Plus precisement, aucune normen’est violee et aucune ne permet de valider explicitement cette situation. S beneficiealors d’une permission faible, voir section 1.4.2.

154


2. Lorsque le statut juridique combine accorde par N a S rassemble un unique elemente, alors S est soit explicitement permise, soit formellement interdite, dependammentde la valeur e. Cette configuration apparaıt lorsque le systeme ne comporte aucunecontradiction, ou lorsque tous les conflits ont pu etre resolus par invocation descriteres et meta-criteres d’ordonnancement.

3. Lorsque le statut juridique combine accorde par N a S compte plus d’un element,l’automatisation de la procedure d’evaluation des situations juridiques atteint salimite. La machine ne peut alors se prononcer clairement sur le statut a conferer ala situation consideree. Deux cas peuvent etre distingues :– La situation etudiee peut ne pas etre elementaire. Une telle situation peut etre a la

fois validee par certains de ses aspects, et en transgression du droit par d’autres as-pects. Generalement, dans une telle configuration, la situation doit etre considereecomme globalement interdite. La problematique des situations non elementairesest abordee plus en detail dans la suite de cette section.

– Le systeme normatif considere contient certaines contradictions, localisees auxmemes niveaux de droit, ayant les memes dates d’application, et situees a desdegres de specialisation identiques. Aucun des criteres traditionnels d’ordonnan-cement ne peut guider a la resolution des conflits engendres par l’analyse de lasituation etudiee. Nous dirons d’un tel systeme qu’il est fortement incoherent.

L’ordre induit par la relation cedere sur N n’etant pas forcement total, certains conflitsne peuvent etre automatiquement resolus par l’invocation des seuls criteres lex specialisgeneralis derogat, lex posterior derogat priori, lex specialis generalis derogat, et du me-tacritere d’ordonnancement. Lorsque

∣∣statut+N (S)∣∣ > 1, le systeme N est dit fortement

incoherent. Confrontee a un tel systeme, la machine n’est, d’une part pas en mesure deresoudre les conflits normatifs, et d’autre part non habilitee a le faire. En effet, lorsque lescontradictions surviennent entre des normes localisees a un meme niveau de droit, entreesen vigueur a une meme date, et ne comptant aucune forme de stricte specialisation, aucundes criteres mentionnes precedemment ne permet de decider quelle norme invalider. Lastrategie de resolution traditionnelle atteint ses limites. Le conflit ne peut alors etre resoluque par la modification d’une des normes incriminees. Or, une telle modification ne peutetre realisee que par des personnes dument habilitees. Classiquement, si une norme pro-mulguee par l’Assemblee Nationale souleve une contradiction, seule l’Assemblee Nationaleest habilitee a operer une modification sur celle-ci. Il devient alors necessaire de solliciter lesoutien d’une personne habilitee a traiter ce genre de situation qui depasse completementle role de la machine.

Il est important de souligner ici que le calcul du statut juridique combine se fonde surune hypothese deja emise par Valente [Valente 95a], a savoir que les situations considereessont elementaires. Lorsque l’on considere la situation S « Robert est en exces de vitesse,mais il a sa ceinture attachee », il est aise d’observer que S comporte deux aspects. Lepremier est que Robert est en exces de vitesse, le second est qu’il a sa ceinture attachee.Chacun de ces aspects constitue une situation dite elementaire. La premiere transgressela norme « il est interdit de depasser les limitations de vitesse », tandis que la seconde estconforme a la norme « la ceinture de securite doit etre attachee ». Ainsi, confrontees a S, cesdeux normes aboutissent a des statuts juridiques divergents. Elles ne sont pas pour autant


155


en conflit. S viole la loi par certains de ses aspects tout en la respectant par certainsautres aspects. L’evaluation de S selon la procedure fournie precedemment conduiraitindubitablement a lui conferer le statut juridique combine {permis}, signifiant par la-memeque S est consideree comme conforme au droit. Une telle conclusion serait bien evidementsans rapport a la realite. Une situation qui est a la fois conforme a un systeme normatifpour certains de ses aspects et en infraction pour d’autres aspects, est indiscutablementnon autorisee dans sa globalite par le systeme. La procedure fournie precedemment pourle calcul du statut juridique combine ne permet pas d’etablir la distinction entre :

– les conflits normatifs qu’il convient de resoudre durant l’evaluation du statut juri-dique des situations elementaires,

– les violations ou validations multiples survenant lors de l’analyse des situations com-posites – i.e. comprenant plusieurs aspects et correspondant a la conjonction deplusieurs situations elementaires.

Neanmoins, Valente montre qu’a toute situation composite violant de multiples normescorrespond un ensemble de situations elementaires toutes en violation simple.

8.4.5 Illustration

La figure 8.17 offre l’exemple d’un systeme compose de trois normes N = {N1, N2, N3}inspire du paradoxe imperatif contraire au devoir mentionne en section 7.2.4 :

– N1 exprime l’interdiction de clore son jardin,– N2, lorsqu’un jardin est clos, exprime l’obligation qu’il le soit d’une barriere blanche,– N3 exprime la permission de clore son jardin lorsqu’il est situe a proximite de la mer.Nous considererons ici que ces trois normes appartiennent a un meme niveau de droit,

et sont entrees en application a une meme date. Par consequent, si un conflit est amene aapparaıtre au sein de N , seul le critere lex specialis generalis derogat pourrait eventuel-lement guider a sa resolution : ≺inf = ≺prior = ∅ et ≺ceder = �spec. Le calcul de la relationcedere se ramene alors a celui de la relation de specialisation sur les normes. La figure8.18 montre qu’il existe une G-projection de N1 sur N2, et une seconde de N1 sur N3.La relation ≺spec se definit donc sur N par l’ensemble {(N2, N1), (N3, N1)}, et la relation≺ceder par l’ensemble {(N1, N2), (N1, N3)}.

Considerons a present les situations S1, S2 et S3 representees en Fig. 8.19 :– S1 : Alfred a clos son jardin,– S2 : Christian a clos son jardin situe en bord de mer,– S3 : Charles a clos son jardin de bord de mer en blanc.

Analyse de S1 La situation S1 rassemble les circonstances necessaires a l’applicationsimultanee de N1 – ie. il existe une personne physique qui possede un jardin – et deN2 – ie. il existe une personne qui a clos son jardin. Par contre, N3 n’est pas applicablea S1. Il aurait fallu pour cela que le jardin d’Alfred soit situe a proximite de la mer,ce qui n’est pas precise en Fig. 8.19. Le statut juridique elementaire accorde par N3 aS1 est donc statutN3(S1) = indetermine. Il existe une G-projection de N1 sur S1, S1

est donc en violation de l’interdiction exprimee par N1. De meme, il n’existe aucuneG-projection de N2 sur S1, mettant ainsi en evidence le fait que S1 transgresse aussil’obligation prescrite par N2. N1 et N2 conferent a S1 un meme statut juridiqueelementaire statutN1(S1) = statutN2(S1) = interdit, N3 n’est pas applicable a S1,aucun conflit normatif n’est apparu, le statut juridique combine accorde par N aS1 est donc indiscutablement statut+N (S1) = {interdit}.

156


Il est interdit de clore son jardin (N1)

Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte


possèdePersonnePhysique : ?x Jardin : *y

clore Jardin : ?yPersonnePhysique : ?x

Barrière

1 2

3



Si le jardin est cloturé, il doit l’etre en blanc (N2)

Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte

Modalité Obligation



BarrièreBlanche : ?z

1 2

3


Conditions d’application clore

Barrière : *z

3

1 2

En bord de mer, il est permis de clore son jardin (N3)

Type

Identifiant

Sujet

Comportement

Acte




Barrière

1 2

3


Conditions d’applicationprocheMer

Fig. 8.17 – Systeme de norme N = {N1, N2, N3}. N1 : il est interdit de clore son jardin.N2 : si le jardin est clos, il doit l’etre en blanc. N3 : il est permis de clore son jardin enbord de mer.

157


Il est interdit de clore sonjardin (N1)

possèdePersonnePhysique Jardin

clore

Barrière

1 2

3

Si le jardin est cloturé, il doit l’etre en blanc (N2)

En bord de mer, il est permisde clore son jardin (N3)

proche Mer


clore1 2

3

BarrièreBlanche


clore

Barrière

1 2

3

Fig. 8.18 – Calcul de la relation de specialisation sur les normes N1, N2 et N3 par laprojection. Chaque graphe conceptuel correspond au graphe norme associe a l’une desnormes donnees en Fig. 8.17.

Situation 1 (S1)

Description

Identifiant

Fait

Alfred a clot son jardin.

possèdePersonnePhysique : #Alfred Jardin

clore

Barrière

3

1 2

Situation 1 (S2)

Description

Identifiant

Fait

Christian a clot son jardin situé en bord de mer.

possèdePersonnePhysique : #Christian

Jardinclore

Barrière

3

12

procheMer

Situation 1 (S3)

Description

Identifiant

Fait

Charles a clot son jardin de bord de mer en blanc.

possèdePersonnePhysique : #Charles

Jardinclore

BarrièreBlanche

3

12

procheMer

Fig. 8.19 – Trois situations S1, S2 et S3. S1 : Alfred a clos son jardin. S2 : Christian a closson jardin situe en bord de mer. S3 : Charles a clos son jardin de bord de mer en blanc.

158

8.5. Conclusion

Analyse de S2 La situation S2 rassemble l’ensemble des conditions necessaires a l’appli-cation des normes N1, N2 et N3. Toutes trois sont applicables a S2. De meme quepour S1, il existe une G-projection de N1 sur S2, mettant ainsi en evidence le fait queS2 est en violation de l’interdiction N1 : statutN1(S2) = interdit. Il n’existe aucuneG-projection de N2 sur S2, S2 transgresse donc aussi l’obligation prescrite par N2 :statutN2(S2) = interdit. Par contre, il existe une G-projection de N3 sur S2. Cettederniere est par consequent validee par la permission N3 : statutN3(S2) = permis.Le statut confere par N3 a S2 est contradictoire avec ceux accordes par N1 et N2.Le calcul de la relation cedere montre que N1 ≺ceder N3, signifiant ainsi que N3

prevaut sur N1. Cette derniere peut donc etre ecartee au profit de N3. Neanmoins,¬(N2 ≺ceder N3) et ¬(N2 �ceder N3), le conflit survenant entre N2 et N3 ne peut doncetre resolu. Le statut juridique combine accorde par N a S2 est par consequentstatut+N (S2) = {interdit, permis}. La situation S2 est a la fois validee par N eten transgression de N . Elle est validee dans le sens ou il est effectivement permisde clore son jardin lorsqu’il est situe a proximite de la mer. Elle est en violation deN dans le sens ou il aurait fallu que la barriere soit blanche. Cet exemple met enevidence la notion de situation composite, c’est-a-dire des situations comportant demultiples aspects. Lorsqu’un de ces aspects est non conforme au droit, la situationpeut etre consideree dans sa globalite comme en violation du droit.

Analyse de S3 La situation S3 rassemble l’ensemble des conditions necessaires a l’appli-cation des normes N1, N2 et N3. Toutes trois sont applicables a S3. De meme quepour S1 et S2, S3 est en violation de l’interdiction N1 : statutN1(S3) = interdit.Contrairement a S1 et S2 il existe une G-projection de N2 sur S3, l’obligation expri-mee par N2 n’est donc plus transgressee : statutN2(S3) = indetermine. Finalement,de meme que pour S2, S3 est validee par la permission N3 : statutN3(S3) = permis.Le calcul de la relation cedere montre que N1 ≺ceder N3, signifiant ainsi que N3 pre-vaut sur N1. Le conflit est resolu, et le statut juridique combine confere par N a S3

est statut+N (S3) = {permis}.

8.5 Conclusion

Au cours de ce chapitre, dans l’intention de permettre la representation des connais-sances propres aux domaines juridiques, nous avons propose une extension ontologiqueau systeme primitif des G-Frames. Celle-ci se fonde sur les travaux de conceptualisationmenes par van Kralingen et Valente. Differentes categories de connaissance juridique sontdistinguees, et un ensemble de structures generiques a ete introduit pour la representationdes differentes composantes de la connaissance juridique.

Differentes formes de raisonnements peuvent etre definies sur la base de ces structures.Apres avoir detaille la dimension syntaxique de l’extension ontologique, nous avons pumontrer comment traiter la problematique de la detection des incoherences et des conflitsnormatifs au sein d’une base de normes, ainsi qu’a celle de l’application des systemesnormatifs aux situations issues du monde reel. Au cours de la prochaine partie, nousverrons comment ces inferences, conduites sur le systeme des G-Frames et son extension,peuvent etre projetees sur les contenus documentaires pour en assurer une plus fortemaıtrise.

159


160

Quatrieme partie

Documents a structures multipleset annotation semantique

161

Introduction

Au cours des deux precedentes parties de cette these nous nous sommes attaches aconcevoir un systeme de representation adapte a l’expression de connaissances de diversesnatures, qui peuvent etre vehiculees par les contenus documentaires, et plus precisement,par les textes reglementaires.

Au cours de cette nouvelle partie, afin d’unir les representations des connaissancesalors obtenues aux divers fragments documentaires qui les formulent, nous introduisonsun dispositif, nomme correspondance representationnelle. Les inferences, conduites sur lesysteme primitif des G-Frames et ses diverses extensions, peuvent alors etre projetees surles contenus documentaires pour en assurer une plus grande maıtrise. Combinee a l’ex-tension ontologique pour les domaines juridiques, les correspondances representationnellespermettent d’identifier les fragments de textes reglementaires contradictoires.

L’adjonction d’une dimension conceptuelle du document, incarnee par le systeme des G-Frames, est une tache qui releve pleinement du domaine de la modelisation documentaire.C’est ainsi que, au cours d’un premier chapitre, nous dresserons un bref etat de l’art destechniques, normes et methodes employees au cœur de cette discipline.

L’introduction d’une nouvelle dimension au document ravive une problematique, pour-tant deja ancienne, mais qui demeure encore ouverte : celle de la gestion en interactiondes structures multiples et concurrentes du document. Nous nous interesserons alors plusprecisement a des travaux conduits dans le cadre d’un groupe de travail portant sur lamultistructuralite du document. Nous constaterons que le modele abstrait du documentpolystructure propose fournit un cadre theorique ideal pour encoder la relation qui unitformulation et representation des connaissances.

En fournissant une mecanique fondamentale pour l’elaboration de systemes d’infor-mation documentaires intelligents, la correspondance representationnelle offre des pers-pectives telles que la generation automatique d’hyperdocuments conceptuels, la rechercheconceptuelle d’information, la gestion de la coherence au sein des contenus documentairesou l’assistance a l’etude d’impact pour les domaines juridiques.

163

Introduction

164

Chapitre 9

Modelisation documentaireProblematique du document

polystructure

Sommaire

9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1659.2 Notion de document . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1669.3 Langages de structuration documentaire . . . . . . . . . . . 1679.4 Usages et perspectives du document . . . . . . . . . . . . . 1709.5 Modele abstrait du document polystructure . . . . . . . . . 172

9.5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1729.5.2 Modele formel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1729.5.3 Perspectives et applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

9.6 Encodage des structures non arborescentes . . . . . . . . . 1759.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

9.1 Introduction

Au cours de ce nouveau chapitre, nous dressons un bref etat de l’art sur le domaine del’ingenierie documentaire. Nous tenterons dans un premier temps de dessiner les contoursde la notion de document. Contrairement a ce que pourrait laisser supposer le caractereintuitif de cette notion, les diverses tentatives de definition de ce qu’est ou ne peut pasetre un document soulevent nombre d’ambiguıtes, ainsi que certains paradoxes.

Par la suite, nous aborderons la problematique de la structuration documentaire endressant un rapide panorama des techniques, normes et methodes actuellement employeesdans le domaine de l’ingenierie documentaire pour la representation et l’echange de do-cuments structures. Les standards de structuration actuels reifient une conception dejaancienne consistant a admettre que le document textuel admet une arborescence uniquepour structure intrinseque.

Lorsque les usages auxquels se destine un meme objet documentaire sont multiples, cepostulat ontologique induit de serieuses limitations et de lourdes difficultes dans la gestion

165

Chapitre 9. Modelisation documentaire

des structures paralleles et concurrentes du document. C’est ainsi qu’une problematiquenouvelle s’ouvre a nous : la multistructuralite du document. Cette problematique n’a jamaisete, a notre connaissance, veritablement abordee dans la litterature. Toutefois, un groupede travail, dont nous etions membres actifs, s’est constitue autour de celle-ci, aboutissant ala definition d’un modele abstrait du document polystructure. Nous conclurons ce chapitreen exposant une version de ce modele auquel certaines ameliorations d’ordre conceptuelont ete portees. Nous verrons au cours du prochain chapitre que ce modele abstrait offre unsupport ideal pour l’etablissement d’une relation explicite entre les sources documentaireset la representation des connaissances exprimees au travers de ces derniers.

9.2 Notion de document

Le terme document constitue le plus petit denominateur commun trouve pour classerdans une meme famille des objets aussi varies qu’un courrier, un email, une note, un textede loi, une documentation technique, un dossier medical, un dictionnaire, une video, unpasseport, un ouvrage litteraire, un contrat juridique, un manuscrit ancien, un rapport,une revue, etc. L’ensemble de ces objets peut sembler relativement disparate. Cependant,tous ont pour point commun de rassembler une information en un objet unique et fini, depermettre le transport de celle-ci, et d’en faciliter eventuellement l’identification ainsi quele classement [Stern 97].

D’apres Bachimont, un document est un contenu exprime sur un support materiel[Bachimont 99]. Par contenu, il est entendu forme interpretable qui fait signe pour lelecteur d’un sens qui lui est adresse. La notion de support est fondamentale : l’expressionde tout contenu requiert l’utilisation d’un support d’enregistrement. Une particularite desdocuments numeriques est que le support employe pour encoder et stocker l’informationdocumentaire ne correspond pas a celui qui permet leur consultation. La forme encodee dudocument, disponible depuis son support d’inscription, n’est generalement que peu propicea l’interpretation humaine. Une representation lisible ou intelligible pour l’utilisateur doitainsi etre calculee a partir de l’enregistrement numerique. La consultation requiert lamediation d’un procede calculatoire permettant de passer du support d’enregistrement ausupport de d’appropriation – eg. ecran, hauts parleurs, papier. Une telle operation estqualifiee de projection dans [Champin 02].

Definir clairement ce qui peut, ou non, etre considere comme document est un exerciced’autant plus perilleux et difficile avec l’avenement du numerique. Nombre de travaux s’ac-cordent a souligner l’extreme difficulte a laquelle se heurtent les tentatives visant a definirl’unite du document numerique [Bachimont 99, Bargeron 99]. Des notions telles que cellesde fragment documentaire, de document ou de corpus tendent a s’estomper. Par exemple,un site Web compose exclusivement de pages HTML peut etre tantot percu comme unseul et meme document, tantot comme un ensemble de documents plus elementaires. Un

[Stern 97] Stern Yves. Les quatre dimensions des documents electroniques. Document Numerique, 1997,vol 1, n◦1, p 55–60.

[Bachimont 99] Voir reference [Bachimont 99] definie page 37.

[Champin 02] Champin Pierre-Antoine. Modeliser l’experience pour en assister la reutilisation : De laconception assistee par ordinateur au web semantique. These : Universite Claude Bernard –Lyon 1, Lyon, France, Decembre 2002. 138 p.

[Bargeron 99] Bargeron D., Gupta A., Grudin J., Sanocki E. et Mendelzon A. Annotations for StreamingVideo on the Web : System Design and Usage Studies. Computer Networks, 1999, vol 31, n◦11-16, p 1139–1153.

166

9.3. Langages de structuration documentaire

document numerique peut etre textuel, sonore, audiovisuel, multimedia, etc. Les supportsd’enregistrement et d’appropriation, ainsi que les modalites de consultations atteignentun degre de diversite tel qu’ils ne permettent plus a eux seuls de clairement dessiner lesfrontieres du document.

9.3 Langages de structuration documentaire

Le Standard Generalized Markup Language [ISO 86] et l’eXtensible Markup Language[W3C 00b] sont des metalangages de description de documents structures. SGML est unenorme ISO internationale, tandis que l’XML est une recommandation du World Wide WebConsortium46. La norme SGML, anterieure a la specification de l’XML, erigee originelle-ment pour l’echange de documents structures, s’est revelee d’une complexite telle que sonimplementation ne fut que peu suivie par les industriels. SGML impose que tout docu-ment soit conforme a une structure de document type, parfaitement specifiee et validee.SGML n’offre pas en lui-meme de mecanismes de liens bien adaptes a la creation d’unhypertexte ouvert associant de nombreux documents. Ces liens existent dans une normecomplementaire, nommee HyTime [ISO 92]. Mais cette derniere, tres complete, mais fortcomplexe, induit a son tour de grandes difficultes d’implementation que la plupart desusages attendus a l’heure de l’internet ne justifient pas. Neanmoins, SGML a amplementdemontre que le principe fondamental visant a strictement separer description structurelledu document et description de sa realisation physique apporte l’independance maximaleentre la representation informatique du document et les technologies particulieres, mate-rielles ou logicielles necessaires a son traitement. C’est ainsi que l’XML, et ses nombreuxstandards associes, sont nes de la volonte de capitaliser les acquis de SGML, en l’epurantd’un certain nombre de caracteristiques complexes qui en rendaient l’implementation etl’usage difficiles. Pour une comparaison plus detaillee entre SGML et XML, nous renvoyonsa [ben Lagha 99].

SGML et XML sont tous deux fondes sur un meme principe : decrire la structurelogique des documents, principalement textuels, a l’aide d’un systeme de balises permet-tant de marquer les elements qui en composent la structure, ainsi que les relations entreces elements. Le concept de balisage structurel consiste a admettre que tout documenttextuel est construit selon une structure, qui est reconnue par les lecteurs humains gracea des marques typographiques, des conventions de mise en page, et/ou diverses connais-sances pragmatiques, culturelles, relatives aux informations generiques qu’est susceptiblede contenir, ou que doit contenir, tout document particulier appartenant a une certainecategorie de documents [Michard 01]. Cette structure est rendue explicite grace a l’utili-sation de balises indiquant le debut et la fin de chacun des elements qui la composent. Unelement est denote par la presence d’une balise ouvrante – eg. <UnElement> – appariee

46World Wide Web Consortium ou W3C est une organisation ou cooperent un grand nombre d’entrepriseset de chercheurs partenaires.

[ISO 86] Voir reference [ISO 86] definie page 28.

[W3C 00b] Voir reference [W3C 00b] definie page 28.

[ISO 92] International Organization for Standardization. Hypermedia/Time-based Structuring Lan-guage (HyTime). International Standard ISO 10744 :1992(E), Decembre 1992. 184 p.

[ben Lagha 99] b Lagha S., Sadfi W. et b Ahmed M. Une comparaison SGML-XML. Cahiers GUTenberg :Actes de la journee XML au Congres GUT99. Lyon, France. mai 1999, p 127–154.

[Michard 01] Michard Alain. XML Langage et Applications. Editions Eyrolles, Paris, 2001. 499 p.

167


<LETTRE>

<EXPEDITEUR>

<NOM>George Marcel</NOM>

<ADRESSE>

<NUMERO>5</NUMERO>

<RUE>rue de lilas</RUE>

<VILLE>Sainte Blandine</VILLE>

</ADRESSE>

</EXPEDITEUR>

<DESTINATAIRE>

<NOM>Maurice Pane</NOM>

<ADRESSE>

<NUMERO>6</NUMERO>

<RUE>rue de la boulangere</RUE>

<VILLE>Meluze les trois canards</VILLE>

</ADRESSE>

</DESTINATAIRE>

<DATE>12-07-2003</DATE>

<OBJET>Changement de grillage pour le poulailler</OBJET>

<CORPS>

<PARAGRAPHE>Ceci est le premier paragraphe.</PARAGRAPHE>

<PARAGRAPHE>Ceci est le deuxieme paragraphe.</PARAGRAPHE>

<PARAGRAPHE>Ceci est le dernier paragraphe.</PARAGRAPHE>

</CORPS>

<SALUTATIONS>Cordialement.</SALUTATIONS>

</LETTRE>

Fig. 9.1 – Document XML ou SGML : exemple d’une lettre.

a une balise fermante – eg. </UnElement>. Un element peut etre vide, rassembler uneportion de texte terminale, ou etre compose de divers autres elements. Les regles syn-taxiques, partagees par SGML et XML, qui regissent la composition des balises imposentaux structures specifiques une organisation arborescente. Un document XML qui satisfaita ces contraintes syntaxiques est qualifie de bien forme.

Un exemple de source XML bien forme est fourni en Fig. 9.1. Le document modeliseest une lettre dont la structure fait apparaıtre differents elements consideres comme consti-tutifs de cette classe d’objets documentaires. Une lettre est envoyee par un EXPEDITEUR al’attention d’un DESTINATAIRE. Elle est datee et munie d’un champ OBJET qui annonce demaniere synthetique au lecteur ce qu’il pourra lire dans le CORPS de la lettre. La figure 9.2montre que l’ensemble des elements specifiques denotes par la presence des balises dans lesource XML definit une structure arborescente sur le texte de la lettre.

SGML et XML sont des metalangages permettant de decrire la structure de tous lesdocuments d’un meme type a l’aide d’une Document Type Definition ou de schemas.DTD et schemas definissent le vocabulaire et la syntaxe d’un langage de description dedocument. Par exemple, Hyper-Text Markup Language correspond indubitablement a laplus connue des DTD de SGML. De facon analogue, le langage Scalable Vector Graphics[W3C 00d], permettant la description des images vectorielles, est une DTD consensuellede XML. SGML et XML offrent tous deux la possibilite de definir de nouveaux documents

[W3C 00d] World Wide Web Consortium. Scalable Vector Graphics (SVG) 1.0. Specification, August2000. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/svg (consulte le 07.07.2003).

168

9.3. Langages de structuration documentaire

LETTRE

EXPEDITEUR

DESTINATAIRE

DATE

CORPS

SALUTATIONS

NOM

ADRESSE

NUMERO

RUE

VILLE

PARAGRAPHE

PARAGRAPHE

PARAGRAPHE

George Marcel

5

rue des lilas

Sainte Blandine

NOM

ADRESSE

NUMERO

RUE

VILLE

Maurice Pané

6

rue de la boulangère

Méluzé les trois canards

12-07-2003

OBJET Changement de grillage pour le poulailler

Ceci est le premier paragraphe.

Ceci est le deuxième paragraphe.

Ceci est le dernier paragraphe.

Cordialement.

Fig. 9.2 – Structure hierarchique d’un document XML ou SGML : exemple d’une lettre,voir Fig. 9.1.

generiques par elaboration d’une DTD. Les DTD sont pour l’XML l’un des aspects impor-tants directement herites de SGML. Au contraire, les schemas constituent un mecanismede definition propre a l’XML, introduit au travers de la recommandation XML-Schemas[W3C 01a, W3C 01b, W3C 01c], et dans l’intention d’obtenir une expressivite accrue parrapport aux DTD. Les schemas sont eux-memes decrits en XML. Ils etablissent une nettedistinction entre les termes47 et leur type, et introduisent des notions directement em-pruntees aux langages objets telles que l’heritage, le polymorphisme et les types abstraits.La definition de documents types au travers des DTD ou des schemas est le mecanismepar lequel les structures types predefinies, auxquelles les documents valides obeissent, sontspecifiees. Plus precisement, un document bien forme est dit valide lorsqu’il se conformea une structure type explicitement definie. DTD et schemas rassemblent l’ensemble detoutes les declarations relatives aux elements generiques, aux attributs, aux notations etaux entites qui seront utilises lors de l’instanciation des documents specifiques. Ils per-mettent tous deux la validation de documents SGML ou XML au moyen d’analyseurssyntaxiques, grammaticaux, ou autres, qui verifient que le document considere respecte lasyntaxe du langage, la structure de la DTD ou du schema, et que tous les liens faisantreference a des entites peuvent etre resolus.

Le principal concept et l’interet des langages de structuration de documents est d’at-tacher de maniere explicite des informations ou des proprietes a des portions de texte.Des langages tels que SGML ou XML mettent en œuvre un systeme de balisage. Celui-cipermet de representer explicitement des informations implicites contenues dans le texte,

47Nous designons ainsi les noms accordes aux balises, ainsi qu’a leurs attributs.

[W3C 01a] World Wide Web Consortium. XML Schema Part 0 : Primer, W3C Recommendation, 2001.Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/xmlschema-0 (consulte le 07.07.2003).

[W3C 01b] World Wide Web Consortium. XML Schema Part 1 : Structures, W3C Recommendation,2001. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/xmlschema-1 (consulte le 07.07.2003).

[W3C 01c] World Wide Web Consortium. XML Schema Part 2 : Datatypes, W3C Recommendation,2001. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/xmlschema-2 (consulte le 07.07.2003).

169


ou qui lui sont attachees. Dans le cadre de la modelisation documentaire, ces langagespeuvent etre utilises dans plusieurs intentions :

– Afin de construire une representation de l’information utile. Dans ce contexte, seulesles informations pertinentes, selon un point de vue considere, sont explicitees.

– En vue d’expliciter une interpretation des contenus documentaires. Dans ce cas, lesinformations textuelles originelles sont confrontees avec d’autres sources d’informa-tions (tels que des preconstruits culturels, des connaissances sociales, philosophiquesou autres...), puis traduites en un formalisme donne avant d’etre associees conjoin-tement et explicitement avec les portions textuelles concernees.

– Afin d’etablir ou de retablir les relations entre les informations modelisees.

9.4 Usages et perspectives du document

L’activite de modelisation documentaire correspond a un travail d’abstraction, de sim-plification, de conceptualisation et de formalisation mene autour d’un document ou d’uneclasse de documents. L’elaboration d’une DTD ou d’un schema en est l’exemplificationla plus classique et la plus representative. Notons neanmoins que le perimetre de la mo-delisation documentaire ne se restreint pas a celui de l’emploi de l’XML ou de l’SGML.En effet, un langage tel que l’XML tend a faire accepter un postulat ontologique fort surla nature du document textuel : un texte serait fondamentalement un objet de contenuhierarchiquement ordonne. Cette vision du document conduit naturellement a deux inter-rogations :

1. Toute structure qui peut etre discernee ou projetee sur un document est-elle neces-sairement arborescente ?

2. Un meme objet documentaire ne peut-il pas etre caracterise par de multiples struc-tures ?

La structure universelle, celle autour de laquelle pourrait exister un consensus veritableet qui serait adaptee a l’ensemble des usages potentiels du document, ne peut exister, etcela quelle que puisse etre la classe d’objets documentaires consideree. L’explicitation desstructures du document, comme tout travail de modelisation, ne peut etre conduite qu’enfonction d’objectifs et d’usages clairement identifies. Lorsqu’un meme objet documentaireintervient dans differents cas d’utilisation, il devient parfois necessaire de lui imposerdes formes de structuration variees. Par exemple, en ingenierie documentaire, differentesDTD, correspondant chacune a des etapes distinctes du cycle de vie du document, sontcouramment manipulees. Les DTD employees pour le stockage des documents se revelentgeneralement inadaptees aux besoins de l’edition ou de la publication, conduisant ainsia l’emploi de multiples DTD pour un meme objet : DTD d’edition, DTD de stockage etDTD de publication.

L’identification des elements a expliciter en tant que composantes structurelles perti-nentes, le choix du vocabulaire affecte aux elements de structure, ainsi que les relationsqui les unissent sont revelateurs d’engagements ontologiques adoptes quant a l’objet mo-delise. Etablir de maniere exhaustive la liste des usages auxquels peut potentiellementrepondre une representation documentaire semble etre particulierement difficile, pour nepas dire irrealiste. Toutefois, il est de coutume de distinguer certaines grandes classes derepresentations :

170

9.4. Usages et perspectives du document

Structure physique Aussi qualifiee de structure materielle, la structure physique imposeune presentation – ie. mise en forme – des divers elements constitutifs du document.Elle denote, par exemple, le choix d’une typographie, d’une mise en page, etc. etse formalise partiellement au travers de la notion de feuille de style courammentrencontree en traitement electronique de document [Bachimont 99].

Structure logique La structure logique qui tend a formaliser l’ordonnancement logiquedes elements de contenus du document [Bachimont 99]. De facon concrete, les defi-nitions des types de document associees fournissent, par exemple, des organisationsen chapitres, titres, sections, paragraphes, etc.

Structure semantique Les structures qui s’attachent a l’explicitation du sens vehiculepar le document sont frequemment designees sous le terme de structures semantiques.Observons neanmoins que toute structure est porteuse de sens, pouvant toutes parla-meme etre qualifiees de semantiques. Par exemple, l’element <Bold> de HTMLpossede une semantique propre, clairement definie, et implantee dans tous les navi-gateurs Web. Des travaux tels que ceux s’interessant a la structuration de documentspar des ontologies [Erdmann 99], la gestion de document assistee par des represen-tations de connaissances [Nanard 96], ou les grammaires XML/SGML presentees aucours des sections et 2.4.3 et 2.4.4, integrent cette classe paradigmatique.

Parfois, lorsque les usages auxquels doit repondre un objet documentaire se multi-plient, celui-ci doit etre modelise selon differents paradigmes. Des travaux tels que ceux deChabbat [Chabbat 97], exposes en section 2.4 de cette these et proposant de faire intervenirdifferents paradigmes dans la gestion des textes reglementaires, attestent de cette necessite.La problematique majeure a laquelle se confrontent les approches fondees sur une structu-ration multiple est la gestion des structures concurrentes ou paralleles du document. Cettederniere, deja identifiee au cours de travaux menes dans le cadre de la Text Encoding Ini-tiative, est analysee de maniere detaillee dans [Barnard 95, Durand 96, Renear 96]. SGML,par le biais de l’option CONCUR, offre un mecanisme permettant d’encoder plusieurs struc-tures specifiques, pouvant se conformer a des DTD diverses, en un meme source SGML.Neanmoins, outre le fait que cette fonctionnalite n’ait ete implementee que dans tres peud’outils, certains types d’usages temoignent de l’absence d’une reelle prise en charge dela notion de document polystructure. Si le source SGML peut rassembler l’ensemble desstructures du document, les analyseurs syntaxiques et autres outils de manipulation docu-

[Bachimont 99] Voir reference [Bachimont 99] definie page 37.

[Erdmann 99] Erdmann Michael et Studer Rudi. Ontologies as Conceptual Models for XML Documents.Twelfth Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling and Management (KAW’99). Al-berta, Canada. 1999. Disponible sur : http ://sern.ucalgary.ca/ksi/kaw/paper.html (consultele 07.07.2003).

[Nanard 96] Nanard Marc, Nanard Jocelyne, Massotte Anne Marie, Chauche Jacques, JoubertAlain et Betaille Henri. Acquisition et ingenierie des connaissances, tendances actuelles,chapitre La metaphore du generaliste : Acquisition et utilisation de la connaissance macrosco-pique sur une base de documents techniques, p 285–306. Cepadues editions, 1996.


[Barnard 95] Barnard David T., Burnard Lou, Gaspart Jean-Pierre, Price Lynne, Sperberg-McQueen C.M. et Varile Giovanni Battista. Hierarchical encoding of text : Technicalproblems and sgml solutions. Computers and the Humanities, 1995, vol 29, n◦3, p 211–231.

[Durand 96] Durand David G., DeRose Steven J. et Mylonas Elli. What should markup really be ?applying theories of text to the design of markup systems. Joint Conference of the ALLC andACH (ALLC/ACH’96). Bergen, Norway. 1996, p 89–102.

[Renear 96] Renear Allen, Mylonas Elli et Durand David. Refining our notion of what text really is :The problem of overlapping hierarchies. Research in Humanities Computing, 1996, p 263–280.

171


mentaire ne permettent, quant a eux, que de se focaliser sur une seule de ces structures ala fois, reduisant ainsi a neant toute possibilite de traitement en interaction sur les diversesdimensions du document. Par exemple, nous verrons en section 10.3 que les processus ma-nuels permettant d’editer – ie. saisir, visualiser, modifier – des annotations semantiquesdu document font intervenir simultanement differentes categories de structures. Une re-presentation intelligible du document doit etre fournie a l’utilisateur afin qu’il puisse, autravers de celle-ci, agir sur les structures explicitant des aspects semantiques autres.

9.5 Modele abstrait du document polystructure

9.5.1 Introduction

La problematique de la structuration multiple du document a ete abordee dans le cadred’un groupe de travail rassemblant divers chercheurs et industriels rattaches a differentslaboratoires et organisations (LIRIS48, SIMMO49, ERSICO50, CNAF, etc.). Ces recherchescollectives ont ete menees au sein de l’Institut des Sciences du Document Numerique51

(ISDN) et ont ete financees par la region Rhone-Alpes. Ayant pris conscience des enjeux dela multistructuralite pour la gestion documentaire, la Cnaf s’est largement investie dans lestravaux du groupe. Les recherches accomplies ont permis d’aboutir a la definition formelleet generique du concept de document a structures multiples. Un resume synthetique de nospropositions peut etre trouve dans [Abascal 03]. Nous verrons au cours du chapitre 10 queles mecanismes permettant d’employer les G-Frames en tant que structure d’annotationdu document textuel s’inscrivent dans la continuite de ce modele abstrait.

9.5.2 Modele formel

Definition 9.5.1. (Structure documentaire) – Une structure documentaire est la des-cription d’un document par un ensemble d’elements en relation les uns avec les autres, aucours ou en vue d’un usage. Les relations etablies entres les differents elements de struc-ture sont restreintes aux relations binaires. Une structure documentaire S est un grapheetiquete connexe (N,E, LN , LE , etiq) ou :

– N est un ensemble d’elements de structure ;– E ∈ ℘(N ×N) est un ensemble d’aretes ;– LN est un ensemble d’etiquettes associe aux elements de structure ;– LE est un ensemble d’etiquettes associe aux aretes ;– etiq est une application qui :

– a tout element de structure n ∈ N associe une etiquette dans LN ,– a toute arete e ∈ E associe une etiquette dans LE.

48Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systemes d’information, voir http ://liris.cnrs.fr.49Centre Sciences de l’Informatique, des Mathematiques, du Management et des Organisations de l’Ecole

Nationale Superieure des Mines de Saint-Etienne, voir http ://www.emse.fr/fr/transfert/simmo/.50Equipe de Recherche sur les Systemes d’Informations et de la Communication des Organisations de

l’Universite Jean Moulin Lyon 3, voir http ://membres.lycos.fr/alecsic/equipes.html.51Voir, http ://isdn.enssib.fr.

[Abascal 03] Abascal R., Beigbeder M., Benel A., Calabretto S., Chabbat B., Champin P.A., ChattiN., Jouve D., Prie Y., Rumpler B. et Thivant E. Modeliser la structuration multipledes documents. 7eme Conference Internationale Hypertext Hypermedia, Products Tools andMethods (H2PTM’03). Paris, France. Hermes Science, Septembre 2003, p 253–257.

172

9.5. Modele abstrait du document polystructure

Code Sécurité Sociale

Livre

Titre

contient : 5

Titre Titre

contient : 5

contient : 8contient : 2

Chapitre

contient : 3

Chapitre

contient : 3

Chapitre

contient : 4

Art. L523-2

Art. L523-1 Art. L523-3 Art. L584-1

contient : 1

contient : 3

Art. L553-3

contient : 2

contient : 3contient : 1

Fig. 9.3 – Exemple de structure – Schema navigationnel d’un hyperdocument juridique.

La notion de structure offerte par la definition 9.5.1 revet un haut degre de genericite.Une arborescence XML entre evidemment dans le champ de cette definition. Toutefois,l’analyse des pratiques de l’XML tend a montrer que nombre d’arborescences specifiques,encodees selon ce format, sont en realite l’expression de structures profondement non hie-rarchiques – eg. graphes cycliques. L’illustration vraisemblablement la plus representativede cette pratique peut etre trouvee au travers de langages tels que le RDF, voir section9.6. La vision de la notion de structure que nous arborons ici est nee de la volonte des’affranchir des contraintes syntaxiques etablies par les technologies de structurations ac-tuelles. L’objectif attendu est l’obtention d’un modele abstrait qui soit le plus proche desusages potentiels du document.

La figure 9.3 fournit l’exemple d’une structure. Le document modelise est un extrait duCode de la Securite Sociale. La structure representee correspond au schema de navigationapplicable lorsque ce document est considere comme un hyperdocument. Les nœuds repre-sentent des elements de contenu lies par diverses relations dont la nature est denotee parles etiquettes associees aux arcs. La premiere d’entre elles est la relation contient specifiantqu’un element fils est contenu dans un element pere. Les etiquettes caracteristiques de cetype d’arete font apparaıtre un nombre. Ce dernier definit un ordre total sur les divers ele-ments composant un element parent. La seconde relation est denotee par les arcs marquesen trait pointilles52. Elle correspond a la notion de citation, par exemple : l’article L553-3est cite par les articles L523-1, L523-2 et L523-3. Bien evidemment, une structure decette forme peut etre encodee en une arborescence. Neanmoins, sa conformation veritableest celle d’un graphe.

Definition 9.5.2. (Correspondance) – Une correspondance Ci,j etablie depuis une struc-ture Si vers une structure Sj 6= Si est une relation binaire non vide definie depuis leselements de Si vers ceux de Sj : Ci,j ∈ (℘(Ni×Nj)\{∅}). Aucune correspondance ne peutetre etablie depuis une structure vers elle-meme.

52Une telle marque constitue aussi une forme d’etiquetage.

173


Definition 9.5.3. (Document polystructure) – Un document polystructure est un do-cument structure D dans lequel on considere plusieurs usages possibles et donc plusieursdecompositions structurelles. L’une de ces structures, nommee structure premiere, et no-tee S0, est constitutive du document en tant qu’unite. Toute autre structure s’appuie surla structure premiere par le biais d’une correspondance avec celle-ci, directement ou parl’intermediaire d’une autre structure. Deux structures quelconques ne peuvent pas etre pla-cees en correspondance mutuelle, ni directement, ni indirectement. Ainsi, un documentpolystructure est un triplet D = (S0,S ,C ) ou :

– S0 est la structure premiere du document,– S = {S1, . . . , Sn−1} est un ensemble des structures secondaires de D. n represente

ici le degre de structuration du document. Si S = ∅, le document est dit mono-structure, c’est-a-dire qu’il n’a d’autre structure que sa structure premiere.

– C est un ensemble de correspondances etablies entre les structures de D.Les correspondances C doivent etre etablies de maniere a induire, et a preserver, un ordrepartiel � sur l’ensemble S ∪ S0 des structures (premiere et secondaires) :

– pour toutes structures Si et Sj, Si 6= Sj, (∃Ci,j ∈ C ) =⇒ Si � Sj,– toute structure secondaire est comparable a S0, plus petit element de S ∪ S0, au

travers de la relation � : (∀S ∈ S )S0 � S.

L’ordre � induit par les correspondances de C permet de considerer un graphe desstructures 〈S ∪ S0,�〉. Les contraintes imposees a C conferent a ce graphe certainesproprietes. Premierement, 〈S ∪ S0,�〉 est connexe et acyclique. Nous justifions l’absencede cycle par le fait que deux structures definies en correspondance mutuelle peuvent etrepercues comme une seule et unique structure d’usage. Deuxiemement, 〈S ∪S0,�〉 admet S0

pour seul et unique puits. Les correspondances sont etablies de facon a creer un phenomenede convergence des structures secondaires vers la structure premiere. Une structure Si, i ≥1, non placee directement ou indirectement en correspondance avec la structure premiereS0, constitutive du document D, denoterait un usage non relatif a D.

La figure 9.4 fournit l’exemple d’un document D = (S0,S ,C ) muni de quatre struc-tures, notees S0, S1, S2 et S3. La structure premiere S0 est en correspondance directe avecles structures S1 et S2 de S , et en correspondance indirecte avec la structure S3 ∈ S . S0

peut, par exemple, etre la structure logique du corps d’une these. S1 peut etre une taxino-mie des concepts developpes ou evoques au cours de cette these. S1 et S0 sont placees enrelation par le biais de la correspondance C1,0 associant chaque concept de S1 aux elementsde S0 qui les evoquent. S2 peut, par exemple, etre un sommaire dont chaque entree referea certains elements de S0 par le biais de C2,0. La structure S3 peut, par exemple, etre unetable associant les concepts de S1 aux entrees de S2 correspondant aux sections ou ceux-cisont definis.

Outre la notion de document a structures multiples, le groupe de travail s’est egalementinteresse a celles de corpus, de multistructure documentaire et de catalogue :

– un corpus est considere dans le cadre de nos travaux comme un ensemble de docu-ments polystructures ,

– une multistructure est un ensemble de structures documentaires mises en correspon-dance. La notion de multistructure est plus large que celle de document polystructure :la contrainte imposant la convergence vers une structure S0 unique est levee, ainsique celle imposant la connexite du graphe des structures ,

174

9.6. Encodage des structures non arborescentes

S0

S1 S2

S3

C1,0 C2,0

C3,1 C3,2

Fig. 9.4 – Exemple de document polystructure.

– un catalogue est une manifestation documentaire d’un corpus. En tant que docu-ment, le catalogue possede une multistructure conforme a la definition de docu-ment multistructure. En tant que manifestation d’un corpus, on peut identifier danssa multistructure les documents constituant ce dernier. Une these contenant desdocuments-images ou les actes d’une conference sont des exemples de catalogue.

9.5.3 Perspectives et applications

Le modele propose dans le cadre de ce groupe de travail de l’ISDN se caracterise par unfort degre d’abstraction. Il a ete elabore de maniere a etre independant du type de mediaconsidere (son, image, video, texte), du type de corpus vise (documents archeologiques,documents reglementaires etc.), des usages specifiques (recherche d’information, consulta-tion, navigation, restitutions multiples, edition, etc.). Cette genericite plaide en faveur dela reutilisabilite du modele. Toutefois, elle a pour consequence majeure de reduire le carac-tere directement applicable du modele. Celui-ci doit prealablement etre affine et specialiseen fonction de divers parametres, tels que le media utilise, le type de document considere,ainsi que ses usages attendus. Il specifie neanmoins un cadre de modelisation qui, nous leverrons au cours du chapitre 10, se revele particulierement adapte a la problematique del’annotation semantique.

9.6 Encodage des structures non arborescentes

Un des objectifs constitutifs de ce groupe de travail portant sur la multistructuraliteetait de specifier un modele pour la representation des documents polystructures tout enessayant de s’abstraire des contraintes, jugees trop restrictives, fixees par les technologiesd’ingenierie documentaire actuelles. Ce choix, motive par une volonte de genericite, sejustifie pleinement au niveau conceptuel. Toutefois, des lors que l’on s’interesse a l’ope-rationnalisation du modele, maintenir une independance totale vis-a-vis des normes ettechnologies actuelles devient nettement moins judicieux, surtout si l’on souhaite :

– favoriser l’interoperabilite des outils proposes avec les applications existantes,

175


– diminuer les couts de developpement en autorisant la reutilisation de composantslogiciels deja existants,

– permettre la migration et l’integration des ressources documentaires existantes.

L’XML est tres certainement le langage le plus employe actuellement pour la structu-ration et l’echange de documents textuels. Un source XML est toujours organise hierar-chiquement, neanmoins il demeure toujours possible d’encoder un graphe sous une formearborescente, offrant ainsi la possibilite d’elaborer une syntaxe fondee sur XML pour lamise sous forme serielle des documents polystructures. Toutefois, une norme complemen-taire a XML offre deja la possibilite d’encoder des graphes. Cette norme, nommee ResourceDescription Framework (RDF) [W3C 99a, W3C 03], est a la fois un modele et un forma-lisme permettant d’exprimer des metadonnees a propos de ressources53 disponibles sur leweb. RDF a subit l’influence de communautes diverses telles que celles de la documentationstructuree et de la representation des connaissances. Toutefois, RDF n’aborde nullementla problematique du raisonnement sur les metadonnees. RDF peut se caracteriser tel unsysteme de frames simple sur lequel peuvent etre elabores des mecanismes inferentiels.

RDF propose un cadre semantique minimum qui ne repose sur aucune syntaxe par-ticuliere. Une syntaxe fondee sur XML existe [W3C 99a], mais des syntaxes alternativesont egalement ete proposees. La semantique accordee a RDF est ontologiquement neutre,c’est-a-dire qu’elle ne repose sur aucune conceptualisation a priori du monde qu’elle decrit.Des langages complementaires ont ete proposes pour decrire des ontologies. Les schemasRDF [W3C 00c] offrent quelques primitives de description. D’autres langages tels queDAML+OIL ou OWL etendent les schemas RDF, offrant ainsi une expressivite accruedans la specification d’ontologies.

Le principe de RDF peut se resumer par la notion de propriete : chaque ressourcepossede un certain nombre de proprietes ayant chacune une valeur. La valeur de cesproprietes peut etre une valeur litterale ou bien une autre ressource. Chaque triplet(ressource, propriete, valeur) est represente en RDF par une declaration. Un ensemblede declarations RDF peut etre percu comme un graphe oriente etiquete. Chaque sommetrepresente une ressource (s’il est etiquete par un URI) ou une valeur litterale (s’il est eti-quete par cette valeur), et chaque arc represente une declaration (etiquete par la proprietecorrespondante, et oriente depuis la ressource vers la valeur).

RDF, de par sa genericite, offre un support qui peut etre exploite pour l’encodage destructures conformees en graphes. Neanmoins, bien qu’ontologiquement neutre, RDF de-tient une semantique propre qui ne correspond pas forcement a celle des divers constituantsdu modele abstrait du document polystructure expose precedemment. La consequence di-recte est qu’une technique d’encodage fondee sur RDF permettrait de beneficier d’uneinteroperabilite syntaxique mais non forcement semantique vis-a-vis des applications se

53Le terme ressource designe ici toute entite d’information pouvant etre referencee en un bloc, par unnom symbolique ou un identificateur dans une application informatique ou une specification formelle.

[W3C 99a] World Wide Web Consortium. Resource Description Framework (RDF) Model and SyntaxSpecification, February 1999. Disponible sur : W3C Working Draft, http ://www.w3.org/tr/rec-rdf-syntax (consulte le 07.07.2003).

[W3C 03] World Wide Web Consortium. RDF Primer, January 2003. W3C Working Draft. Disponiblesur : http ://www.w3.org/tr/rdf-primer (consulte le 07.07.2003).

[W3C 00c] World Wide Web Consortium. Resource Description Framework (RDF) Schema Spe-cification 1.0, March 2000. Disponible sur : W3C Candidate Recommendation,http ://www.w3.org/TR/rdf-schema (consulte le 07.07.2003).

176

9.7. Conclusion

conformant a cette norme. La problematique de l’encodage des structures multiples dudocument est actuellement etudiee de maniere plus approfondie dans le cadre d’une these(N. Chatti) initiee en 2001 a partir des resultats du groupe de travail multistructuralite dudocument. Cette these se deroule dans le cadre de l’ISDN, et en partenariat avec la Cnaf.

9.7 Conclusion

Au cours de ce chapitre, apres avoir tente de dessiner les frontieres du document, etevoque les ambiguıtes que souleve cette notion a l’heure du numerique, nous avons dresseun bref panorama des divers techniques, methodes et standards actuellement employespour la modelisation et l’echange de documents structures.

L’explicitation des structures du document correspond a l’expression des besoins liesaux usages de celui-ci. Le postulat ontologique sur lequel reposent les normes actuellementutilisees pour la structuration des documents textuels induit de serieuses limitations dansla gestion des structures documentaires concurrentes. C’est ainsi que nous avons presentecertains resultats obtenus dans le cadre d’un groupe de travail constitue autour de lamultistructuralite du document.

La notion de document polystructure offre la possibilite d’exprimer differents pointsde vue et de satisfaire aux varietes d’usages du document. La definition d’un modeleabstrait du document polystructure ouvre de nombreuses perspectives. Plus precisement,l’une d’elles est de rassembler plusieurs dimensions au sein d’un meme objet documentaire.Au cours du prochain chapitre, nous verrons que ce modele abstrait peut etre affine afind’obtenir un modele documentaire specifique adapte a la problematique de l’annotationsemantique manuelle.

177


178

Chapitre 10

G-Frames, une dimensionconceptuelle du document

Sommaire

10.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17910.2 Structure premiere du document textuel . . . . . . . . . . . 18010.3 Dimension logique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18110.4 G-Frames, dimension conceptuelle du document . . . . . . 183

10.4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18310.4.2 Correspondance formulation/representation . . . . . . . . . 18410.4.3 Contraintes structurelles de correspondance . . . . . . . . . 18610.4.4 Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

10.5 Gestion documentaire assistee par les G-Frames . . . . . . 18810.5.1 Generalites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18810.5.2 Processus generaux de gestion . . . . . . . . . . . . . . . . . 18810.5.3 Apports de l’extension ontologique pour les domaines juridiques190

10.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192

10.1 Introduction

Au cours du chapitre precedent, nous avons brievement fait mention des travaux realisespar le groupe de travail portant sur la multistructuralite du document. Ces derniers ontpermis d’elaborer un modele abstrait et generique du document polystructure.

Au cours de ce nouveau chapitre, nous proposons une specialisation de ce modeleabstrait etablie en faisant cas des hypotheses et contraintes suivantes :

1. les documents consideres sont textuels,2. les documents consideres detiennent toujours au moins une structure logique,3. les documents consideres doivent pouvoir etre aisement places en relation avec un

systeme de G-Frames.

L’objectif recherche au travers de la definition de ce modele specifique du document po-lystructure est l’obtention d’un cadre general adapte a l’annotation d’objets documentairespar les G-Frames. Ce nouveau modele est introduit afin d’unir formulation et representa-tion formelle des connaissances pour une meilleure maıtrise des contenus documentaires.

179

Chapitre 10. G-Frames, une dimension conceptuelle du document

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Fig. 10.1 – Structure premiere du document textuel.

10.2 Structure premiere du document textuel

Definition 10.2.1. (Caractere) – Soit A un alphabet, on appelle caractere tout elementde A .

Les jeux de caracteres ASCII ou Unicode [Unicode 03] sont des exemples d’alphabets.Ainsi, le 65e element de la table ASCII (code 64 en decimal, @) est un exemple de caractere.

Definition 10.2.2. (Occurrence de caractere) – Soit c un caractere, on appelle occurrencedu caractere c tout instance ou exemplification de c.

Une nette distinction est etablie entre les caracteres et leurs occurrences. Cette di-chotomie est analogue a celle etablie par le paradigme objet entre les notions de classeet d’objet. Par exemple, le mot Bonjour fait apparaıtre deux occurrences distinctes ducaractere o, et une seule du caractere j. Nous notons caract la fonction qui, pour chaqueoccurrence, retourne le caractere associe.

Definition 10.2.3. (Structure premiere du document textuel) – La structure premiereSD,0 d’un document textuel D est un ensemble d’occurrences de caractere totalement or-donne par la relation ≺.

Ainsi, pragmatiquement, la structure premiere d’un document textuel est constitueepar une simple sequence d’occurrences de caractere. La figure 10.1 fournit l’exemple d’unetelle structure. L’alphabet de reference sur lequel est definie la structure premiere du texteCeci est un texte est donne en partie haute de la figure. La partie inferieure presenteles differentes composantes de cette structure premiere : la ieme occurrence du caractereX est notee xi−1, la relation d’ordre definie sur les occurrences est denotee par la presencedes fleches en trait plein.

Definition 10.2.4. (Fragment textuel) – Soient deux documents D1 et D2 respectivementcaracterises par les structures premieres SD1,0 et SD2,0, elles-memes ordonnees par lesrelations ≺D1 et ≺D2, SD2,0 est un fragment textuel de SD1,0 si et seulement si :

1. SD2,0 est non vide : SD2,0 6= ∅,

[Unicode 03] The Unicode Consortium. The Unicode Standard, Version 4.0.0, 2003. Reading, MA, Addison-Wesley, 1463 p.

180

10.3. Dimension logique

2. si SD2,0 ne compte qu’une seule occurrence |SD2,0| = 1, alors il existe une oc-currence associee au meme caractere dans SD1,0 : SD2,0 = {c0} =⇒ (∃ci ∈SD1,0)(caract(c0) = caract(ci)),

3. si SD2,0 compte plus d’une occurrence |SD2,0| > 1, alors a toute succession ele-mentaire d’occurrences dans SD2,0 doit correspondre une succession analogue dansSD1,0 telle que les caracteres associes respectivement a ces occurrences soient deuxa deux identiques : (∀(x2, y2) ∈ SD2,0 × SD2,0)((x2 ≺2 y2) =⇒ (∃(x1, y1) ∈SD1,0 × SD1,0)(x2 ≺2 y2 ∧ caract(x1) = caract(x2) ∧ caract(y1) = caract(y2))).

Le fait que SD2,0 soit un fragment de SD1,0 est note SD2,0 v SD1,0.

Pour toute structure premiere de document textuel SD,0, nous notons F(SD,0) l’en-semble de tous ses fragments : F(SD,0) = {d | d v SD,0}. De facon analogue, etant donneun ensemble D = {D1, · · · , Dk} de documents, nous appelons fragments adressables deD, l’ensemble F (D) =

⋃Di∈D F(SDi,0). Chaque element de F (D) est un fragment de

document qui peut contenir des signes de la langue naturelle utilises pour formuler uneconnaissance.

Considerons par exemple le document D defini par le texte suivant : abc. La structurepremiere de D est la suivante S0 = {a0, b0, c0} avec a0 ≺ b0 et b0 ≺ c0. L’ensemble desfragments textuels de S0 est F(S0) = d0, d1, d2, d3, d4, d5 avec :

d0 = {a0} ad1 = {b0} bd2 = {c0} cd3 = {a0, b0} avec a0 ≺d3 b0 abd4 = {b0, c0} avec b0 ≺d4 c0 bcd5 = {a0, b0, c0} avec a0 ≺d5 b0 et b0 ≺d5 c0 abc

Autrement dit, pour un document textuel, un fragment de structure premiere corresponda l’une des sous-sequences de S0. La notion de fragment textuel sera par la suite employeeafin d’identifier les elements de la structure premiere places en correspondance avec deselements appartenant aux structures d’ordre superieur – eg. structure logique, structuressemantiques diverses, etc.

10.3 Dimension logique

La dimension logique d’un document textuel est incarnee par sa structure logique,c’est-a-dire par l’explicitation de son organisation en chapitre, section, paragraphe, etc.Dans le cadre de l’ingenierie documentaire, la structure logique du document joue unrole fondamental. Elle permet notamment le calcul d’une representation du documentintelligible pour l’homme.

L’annotation correspond a un usage particulier du document. Lorsque celle-ci est pra-tiquee manuellement, elle suppose de la part de l’utilisateur :

1. une appropriation prealable de l’objet documentaire annote,

2. l’elaboration du contenu de l’objet annotant,

3. l’etablissement d’une relation entre l’objet annotant et l’objet annote.

181


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Document

Section

Titre Paragraphe

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Fig. 10.2 – Structure premiere et structure logique d’un document textuel.

Les etapes 1 et 3 du processus d’annotation manuelle correspondent a des phases d’inter-action de l’utilisateur avec la manifestation physique du document fournie sur son supportd’appropriation. Par exemple, pour corriger la copie d’un etudiant, un enseignant com-mence generalement par proceder a une lecture de celle-ci. Si la copie est fournie sous uneforme numerique quelconque, le correcteur prend connaissance de son contenu a partirde sa realisation physique, sur ecran ou apres impression. Lorsqu’une erreur est decelee,le correcteur elabore un contenu a destination de son etudiant qu’il viendra placer enannotation de la copie, par exemple une remarque inscrite en rouge dans la marge.

C’est ainsi que la pratique la plus naturelle de l’annotation manuelle s’exerce au traversde la realisation physique du document. Cette realisation physique est generalement lereflet direct de sa structure logique. Lorsque l’on s’attache a modeliser des documentstextuels en prevision d’un usage d’annotation manuelle, il devient difficilement concevablede faire abstraction de la dimension logique du document.

Si les occurrences de caractere et leur sequencement constituent la structure premieredu document textuel, sa dimension logique s’incarne telle une seconde structure du do-cument. La conception de ce second type de structure que nous arborons ici decoule enligne directe des principes fondamentaux developpes autour de langages tels que SGMLou XML. C’est ainsi que la Fig. 10.2 fournit l’exemple d’un document textuel bistruc-ture, ou la structure logique est presentee en tant que seconde structure du document.Elle est exprimee au travers d’un graphe, ou plutot d’une arborescence d’elements munisd’etiquettes revelant leur classe structurelle d’appartenance : Document, Section, Titreet Paragraphe. Les arcs definis entre ces differents elements sont etiquetes selon la syn-taxe NomRelation : Ordre, ou NomRelation precise la nature de la relation denotee (inrefere ici a la relation d’imbrication structurelle), et Ordre reflete l’ordonnancement deselements. Par exemple, l’element etiquete Titre est le premier descendant de l’elementSection, tandis que Paragraphe est son second element.

Nous pouvons remarquer que le modele abstrait du document fourni en Fig. 10.2 peutparfaitement etre encode en usant d’un dialecte XML, voir Fig. 10.3. Contrairement atoute attente, tout document XML peut etre percu comme un document bistructure.

182

10.4. G-Frames, dimension conceptuelle du document

<Document>

<Section>

<Titre>

Titre

</Titre>

<Paragraphe>

paragraphe

</Paragraphe>

</Section>

</Document>

Fig. 10.3 – Encodage en XML du document fournit en Fig. 10.2.

10.4 G-Frames, dimension conceptuelle du document

10.4.1 Introduction

Comme nous avons pu l’observer en preambule de la partie II de la presente these,connaissance, formulation des connaissances et representation des connaissances sont troisentites qui doivent etre clairement distinguees. Les formulations des connaissances sont descollections de signes utilisees afin d’exprimer certaines connaissances en des langues ditesnaturelles. Les documents textuels constituent tres certainement le type d’objet le pluscommunement employe afin de formuler des connaissances. Les representations de connais-sances sont des substituts artificiels et concrets, employes pour referer aux connaissanceselles-memes. Nombre de langages et de systemes existent afin d’etablir de telles representa-tion, voir section 3.3. Ces artefacts sont generalement concus de maniere a etre interpretesde facon univoque.

Modeliser les connaissances exprimees au travers d’un ensemble de documents nume-riques requiert de manipuler conjointement leur representation et leur formulation. Tou-tefois, en considerant que les ordinateurs ne sont que faiblement capables de construiredes interpretations correctes des portions textuelles donnees en langage naturel, les signesutilises pour formuler un fragment de connaissance ne peuvent que difficilement etre au-tomatiquement associes par la machine a ceux employes pour sa representation explicite.

Au cours de cette section, nous proposons de considerer les G-Frames, CT-Frames, RT-Frames et leurs patrons structurels derives (LN-Frames, LA-Frames, etc.) comme l’expli-citation de la dimension conceptuelle du document. Plus precisement, nous nous attachonsa la problematique de l’etablissement et de l’encodage d’une connexion explicite entre lesrepresentations de connaissances fournies a l’aide du systeme des G-Frames et les portionsde document textuel qui les formulent. Remarquons que dans le contexte particulier dudocument juridique, plusieurs travaux tendent deja a mettre en evidence l’existence decette dimension conceptuelle et de son interet en matiere de recherche d’information et de

183


navigation hypertextuelle [Hafner 81, Agosti 91, di Giorgi 92, Valente 95b, Stranieri 01].

10.4.2 Correspondance formulation/representation

Nous avons evoque jusqu’a present la notion de dimension conceptuelle du document.Le systeme des G-Frames, ainsi que ses differentes extensions ontologiques, fournissent uncadre adapte a l’explicitation des connaissances formulees dans les documents. Toutefois,lorsque l’on entreprend de modeliser les connaissances formulees au sein d’un corpus ema-nant d’un domaine d’interet particulier – eg. les textes reglementaires geres par la Cnafqui sont l’expression des normes du domaine des Prestations Familiales, il est frequentde constater que les connaissances exprimees par une composante precise de ce corpus nepeuvent etre veritablement dissociees de celles formulees par les autres membres du corpus.A proprement parler, l’explicitation des connaissances se revele ainsi etre une dimensiondu corpus plutot que du document.

Par exemple, deux documents juridiques issus du domaine des Prestations Familialespeuvent formuler des normes distinctes, mais sont tous deux le reflet de leur domaine d’ap-partenance. Les normes peuvent etre exprimees relativement a des types de concept par-tages, pouvant eux-meme etre definis dans des documents tiers. Par exemple, les conceptsd’enfant, de personne physique, d’allocataire, etc. sont manipules de facon recurrente dansnombre de documents geres par la Cnaf. Les documents caracteristiques d’un meme do-maine d’interet sont, par essence, impregnes des memes connaissances ontologiques.

La figure 10.4 fournit l’exemple d’un corpus partageant une meme dimension concep-tuelle. A l’inverse, les structures logiques specifiques54 sont propres a chacun des do-cuments. Remarquons que pour des raisons d’ordre didactique nous avons choisi de nesymboliser que les frames en tant que constituants de l’explicitation de cette dimensionconceptuelle. Il est important d’observer que les frames sont en realite des composantesd’un systeme, qu’elles sont liees directement ou indirectement entre elles par nombre derelations definies au sein d’un seul et meme graphe.

Definition 10.4.1. (Correspondance representationnelle) – Soit un ensemble D de docu-ments et un ensemble K d’elements modelisant une connaissance, nous appelons correspon-dance representationnelle la relation K

definie sur F (D) × K, qui associe aux fragmentsdocumentaires les elements representant les connaissances qu’ils formulent. x K

y doit etrelu « la connaissance formulee par x est representee par y ». Nous considerons que tout frag-ment documentaire qui formule un element de connaissance rassemble des sous-fragments

54Structure specifique : representation d’un document specifique par une arborescence d’elements. Nousemployons egalement le terme instance pour designer la structure specifique [AFNOR 91].

[Hafner 81] Hafner Carole D. Representation of Knowledge in a Legal Information Retrieval System.Proc. of the 3rd annual ACM conference on SIGIR proceedings. Butterworth & Co., 1981, p139–153.

[Agosti 91] Agosti Maristella, Colotti Roberto et Gradenigo Girolamo. A Two-Level HypertextRetrieval Model for Legal Data. Proc. of the 14th annual international ACM SIGIR Conferenceon Research and Development in Information Retrieval. ACM Press, 1991, p 316–325.

[di Giorgi 92] d Giorgi R. M. et Nannucci R. A Legal Hypertext System. Legal Knowledge Based Systems,JURIX 92, Information Technologie and Law. Leylystad. Koninklijke Vermande, 1992, p171–178.

[Valente 95b] Voir reference [Valente 95b] definie page 122.

[Stranieri 01] Stranieri Andrew, Yearwood John et Zeleznikow John. Tools for World Wide Web basedLegal Decision Support Systems. Proceedings of the 8th International Conference on ArtificialIntelligence and Law. ACM Press, 2001, p 206–214.

184


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Fig. 10.4 – Structure logique du document et dimension conceptuelle du corpus.

Frame

Slot

1

1..n

Slot littéral Slot graphique

Noeud

1

1..n

Concept Relation

Fig. 10.5 – Frames, des objets composites (notation UML).

qui contribuent a cette formulation : pour tout (x, y) de F (D)×F (D) et pour tout z ∈ K,(x K z ∧ y v x) =⇒ y K

z).

Les structures employees pour representer les connaissances qui peuvent etre formuleesau travers des documents numeriques – ie. les G-Frames, CT-Frames, RT-Frames, ainsique leurs variantes, voir les chapitres 4 et 8 – sont des objets profondement composites. Lesframes sont constituees de slots, qui peuvent eux-memes contenir des fragments de graphesconceptuels, voir Fig. 10.5. C’est ainsi que les connections qui peuvent etre etablies entrerepresentation des connaissances et formulations des connaissances peuvent etre encodeesselon trois niveaux de details. Frames, slots et nœuds (de graphe conceptuel) induisenttrois granularites distinctes qui peuvent etre exploitees pour l’obtention d’une relationadaptative entre documents et connaissances modelisees.

Correspondance frame/fragment Soit FS un ensemble de frames – ie. G-Frames, CT-Frames et/ou RT-Frames – definies sur un support S = (TC , TR, DC , DR, δ, σ, I, τ)constitue de toutes les frames de definition de type de DC et DR, et d’un nombrenon restreint de G-Frames Gi definies sur S : FS = DC ∪DR ∪ {G1, . . . ,Gm}. Nousnotons FS la correspondance representationnelle definie sur F (D)×FS , et qui associeles fragments documentaires aux frames. Par exemple, d K

TC,i devrait etre lu « ladefinition de type TC,i est formulee (partiellement) par le fragment d ».

Correspondance slot/fragment Soit S (FS) =⋃

FSSi l’ensemble de tous les slots

185


contenus par les structures de FS . La correspondance representationnelle definie surF (D)×S (FS) est notee S

. Elle associe les fragments documentaires aux differentsslots rassembles au sein des frames.

Correspondance nœud/fragment L’ensemble de tous les nœuds concept et relationqui apparaissent dans les structures de FS est note N (FS) =

⋃FS

(Ri ∪ Ci). Nousnotons N

la correspondance representationnelle definie sur F (D)×N (FS), et qui as-socie des fragments de document aux nœuds rassembles au sein des slots graphiques.Par exemple, le groupe de mot personne physique peut etre mis en correspondanceavec un nœud concept de type PersonnePhysique.

Le principal objectif de la correspondance representationnelle est de conserver la tracede la provenance des informations documentaires utilisees pour la modelisation d’un certainelement de connaissance. Les relations FS , S

et N unissent les sources documentaires aux

representations des diverses connaissances qu’elles formulent. La mise en correspondancepeut etre effectuee, en fonction des besoins applicatifs, selon trois niveaux de granularitecaracterises par les notions de frame, de slot et de nœud.

10.4.3 Contraintes structurelles de correspondance

En se fondant sur le systeme des G-Frames, la connaissance est modelisee en desstructures hierarchisees : les nœuds sont rassembles en des slots, qui sont eux-memesintegres a des frames. Nous considerons ici que cette hierarchisation, mise en evidencelors de la representation des connaissances, correspond a une organisation semblable deleur formulation au sein des documents. Soit la relation hasSlot etablie entre les slotset les frames telle que hasSlot(f, s) est vraie si le slot s appartient a la frame f , et larelation similaire hasNode definie entre les nœuds (concept ou relation) et les slots telleque hasNode(f, n) est vraie si le nœud n apparaıt dans le slot s. Les connections entre larepresentation des connaissances et leur formulation au travers des sources documentairesdoivent etre encodees de maniere a satisfaire deux contraintes :

1. Chaque fragment documentaire lie a un slot doit egalement etre lie a la frame quicontient ce slot : pour tout f ∈ FS , pour tout s ∈ S (FS) et pour tout d ∈ F (D),(hasSlot(f, s) ∧ d S

s) =⇒ dFS f ;

2. Chaque fragment documentaire associe a un nœud doit etre egalement lie au slotfaisant apparaıtre ce nœud : pour tout s ∈ S (FS), pour tout n ∈ N (FS) et pourtout d ∈ F (D), (hasNode(s, n) ∧ dN

n) =⇒ d S s.

Remarque 10.4.1. Comme nous l’avons mentionne en section 9.3, des langages de struc-turation documentaire tels que l’SGML ou l’XML mettent en œuvre un systeme de bali-sage qui permet d’attacher une information explicite au texte meme. A l’heure actuelle,l’XML est tres vraisemblablement devenu le plus utilise des langages pour la modelisationet l’echange de documents. Pour un tel langage, les documents sont consideres commeune hierarchisation d’objets de contenu. Dans le cas ou les documents a placer en corres-pondance avec les connaissances representees sont donnes au format XML ou SGML, lanotion de fragment documentaire introduite en definition 10.2.4 ne doit pas etre confondueavec les composantes hierarchisees denotees par les balises et leur imbrication.

186


Livre 5: Prestations Familiales et prestations assimilées

Titre I: Champ d’application - Généralités...

Chapitre II: Champ d’application

art. L. 512-1 Toute personne française ou étrangère résidant en France, ayant à sa chargeun ou plusieurs enfants...

Code de la Sécurité Sociale... Suivi Législatif : CEE

I - Allocataire

I.1 Conditions généralesI.1.a Personne

I.1.c Résidence

...

I.1.d Enfants à charge...

Allocataire

Paramétre

Condition derésidence

Condition d’activité

Personne Physique : *x

Type

Activité

France réside

exerce France loc

Enfant

Union Européenne

résideaChargeCondition de charge d’enfant

I.1.b Activité...

Champ Prestations Familiales

......

... réside en ...

FS SNN




Fig. 10.6 – Relation entre representation des connaissances et formulation des connais-sances.

10.4.4 Illustration

La figure 10.6 fournit l’exemple de deux documents reglementaires a partir desquelspeut etre lue une definition partielle du type de concept juridique Allocataire. Le docu-ment situe en partie gauche de la figure est un extrait du Code de la Securite Sociale.Le document fourni en partie droite est un extrait d’un texte de reference interne a laBranche Famille. La definition proposee est representee au travers d’une LCT-Frame (voirsection 8.3.2) qui s’integre a la composante terminologique de la connaissance juridique,voir section 8.2.2.

Notons en premier lieu que la dimension logique de chacun des documents est expliciteepar ailleurs, permettant ainsi d’en calculer une realisation intelligible pour l’homme. Cettederniere reflete, au travers de diverses marques typographiques, leur organisation en livres,chapitres, sections, articles, etc. La definition qu’ils expriment est representee par une LCT-Frame, c’est-a-dire une frame decrivant la definition d’un type de concept juridique. Ausein du premier document, la definition est fournie par l’article art. L. 512-1. Dans lesecond, elle est donnee en section I - Allocataire. La connaissance explicitee par la framepeut etre partiellement lue depuis les fragments documentaires encapsulant ces elementslogiques. Ces memes fragments sont ainsi lies a la structure en frame55 au travers de larelation FS .

A un niveau de granularite plus fin, cette definition rassemble trois aspects : une condi-tion de residence, une condition d’activite et une condition relative a la charge d’enfant.Chacun est modelise par un slot particulier. La section I - Allocataire dans le second

55Remarquons que la figure 10.6 ne fait pas apparaıtre tous les liens unissant la frame aux documents.

187


document se decoupe en de nombreuses sous-sections. Chacune exprime un aspect parti-culier de cette definition, et est rattachee au slot correspondant au travers de la relationS .

Au niveau de granularite le plus fin, les nœuds apparaissant a l’interieur des slotsgraphiques sont lies a des groupes de mot presents dans ces sous-sections au travers de larelation S

. Par exemple, le nœud relation (reside) est lie a « reside en » dans l’articleart. L. 512-1. La signification d’une telle liaison est relativement evidente : (reside) et« reside en » sont des constructions qui expriment une meme parcelle de connaissance.

Pour des raisons d’ordre didactique, en Fig. 10.6, les fragments devant etre lies auxdiverses unites de modelisation – ie. les frames, les slots ou les nœuds – correspondentaux differents elements de la structure logique des documents – ie. chapitre, section, sous-section, article, paragraphe, etc. Precisons qu’il ne s’agit ici que d’un cas particulier. Demaniere generale, il ne peut etre suppose que les choix adoptes par les auteurs quant al’organisation d’un document correspondent necessairement a la facon dont la connaissanceexprimee est structuree en frames. Par exemple, la connaissance modelisee par un slot peuttout aussi bien etre exprimee par un fragment recouvrant deux paragraphes.

10.5 Gestion documentaire assistee par les G-Frames

10.5.1 Generalites

La mise en relation des connaissances representees a l’aide des G-Frames et des docu-ments revet un potentiel fonctionnel fort. L’explicitation des connaissances formulees parun corpus permet d’en ameliorer sensiblement les processus de gestion. Diverses proce-dures de raisonnement fondees sur l’operateur elementaire de G-Projection (voir section5.3.3) peuvent etre appliquees sur les G-Frames. Les resultats obtenus peuvent alors etreprojetes sur les documents, permettant ainsi d’en identifier les fragments pertinents pourl’application visee.

Les parties II et III de la presente these s’attachent respectivement a la description dusysteme primitif des G-Frames et d’une extension ontologique de celui-ci aux domainesjuridiques. Independamment de toute extension ontologique, l’intervention du systeme pri-mitif des G-Frames dans les processus de gestion documentaire offre un premier niveau defonctionnalite dont la liste non exhaustive est fournie en section 10.5.2, ci-apres. Lorsquele domaine d’application considere est clairement identifie et parfaitement delimite, la no-tion d’extension ontologique permet d’atteindre un second degre fonctionnel. Par exemple,l’utilisation de l’extension fournie au cours du chapitre 8 pour la gestion des textes regle-mentaires permet d’apporter une reponse a des problematiques plus specifiques dont uneliste non restrictive est donnee en section 10.5.3.

10.5.2 Processus generaux de gestion

Recherche conceptuelle d’information

En se fondant sur le systeme des G-Frames et la correspondance representationnelleframes/documents, des systemes de recherche d’information peuvent etre batis. Conte-nus documentaires et requetes peuvent etre exprimes sous la forme de frames (G-Frames,

188

10.5. Gestion documentaire assistee par les G-Frames

CT-Frames et RT-Frames). L’application systematique de l’operateur de G-Projection in-troduit en section 5.3.3 permet d’identifier toute frame qui constitue une forme specialiseede la requete. Les correspondances representationnelles etablies peuvent alors etre exploi-tees afin de restituer l’ensemble des fragments documentaires conceptuellement relatifs ala requete. Un exemple, certes simpliste, mettant en œuvre ces principes a ete precedem-ment fourni en section 6.2.2. Il s’agissait alors d’un systeme permettant de rechercher despartitions en fonction de certains motifs melodiques.

Certains systemes de recherche d’information fondes sur le formalisme des GraphesConceptuels de Sowa ont deja ete proposes. Des travaux recents ont revele certaines li-mitations quant a l’emploi de l’operateur de projection dans un contexte de recherched’information [Genest 00]. La projection, en plus de generer beaucoup de silence, ne re-tourne qu’une valeur booleenne, n’offrant ainsi aucune possibilite de comparer les resultatsretournes aux utilisateurs. La G-Projection, directement fondee sur la projection, heritede ces inconvenients. C’est ainsi, que certaines extensions proposees initialement a l’opera-teur de projection peuvent etre portees sur la G-Projection afin d’en accroıtre l’efficacitedans une perspective de recherche d’information. Par exemple, une telle extension a eteproposee par Roussey permettant l’implantation d’une fonction de similarite entre graphes[Roussey 01].

Remarquons qu’a l’image de tous les systemes fondes sur l’indexation manuelle – eg.classifications manuelles, web semantique, etc. – la qualite des resultats retournes par lesysteme aux utilisateurs depend etroitement de la justesse de l’instanciation des frames etde leur relation aux textes.

Hyperdocument conceptuel

Les G-Frames permettent d’expliciter la structure conceptuelle d’un corpus. Cettestructure peut alors etre exploitee afin de composer un hypertexte a base de connais-sances, et ainsi fournir aux utilisateurs des outils permettant de naviguer au travers d’uncorpus selon sa dimension conceptuelle. Ces outils et ceux permettant la recherche directed’information sont complementaires. Dans le cas d’un hypertexte conceptuel, la recherchese construit au fur et a mesure de la navigation, tandis que dans un systeme de recherched’information elle s’effectue par le biais d’une requete. Recherche et navigation sont deuxmodes complementaires d’acces a l’information.

L’objectif cherche au travers de la notion d’hyperdocument textuel est d’offrir aux uti-lisateurs des modeles navigationnels leur permettant de beneficier des efforts de concep-tualisation portes sur le domaine. En section 11.4.2, nous presentons un prototype mettanten œuvre ces principes pour un meilleur acces a l’information reglementaire.

Gestion de la base de connaissances

De meme que l’explicitation des connaissances peut apporter une contribution sub-stantielle a la gestion documentaire, les documents, en tant qu’objets profondement tour-nes vers l’homme, peuvent eux-memes se reveler d’un certain apport dans la gestion des

[Genest 00] Genest David. Extension du modele des graphes conceptuels pour la recherche d’information.These : Universite Montpellier II, Montpellier, France, November 2000. 159 p.

[Roussey 01] Roussey Catherine. Une methode d’indexation semantique adaptee aux corpus multilingues.These : Institut National des Sciences Appliquees de Lyon, Lyon, France, Decembre 2001. 223p.

189


connaissances reifiees. La lecture et la comprehension d’un document redige en languenaturelle est aisement accessible a l’homme, et ne requiert de sa part aucun apprentissagespecifique. Inversement, la comprehension d’une representation de connaissance exprimeeen un langage artificiel necessite que la syntaxe et la semantique de ce langage soientconnues de l’utilisateur. Meme un systeme tel que celui des G-Frames, originellementconcu afin d’offrir une notation intuitive, requiert un tel apprentissage.

La connexion etablie entre le document et la representation des connaissances qu’ilformule permet de lui conferer un role particulier. Les documents constituent autant devues offertes aux utilisateurs sur le contenu de la base de connaissances. Chacun desdocuments annotes se revelent ainsi etre l’expression en langue naturelle d’une fraction dela base. C’est ainsi que les documents peuvent etre employes tels une interface convivialeet ergonomique pour presenter et effectuer certaines operations de maniere naturelle surle contenu de la base de connaissances. Par exemple, la liaison formulation/representationpeut etre exploitee afin d’ameliorer l’efficacite des procedures de maintenance de la base deconnaissances en offrant aux utilisateurs non inities la possibilite de pointer directementdans les documents les portions textuelles exprimant des connaissances a reactualiser.

10.5.3 Apports de l’extension ontologique pour les domaines juridiques

La notion d’extension ontologique permet de prendre en consideration nombre de spe-cificites propres a un domaine d’interet particulier. L’extension ontologique pour les do-maines juridiques introduite au chapitre 8 offre un premier niveau ontologique en decompo-sant la connaissance juridique en normes, actes, etc. Rappelons que celle-ci a ete elaboreea partir des conceptualisations proposees par Valente et van Kralingen.

Au cours de la section precedente, nous avons fait mention d’usages tres generaux re-currents pour nombre de domaines. Par exemple, la recherche d’information repond a unbesoin elementaire, ayant trait a la gestion documentaire, qui depasse les frontieres de toutdomaine particulier. Toutefois, lorsque le domaine d’application est clairement identifie, cesbesoins generaux peuvent etre satisfaits de maniere plus appropriee en prenant en consi-deration les specificites du domaine. Par exemple, tous les patrons structurels introduitscomme composantes de l’extension ontologique pour les domaines juridiques integrent unslot Champ d’application qui peut etre exploite afin de restreindre la recherche d’infor-mation a un sous-domaine juridique particulier – eg. Prestations Familiales. C’est ainsi queles processus generaux de gestion mentionnes au cours de la section precedente peuventeux-memes etre affines afin d’integrer les specificites du domaine, et faire beneficier lesutilisateurs des apports d’une extension ontologique.

En complement des processus generaux de gestion documentaire, d’autres usages cor-respondant a des besoins plus specifiques peuvent etre offerts sur la base d’une extensionontologique. Nous proposons ci-dessous une liste non exhaustive de processus specifiquespouvant etre developpes en s’appuyant sur l’extension ontologique aux domaines juri-diques.

Prise de decision juridique et argumentation

L’extension ontologique pour les domaines juridiques offre un ensemble de structuresgeneriques pour la representation des normes, ainsi qu’une procedure de raisonnementpermettant leur application a des situations individuelles issues de la realite. L’application

190

10.5. Gestion documentaire assistee par les G-Frames

d’un systeme de normes aux situations individuelles est l’operation essentielle sur laquellese fonde la prise de decision juridique. La decision juridique est la notion au travers delaquelle s’exprime la capacite reactive d’un systeme juridique, pouvant tout aussi bien seramener aux notions de recompense que de sanction.

Dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la loi (AI& Law), la problematiquede l’argumentation des decisions prises par la machine constitue une preoccupation ma-jeure dont temoignent de nombreux travaux [Bench-Capon 93, Bench-Capon 97, Hage 00,Plug 00]. En maintenant une connexion forte entre la formalisation des normes et leurexpression au sein des sources juridiques, la correspondance representationnelle (voir defi-nition 10.4.1) offre le support necessaire pour repondre efficacement aux enjeux de l’argu-mentation juridique. Lorsqu’une norme est appliquee a une situation concrete, la sourceainsi que l’origine de la norme peuvent etre consignees au sein d’un document permettantde justifier chacune des inferences deroulees par le systeme. En cas de litige, ce memedocument peut alors servir de reference pour comprendre et defendre la position adopteepar le systeme.

Detection des incoherences

En section 8.4.3, nous avons vu comment certaines contradictions peuvent etre deceleespar la machine au sein d’un systeme normatif. La detection de ces incoherences s’operesur la base de l’explicitation des connaissances normatives du domaine juridique considere.Lorsque les structures generiques introduites par l’extension ontologique pour les domainesjuridiques sont employees afin de formaliser les connaissances exprimees au travers d’uncorpus reglementaire, il devient possible d’identifier les portions textuelles qui contribuenta la formulation des normes contradictoires.

Les incoherences mises en evidence par la machine au niveau de la representation de laconnaissance normative sont reportees sur le plan des objets documentaires afin d’en iden-tifier les fragments contradictoires. C’est ainsi que les correspondances representationnellesetablies entre l’explicitation des normes et leurs formulations permettent non seulementd’assurer la maıtrise de la coherence au sein d’un systeme de normes, mais egalement cellede leur expression disseminee dans un ensemble de documents reglementaires.

Maintenance d’un corpus reglementaire

En section 2.2.1, nous avons souligne la difficulte que pouvait avoir une organisationgerant du droit a maintenir l’ensemble des objets reglementaires necessaire a son activite.L’un des principaux facteurs incrimine est le caractere fortement redondant des corpusreglementaires. Une meme information reglementaire fait generalement l’objet de mul-tiples formulations dans divers documents evoluant a differents niveaux d’applicabilite. La

[Bench-Capon 93] Bench-Capon T. J. M., Coenen F. P. et Orton P. Argument Based Explanation of theBritish Nationality Act as a Logic Program. Computer, Law and AI, 1993, vol 2, n◦1, p 53 –66.

[Bench-Capon 97] Bench-Capon T. J. M. Arguing With Cases. Legal Knowledge Based Systems JURIX 97 :The Tenth Conference. The Vrije Universiteit. 1997, p 85–99.

[Hage 00] Hage Jaap. Dialectical models in artifical intelligence and law. Artificial Intelligence andLaw, 2000, vol 8, p 137 – 172.

[Plug 00] Plug Jose. Indicators of obiter dicta : A pragma-dialectical analysis of textual clues for thereconstruction of legal argumentation. Artificial Intelligence and Law, 2000, vol 8, p 189 –203.

191


redondance, ainsi que le caractere changeant de la reglementation, privilegient le risqued’apparition des incoherences. A chaque modification de reglementation, meme minime,l’ensemble des textes produits par l’organisation doit potentiellement etre mis a jour afinde conserver une documentation de travail toujours en etat de conformite vis-a-vis de lalegislation.

La correspondance representationnelle permet de considerer un systeme de G-Framestel un index conceptuel pointant vers l’expression des normes et des definitions de typeofferte par un corpus reglementaire. Il devient ainsi tres aise de retrouver les multiplesfragments documentaires formulant une meme information juridique devenue caduque.Bien qu’il reste difficilement envisageable d’automatiser les procedures de maintenancedans leur integralite56, l’indexation conceptuelle des documents reglementaires constitueun apport majeur face a cette problematique.

10.6 Conclusion

Au cours de ce chapitre, nous avons introduit un modele specifique de document po-lystructure. Les documents consideres sont textuels, et rassemblent au moins deux di-mensions : une logique, l’autre conceptuelle. La dimension conceptuelle du document estexplicitee au travers d’une fraction de systeme de G-Frames. Ce nouveau modele est in-troduit afin d’unir formulation et representation formelle des connaissances pour unemeilleure maıtrise des contenus documentaires. La dimension logique du document occupeun role essentiel lors des processus d’acquisition et de publication des annotations seman-tiques. C’est la raison pour laquelle un interet tout particulier a ete porte a son integrationexplicite au sein du modele.

L’intervention des representations des connaissances au cœur des processus de gestiondocumentaire offre de nombreuses perspectives. En particulier, lorsque le domaine d’ap-partenance des documents est clairement identifie, l’emploi d’une extension ontologiqueadaptee au domaine et aux usages de celui-ci permet d’affiner et d’ameliorer significati-vement la maıtrise des matieres documentaires. Quelques exemples d’application ont etefournis pour les domaines juridiques sur la base de l’extension presentee au chapitre 8.

56En effet, les multiples formulations d’une meme norme ne sont pas identiques. Par exemple, il existeune difference significative entre l’expression d’une norme offerte par le Code de la Securite Sociale et sonexpression dans les plaquettes distribuees par les CAF a leurs allocataires.

192

Cinquieme partie

Evaluation

193

Chapitre 11

PrototypagePlate-forme LKDM

Sommaire

11.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19511.2 Architecture generale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19611.3 Infrastructure de gestion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198

11.3.1 Serveur de documents - DServer . . . . . . . . . . . . . . . . 19811.3.2 Serveur de connaissances - KServer . . . . . . . . . . . . . . 20011.3.3 Gestionnaire de references externes - RManager . . . . . . . 20211.3.4 Moteur d’inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

11.4 Composants d’exploitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20411.4.1 Atelier d’annotation semantique - KDEdit . . . . . . . . . . 20511.4.2 Consultation de l’hyperdocument juridique - KDWeb . . . . 206

11.5 Confrontation avec les utilisateurs . . . . . . . . . . . . . . . 20911.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

11.1 Introduction

Au cours de ce nouveau chapitre, nous presentons un prototype de plate-forme dedieea la gestion conjointe des connaissances et des documents relatifs a un domaine d’interetparticulier. Ce projet, nomme Legal Knowledge & Document Management, a ete initie dansl’intention de repondre a deux principaux enjeux :

1. batir une infrastructure de gestion capable de repondre aux enjeux de la maıtrise dupatrimoine reglementaire institutionnel de la Cnaf,

2. valider par l’experimentation les diverses propositions emises dans le cadre de lapresente these,

Nous verrons au cours de ce chapitre comment s’organise l’architecture de la plate-forme LKDM, et quels en sont les principaux composants. Nous tenons a preciser qu’autravers de ce chapitre, notre objectif n’est nullement d’etablir une documentation de spe-cification ou conception du projet, mais plutot de presenter un resume synthetique des

195

Chapitre 11. Prototypage – LKDM

Composant DescriptionDServer Gestion des ressources documentaires du systemeKServer Gestion des connaissances explicitees et representees sous la forme

d’un systeme de G-FramesRManager Gestion des liens definis entre ressources documentaires et elements

de connaissance explicitesMoteur Deroulement des procedures de raisonnements sur la representation

d’inference des connaissances

Tab. 11.1 – Composants de l’infrastructure de gestion.

principales fonctionnalites offertes aux utilisateurs. Pour une description plus detaillee del’implementation, nous renvoyons a [Pfeffer 02, CNEDI 03, Bacheley 03, Miquelot 03].

La mise en place de la plate-forme LKDM nous a permis de montrer la pertinence, lafiabilite, et le caractere implementable du modele propose au cours des precedents chapitresde cette these. La plate-forme a ete soumise aux utilisateurs potentiels de la Cnaf pourmesurer sa capacite a repondre aux enjeux de la maıtrise de la matiere reglementaire. Nousconclurons ce chapitre en exposant les resultats issus de ces experimentations.

11.2 Architecture generale

LKDM est une plate-forme concue afin de soutenir la gestion conjointe et correlee desdocuments et des connaissances relatifs a un domaine d’interet particulier. Cette plate-forme fournit l’infrastructure necessaire a l’elaboration de systemes d’information docu-mentaires intelligents.

LKDM a ete concue avec une forte volonte de genericite et de modularite dans l’in-tention d’instaurer une architecture evolutive, et d’obtenir un ensemble de composantslogiciels caracterises par un haut degre de reutilisabilite. Au sein de l’architecture LKDM,deux categories de composant sont distinguees :

1. ceux qui composent l’infrastructure de gestion, colonne vertebrale de la plate-forme,et qui fournissent l’ensemble des services elementaires de gestion accessibles auxautres composants du systeme au travers d’API publiques, voir Tab. 11.1,

2. les composants d’exploitation qui s’appuient sur l’infrastructure de gestion pour four-nir des services directement destines aux utilisateurs finaux, voir Tab. 11.2.

[Pfeffer 02] Pfeffer Aude. Elaboration d’un composant d’edition. Projet de fin d’etude, Centre National

d’Etudes et de Developpements Informatiques de Lyon / INSA de Lyon, juin 2002. 43 p.

[CNEDI 03] Centre National d’Etudes et de Developpements Informatiques de Lyon, Caisse Nationale desAllocations Familiales. Documentation des API de LKDM, 2003. Document Projet SIDOC,version 0.9.7-rc5, 1051 p.

[Bacheley 03] Bacheley Raphaele. Elaboration d’un composant de Semantic Authoring et d’annotation

XML. Projet de fin d’etude, Centre National d’Etudes et de Developpements Informatiquesde Lyon / INSA de Lyon, juillet 2003. 53 p.

[Miquelot 03] Miquelot Mathieu. Mise en place d’un portail Web semantique. Projet de fin d’etude, Centre

National d’Etudes et de Developpements Informatiques de Lyon / INSA de Lyon, juin 2003.72 p.

196

11.2. Architecture generale

Gestionnaire de références

RManager

Serveur de documents

DServer

InterfaceInterface

Atelier d’annotationsémantique

KDEdit

Adaptateur

ConsultationHyperdocument

conceptuel

KDWeb

Serveur deconnaissances

KServer

Interface Interface

Moteur d’inférence

Formats d’échanges normalisés (XML)

Adaptateur AdaptateurAdaptateur

...

.........

Fig. 11.1 – Flux des objets reglementaires au sein de la Cnaf.

Composant DescriptionKDEdit Atelier d’annotation semantique permettant l’acquisition des

connaissances structurees en un systeme de G-Frame et l’edi-tion de leurs correspondances representationnelles avec les res-sources documentaires du systeme

KDWeb Navigation au sein de l’hyperdocument constitue a partir desressources documentaires, des connaissances reifiees et des cor-respondances representationnellesd’un systeme de G-Frames

Tab. 11.2 – Composants d’exploitation actuellement integres a LKDM.

197


11.3 Infrastructure de gestion

L’infrastructure de gestion de la plate-forme LKDM est constituee par un ensemblede quatre composants actifs fournissant les services elementaires necessaires a la gestioncorrelee des connaissances et des ressources documentaires liees a un domaine d’interetcible.

L’implementation de l’infrastructure de gestion est fournie par une collection de 230classes Java regroupees en 36 paquetages. Pres de 33000 lignes de code ont ete necessaires ala mise en place de cette infrastructure, auxquelles peuvent etre adjointes quelques dizainesde feuilles de style XSLT generiques pour les transformations structurelles. L’implemen-tation de la plate-forme LKDM a ete realisee en Java [Sun 00] et repose sur les outils etcomposants suivants :

– Java 2 Standard Edition57 version 1.4.2,– Xerces (analyseur syntaxique XML) et Xalan (processeur XSL/XSLT ) developpes

tous deux dans le cadre du Apache XML Project de la Apache Sofware Fondation58.

11.3.1 Serveur de documents - DServer

DServer est le nom attribue au composant logiciel en charge de la gestion des ressourcesdocumentaires au sein de la plate-forme LKDM. DServer est un serveur de documentsconcu avec la volonte d’atteindre un fort potentiel de reutilisabilite. Ainsi, ce composantactif offre deux modeles comportementaux correspondant a deux niveaux fonctionnels dis-tincts. DServer a ete essentiellement developpe afin d’etre integre a l’architecture LKDM.Toutefois, il reste egalement possible de l’utiliser de maniere autonome, comme un simpleserveur de ressources documentaires, ou de l’integrer a un systeme autre.

L’ensemble des services rendus par le composant sont accessibles depuis un systemeexterne au travers d’une API 59 publique fondee sur la notion d’objet distribue. L’APIdu composant DServer est constituee d’un ensemble d’interfaces60 ne devoilant que lesservices accessibles au public. En dissociant la declaration des services de leur implemen-tation au sein du systeme, cette approche permet d’atteindre une encapsulation maximaleet privilegie de facon significative la modularite generale de la plate-forme. L’implemen-tation se conforme aux standards actuels reconnus par la communaute de l’ingenieriedocumentaire. Plus precisement, DServer est fonde sur les recommandations suivantes :XML [W3C 00b] pour l’echange et l’encodage des objets documentaires, Document Object

57http ://java.sun.com58http ://www.apache.org59Application Programming Interface.60Le terme interface est a comprendre au sens de l’UML [OMG 03]. Une interface correspond a une

classe abstraite caracterisee par des methodes nulles publiques et des attributs de classe constants.

[Sun 00] Sun Microsystems, Inc.901 San Antonio Road, Mountain View, California 94303U.S.A. The Java Language Specification, Second Edition, 2000. Disponible sur :http ://java.sun.com/docs/books/jls/second edition/html/ (consulte le 07.07.2003).

[W3C 00b] Voir reference [W3C 00b] definie page 28.

198

11.3. Infrastructure de gestion

Model [W3C 98b, W3C 00a] pour la manipulation et le traitement des ressources documen-taires, XPath [W3C 99d] et XSL/XSLT [W3C 99c] pour l’adressage et la transformationstructurelle des objets documentaires.

Lorsque DServer est utilise en fonctionnement autonome, c’est-a-dire independammentdes autres composants de la plate-forme LKDM, les services disponibles sont les suivants :

– persistance des objets documentaires,– injection et restitution d’objets documentaires,– validation des objets documentaires,– resolution d’expression XPath [W3C 99d] portant sur le contenu de la base,– adjonction de metadonnees aux documents,– recherche des objets documentaires selon des metadonnees.

Lorsque DServer est integre a l’architecture LKDM, celui-ci tente d’etablir a chaquedemarrage une connexion vers le gestionnaire de reference inter-serveurs (RManager, voirsection 11.3.3). Lorsque cette tentative rencontre une issue favorable, le second niveaufonctionnel est active. Les services deja offerts en fonctionnement autonome demeurentaccessibles, en complement desquels de nouvelles fonctionnalites sont proposees. Ces der-nieres gravitent autour de la notion de fragment textuel61, et permettent l’identification etl’adressage de portions documentaires gerees par le serveur depuis un systeme externe. Cesmecanismes d’adressage offrent la possibilite d’etablir une relation entre les fragments do-cumentaires et des connaissances reifiees au sein du serveur de connaissance (KServer, voirsection 11.3.2). Plus precisement, les services proposes par le second niveau fonctionnelsont les suivants :

– activation des mecanismes d’adressage sur les ressources documentaires gerees parle serveur,

– reification des fragments textuels afin de les rendre adressables depuis des systemesexterieurs,

– constitution de nouveaux objets documentaires par extraction de fragments textuels.

DServer offre l’ensemble des services elementaires pour la gestion des objets docu-mentaires monostructures. Lorsque le modele comportemental qualifie de non-autonomeest active – ie. lorsque le serveur parvient a etablir une connexion vers une instance ducomposant RManager – les mecanismes d’adressage offerts permettent d’associer une ouplusieurs autre(s) structure(s) aux ressources documentaires dont le serveur a la charge.A proprement parler, la structure premiere du document est hebergee par DServer, tandisque les autres structures sont externalisees et gerees par des composants tiers. Par exemple,la dimension conceptuelle du document est hebergee par le composant KServer. Les struc-

61La notion de fragment textuel mentionnee ici est a apprehender au sens de la definition 10.2.4. Cettederniere ne doit pas etre assimilee a la notion de fragment induite par des langages tels que XML ou SGML.Par exemple, un fragment textuel peut correspondre a une fraction mal formee de document XML.

[W3C 98b] World Wide Web Consortium. Document Object Model (DOM) Level 1 Specification, W3C Re-commendation, 1998. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/REC-DOM-Level-1 (consultele 07.07.2003).

[W3C 00a] World Wide Web Consortium. Document Object Model (DOM) Level 2, W3C Recom-mendation, 2000. Disponible sur : http ://www.w3.org/2001/05/level-2-src.zip (consulte le07.07.2003).

[W3C 99d] World Wide Web Consortium. XML Path Language (XPath), Version 1.0, W3C Recommen-dation, 1999. Disponible sur : http ://www.w3.org/TR/xpath (consulte le 07.07.2003).

[W3C 99c] Voir reference [W3C 99c] definie page 37.

199


Fig. 11.2 – Demarrage du composant DServer en fonctionnement non-autonome.

tures secondaires du document sont associees a la structure premiere par la mediation ducomposant RManager.

La ligne de commande pour le lancement du composant DServeur est la suivante :java lkdm.dserver.server.DServerImpl start. Lorsqu’aucune erreur n’est survenueau cours du demarrage du serveur, l’ecran offert aux utilisateurs est fourni en Fig. 11.2. Encomplement du serveur, un client nomme DServeurManager est propose aux utilisateursafin d’administrer et d’assurer la maintenance de la base documentaire.

11.3.2 Serveur de connaissances - KServer

KServer est un composant logiciel actif fournissant une implementation complete dusysteme des G-Frames primitif introduit au cours des chapitres 4, 5 et 6 de la presentethese. Chaque instance de KServer heberge une base de connaissances constituee :

1. d’un support S caracterise par :– une hierarchie des types de concept TC ,– une hierarchie des types de relation TR,– un catalogue des individus I,– une collection de definitions de type (CT-Frames et RT-Frames) associee aux

types non primitifs de TC et TR.

2. d’un ensemble non restreint de G-Frames, toutes definies relativement au support S.

KServer offre l’ensemble des services fondamentaux necessaires a la gestion d’un sys-teme de G-Frames : ajout, suppression, modification, recherche, combinaison structurelle,expansion de type, G-Projection, maintien de l’integrite de la base, etc. L’ensemble de cesservices est accessible au travers d’une API publique fondee sur la notion d’objet distri-bue. De meme que celle du composant DServer, l’API de KServer rassemble une collectiond’interfaces permettant de realiser une dichotomie forte entre la declaration des servicesrendus et leur implementation au cœur du composant. L’implementation du systeme pri-mitif des G-Frames offerte par KServer est fondee sur l’API de Notio, une plate-forme

200


ecrite en Java pour la manipulation des graphes conceptuels [Southey 99].

La notion d’extension ontologique au systeme primitif des G-Frames introduite au cha-pitre 6 est implantee en termes de modules additionnels charges dynamiquement par leserveur lors de son demarrage. Plus precisement, une extension ontologique correspond aun ensemble de paquetages fournissant la declaration ainsi que l’implementation de nou-veaux services specifiques au domaine considere. Ces derniers sont generalement d’un plushaut niveau applicatif, et sont rendus a l’utilisateur en s’appuyant sur les services ele-mentaires deja offerts par le noyau du systeme. Lorsque l’extension ontologique considereeaccorde une semantique nouvelle a certains elements structurels dans la representation desconnaissances, il reste egalement possible de redefinir62 certains des services primitifs.

C’est ainsi que l’extension ontologique pour les domaines juridiques introduite au coursdu chapitre 8 est implementee sous la forme de paquetages additionnels pouvant etre ou noncharges par le serveur en fonction de son contexte d’utilisation. Ce choix architectural a eteadopte afin de privilegier sensiblement la reutilisabilite ainsi que l’evolutivite du systeme enisolant ses composantes ontologiquement neutres de celles propres aux domaines juridiques.KServer peut ainsi etre aisement deploye dans un contexte applicatif autre, caracterisepar des besoins fonctionnels et un domaine d’application distincts.

De meme que le composant DServer, KServer admet deux modeles comportementauxdistincts selon que celui-ci est integre a l’architecture LKDM ou non. Lorsqu’une instancede KServer est creee en dehors de LKDM, celui-ci entre en fonctionnement dit autonome,et se comporte tel un simple serveur de connaissances. Lorsqu’une instance de KServerest demarree dans le cadre de LKDM, celle-ci etablit une connexion vers le gestionnaire dereferences inter-serveurs (composant RManager, voir section 11.3.3). Une fois la connexionetablie, il devient possible d’utiliser chacun des elements de connaissance heberges par leserveur comme un objet annotant pouvant etre place en relation avec les divers fragmentstextuels geres par le composant DServer. Une seconde collection de services dediee aumecanisme d’annotation semantique devient alors accessible aux utilisateurs, comprenantpar exemple :

– la pose, la modification, la suppression de liens definis entre elements de connaissance(frames, slots, nœuds) et fragments documentaires,

– l’indexation et la recherche de fragments textuels au travers de l’explicitation desconnaissances formulees,

– l’extraction des fragments textuels correspondant aux connaissances reifiees.

Le chapitre 4 de la presente these s’attache essentiellement a la definition de la syntaxeabstraite du systeme de G-Frames. Nous avons vu au cours de la section 4.3 que l’adoptiond’une notation concrete particuliere depend etroitement des taches qu’elle sera amenee asupporter. C’est ainsi qu’en section 4.3.3 un certain nombre de pistes ont ete fournies afinde guider les concepteurs desireux de fonder leur application sur le systeme des G-Framesdans le choix d’une syntaxe concrete adaptee a la fois a leurs besoins fonctionnels et a leurscontraintes techniques. Dans la version actuelle du composant63, la forme serielle persis-

62Modifier la specification ainsi que l’implementation de services deja existants sans impacter les deve-loppements anterieurs.

63La derniere version stable a ce jour du composant est la 0.9.7-rc5.

[Southey 99] Southey Finnegan et Linders James G. Notio - A Java API for Developing CG Tools.Proc. of the 7th International Conference on Conceptual Structures (ICCS’99). Edited byTepfenhart W. et Cyre W. Lecture Notes in AI, Berlin. Springer, 1999, p 262–271.

201


Fig. 11.3 – Demarrage du composant KServer en fonctionnement non-autonome.

tante des connaissances gerees par le serveur est encodee en un document XML conformea un schema specifiquement concu a cet effet. Ce choix d’implementation peut bien evi-demment etre sujet a debat, voir section 4.3.3. En particulier, une notation fondee sur lasyntaxe CGIF (Conceptual Graph Interchange Form) [Sowa 99], introduite specialementpour l’echange et la communication des graphes conceptuels entre machines, permettraittres certainement un stockage et une analyse syntaxique plus efficaces. Toutefois, bienque fortement verbeuse, une notation XML offre de nombreux avantages en termes d’in-teroperabilite et de compatibilite avec les outils d’edition actuellement disponibles sur lemarche. Par ailleurs, en autorisant l’integration de composants logiciels conformes auxrecommandations du W3C, ce choix nous a permis de reduire sensiblement les charges dedeveloppement ayant trait aux analyses lexicographique et syntaxique.

La ligne de commande pour le lancement du composant KServer est la suivante :java lkdm.kserver.server.legal.KServerImpl. Lorsqu’aucune erreur n’est survenueau cours du demarrage du serveur, l’ecran offert aux utilisateurs est celui donne en Fig.11.3.

11.3.3 Gestionnaire de references externes - RManager

Au sein de l’architecture LKDM, RManager est un composant actif charge d’etablirune mediation entre serveur de connaissances et serveur de documents. Plus precisement,il constitue une implementation de la notion de correspondance representationnelle in-troduite en definition 10.4.1. C’est ainsi que RManager a pour role essentiel de gerer la

[Sowa 99] Sowa John F. Conceptual Graphs : draft proposed American National Standard. ConceptualStructures : Current Research and Practice. Edited by Tepfenhart W. et Cyre W. LectureNotes in AI # 1640, Berlin. Springer-Verlag, 1999, p 1–65. Version plus recente disponiblesur : http ://www.jfsowa.com/cg/cgstand.htm (consulte le 07.07.2003).

202


relation definie entre les elements de connaissances et les fragments textuels respective-ment reifies au sein de KServer et de DServer. Une telle relation est caracterisee par unecollection de liens rassemblee en une base, et integree a RManager. Dans une optique degenericite, et afin de promouvoir la reutilisabilite du composant, RManager a ete concu demaniere a atteindre une independance maximale vis-a-vis des ressources pointees par cesliens. Il devient alors parfaitement envisageable d’employer RManager dans un contexteapplicatif autre comme un simple gestionnaire de liens.

L’ensemble des services rendus par le composant est accessible depuis un systemeexterne au travers d’une API publique. Lorsqu’une instance de RManager est creee, celle-cise place en attente des autres composants de la plate-forme. Les composants actifs externespeuvent alors ouvrir une session sur le serveur. A tout instant, RManager connaıt quelssont les systemes externes qui lui sont connectes. Cette notion de session est primordialepuisque, en plus d’offrir l’ensemble des services necessaires a la gestion d’une base deliens, RManager fournit egalement les mecanismes permettant leur resolution. Ces derniersprennent en charge le rapatriement des ressources hebergees par des systemes externes ala condition que ceux-ci aient prealablement etabli une connexion au systeme.

C’est ainsi que le gestionnaire RManager permet de repondre a des requetes telles que :– Les ressources du systeme A sont-elles actuellement accessibles ?– Quelles sont les ressources hebergees par le systeme A et accessibles depuis l’exte-

rieur ?– Quelles sont les ressources liees a la ressource B geree par le systeme A ?– Existe-t-il un lien defini depuis la ressource B ?– Existe-t-il un lien defini vers la ressource B ?– La ressource B peut-elle etre supprimee sans rompre de lien ?– Retourne l’ensemble des ressources liees a la ressource B.La notion de ressource occupe ici une place essentielle et doit etre apprehendee dans

le sens d’une entite d’information pouvant etre referencee en un bloc. Plus precisement,dans le contexte de la plate-forme LKDM, une ressource peut etre :

– un fragment textuel,– une frame (G-Frame, CT-Frame ou RT-Frame),– un slot defini au sein d’une frame,– un nœud defini au sein d’un slot.RManager prend egalement en charge la notion de ressource composite – ie. une res-

source composee d’autres ressources. Les requetes exploitant cette notion sont de la forme :– Quelle est la ressource mere de la ressource pointee par la ressource B ?– Retourne le plus grand ancetre64 de la ressource pointant la ressource B.La notion de ressource composite permet de contextualiser les reponses offertes par le

systeme aux utilisateurs. Il devient ainsi possible de savoir dans quel document apparaıtle fragment textuel annote par le nœud n du slot s de la frame f , et cela sans avoir aanalyser precisement le contenu des objets impliques dans la requete.

La ligne de commande pour le lancement du composant RManager est la suivante :java lkdm.rmanager.server.RManagerImpl. Dans le contexte de la plate-forme LKDM,une instance de RManager doit etre activee prealablement au demarrage des compo-sants DServer et KServer. L’existence d’une instance valide du gestionnaire de reference

64Il s’agit ici d’une ressource.

203


Fig. 11.4 – Demarrage du composant RManager en fonctionnement non-autonome.

conditionne le modele comportemental adopte par chacun de ces deux composants. Lors-qu’aucune erreur n’est survenue au cours du demarrage du serveur, l’ecran presente auxutilisateurs est celui donne en Fig. 11.4.

11.3.4 Moteur d’inference

Si les services inferenciels elementaires tels que ceux correspondant a l’operateur deG-Projection sont fournis par le composant KServer, les procedures de raisonnement deplus haut niveau sont dissociees de la gestion atomique des connaissances. Des procedurestelles que celle exposee en section 8.4 dans le cadre du raisonnement deontique se fondentsur les services primitifs deja offerts par KServer. Toutefois, la specificite de ces proceduresnous incite a les isoler en un composant logiciel dedie afin de ne pas nuire a la modularite,l’evolutivite et a la reutilisabilite generale du systeme.

A ce jour, contrairement aux autres composants actifs de l’infrastructure de gestion,le developpement du moteur d’inference n’est pas encore realise. Toutefois, le cycle de viede LKDM ne s’acheve pas avec la soutenance de la presente these. Les developpementsvont se poursuivre dans le cadre d’un projet conduit au sein de la Cnaf. Les prochainescampagnes de developpement ont d’ores et deja ete planifiees. L’implementation du moteurd’inference constitue l’une des principales priorites pour la continuation du projet.

11.4 Composants d’exploitation

L’ensemble des composants logiciels decrit en section 11.3 constitue l’infrastructure degestion de la plate-forme LKDM. Chacun d’eux est fourni avec une API publique distanteau travers de laquelle sont accessibles nombre de services applicatifs elementaires. Dans lecontexte de LKDM, ces derniers sont proposes a destination d’applications clientes offertesaux utilisateurs finaux afin d’exploiter le potentiel de la plate-forme.

Ces composants d’exploitation sont generalement caracterises par une interface convi-viale et ergonomique pour la communication homme/machine, et sont dotes de fonctionna-lites fournies en reponse a des problematiques de gestion clairement identifiees. La versionactuelle de la plate-forme inclut deux composants d’exploitation axes respectivement sur

204

11.4. Composants d’exploitation

les problematiques d’acquisition et de diffusion des connaissances et de leurs correspon-dances representationnelles dans les documents. Notons toutefois que la plate-forme LKDMa ete concue dans un souci d’evolutivite et de modularite permettant de lui connecter ai-sement nombre de nouveaux composants, axes sur des problematiques autres, sans aucunimpact sur l’existant du systeme.

11.4.1 Atelier d’annotation semantique - KDEdit

KDEdit est un atelier d’annotation semantique integre a la plate-forme LKDM et dotede l’ensemble des fonctionnalites necessaires a :

– l’acquisition des connaissances structurees en un systeme de G-Frame,– l’edition des correspondances representationnelles definies entre les ressources docu-

mentaires et les connaissances reifiees au sein du systeme.

KDEdit propose une interface homme/machine intuitive et conviviale a la fois dansl’edition des frames et dans la pose des liens qui les unissent aux fragments textuels.L’interface utilisateur de KDEdit a ete concue sur le modele Multiple Document Inter-face, permettant ainsi de travailler simultanement sur differents aspects du systeme, parexemple : annotation portant sur plusieurs documents, edition de diverses frames, consul-tation des hierarchies de type.

KDEdit rassemble 160 classes ecrites en Java, regroupees en 14 paquetages, et corres-pondant a pres de 22000 lignes de code. L’implementation de l’outil repose sur les APIexternes suivantes : l’analyseur syntaxique XML Xerces, JGraph65 pour l’affichage et lamanipulation de graphes.

Acquisition et edition des connaissances

KDEdit met a disposition de ses utilisateurs l’ensemble des fonctionnalites necessairea l’edition d’un systeme de G-Frames. Plus precisement, l’utilisateur peut :

– ajouter, modifier, supprimer des types de concept et de relation definis ou primitifs,– modifier l’organisation des hierarchies de type,– saisir et modifier les definitions associees aux types definis (CT-Frames et RT-

Frames),– definir, modifier et supprimer des G-Frames.

Les frames et les hierarchies de type sont manipulees a partir de leur representationgraphique, conformement a la syntaxe concrete fournie en section 4.3.2 de la presentethese, voir Fig. 11.5.

Edition des liens

Des lors que des connaissances ont ete explicitees sous la forme de frames, celles-cipeuvent etre placees en correspondance avec des fragments textuels issus des ressourcesdocumentaires gerees par le systeme. Les documents sont visualises sous une forme styleecalculee a partir de leur structure logique par application d’une feuille de style CSS. Cetaspect est fondamental puisque la pratique de l’annotation semantique devient particu-lierement difficile en l’absence d’une representation intelligible du document. Les besoinscouverts par l’editeur en matiere d’annotation sont les suivants :

65http ://www.jgraph.com

205


Fig. 11.5 – Acquisition des connaissances avec KDEdit.

– visualisation des documents a partir de leur structure logique,– association ou dissociation des elements de connaissances (frames, slot, nœuds) aux

fragments textuels selectionnes par l’utilisateur a l’interieur meme du document,– visualisation ou masquage des annotations presentes dans les documents,– validation ou annulation des changements operes dans les annotations.

L’annotation semantique est un processus qui se caracterise par une relative complexite.C’est pourquoi l’interface utilisateur a ete concue de facon a faciliter l’utilisation du com-posant. Un interet tout particulier a ete apporte a l’ergonomie ainsi qu’a l’intuitivite del’outil. A titre d’illustration, une copie d’ecran, acquise durant le processus d’edition descorrespondances representationnelles, est fournie en Fig. 11.6.

11.4.2 Consultation de l’hyperdocument juridique - KDWeb

KDWeb est une application orientee internet permettant le calcul dynamique d’unhyperdocument constitue a partir :

– des ressources documentaires gerees par le composant DServer,– de la representation des connaissances geree par le composant KServer,– des correspondances representationnelles gerees par le composant RManager.

KDWeb rassemble une collection de servlets employee pour la generation dynamiquedes diverses composantes de l’hyperdocument. L’application est accessible au travers d’unnavigateur web. La dimension conceptuelle du document explicitee en un systeme de G-Frames offre la possibilite aux utilisateurs finaux de parcourir le corpus en fonction desconnaissances qu’il formule. Pour un acces plus efficace a l’information recherchee, cemodele navigationnel permet a la fois de s’abstraire de la sequentialite du document, etde beneficier des efforts de conceptualisation portes sur le domaine.

Contrairement a un systeme de recherche d’information plus classique, par exemplefonde sur une indexation par mots-clefs, la recherche se construit ici au fur et a mesure

206

11.4. Composants d’exploitation

Fig. 11.6 – Edition des correspondances representationnelles avec KDEdit.

de la navigation. La dimension conceptuelle du document apporte alors une assistanceconsiderable a l’utilisateur lors de son cheminement jusqu’a l’information souhaitee.

Le principe fondamental retenu pour la constitution du modele navigationnel au seinde l’hyperdocument est de fournir en permanence aux utilisateurs une vue simultanee etsynchronisee sur chacune des dimensions du document. C’est ainsi que les diverses pagesde l’hyperdocument sont organisees en deux cadres HTML separes verticalement :

– le cadre de gauche est destine a la presentation de ce que nous appelons la dimensiondiscursive de l’hyperdocument, et qui correspond plus concretement a une represen-tation intelligible des contenus documentaires calculee a partir de leur structurationlogique,

– le cadre de droite est destine a la presentation des divers elements constitutifs dela dimension conceptuelle de l’hyperdocument. Ces derniers sont retranscrits auxutilisateurs selon la syntaxe graphique specifiee en section 4.3.2.

A chaque etape du processus de navigation, la position de l’utilisateur au sein del’hyperdocument est projetee sur chacune de ces dimensions, lui permettant ainsi d’etablirclairement la correspondance entre la representation des connaissances du domaine et leursmultiples formulations au sein des documents.

L’implementation actuelle de KDWeb rassemble 31 classes, correspondant a pres de8500 lignes de code, ainsi qu’une collection de feuilles de style XSLT pour le calcul d’unerepresentation intelligible de l’hyperdocument en fusionnant diverses informations issuesdes differentes dimensions de celui-ci.

Dimension discursive

Tout au long de la navigation, le cadre HTML situe en partie droite de l’interfaceutilisateur presente la dimension discursive des documents. L’utilisateur peut acceder etconsulter chacune des ressources documentaires offertes par le composant DServer apres

207


Fig. 11.7 – Consultation de la hierarchie des types de concept en partie droite de la figure.Les documents formulant les definitions associees aux types non primitifs sont listes enpartie gauche.

une operation de forme operee grace a un ensemble de feuilles de style XSLT. La repre-sentation materielle des documents est principalement obtenue a partir de leur structurelogique.

A partir de la representation physique du document, par un simple clic sur un fragmenttextuel considere, les utilisateurs peuvent mettre en evidence les elements de connaissancequi y sont associes. En complement de cette fonctionnalite, pour chaque ressource docu-mentaire affichee, un ensemble de menus est calcule et fourni a l’utilisateur afin de lui offrirun acces direct aux :

– definitions de type formulees dans l’objet documentaire en cours de consultation,– diverses references faites dans le document aux types pouvant etre definis par ailleurs,– diverses assertions, pouvant etre normatives, exprimees dans la ressource en cours

de consultation.

Dimension conceptuelle

Le cadre HTML localise en partie gauche de l’interface utilisateur est relatif a la di-mension conceptuelle de l’hyperdocument. Les connaissances sont restituees a l’utilisateursous leur representation graphique. Frames et hierarchies de type sont generees dynami-quement au format Scalable Vector Graphic [W3C 00d]. A titre d’exemple, la figure 11.7fournit une capture de l’interface utilisateur faisant apparaıtre une hierarchie de type deconcept.

Les hierarchies de type permettent d’acceder aux declarations ou aux definitions detype de concept ou de relation. A partir de la representation graphique d’une frame, par unsimple clic sur un element considere (frame,slot ou nœud), l’utilisateur peut acceder auxdivers fragments textuels formulant la connaissance modelisee. En complement de cette

[W3C 00d] Voir reference [W3C 00d] definie page 168.

208

11.5. Confrontation avec les utilisateurs

Fig. 11.8 – Systeme de couleur symbolisant les correspondances representationnelles ausein de KDWeb.

fonctionnalite, pour chaque declaration ou definition de type, un ensemble de menus estcalcule et fourni a l’utilisateur afin de lui offrir un acces direct aux :

– fragments documentaires contribuant a la definition du type considere,– fragment documentaires faisant reference au type considere.

Interaction entre fragments textuels et connaissances reifiees

Les correspondances representationnelles sont symbolisees par l’emploi de certains sche-mas de couleur. Lorsque l’utilisateur selectionne un element de connaissance, celui-ci sedote alors d’une bordure rouge tandis que les fragments textuels correspondants sont sur-lignes de jaune. De maniere analogue, lorsqu’un fragment textuel est selectionne, celui-ciest mis en evidence par un surlignage en jaune, et les connaissances correspondant dansla dimension conceptuelle sont encadrees de rouge, voir Fig. 11.8

En tout point de la navigation, les pages relatives aux dimensions discursive et concep-tuelle sont toujours synchronisees. Le schema de couleur adopte pour la mise en valeurdes elements en correspondance dans chacune de ces dimensions apporte a l’utilisateur lesreponses a des questions telles que :

– Quelles connaissances sont exprimees au travers du fragment textuel X ?– Dans quels fragments documentaires sont formulees les connaissances modelisees par

X ?– Quels fragments textuels abordent ou font reference au concept X ?– Quels fragment textuels expriment une connaissance analogue a celle exprimee par

le fragment X ?

11.5 Confrontation avec les utilisateurs

La version actuelle de la plate-forme LKDM n’inclut aucun outil permettant d’au-tomatiser integralement ou partiellement les processus d’acquisition des connaissances et

209


100

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800

900

1000

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Types de concept

Types de relation

Normes

Eléments en correspondance

Noeuds concept

Nb entités saisies

Temps en jours1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

Noeuds relation

Fig. 11.9 – Evolution du processus d’instanciation pour un utilisateur novice apres unesemaine de formation.

d’etablissement des correspondances representationnelles. Pretendre atteindre une extrac-tion entierement automatisee des definitions ou des normes juridiques depuis un corpusreglementaire nous semble encore illusoire. Toutefois, l’adjonction de certains automa-tismes dans les processus d’acquisition peut etre envisagee afin d’apporter une assistancesignificative aupres des utilisateurs, et de reduire les couts lies au travail d’instanciation.

En l’absence de toute automatisation, nous avons ete desireux de proceder a une eva-luation par l’experimentation des difficultes que peuvent revetir l’acquisition des connais-sances et l’edition des correspondances representationnelles avec le modele et les outilsproposes. Afin de ne pas introduire de biais, l’utilisateur retenu pour l’experience etaitnon informaticien et novice en ingenierie des connaissances. L’experience s’est derouleesur une periode d’un mois, decoupee de la maniere suivante :

1. une semaine de formation au modele, au langage et aux outils,

2. une semaine avec une assistance sur demande reduite,

3. deux semaines en autonomie totale.

La figure 11.9 fait etat de la maniere dont a progresse le processus d’instanciation al’issue de la semaine d’initiation et de formation. Les courbes apparaissant en Fig. 11.9correspondent au nombre d’elements injectes dans la base de connaissances (types deconcept et de relation definis ou primitifs, normes, nœuds definis au sein des frames), ainsique le nombre de ces elements places en correspondance avec au moins un fragment textuel(courbe Elements en correspondance).

210

11.5. Confrontation avec les utilisateurs

De toute evidence, la Fig. 11.9 montre que la progression du travail d’instanciation n’apas ete lineaire. Ce phenomene trouve une explication dans le fait que :

1. l’utilisateur beneficie avec le temps d’une experience grandissante, faisant par la-meme preuve d’une efficacite croissante dans son travail d’instanciation,

2. les efforts d’abstraction et de conceptualisation du domaine ne sont pas constants,et sont generalement plus prononces en debut qu’en fin de processus d’acquisition.Notamment, le travail visant a determiner l’organisation generale de l’ontologie desecond niveau est particulierement intense dans les premiers stades du processus66.

A l’issue de ces trois semaines, l’utilisateur est parvenu a constituer une base de connais-sances rassemblant 523 types de concept, 243 types de relation et 76 normes. Parmi l’en-semble des connaissances explicitees, plus de 800 elements (definitions de type, normes,slots ou nœuds) ont ete places en correspondance avec pres de 1000 fragments textuelsissus de 100 pages de documentation juridique (articles de loi du Code de la Securite So-ciale et divers documents de references internes) portant sur le domaine des PrestationsFamiliales. Ce travail d’instanciation a ete essentiellement mene autour des prestationsComplement Familial et Allocations Logement gerees par la Cnaf.

Les principales difficultes auxquelles a ete confronte l’utilisateur dans l’accomplisse-ment de son travail d’instanciation ont ete les suivantes :

1. Comprehension et assimilation du systeme des G-Frames. Cette difficulte, presentelorsque l’utilisateur a ete confronte au modele et a la problematique de la represen-tation des connaissances, s’est estompee progressivement en fin de phase d’appren-tissage.

2. Appreciation, evaluation et prise de decision lorsque plusieurs strategies de repre-sentations s’offrent a l’utilisateur pour la modelisation d’une meme entite. Cettedifficulte se rapporte a la notion d’experience, et tend a montrer que l’obtentiond’un travail d’instanciation de qualite necessite une certaine experience de la part del’utilisateur. Ce type d’experience ne peut que difficilement s’acquerir en dehors dela pratique.

3. Absence de negation et de disjonction au sein du modele conduisant parfois a l’em-ploi de stratagemes complexes de representation tels que la reification de certainesclauses en des categories fortement abstraites et a un emploi intensif de la relationde subsomption.

4. Interpretation des documents juridiques. En plus d’etre parfaitement inexperimenteen ingenierie des connaissances, l’utilisateur etait etranger aux domaines juridiques.La terminologie et les tournures employees dans les documents juridiques se sontrevelees particulierement deroutantes pour un utilisateur novice.

L’experimentation a permis de cerner certaines limitations au niveau du modele : prin-cipalement l’absence de negation et de disjonction qui en decoule. De meme, l’etude ducomportement de l’utilisateur face aux outils proposes nous a permis d’entrevoir nombred’ameliorations d’ordre ergonomique quant aux specifications et a l’implementation descomposants. Mais cette phase experimentale, nous a surtout revele le caractere praticable

66Remarquons que l’elaboration d’une ontologie est generalement accomplie dans le cadre d’une demarcheincrementale. Ainsi, nombre de choix adoptes lors des premiers stades du processus doivent par la suiteetre remis en question lorsque le perimetre de l’ontologie s’elargit.

211


de l’annotation semantique fondee sur les G-Frames et la correspondance representation-nelle. En effet, un total de quinze jours avait ete initialement reserve pour former l’utilisa-teur au modele, au langage et aux outils de representation. Contrairement a nos esperancesles plus optimistes, l’utilisateur a atteint en une semaine un degre de competence suffi-sant pour instancier le jeu d’essai prevu a cet effet. Il nous faut toutefois reconnaıtreque conceptualiser avec elegance et assimiler parfaitement toutes les subtilites du modelerequiert une experience qui depasse largement le cadre d’une semaine de formation. Lapratique de l’annotation semantique et manuelle correspond a un processus lourd, com-plexe et couteux, mais qui demeure accessible meme pour un utilisateur inexperimente. Ilnous semble que cette accessibilite est due au caractere fortement intuitif de la notationgraphique proposee aux utilisateurs.

Toutes les propositions formulees dans la presente these n’ont pu faire l’objet d’unevalidation experimentale systematique. En particulier, l’evaluation de la dimension raison-nement que revet le systeme des G-Frames requiert la presence du moteur d’inference ausein de la plate-forme LKDM. Ce composant n’est pas encore implemente a ce jour. Nean-moins, le developpement de celui-ci est d’ores et deja planifie et sera l’objet des prochainescampagnes de developpement relatives au projet LKDM au sein de la Cnaf.

La version actuelle de la plate-forme a ete soumise aux utilisateurs de la Cnaf, et plusprecisement a l’equipe en charge de l’analyse fonctionnelle pour le systeme d’informationreglementaire de l’institution (CRISTAL). Malgre l’absence provisoire du moteur d’infe-rence, l’ensemble des outils actuellement propose permet d’atteindre un premier niveau demaıtrise de la coherence et de la conformite au sein de la documentation juridique. L’hyper-document genere a partir des ressources documentaires et des connaissances du domaine,permet d’identifier immediatement les fragments documentaires susceptibles d’etre impac-tes suite a une evolution de reglementation. Lors de la demonstration, divers documentsde specification relatifs au systeme de gestion des prestations ont ete integres a la basedocumentaire. Les fonctionnalites de navigation offertes par le composant KDWeb ontnon seulement permis aux utilisateurs de mesurer l’impact d’une modification de regle-mentation sur les textes reglementaires, mais egalement sur les composants du systemed’information implementant les connaissances concernees. De meme, en dehors de touteprocedure automatisee pour deceler les conflits normatif (moteur d’inference absent del’implementation), la mise en relation des connaissances et des documents du domaine,nous a permis de detecter certaines contradictions des la phase d’instanciation. C’est ainsique nous avons pu mettre en lumiere la pertinence du modele, et sa capacite a repondreaux enjeux de la maıtrise de la matiere reglementaire. Les resultats obtenus au cours decette phase de prototypage se sont reveles particulierement encourageant, incitant la Cnafa poursuivre les efforts portes sur la modelisation semantique de la reglementation.

11.6 Conclusion

Au cours de ce chapitre, nous avons presente un prototype de plate-forme concu afinde fournir l’ensemble des services elementaires pour la gestion conjointe et correlee desconnaissances et des documents relatifs a un meme domaine d’interet. Les differents com-posants proposes dans le cadre du projet LKDM constituent autant de briques fondamen-tales pour le developpement de systemes d’information documentaires intelligents.

LKDM a ete concue avec une volonte forte de genericite et de modularite pour l’ob-

212

11.6. Conclusion

tention d’une architecture evolutive et d’un ensemble de composants logiciels hautementreutilisables dans des contextes applicatifs autres.

Au travers de cette phase de prototypage, nous avons pu :– montrer le caractere implementable du systeme des G-Frames et des mecanismes de

correspondance representationnelle,– montrer la pertinence et la fiabilite de nos propositions en reponse aux enjeux de la

maıtrise de la matiere reglementaire,– montrer que le processus d’instanciation documentaire est praticable en vue d’une

operationnalisation complete du modele,– engager un veritable dialogue avec les utilisateurs potentiels du systeme dans un

contexte industriel.C’est ainsi que l’elaboration de la plate-forme LKDM a pu mettre en evidence la per-

tinence, la fiabilite et la coherence de nos contributions. L’experimentation nous a permisde verifier que le modele propose est realiste et operationnalisable. De meme, le prototyperealise nous a permis d’initier un cycle incremental, ou le dialogue avec les utilisateurs etles experts de la Cnaf occupe une place privilegiee. Les travaux de developpement exposesau cours de ce chapitre ne sont pas consideres comme acheves, et se poursuivront dans lecadre d’un projet de gestion du patrimoine reglementaire institutionnel de la Cnaf.

213


214

Chapitre 12

Retour sur les contributions

Sommaire

12.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21512.2 Principales contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

12.2.1 Systeme primitif des G-Frames . . . . . . . . . . . . . . . . 21512.2.2 Extension ontologique pour les domaines juridiques . . . . . 21812.2.3 Correspondance representationnelle . . . . . . . . . . . . . . 219

12.3 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22012.3.1 Perspectives applicatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22012.3.2 Perspectives academiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221

12.1 Introduction

Au cours de ce dernier chapitre, nous allons proceder a un retour synthetique surles differentes propositions emises dans le cadre de notre travail de recherche. Nous pre-cisons en preambule qu’une grande majorite de nos contributions ont ete publiees dans[Jouve 03]. Nous conclurons ce chapitre en exposant certaines des perspectives applicativeset academiques offertes a l’issue de la presente these.

12.2 Principales contributions

12.2.1 Systeme primitif des G-Frames

Statique du modele

Les Graphes Conceptuels forment une famille de langage pour la representation desconnaissances. De par leur aspect visuel, les modeles qu’ils permettent d’exprimer sontaisement comprehensibles aupres des experts des domaines d’interet consideres. Toutefois,lorsque le volume des connaissances modelisees devient plus massif, la taille des graphes

[Jouve 03] Jouve David, Amghar Youssef, Chabbat Bertrand et Pinon Jean-Marie. ConceptualFramework for Document Semantic Modelling : an Application to Document and KnowledgeManagement in the Legal Domain. Data & Knowledge Engineering, 2003, vol 46, n◦3, p 345– 375.

215

Chapitre 12. Retour sur les contributions

tend a augmenter de maniere tres significative, et l’interpretation des representations pro-posees devient de plus en plus delicate pour les humains.

L’idee constitutive a l’origine du systeme des G-Frames est de considerer qu’uneconnaissance complexe peut se rapporter a un ensemble equivalent de connaissances plusatomiques. Lorsque la taille d’un graphe depasse un certain plafond de lisibilite dansl’expression d’une connaissance, ce dernier peut etre decompose en differents fragmentscorrespondant chacun a des aspects plus elementaires de la connaissance modelisee. Scin-der logiquement un graphe complexe en plusieurs unites coherentes permet de reduiresensiblement les efforts necessaires a l’homme pour son interpretation.

Les structures introduites au cours de la deuxieme partie de la presente these sontinspirees des langages de frames. Une frame est une structure de donnee utilisee pourla representation de situations stereotypiques. Parallelement, le systeme primitif des G-Frames derive du modele simple des Graphes Conceptuels etendu aux definitions de types.Une G-Frame correspond a une structure dont les constituants, appeles slots, sont associessoit a des valeurs litterales, soit a des fragments de graphe conceptuel. Les slots introduisentun niveau de granularite intermediaire entre la notion de graphe et celle de nœud. Ils sontemployes afin de modeliser les aspects generaux du stereotype situationnel considere. Lesslots apportent une information additionnelle quant a la structure de l’entite modelisee.Cette information peut etre exploitee a la fois dans le cadre de processus calculatoiresavances et lors des interactions entre l’homme et la machine. Les experts du domaine,guides par cette information structurelle suppletive, peuvent se concentrer successivementsur chacune des portions du graphe, et obtenir finalement une meilleure comprehensionglobale de ce que ce dernier est suppose exprimer.

En combinant differents aspects empruntes aux langages de frames et aux graphesconceptuels, le systeme primitif des G-Frames permet non seulement une prise en chargede la complexite des connaissances modelisees, mais offre de surcroıt de nombreuses pers-pectives en matiere d’interaction homme/machine, de standardisation dans l’expressionde connaissances de natures diverses, de procedure de raisonnement, et d’indexation defragments de connaissance.

Dynamique du modele

Le systeme primitif des G-Frames rassemble un ensemble de primitives destinees ala representation des connaissances de natures variees. Ces primitives ont ete definies aun tres haut niveau de genericite, et tendent a respecter un certain critere de neutraliteontologique. Plus precisement, ce systeme a ete concu en essayant d’integrer un minimumde presupposes quant a la nature des connaissances qu’il sera eventuellement amene aexprimer.

Bien qu’inspire des langages de frames, a la difference de ceux-ci, le systeme primitifdes G-Frames n’attache aucune semantique formelle a la notion de slot. Cette dernierereste transparente en matiere de raisonnement conduit par la machine. Le role des slotsse limite essentiellement a celui d’associer aux connaissances modelisees une informationcomplementaire a destination de l’usager pour en augmenter la lisibilite.

A l’image de la theorie des Graphes Conceptuels dont elles derivent, les G-Frames sontdotees d’une semantique formelle exprimee en logique du premier ordre. Les proceduresutilisees pour raisonner sur les G-Frames proviennent, dans leur grande majorite, de la

216

12.2. Principales contributions

theorie des graphes conceptuels. Ainsi, le systeme des G-Frames est fourni avec un opera-teur nomme G-Projection, fonde sur les operations de projection et d’expansion de type.Nous avons montre que l’operateur de G-Projection conserve, dans le cadre des G-Frames,ses proprietes de consistance et de completude vis-a-vis de la logique du premier ordre.

Syntaxes concretes

Les applications informatiques qui se fondent sur des representations des connaissancesne sont generalement pas concues a la seule attention des ingenieurs de la connaissance.Les experts des differents domaines ou disciplines consideres sont frequemment amenesa interagir avec ces programmes afin de capturer les connaissances qu’ils peuvent avoirsur leur domaine, de proceder a des verifications quant a la validite ou a la coherencedes connaissances reifiees, de consulter certains resultats, ou plus simplement d’obtenir unapercu des connaissances engrangees au sein du systeme.

Les structures representationnelles introduites au cours de la presente these sont fon-dees sur le modele des Graphes Conceptuels simples, beneficiant ainsi des apports offertspar leur aspect visuel. Les experts non informaticiens semblent apprecier les notations gra-phiques de par leur caractere intuitif, alors qu’ils paraissent beaucoup plus recalcitrantslorsqu’ils sont confrontes a des syntaxes textuelles artificielles. En favorisant les interac-tions entre l’homme et la machine, la representation graphique specifiee en section 4.3.2apporte une contribution substantielle en reponse aux problematiques de l’acquisition ma-nuelle des connaissances, de leur communication et de leur diffusion.

En plus d’etre propices a l’interpretation humaine, ces structures heritent de l’expres-sivite et de la proximite vis-a-vis du langage naturel offerts par les diverses variantesdes Graphes Conceptuels. Les G-Frames peuvent ainsi constituer un support favorable ala mise en place de langages specialises et adaptes a la communication et l’echange deconnaissances entre experts de diverses disciplines collaborant dans le cadre d’un memetravail cognitif.

Si la notation graphique s’avere effectivement propice au dialogue homme/machine,d’autres aspects doivent egalement etre consideres lors de la construction d’un systeme abase de connaissances. Il semble ainsi difficile de faire abstraction de la necessite de pro-poser d’autre formes de syntaxes concretes concues en reponse a des enjeux autres, telsque l’interoperabilite, la persistance, etc. Au cours de la presente these, nous nous sommesplus particulierement focalises sur la specification de la syntaxe abstraite du systeme desG-Frames. C’est ainsi que nous n’avons clairement specifie aucune notation textuelle depredilection, qui n’aurait pas manque de favoriser une problematique plutot qu’une autre.Nous preferons laisser ce choix aux concepteurs d’applications qui choisiraient de batirleur systeme sur le modele abstrait des G-Frames. Ces derniers nous semblent etre lesplus a meme de prendre une telle decision, puisqu’ils sont les seuls a avoir pleinementconscience des contraintes techniques ou fonctionnelles auxquelles est soumise leur imple-mentation. Toutefois, afin de ne pas occulter completement la dimension syntaxique dumodele, nous avons fourni en section 4.3.3 quelques pistes qui peuvent etre, ou non, suiviespour l’elaboration d’une notation textuelle.

217


12.2.2 Extension ontologique pour les domaines juridiques

Le cadre de modelisation que constitue le systeme primitif des G-Frames rassembledes structures, des mecanismes et des dispositifs supposes etre generiques et applicablesa nombre de domaines d’interet. En effet, les structures offertes dans le cadre du systemeprimitif des G-Frames sont definies a un haut niveau de genericite, et dotees d’une se-mantique extremement proche de celle des graphes conceptuels. Toutefois, lorsque l’onest amene a s’interesser a un domaine d’application particulier, il est parfois judicieux,voire necessaire, d’etendre ces structures primitives dans l’optique de prendre en conside-ration les specificites de ce domaine. C’est ainsi que les primitives generiques que sont lesG-Frames, CT-Frames et RT-Frames peuvent etre specialisees afin de les accorder a la na-ture ontologique de ce qu’elles sont supposees exprimer. La notion d’extension ontologiqueest le resultat auquel aboutissent de tels processus d’adaptation.

La notion d’extension ontologique, permet de dissocier, au sein d’un systeme fonde surles G-Frames, les composantes les plus abstraites, les plus generiques, et les plus reuti-lisables de celles definies afin de s’accorder aux specificites d’un domaine d’applicationparticulier. L’objectif recherche au travers de la notion d’extension ontologique est l’eta-blissement d’un cadre theorique modulaire dont les differents elements constitutifs sontdistingues en fonction de leur portee, de leur champ d’application, de leur niveau d’abs-traction et des domaines d’interet cibles. Cette modularite introduite sur le plan theoriqueet conceptuel offre, selon nous, la possibilite d’adapter et de faire evoluer tres aisementle modele propose, ou de reutiliser certaines de ces composantes afin de resoudre de nou-velles classes de problemes. Sur le plan de l’implementation, elle favorise la constitutiond’architectures modulaires et evolutives. En permettant de beneficier lors des processus dedeveloppement de la reflexion conduite quant au decoupage des differents blocs concep-tuels, les composants logiciels alors obtenus se caracterisent par une portee et un domained’application clairement identifies.

La problematique abordee au cours de la presente these puise son origine dans lecontexte de la Caisse Nationale des Allocations Familiales. Les difficultes que peut ren-contrer cette organisation dans la gestion de son patrimoine reglementaire ne sont paspropres au seul domaine des Prestations Familiales. Le spectre de ces problematiques estbeaucoup plus large et concerne l’ensemble des entreprises ou organisations pour lesquellesla reglementation constitue une veritable matiere premiere. C’est ainsi, qu’au cours de latroisieme partie de la presente these, une extension ontologique au systeme des G-Framespour les domaines juridiques a ete introduite dans l’intention d’apporter les mecanismesspecifiques et necessaires a la gestion des connaissances que peuvent vehiculer les corpusreglementaires. Celle-ci se fonde sur les travaux de conceptualisation menes par van Kra-lingen et Valente. Differentes categories de connaissance juridique sont distinguees, et unensemble de structures generiques a ete introduit pour la representation des differentescomposantes de la connaissance juridique. Differentes formes de raisonnements peuventetre conduites sur la base de ces structures. Dans le cadre de la presente these, nous noussommes plus particulierement attaches a la problematique de la detection des incoherenceset des conflits normatifs au sein d’une base de normes, ainsi qu’a celle de l’application dessystemes normatifs aux situations issues du monde reel.

218

12.2. Principales contributions

12.2.3 Correspondance representationnelle

Dans le cadre de la presente these, nous appelons annotation semantique la classede processus qui vise a associer a une ressource documentaire la description formelle dusens qu’elle peut vehiculer. Bien evidemment, cette description peut etre elaboree selondifferents points de vue et dans diverses intentions.

Le systeme des G-Frames offre la possibilite de representer des connaissances de naturesvariees. Au cours de la quatrieme partie de cette these, des mecanismes de correspondanceont ete introduits afin de mettre en relation les representations exprimees a l’aide des G-Frames et les differentes sources textuelles qui offrent une formulation des connaissancesmodelisees. C’est ainsi que les G-Frames peuvent etre employees afin d’associer aux formu-lations etablies en langage naturel une description formelle et explicite des connaissancesvehiculees.

Les correspondances definies entre formulation et representation des connaissancesfournissent le support elementaire pour :

1. conserver la trace de la provenance de l’information qui a permis la modelisationd’un element au cœur d’une base de connaissances,

2. associer aux fragments documentaires des representations non equivoques de ce qu’ilsexpriment.

Par exemple, en se rapportant a la figure 10.6, les correspondances representationnellespermettent l’encodage du fait que la definition du type de concept «Allocataire » a pu etreelaboree a partir de ce qui est exprime dans l’article L521-1 du Code de la Securite Socialeet dans la section 1 du Suivi Legislatif CEE. La definition exprimee a l’aide d’une LCT-Frame constitue egalement une representation formelle du contenu de ces deux fragmentstextuels.

La relation definie entre les connaissances reifiees et les fragments textuels peut etreencodee selon trois niveaux de granularite differents. Les notions de frame, de slot et denœud permettent d’adapter aisement la precision de cette relation aux besoins du contexteapplicatif. En effet, lorsque l’annotation est pratiquee manuellement, le cout de celle-ci estdirectement proportionnel a la precision de la relation attendue. Ainsi, lorsque l’applicationn’exige d’etablir qu’une relation de faible precision, celle-ci peut etre encodee selon unegranularite correspondant a celle des frames ou des slots, permettant ainsi de reduiresensiblement la charge et le cout humain de l’acquisition et de la mise en relation destextes avec les connaissances explicitees.

D’un point de vue fonctionnel, la notion de correspondance representationnelle fournitle fondement necessaire pour repondre a des enjeux tels que ceux de la recherche concep-tuelle d’information. Pour un domaine d’interet considere, elle permet d’unir les diversconstituants conceptuels ou cognitifs d’une base de connaissances aux contenus documen-taires de reference. L’explicitation des connaissances formulees par un corpus permet d’enameliorer sensiblement les processus de gestion. Diverses procedures de raisonnement fon-dees sur l’operateur elementaire de G-Projection peuvent etre appliquees sur les G-Frames.Les resultats obtenus peuvent alors etre projetes sur les documents, permettant ainsi d’enidentifier les fragments pertinents pour l’application visee. Les correspondances represen-tationnelles constituent ainsi une mecanique fondamentale pour l’elaboration de systemesd’information documentaires intelligents.

219


12.3 Perspectives

12.3.1 Perspectives applicatives

La mise en relation des connaissances representees a l’aide des G-Frames et des docu-ments revet un potentiel fonctionnel fort. L’explicitation des connaissances formulees parun corpus permet d’en ameliorer les processus de gestion. C’est ainsi que les propositionsemises dans le cadre de la presente these offrent de nombreuses perspectives applicatives,dont une liste non exhaustive est fournie ci-dessous.

Hyperdocument conceptuel Lorsque le systeme des G-Frames est employe afin d’ex-pliciter la structure conceptuelle d’un corpus, celle-ci peut etre exploitee dans l’in-tention de composer un hypertexte a base de connaissances. Des outils de navigationpeuvent alors etre proposes aux utilisateurs afin de leur offrir le moyen de parcourirle corpus selon sa dimension conceptuelle.Lorsque les documents consideres sont des textes reglementaires, l’extension onto-logique proposee pour les domaines juridiques offre un moyen efficace pour luttercontre le phenomene de fragmentation de la norme juridique. Les multiples frag-ments documentaires relatifs a une meme norme, ou une meme definition juridique,peuvent etre aisement retrouves, facilitant ainsi le travail de reconstitution et deconsolidation de l’information juridique.

Recherche conceptuelle d’information En complement des outils de navigation men-tionnes precedemment, des systemes de recherche d’information peuvent etre elabo-res sur la base de nos propositions. Dans un tel contexte, les G-Frames, ainsi queleurs variantes, peuvent etre percues tel un index conceptuel defini sur les conte-nus documentaires. Differentes procedures de raisonnement peuvent etre derouleessur le plan de la representation des connaissances afin de retrouver les fragmentsdocumentaires conceptuellement relatifs a la requete exprimee par l’utilisateur.Lorsque le corpus considere presente certaines specificites d’ordre conceptuel, ou/etque les besoins en matiere de recherche d’information revelent certaines particulari-tes, la notion d’extension ontologique permet de concevoir des outils plus efficaceset plus adaptes aux caracteristiques du domaine et du metier consideres.

Gestion de la coherence Lorsque les structures generiques introduites par l’extensionontologique pour les domaines juridiques sont employees afin de formaliser les connais-sances exprimees au travers d’un corpus reglementaire, il devient possible d’identifierles portions textuelles qui contribuent a la formulation des normes contradictoires. Ladetection de ces incoherences s’opere sur la base de l’explicitation des connaissancesnormatives du domaine juridique considere. Les incoherences mises en evidence par lamachine au niveau de la representation des connaissances normatives peuvent etre re-portees sur le plan des objets documentaires afin d’en identifier les fragments contra-dictoires. L’explicitation des normes et leurs formulations permettent non seulementd’assurer la maıtrise de la coherence au sein d’un systeme de normes, mais egalementcelle de leur expression disseminee dans un ensemble de documents reglementaires.

Assistance a l’etude d’impact La gestion des evolutions de reglementation constitueun enjeu capital pour les organisations qui fondent leur activite sur la matiere re-glementaire. Le systeme de G-Frames, combine a la notion de correspondance repre-sentationnelle et a l’extension ontologique pour les domaines juridiques, permet de

220

12.3. Perspectives

considerer la representation des connaissances du domaine tel un index conceptuelpointant vers l’expression des normes et des definitions de type offerte par la matierereglementaire. Ainsi, lorsque l’etat de la reglementation en vigueur pour le domaineconsidere vient a evoluer, il devient tres aise de retrouver les multiples fragmentsdocumentaires formulant une meme information juridique devenue caduque. Bienqu’il reste encore difficilement envisageable d’automatiser les procedures de main-tenance dans leur integralite, nos propositions constituent un apport majeur face acette problematique.

12.3.2 Perspectives academiques

En complement des perspectives applicatives mentionnees precedemment, nous entre-voyons deux principaux axes de recherche qui pourraient etre suivis afin d’enrichir noscontributions.

Integration de la dimension temporelle La matiere reglementaire est profondementdynamique. Les textes doivent etre consideres comme etant issus d’un flux constant,en perpetuelle evolution. Les propositions emises dans le cadre de cette these pre-sentent une vision statique de la loi. Le modele employe pour representer les connais-sances du domaine ne permet pas d’exprimer la succession d’etats par lesquelspassent ces connaissances. C’est ainsi qu’une certaine dimension temporelle doitetre integree au modele afin de prendre en consideration cette specificite des regle-mentations, a la fois dans la gestion des objets documentaires, des connaissances dudomaine, et des correspondances representationnelles.

Extension a la composante logicielle d’un patrimoine reglementaire Pour les or-ganisations gerant du droit, la maıtrise de la matiere reglementaire represente unenjeu capital. Les connaissances juridiques du domaine sont generalement sujettes ade frequentes evolutions, induisant ainsi nombre de problematiques dont la princi-pale est tres certainement celle du maintien de la coherence et de la conformite desdiverses ressources necessaires a l’activite de l’organisation. Ces ressources revetentdes formes diverses et un caractere strategique fort : documents reglementaires detous types et composants du systeme d’information. Les premiers offrent le moyend’exprimer et de diffuser les connaissances reglementaires au sein de l’entreprise,les seconds en fournissent une implementation, constituant ainsi le vecteur de leuroperationnalisation.Les propositions emises dans le cadre de la presente these ont permis de batir lesprincipes, ainsi que l’infrastructure, necessaires a la gestion unifiee de la composantedocumentaire d’un patrimoine reglementaire. Si l’ensemble des travaux accomplisjusqu’a present permettent d’assurer une certaine maıtrise de cette composante do-cumentaire, la gestion de sa relation aux composants d’un systeme d’informationreglementaire demeure encore problematique. Bien que nos propositions puissent,par extension, etre appliquees a la gestion de la composante SI d’un patrimoine re-glementaire (en reifiant chaque composant sous une forme purement documentaire),l’integration de la dimension logicielle au modele necessite une plus ample reflexionafin de dresser les principes d’une gestion veritablement efficace et adaptee aux spe-cificites de ce type d’objet.

221


222

Conclusion generale

Les travaux de recherche exposes au cours de la presente these ont ete menes au-tour d’une problematique originaire du contexte de la Branche Famille de la SecuriteSociale. C’est ainsi que la Caisse Nationale des Allocations Familiales a servi de cadrepour la constitution de nos propositions. Ce contexte a ete particulierement utile pourcomprendre et analyser les differentes difficultes liees a la gestion de la matiere reglemen-taire que peuvent rencontrer des entreprises publiques ou privees. Toutefois, nos travauxont ete conduits dans une optique de genericite, en considerant que les problemes de ges-tion denotes au niveau de ce contexte specifique sont revelateurs d’une problematique pluslarge relevant de la gestion documentaire.

Apres avoir procede a une etude approfondie des differentes caracteristiques de lamatiere reglementaire, de son perimetre et du role crucial que celle-ci est amenee a jouerau cœur des processus de mise en application du droit, nous nous sommes interessesaux diverses problematiques que suscite la gestion des textes reglementaires, ainsi qu’auxdifferents enjeux auxquels doit repondre leur maıtrise.

Afin de soutenir la maintenance des objets reglementaires, en preservant notammentleur coherence et leur conformite au droit, nous proposons de fonder ces processus de ges-tion sur la representation des connaissances qu’ils sont amenes a formuler. C’est ainsi que,afin de constituer un modele adapte, tout en aspirant a la genericite, nous introduisons lesysteme primitif des G-Frames qui se caracterise par une syntaxe abstraite hybride, deri-vant a la fois des langages de frames et des Graphes Conceptuels. Les primitives offertespermettent de representer des connaissances de natures diverses, et tendent a respecterun certain critere de neutralite ontologique. La semantique qui leur est attachee provientmajoritairement des graphes conceptuels, et peut s’exprimer en logique du premier ordre.Les procedures de raisonnement peuvent aussi bien se fonder sur cette interpretation lo-gique ou s’operer via l’operateur de G-Projection dont la completude et la consistancesont montrees. Le systeme des G-Frames est fourni avec une notation graphique intuitivepour une communication accrue entre les experts du domaine et la machine. En introdui-sant un degre de structuration intermediaire entre les notions de graphe et de nœud, lesG-Frames permettent non seulement une prise en charge de la complexite des connais-sances modelisees, mais offre de surcroıt nombre de perspectives en matiere d’interactionhomme/machine, de standardisation, de procedure de raisonnement et d’indexation d’ele-ments cognitifs.

Le systeme primitif des G-Frames rassemble des structures et des mecanismes supposesetre generiques et applicables a nombre de domaines. Afin d’accorder le modele aux speci-ficites rencontrees dans les domaines juridiques, une extension ontologique est introduiteen s’inspirant des travaux de conceptualisation de Valente et de van Kralingen. Differentes

223

Conclusion generale

categories de connaissance juridique sont distinguees, et des classes particulieres de G-Frames sont proposees afin d’en exprimer les diverses composantes. De multiples formesde raisonnements peuvent etre conduites sur ces structures. Dans le cadre de nos travaux,nous nous sommes interesses a deux aspects majeurs du raisonnement deontique : l’applica-tion des systemes normatifs aux situations du monde reel, et la detection des incoherenceset des conflits normatifs au sein d’une base de normes.

Un dispositif, nomme correspondance representationnelle, est propose afin d’unir lesrepresentations de connaissance alors obtenues aux divers fragments documentaires quiles formulent. Les inferences deroulees sur le plan de la representation des connaissancespeuvent alors etre projetees sur les contenus documentaires. Combinees a l’extension onto-logique pour les domaines juridiques, les correspondances representationnelles permettentd’identifier les fragments de textes reglementaires contradictoires. La relation etablie entrerepresentation et formulation des connaissances constitue une mecanique fondamentalepour l’elaboration de systemes d’information documentaires intelligents, et offre des pers-pectives telles que la generation automatique d’hyperdocuments conceptuels, la rechercheconceptuelle d’information, la gestion de la coherence au sein des contenus documentairesou l’assistance a l’etude d’impact pour les domaines juridiques.

Un prototype de plate-forme dediee a la gestion correlee des connaissances et desdocuments relatifs a un meme domaine d’interet a ete developpe. Au travers de cetteplate-forme, nous avons bati une infrastructure de gestion capable de repondre aux enjeuxde la maıtrise de la matiere reglementaire, et mis en evidence la pertinence, la fiabilite etla coherence de nos contributions, tout en verifiant que le modele propose reste realiste etoperationnalisable.

224

Annexe A

Flux des objets reglementaires

Comme pour toute matiere premiere, l’organisation que nous considerons doit la maı-triser des le debut de son utilisation, c’est-a-dire pouvoir avoir une vue d’ensemble eteffectuer une bonne interpretation des textes recus. Elle doit ensuite maıtriser l’ensembledu processus de fabrication qui transforme cette matiere premiere, c’est-a-dire gerer demaniere coherente tous les textes reglementaires qui sont produits ainsi que les fonctionsqu’ils irriguent. La figure A.1 montre de maniere globale comment on peut percevoir lecheminement des textes de l’Assemblee Nationale jusqu’aux applications de consultationou bien aux systemes experts de l’organisation (ici, la Cnaf ).

A l’origine, les textes reglementaires recus proviennent de l’Assemblee Nationale et desministeres de tutelle (pour la Cnaf, il s’agit du Ministere des Affaires Sociales et de la Villeet du Ministere du Logement). Ces textes sont ensuite transformes en textes de referenceinternes a l’organisation. Ils sont geres par une fonction dediee a leur administration.Ils sont ensuite utilises par les diverses fonctions de l’organisation dont nous pouvonsdonner un apercu de maniere non exhaustive : systemes experts, communication externe,elaboration d’autres documents internes, application de consultation, fonction d’aide a ladecision, applications d’Enseignement Assiste par Ordinateur, etc.

225

Annexe A. Flux des objets reglementaires

Assemblée Nationale Ministères

Organisation (Cnaf)

Documents de référence internes

Acquisition 1

Acquisition 2 Acquisition 3

Acquisition 4

Textes législatifsDécrets

Circulaires

Elaboration des règles SI

Communication externe

Documentation technique

Aide à la décision

FormationEnseignement assisté

par ordinateur

Acquisition d’information

Texte réglementaireActeur Fonction

Fig. A.1 – Flux des objets reglementaires au sein de la Cnaf.

226

Annexe B

Resume des notations

B.1 Logique propositionnelle

Une proposition est un enonce, une phrase decrivant une situation, une propriete,une relation, etc. a laquelle, en fonction de circonstances clairement identifiees, peut etreassociee une valeur dite de verite prise dans l’ensemble {vrai, faux}.

B.1.1 Alphabet et enonces

L’alphabet est forme de lettres propositionnelles, notees p, q, r, . . ., correspondant a desenonces elementaires, de symboles appeles connecteurs logiques, ainsi que de parentheses.A partir de cet alphabet, des enonces composes peuvent etre formes en combinant unou plusieurs enonces a l’aide de connecteurs logiques. Soient A et B deux enonces67, ondistingue les connecteurs suivants :

¬A Negation Vrai lorsque A est faux, et reciproquement.A ∧B Conjonction Vrai ssi A et B sont tous deux vrais.A ∨B Disjonction Vrai des lors que A ou B est vrai.A =⇒ B Implication Vrai, excepte lorsque A est vrai et B est faux.A ⇐⇒ B Double implication Vrai ssi A et B sont vrais ou tous deux faux.

Par exemple, si A et B sont deux enonces, alors (A ∧ ¬B) ∨ (¬A ∧ B) et ¬(A =⇒ B)sont deux enonces bien formes.

B.1.2 Regles d’inferences

Un systeme deductif S se definit par des enonces, appeles axiomes, et des procedesqui permettent a partir de formules d’en produire d’autres. Ces procedes sont appelesregles d’inference, et sont notes E1, E2, . . . , En ` En+1, signifiant ainsi que l’enonce deforme En+1, ou consequent, se deduit valablement d’enonces de forme E1, E2, . . . , En, lesantecedents. La regle d’inference la plus connue est tres certainement celle qui porte lenom de modus ponens : A,A =⇒ B `m.p. B.

67Par convention, les variables propositionnelles sont notees en minuscule, tandis que les enonces sontnotes en majuscule.

227

Annexe B. Resume des notations

B.1.3 Theorie des modeles

Une interpretation I est une application qui fait correspondre a chaque variable propo-sitionnelle une valeur prise dans l’ensemble {vrai, faux}. La notion d’interpretation peutalors etre etendue aux enonces faisant apparaıtre ces variables. Soit un enonce E, I estqualifie de modele pour E si et seulement si I(E) = vrai, on dit alors que I satisfait E.

Un enonce E est dit valide, ou tautologique, si pour toute interpretation I, I(E) = vrai.E est dit satisfiable si et seulement s’il existe une interpretation I telle que I(E) = vrai,sinon E est dit insatisfiable ou contradictoire.

Un enonce En+1 est une consequence logique des enonces E1, . . ., En si et seulement sitout modele de E1, . . ., En est aussi modele de En+1. On note alors E1, E2, . . . , En |= En+1.

B.1.4 Proprietes metalogiques

La logique propositionnelle est adequate (si A,B ` C alors A,B |= C), complete (siA,B |= C alors A,B ` C) et decidable (il existe une procedure effective qui pour touteformule A en entree s’arrete et retourne « oui » si A est valide, et « non » sinon).

B.2 Logique des predicats du premier ordre

La logique du premier ordre est certainement la logique la plus utilisee. Tandis que lalogique propositionnelle traite des propositions en tant qu’unite elementaire, par exemplela variable p peut representer l’integralite de la proposition « le ciel est bleu », la logiquedu premier ordre permet d’effectuer de plus fines distinctions permettant de decomposerles propositions en combinaisons de predicats, par exemple ciel(x) ∧ bleu(x).

B.2.1 Alphabet et enonces

L’alphabet de la logique des predicats du premier ordre est constitue de :– un ensemble denombrable de symboles de predicats pouvant posseder zero, un, ou

plusieurs arguments, notes p, q, r, homme, ciel, etc. Les predicats a zero argumentsne sont autres que des variables propositionnelles.

– un ensemble denombrable de variables d’individu, notees x, y, z, x1, x2, etc.– un ensemble denombrable de fonctions a zero, un, ou plusieurs arguments, notees f,

g, age, etc.– les quantificateurs existentiel et universel, notes respectivement ∃ et ∀.– tous les connecteurs logiques et des parentheses de la logique propositionnelle.Au cours de la presente these, pour des raisons de concision, nous avons egalement

recouru plusieurs fois a l’utilisation de quantificateurs etendus. En effet, nombre de for-mules peuvent etre simplifiees en introduisant des operateurs et des quantificateurs spe-ciaux. Par exemple, le quantificateur exactement-un (∃!x) se definit de la maniere suivante(∃!x)φ(x) ≡ (∃x)(φ(x) ∧ ¬(∃y)(φ(y) ∧ x 6= y)).

Un terme est un individu denote soit par une constante, soit par une variable, soit parune notation fonctionnelle. Un enonce elementaire ou predicat atomique est une ecriturefonctionnelle p(t1, . . . , tn), ou p est un symbole de predicat et les arguments t1, . . . , tn sontdes termes. Un tel enonce denote une propriete (lorsque n = 1) ou une relation portantsur les termes mentionnes.

228

B.2. Logique des predicats du premier ordre

De maniere plus generale, un enonce est soit un enonce elementaire, soit une combi-naison d’enonces satisfaisant aux regles de construction suivantes :

¬E Negation Vrai lorsque E est faux, et reciproquement.E1 ∧ E2 Conjonction Vrai ssi E1 et E2 sont tous deux vrais.E1 ∨ E2 Disjonction Vrai des lors que E1 ou E2 est vrai.E1 =⇒ E2 Implication Vrai, excepte lorsque E1 est vrai et E2 est faux.E1 ⇐⇒ E2 Double implication Vrai ssi E1 et E2 sont vrais ou tous deux faux.(∀x)E(x) Universel Vrai ssi pour tout x, E(x).(∃x)E(x) Existentiel Vrai ssi il existe au moins un x tel que E(x).

B.2.2 Theorie des modeles

Une interpretation I est un quadruplet (D, IV , IF , IP ) ou :– D est un ensemble non-vide appele domaine d’individus,– IV est une fonction definie depuis l’ensemble des variables dans D,– IF est une fonction associant a chaque fonction a n arguments une application de

Dn dans D,– IP est une fonction associant a chaque predicat a n arguments un sous-ensemble de

Dn.De meme qu’en logique propositionnelle la notion d’interpretation peut etre etendue

aux termes et aux enonces. Validite, satisfiabilite et consequence logique se definissent alorscomme en logique propositionnelle.

B.2.3 Proprietes metalogiques

La logique des predicats du premier ordre est adequate (si ` A alors |= A), complete (si|= A alors ` A) et semi-decidable (il existe une procedure effective qui pour toute formuleA en entree s’arrete et retourne « oui » si A est valide, sinon ou bien la procedure s’arreteet retourne « non », ou bien elle ne s’arrete pas).

229

Annexe B. Resume des notations

230

Glossaire

Adequation : Propriete d’une procedure deraisonnement. Une procedure P estadequate par rapport a une logiqueL si et seulement si toute inferencefaite par P correspond a une deduc-tion L.

CGIF : Conceptual Graph Interchange For-mat.

CGLF : Conceptual Graph Linear Form.CNAF : Caisse Nationale des Allocations

Familiales.CNEDI : Centre National d’Etudes et de

Developpements Informatiques.Completude : Propriete d’une procedure

de raisonnement. Une procedure Pest complete par rapport a une lo-gique L si a toute deduction dans Lcorrespond a une inference de P .

Conceptualisation : Collection abstraited’objets, concepts et autres entitessupposes exister dans un domained’interet particulier, ainsi que les re-lations qui les unissent.

Consistance (Semantique) : voir Adequa-tion.

Coreference : Mecanisme permettant despecifier, au sein d’un graphe concep-tuel, que plusieurs nœuds conceptreferent a un meme individu.

CRISTAL : Systeme dedie a la gestion desprestations pour la Branche Famillede la Securite Sociale.

CT-Frame : Primitive fournie par le sys-teme des G-Frames pour exprimerles definitions associees aux typesde concept non-primitifs.

Decidabilite : Propriete semantique quali-fiant un systeme muni d’une proce-dure de decision pour en determi-ner les lois, par exemple les tablesde verites.

Document multistructure : Voir Docu-ment polystructure.

Document polystructure : Document ca-racterise par la presence de plusieursstructures concurrentes correspon-dant a des usages varies du docu-ment.

DTD : Document Type Definition.

Engagement ontologique : Raisons ou mo-tivations a l’origine du fait que pourun domaine d’interet particulier, unecertaine conceptualisation est adop-tee plutot qu’une autre.

Extension ontologique : Extension appor-tee au systeme primitif des G-Framesafin d’y integrer certains engagementsontologiques quant au domaine etbesoins applicatifs consideres.

Frame : Structure de donnees pour la re-presentation d’une situation stereo-typee.

G-Frame : Primitive fournie par le systemedes G-Frames afin d’exprimer desconnaissances de nature assertion-nelle.

G-Projection : Operation definie sur les G-Frame permettant le calcule de larelation de subsomption.

HyTime : Hypermedia/Time-based Struc-turing Language.

231

Glossaire

ISDN : Institut des Sciences du DocumentNumerique.

KIF : Knowledge Interchange Format.

LA-Frame : Patron structurel fourni, dansle cadre de l’extension ontologiquepour les domaines juridiques, afind’exprimer les actions associees auxnormes.

LCT-Frame : Patron structurel fourni parl’extension ontologique pour les do-maines juridiques afin d’exprimer lesdefinitions des types de concept as-socies aux domaines juridiques.

LN-Frame : Patron structurel fourni, dansle cadre de l’extension ontologiquepour les domaines juridiques, afind’exprimer les normes juridiques.

LRT-Frame : Patron structurel fourni, dansle cadre de l’extension ontologiquepour les domaines juridiques, afind’exprimer les definitions des typesde relation propres aux domaines ju-ridiques.

Multigraphe : Graphe au sein duquel lessommets peuvent etre unis par plusd’une arete.

Norme sein-sollen : Norme juridique ayantuniquement trait au comportementpassif et aux etats de fait.

Norme tun-sollen : Norme juridique ayantuniquement trait au comportementactif, aux actes et aux actions.

NP-Complet : Les problemes NP-Completscorrespondent a une sous-classe desproblemes non deterministes poly-nomiaux. Dans le pire des cas, larecherche des solutions est exponen-tielle, mais si une solution est exhi-bee, savoir si cette solution est cor-recte ou non est polynomial.

Ontologie : Dans le domaine de l’intelli-gence artificielle, une ontologie estfrequemment consideree comme la

specification explicite d’une concep-tualisation.

Organisation : Entreprise publique, entre-prise privee, ou institution publique(ministere, tribunal, etc.).

PF : Prestation(s) Familiale(s).Projection : Operateur de raisonnement ele-

mentaire pour le calcul de la sub-somption sur les graphes conceptuels.

Raisonnement : Processus permettant, apartir de connaissances encodees defacon explicite, de mettre en lumieredes connaissances qui n’etaient alorsqu’implicitement connues.

RDF : Resource Description Framework.RT-Frame : Primitive fournie par le sys-

teme des G-Frames pour exprimerles definitions associees aux typesde relation non-primitifs.

SGML : Standard Generalized Markup Lan-guage.

Subsomption : Specialisation / generalisa-tion definie sur les types, les graphesconceptuels et les G-Frames.

Systeme Primitif des G-Frames : Sys-teme des G-Frames denue de touteextension ontologique.

XML : eXtensible Markup Language.

232

Index

Adequation, voir ConsistanceAnnotation semantique, 120, 172, 175Arite, 58Axiome, 62, 108, 133, 134, 149

Balisage structurel, 169SGML, 30, 167, 170, 171, 182, 186XML, 37, 78, 167, 168, 170, 176, 182,

186Base de connaissances, 44, 130

Caractere, 180Completude, xiii, 54, 61, 86, 90, 96, 103,

228, 229Conflit normatif, 22, 23, 26, 27, 37, 44,

103, 108, 110, 122, 140, 144, 147,150, 155, 163, 191

Critere de resolution, 23, 132, 150,155

Connaissance, 43Connaissance factuelle, 50, 58, 59, 68,

133Connaissance juridique, 103, 120, 124,

129, 159Connaissance du monde, 121, 128,

129Connaissance juridique terminolo-

gique, 128, 130, 136Connaissance meta-juridique, 121,

128, 132, 150Connaissance normative, 119, 120,

128, 131, 140Connaissance ontologique, 50, 52, 58,

68, 184Sens commun, 44, 128, 129

Consistance, xiii, 54, 61, 89, 96, 103, 228,229

Corpus, 174, 184, 191Correspondance, 173, 174

Correspondance representationnelle, xiv,163, 184, 186, 188

Differentiae, 72Document, 165, 166, 181Document ploystructure

Dimension logique, 181Document polystructure, 37, 163, 166, 171,

174–176, 179Dimension conceptuelle, 163, 183, 184Modele abstrait, 163Structure premiere, 174, 180, 181Structures documentaires multiples,

32, 36, 38, 163, 166Decidabilite, 228Definition juridique, 11, 117, 123, 130, 136

Extension ontologique, xiv, 91, 96, 103,105, 184, 190

Contrainte syntaxique, 92, 141Pour les domaines juridiques, 190

Applicabilite d’une norme, 144Contexte d’application, 144FA-Derivation, 135, 146Incompatibilite faible, 149Incompatibilite forte, 147Integration d’un fait, 134LA-Frame, 138, 143, 183LCT-Frame, 137, 187LN-Frame, 140, 183LRT-Frame, 137Normes non silencieuses, 154Relation cedere, 153Relation inferior, 150Relation prior, 150Relation specialis, 151Statut juridique combine, 154Statut juridique elementaire, 146Transgression d’une norme, 146

233

INDEX

Validation par une norme, 146Redefinition semantique, 96

Formulation des connaissances, xiv, 14,43, 163, 183

Fragment textuel, 180, 186Fragmentation de la norme juridique, 12,

25, 36Frame, xiii, 29, 32, 33, 48, 50, 51, 67, 68,

103, 120, 176, 186

Genus, 72Graphe conceptuel, xiii, 53, 55, 57, 59,

103Concept, 57, 59Coreference, 57, 69, 75Definition de type, 61, 63Expansion de type, 63, 64, 87Forme atomique, 64, 65, 73, 86Forme atomique normee, 88, 89Forme normale, 61, 89Hierarchie des types de concept, 58,

63, 65, 73, 85, 94Hierarchie des types de relation, 58,

63Interpretation logique, 54, 59, 63Modele simple, 57Normalisation, 82Partition, 69Projection, 60, 61, 89, 99Relation, 57, 59

Signature, 58, 60Support, 58, 59, 63Type de concept, 57Type de relation, 57

Generalisation, voir Subsomption

Hyperdocument, 25, 163, 173Hypertexte, voir Hyperdocument

Inference, 43, 48, 49, 53, 88, 163, 176Regle d’inference, 49, 109, 227

Instanciation documentaire, 36, 119, 169,189, 210, 211, 213

Lambda-abstraction, 62Lambda-calcul, 62, 63Lambda-conversion, 62

Lambda-expression, 62Logique, 49, 52, 55, 57, 96

Logique conditionnelle, 111Logique du premier ordre, 54, 55, 59,

96, 120, 228Logique deontique, 106, 110, 112, 114,

124Logique de l’action, 107, 116Logique des normes, 107Logique du changement, 106, 116Logique deontique standard, 108,

140Systeme KD, voir Logique deontique

standardLogique modale alethique, 108, 109

Theorie des mondes possibles, 109Logique propositionnelle, 106, 109, 227

Logique de description, 51, 55Logique terminologique, voir Logique de

description

Matiere reglementaire, 4, 8, 22, 26, 27,103, 119

Degre d’applicabilite, 10Etude d’impact, 7, 22, 26–28, 31, 163Niveau de droit, 9, 34, 150Objet reglementaire, 8, 22, 25, 26, 191Pyramide reglementaire, 4, 9, 12, 22SI reglementaire, 6, 22, 24, 119Texte reglementaire, 3, 8, 9, 11, 13,

114, 163Valeur juridique, 4, 9

Modelisation documentaire, 163Modelisation multiparadigme, 28

Paradigme logique, 28, 31Paradigme semantique, 29, 31, 34, 37Recherche d’information, 29, 31

Norme, 10–12, 14, 15, 23, 25, 106, 107,114, 121, 131, 140, 151, 184

Contradiction, voir Conflit normatifDispense, 140Incoherence, voir Conflit normatifInterdiction, 17, 26, 140Norme categorique, 19Norme de comportement, 16, 123Norme de competence, 16

234

INDEX

Norme hypothetique, 20Obligation, 17, 26, 106, 107, 140Permission, 17, 106, 107, 140

Notation, voir Syntaxe

Occurrence de caractere, 180, 182Ontologie, 49, 112, 124, 171, 176

Conceptualisation, 49, 50, 92, 94, 105,124, 170

Engagement ontologique, 48, 49, 112,125, 130

Neutralite ontologique, xiii, 45, 81, 103,112

Niveau ontologique, 114Premier niveau ontologique, 11, 33,

92Second niveau ontologique, 11, 32,

33Ontologie conceptuelle de la loi, 29,

113Ontologie fonctionnelle de la loi, 113,

120, 129

Parametre formel, 62, 63Procedure de raisonnement, xiii, 37, 48,

54, 57, 63, 96, 99, 103, 124Predicat, 59, 84, 92, 120, 228

RaisonnementRaisonnement deontique, 103, 144

Application des normes, 144, 149Raisonnement non-monotones, 111

Representation des connaissances, xiv, 43,48, 50, 61, 120, 163, 171, 183

Reseau semantique, 48, 50, 51, 53, 55, 57

Semi-decidabilite, 229Slot, 51, 67, 68, 92, 97, 143, 151, 186Specialisation, voir SubsomptionStructure documentaire, 172

Structure logique, 37, 171, 181, 182,184

Structure physique, 37, 171, 182Structure semantique, 38, 171, 181

Subsomption, 52, 58–61, 63, 65, 85, 86,89, 120, 138, 211

Syllogisme, 10Syntaxe

Syntaxe abstraite, 68Syntaxe concrete, 51, 73

Syntaxe graphique, 73, 75Syntaxe textuelle, 73, 77

Systeme primitif des G-Frames, xiii, 44,68, 103, 128, 163, 186

CT-Frame, 69, 72, 75, 84, 91, 137, 183Definition de type, voir CT-Frame et

RT-FrameG-Frame, xiii, 69, 71, 74, 82, 91, 103,

135, 183G-Projection, xiii, 89, 96, 103, 189Graphe norme, 82Hierarchie de type, 69, 133, 137, 138,

152, 200, 205, 208Interpretation logique, 82–84Primitive, voir G-Frame, CT-Frame

et RT-FrameRT-Frame, 69, 72, 75, 84, 91, 137, 183Support, 69, 84

Semantique, 44, 55, 59, 61, 70, 78, 120,176

Tautologie, 108Taux de precision, 24Taux de rappel, 24

Variable libre, 62

235

Index des notations

< (Ordre total), 141DC (Ensemble des definitions des types

de concept), 69DR (Ensemble des definitions des types

de concept), 69F (Operateur d’interdiction), 140PG (Partition du graphe G), 69S (Support d’un graphe conceptuel), 58,

63SG (Slots graphiques), 71SL (Slots litteraux), 71TC (Hierarchie des types de concept), 58,

69, 133TR (Hierarchie des types de relation), 58,

133W (Operateur de dispense), 140� (Necessite), 108Φ (Operateur de formule)

Associe au support, 84Associe aux CT-Frames, 84Associe aux G-Frames, 83, 98, 134Associe aux RT-Frames, 84

Π (Projection), 60, 61K (Correspondance representationnelle),

184, 185αTβ (Transition de α vers β), 106⊥ (Type absurde), 58, 60∪ (Union ensembliste), 58♦ (Possibilite), 108∅ (Ensemble vide), 70≡ (Double consequence logique), 87, 89,

134∃! (Quantificateur exactement-un), 228∃ (Quantificateur existentiel), 229∀ (Quantificateur universel), 229⇐⇒ (Double implication logique), 227=⇒ (Implication logique), 227λ (Marqueur de parametre formel), 62

∧ (Conjonction logique), 227| | (Cardinalite), 71, 155≤ (Inferieur ou egal), 72≤ (Subsomption)

Sur les G-Frames, 86, 89, 147Sur les graphes conceptuels, 60, 61Sur les types de concept, 58, 60, 69Sur les types de relation, 58, 60, 69

−→ (Image), 60∨ (Disjonction logique), 227F (Ensemble des fragments documentaires),

181G (G-Frame), 72S (Support d’une G-Frame), 69, 84TC (CT-Frame), 72TR (RT-Frame), 72O() (Operateur d’obligation), 107P() (Operateur de permission), 108afNorme (Forme atomique normee), 88–

90ca (Contexte d’application), 144d() (Operateur do), 107etiq (Etiquette de nœud), 59, 60f() (Operateur forbear), 107grNorme (Graphe norme), 82marqueur (Marqueur d’un nœud concept),

59nf (Forme normale), 61nf ′ (Normalisation), 82statut+N (Statut juridique combine), 154statutN (Statut juridique elementaire), 146type (Type d’un nœud), 59N (Systeme de normes), 144N + (Normes non silencieuses), 154|= (Consequence logique), 61, 88, 99, 228,

229¬ (Negation logique), 227≺ceder (Relation cedere), 153

236

INDEX DES NOTATIONS

≺inf (Relation inferior), 150≺prior (Relation prior), 150≺spec (Relation specialis), 151φ (Operateur de formule)

Associe au support, 59, 61Associe aux definitions de type, 63Associe aux graphes conceptuels, 59,

61, 98� (Ordre partiel), 174\ (Soustraction ensembliste), 58, 59σ (Signature d’un type de relation), 58v (Inclusion des fragments documentaires),

181⊆ (Inclusion ensembliste), 69× (Produit cartesien), 58, 59, 95> (Type universel), 58, 60` (Regle d’inference), 227

`m.p. (Modus ponens), 97, 227℘ (Ensemble des parties d’un ensemble),

173

237

INDEX DES NOTATIONS

238

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Resume

Pour certaines organisations, les textes reglementaires constituent une matiere pre-miere specifique. Afin d’en ameliorer la maıtrise, nous proposons d’en fonder la gestionsur la representation des connaissances formulees. Pour cela, nous introduisons le systemeprimitif des G-Frames, derivant a la fois des langages de frames et des Graphes Concep-tuels. Celui-ci offre des structures et des mecanismes generiques, applicables a nombre dedomaines. Afin d’accorder le modele aux specificites des domaines juridiques, une exten-sion ontologique est definie a partir des travaux de conceptualisation de Valente et de vanKralingen. Celle-ci peut soutenir de multiples formes de raisonnement. Dans le cadre denos travaux, nous attachons a la detection des incoherences au sein d’une base de normes,ainsi qu’a l’application des systemes normatifs aux situations du monde reel. Les infe-rences deroulees peuvent alors etre projetees sur les fragments documentaires grace a undispositif nomme correspondance representationnelle. L’ensemble de ces propositions a etevalide par la mise en place de la plate-forme LKDM.

Mots-cles: Modelisation semantique de document, domaine juridique, Systeme d’infor-mation documentaire intelligent.

Abstract

Many organisations consider legal documents as specific raw material. In order toexercise a better control over this, we propose to build management processes upon therepresentation of knowledge it formulates. In this intention, we introduce the G-Framesprimitive system which derives from both frame languages and Conceptual Graph theo-ries. It offers generic structures and features that can be applied to several domains. Anontological extension, based on Valente’s and van Kralingen’s ontologies of law, is thenprovided so as to properly handle the particular kind of knowledge encountered in the le-gal domains. This extension may support various deontic reasoning models. In this thesis,we focus on the detection of normative inconsistencies and the application of normativesystems to real world situations. Inferences performed at the knowledge representationlevel can thus be projected to document fragments thanks to a feature called representa-tional binding. Our propositions have been implemented into a prototypic platform calledLKDM.

Keywords: Document Semantic Modelling, Legal Domain, Intelligent Documentary In-formation System.

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Modélisation sémantique de la...

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