Web sémantiqueWhere are we ?

Jorge Cardoso

Lylia AbroukLylia.abrouk@u-bourgogne.fr

Introduction

• Exploitation des informations par les machines

• Web sémantique devenu réel (Oracle, Vodafone, Amazon.com, Adobe, Yahoo, Google)

Introduction• Une étude : avancements des développements

du Web sémantique.• Données collectées entre le 12/12/2006 et

26/01/2007.• Réponses à 14 questions en rapport avec l’aspect

Web sémantique

– Les catégories professionnelles (des personnes ayant répondu à l’enquête)

– Les outils et les langages pour développer des ontologies– Les ontologies (domaines, objectifs, méthodologies, …)– La taille des ontologies– La production (prévisions)

Les catégories professionnelles

• Organisation

Academia and Industry

Les catégories professionnelles

• Profession : rôle

Researcher

Professor

Knowledge engineer

Programmer

Projet manager

System analyst and designer

Architect

Student

Other

Les catégories professionnelles

• Expérience professionnelle

< 1 year; 6,8%

Outils et langages

• Editeurs

Outils et langages

• Langages

Outils et langages

• Les moteurs d’inférences

Systèmes Intelligents – M2- BD-IA 10

Les ontologies

– 4 questions • Le domaine de l’ontologie• Les méthodes de développement• Les objectifs de l’ontologie• L’utilisation de mécanismes de d’alignement, de mise

en correspondance ou d’intégration d’ontologies

Domaine

Education

Computer software

Govermment

Business service

Life sciences

Communications

Media

Healthcare providers

Automotive

Manafacturing

Consulting and systems integration

Banking and financial services

Hospitality and entertainment

Transportation

Energy and utilities

Insurance

Retail

Consumer Package Goods

Other

Méthodologie

I do not use any methodology

On-To-Knowledge methodlogy

METHONDOLOGY

Ushold and King’s methodology

Gruninger and Fox’s methodology

DLIGENT method

KACTUS method

SENSUS method

Noy and MacGuiness method

Other

Les objectifs

To share understanding of the structure of information among people of software

agent

To make reuse of domain knowledge

To make domain assumptions explicit

To analyse domain knowlegde

To separate domain knowledge from operationall knowledge

Other

Les objectifs• Mapping = techniques de mises en

correspondances des concepts similaires de différentes ontologies

• Integration = construction d’une ontologie à partir d’ontologies existantes

• Merging = regroupement d’ontologies portant sur un même domaine (en une seule « unifiée »)

• Alignment = rendre cohérentes et consistantes plusieurs ontologies selon un agrément « mutuel »

Les objectifs

Taille des ontologies

2000 2000 2000 2000

100-1000

1001-2000

2001-3000

3001-4000

4001-5000

Biggest TypicalSmallest

100,0%

80,0%

60,0%

40,0%

20,0%

0%

Production

• Temps avant mise en production

in 6 months in 12 months in 18 months in 24 months

Now

In 6 months

In 12 months

In 18 months

In 24 months

We do not have any plans in the future

Conclusion

• Langages (OWL), outils (protégé, jena, racer), méthodologies (on-to knowledge),

• Diversité des domaines des ontologies• Objectifs de représentation et partage de connaissances• Intérêt du monde industriel pour ces développements