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Chapter 6 A Semantic Web Primer1

Chapitre 6 Applications

Grigoris Antoniou

Frank van Harmelen

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Chapter 6 A Semantic Web Primer2

Sommaire

1. Produits sur l'information transversale chez Elsevier

2. Intégration des données chez Audi

3. Recherche de compétences chez Swiss Life

4. Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

5. e-Learning

6. Services web

7. Autres scénarios

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Chapter 6 A Semantic Web Primer3

Elsevier - exposé du cas

Elsevier est un important éditeur scientifique Ses produits sont essentiellement organisés dans

les filières traditionnelles: – abonnement à des revues

La disponibilité en ligne de ces revues n'a, jusqu'à présent pas fondamentalement changé l'organisation de la production

Les clients d'Elsevier peuvent s'abonner au contenu en ligne

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Chapter 6 A Semantic Web Primer4

Elsevier – posons le problème

Les revues traditionnelles sont des produits verticaux (par filière)

La segmentation dans les diverses sciences que couvrent les revues n'est plus la bonne solution

Les clients d'Elsevier montrent un réel intérêt pour des domaines qui recoupent différentes disciplines/revues

La demande s’oriente donc plutôt vers des produits horizontaux

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Elsevier – posons le problème (2)

Il est actuellement assez difficile pour les grands éditeurs de proposer de tels produits horizontaux

– les barrières de l'hétérogénéité physique et syntaxique peuvent être levées (avec XML)

– par contre, le problème sémantique reste non résolu

Il faut trouver comment parcourir les revues à l'aide d'une série cohérente de concepts au moyen desquels toutes ces revues sont indexées

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Chapter 6 A Semantic Web Primer6

Elsevier – apport de la technologie du web sémantique

Les ontologies et les thesaurus (ontologies très légères) ont démontré leur efficacité dans l'accès aux informations – ils facilitent la solution de certains problèmes de

la recherche par texte libre – ils relient et groupent les termes pertinents d'un

domaine – ils fournissent un vocabulaire maîtrisé pour

l'indexation des informations

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Chapter 6 A Semantic Web Primer7

Elsevier – apport de la technologie du web sémantique (2)

Plusieurs thesaurus ont été développés dans divers secteurs spécialisés– Informations médicales: MeSH et le thesaurus

Elsevier des sciences de la vie EMTREE

RDF sert de format d'interopérabilité entre les sources de données hétérogènes

EMTREE est lui-même représenté en RDF

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Chapter 6 A Semantic Web Primer8

Elsevier – apport de la technologie du web sémantique (3)

Chacune des sources de données séparées est cartographiée dans cette ontologie unificatrice– l'ontologie sert ensuite de point d'entrée unique

pour toutes ces sources de données

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Chapter 6 A Semantic Web Primer9

Sommaire

1. Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

2. Intégration des données chez Audi

3. Recherche de compétences chez Swiss Life

4. Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

5. e-Learning

6. Services web

7. Autres scénarios

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Chapter 6 A Semantic Web Primer10

Audi - posons le problème

Dans une entreprise, l'intégration des données est un gigantesque problème interne – c'est le poste budgétaire le plus élevé du

département informatique des grandes sociétés – Audi exploite des milliers de bases de données

Les logiciels intermédiaires classiques améliorent et simplifient le processus d'intégration– mais il y manque l'échange d'informations basé

sur la sémantique des données

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Chapter 6 A Semantic Web Primer11

Audi – apport de la technologie du web sémantique

Les ontologies peuvent rationaliser des sources de données disparates en un seul contenant d'information

Sans perturber les applications existantes:– en créant des ontologies pour les sources de

données et de contenu– en ajoutant une information de domaine générique

L'ontologie est cartographiée dans les sources de données offrant aux applications un accès direct aux données via l'ontologie

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Chapter 6 A Semantic Web Primer12

Audi – exemple de l'appareil photo

<SLR rdf:ID="Olympus-OM-10"><viewFinder>twin mirror</viewFinder><optics>

<Lens><focal-length>75-300mm zoom</focal-length><f-stop>4.0-4.5</f-stop>

</Lens></optics><shutter-speed>1/2000 sec. to 10 sec.</shutter-speed>

</SLR>

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Chapter 6 A Semantic Web Primer13

Audi – exemple de l'appareil photo (2)

<Camera rdf:ID="Olympus-OM-10"><viewFinder>twin mirror</viewFinder><optics>

<Lens><size>300mm zoom</size><aperture>4.5</aperture>

</Lens></optics><shutter-speed>1/2000 sec. to 10 sec.</shutter-speed>

</Camera>

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Chapter 6 A Semantic Web Primer14

Audi – exemple de l'appareil photo (3)

Le lecteur humain peut voir que ces deux formats parlent du même objet

– on sait que SLR (reflex) est un type d'appareil photo et que fstop est synonyme d'ouverture

Il est possible d'intégrer spécifiquement ces sources de données par un traducteur

Mais ne résoudrait que ce problème spécifique d'intégration Face à un autre format de données pour des appareils photo, il

faudrait répéter le même processus

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Chapter 6 A Semantic Web Primer15

Audi – ontologie des appareils photo en OWL

<owl:Class rdf:ID="SLR"><rdfs:subClassOf rdf:resource="#Camera"/>

</owl:Class><owl:DatatypeProperty rdf:ID="f-stop">

<rdfs:domain rdf:resource="#Lens"/></owl:DatatypeProperty><owl:DatatypeProperty rdf:ID="aperture">

<owl:equivalentProperty rdf:resource="#f-stop"/></owl:DatatypeProperty><owl:DatatypeProperty rdf:ID="focal-length">

<rdfs:domain rdf:resource="#Lens"/></owl:DatatypeProperty><owl:DatatypeProperty rdf:ID="size">

<owl:equivalentProperty rdf:resource="#focal-length"/></owl:DatatypeProperty>

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Chapter 6 A Semantic Web Primer16

Audi – utilisation de l'ontologie

Supposons que l'application A– utilise le deuxième codage – reçoit les données d'une application B qui

utilise le premier codageSupposons qu'il rencontre SLR

– l'ontologie renvoit “SLR est un type de Camera (appareil photo)”

– relation entre quelque chose qu'il connaît (SLR) et quelque chose qu'il ne connaît pas (Camera)

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Chapter 6 A Semantic Web Primer17

Audi – utilisation de l'ontologie (2)

Supposons que A rencontre f-stop– l'ontologie renvoit: “f-stop est synonyme de

ouverture”

Couvre l'écart terminologique entre quelque chose que A ne connaît pas et quelque chose que A connaît

La divergence syntaxique n'est plus un obstacle

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Chapter 6 A Semantic Web Primer18

Sommaire

1. Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

2. Intégration des données chez Audi

3. Recherche de compétences chez Swiss Life

4. Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

5. e-Learning

6. Services web

7. Autres scénarios

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Chapter 6 A Semantic Web Primer19

Swiss Life – exposé du cas

Swiss Life est une des grandes compagnies d'assurance sur la vie en Europe – 11.000 employés, $14 milliards de primes

souscrites– présente dans environ 50 pays

Les ressources essentielles de toute entreprise visant à résoudre les immenses tâches qu’impliquent les connaissances sont:– les connaissances tacites, les compétences

personnelles et le professionnalisme de ses employés

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Swiss Life – posons le problème

L'une des pierres angulaires de la gestion des connaissances d'une entreprise est:– un répertoire accessible par voie électronique des

compétences, expériences et principaux domaines de connaissances

Un répertoire des compétences peut servir:– à rechercher ceux qui ont une compétence spécifique– à mettre en évidence les écarts de compétences et

les niveaux d'habilitation– à la formation directe faisant partie du plan de

carrière– à documenter le capital intellectuel de l'entreprise

Page 21: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer21

Swiss Life – posons le problème (2)

Questions– comment énumérer le nombre impressionnant de

compétences différentes? – comment les organiser pour pouvoir les retrouver

au travers de frontières géographiques et culturelles?

– comment vérifier que le répertoire est bien à jour?

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Swiss Life – apport de la technologie du web sémantique

Ontologie manuelle couvrant les compétences en trois unités organisationnelles

– informatique, assurance privée et ressources humaines Chaque employé de Swiss Life a été invité à créer

une "page d'accueil" en se basant sur un formulaire piloté par l'ontologie 'compétences'

La collection ainsi obtenue est interrogée à l'aide d'une interface à base de formulaires générant des requêtes RQL

Page 23: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer23

Swiss Life – ontologie 'compétences'

<owl:Class rdf:ID="Skills"><rdfs:subClassOf>

<owl:Restriction><owl:onProperty rdf:resource="#HasSkillsLevel"/><owl:cardinality rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger">1</owl:cardinality></owl:Restriction>

</rdfs:subClassOf></owl:Class><owl:ObjectProperty rdf:ID="HasSkills">

<rdfs:domain rdf:resource="#Employee"/><rdfs:range rdf:resource="#Skills"/>

</owl:ObjectProperty>

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Chapter 6 A Semantic Web Primer24

Swiss Life – ontologie 'compétences' (2)

<owl:ObjectProperty rdf:ID="WorksInProject"><rdfs:domain rdf:resource="#Employee"/><rdfs:range rdf:resource="#Project"/><owl:inverseOf rdf:resource="#ProjectMembers"/>

</owl:ObjectProperty>

<owl:Class rdf:ID="Publishing"><rdfs:subClassOf rdf:resource="#Skills"/>

</owl:Class>

<owl:Class rdf:ID="DocumentProcessing"><rdfs:subClassOf rdf:resource="#Skills"/>

</owl:Class>

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Chapter 6 A Semantic Web Primer25

Swiss Life – ontologie 'compétences' (3)

<owl:ObjectProperty rdf:ID="ManagementLevel"><rdfs:domain rdf:resource="#Employee"/><rdfs:range>

<owl:oneOf rdf:parseType="Collection"><owl:Thing rdf:about="#member"/><owl:Thing rdf:about="#HeadOfGroup"/><owl:Thing rdf:about="#HeadOfDept"/><owl:Thing rdf:about="#CEO"/>

</owl:oneOf></rdfs:range>

</owl:ObjectProperty>

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Chapter 6 A Semantic Web Primer26

Sommaire

1. Produits sur l'information transversale chez Elsevier

2. Intégration des données chez Audi

3. Recherche de compétences chez Swiss Life

4. Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

5. e-Learning

6. Services web

7. Autres scénarios

Page 27: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer27

EnerSearch – exposé du cas

Consortium de recherche industrielle spécialisé dans l'informatique appliquée à l'énergie

La structure d'EnerSearch est très différente de celle d'une entreprise de recherche classique– les projets de recherche sont menés par un

groupe varié et variable de chercheurs répartis dans plusieurs pays

– nombre d'entre eux ne sont pas employés par EnerSearch

Page 28: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer28

EnerSearch – exposé du cas (2)

EnerSearch a une organisation de type virtuel

Elle est dans les mains de plusieurs sociétés du secteur industriel ayant un intérêt affirmé dans ces recherches

Par cette dispersion géographique, EnerSearch présente aussi un caractère de d'organisation virtuelle du point de vue de la diffusion des connaissances

Page 29: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer29

EnerSearch – posons le problème

Fonction fondamentale de la diffusion du savoir La manière dont l'information est éparpillée sur le site web

laisse beaucoup à désirer Ceux qui sont à la recherche d'informations ne sont pas

satisfaits, par ex.,– la gestion des chargements(??) conduit-elle à des

réductions de coûts? – dans l'affirmative, quel est l'investissement initial

nécessaire? – la communication 'Powerline' est-elle techniquement

compétitive par rapport à l'ADSL ou les modems câblé?

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Chapter 6 A Semantic Web Primer30

EnerSearch – apport de la technologie du web sémantique

On peut se forger une image précise du genre de sujets et de questions pertinents pour ces groupes cibles

On peut définir une ontologie de domaine suffisamment stable et de bonne qualité – cette ontologie légère comprend seulement une

hiérarchie taxonomique – l'expressivité de RDF Schema suffit

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Chapter 6 A Semantic Web Primer31

EnerSearch – ontologie de la pause repas

...IT

MatérielLogicielApplicationsCommunication

PowerlineAgent (robot)

e-Commerce Agents (robots)

Systèmes multi-agents (multi-robots)Agents intelligents (robots intelligents)

Marché/enchèresAffectation de ressourceAlgorithmes

Page 32: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer32

EnerSearch – utilisation de l'ontologie

Utilisée de plusieurs manières pour piloter les outils de navigation sur le site web EnerSearch – carte sémantique du site web EnerSearch– distance sémantique entre les auteurs

EnerSearch en termes de champ de recherche et publication

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Chapter 6 A Semantic Web Primer33

Carte sémantique d'une partie du site EnerSearch

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Chapter 6 A Semantic Web Primer34

Distance sémantique entre auteurs EnerSearch

Page 35: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer35

EnerSearch – QuizRDF

QuizRDF vise à combiner– une vision entièrement basée sur l'ontologie – recherche classique par mot-clé sans aucun contenu

sémantique L'utilisateur peut saisir des mots-clés généraux Affiche aussi les concepts dans la hiérarchie qui

définissent ces articles Tous ces mécanismes de divulgation (textuels et

graphiques, recherche ou consultation) sont basés sur une ontologie unique légère et sous-jacente

Page 36: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer36

Sommaire

1. Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

2. Intégration des données chez Audi

3. Recherche de compétences chez Swiss Life

4. Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

5. e-Learning

6. Services web

7. Autres scénarios

Page 37: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer37

e-Learning – exposé

Classiquement, apprendre se caractérise par:– un enseignement dispensé par un professeur – un accès linéaire – une dépendance du temps et du lieu – l'enseignement n'a pas été personnalisé mais est

plutôt destiné au plus grand nombre

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Chapter 6 A Semantic Web Primer38

e-Learning – exposé (2)

Les changements sont déjà perceptibles dans l'enseignement supérieur – universités virtuelles– flexibilité et nouveaux moyens de formation – les étudiants peuvent de plus en plus choisir le

rythme de leur formation, le contenu, les méthodes d'évaluation

Page 39: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer39

e-Learning – exposé (3)

De plus en plus prometteur: étudier se fait tout au long de la vie– pousser les compétences de ses employés est un

défi permanent pour une entreprise – les entreprises demandent des méthodes

d'enseignement parfaitement synchronisées et taillées sur mesure en fonction de leurs besoins

– ces critères ne sont pas compatibles avec l'enseignement traditionnel. La formation de type e-learning offre par contre de grandes perspectives

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Chapter 6 A Semantic Web Primer40

E-Learning – posons le problème

e-Learning n'est pas conduit par un instructeur Les "élèves" peuvent:

– accéder au matériel didactique dans un ordre non prédéfini

– composer des cours personnels par sélection du matériel

Le matériel didactique doit être pourvu d'informations supplémentaires (métadonnées) pour supporter l'indexation et la récupération efficaces

Page 41: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer41

E-Learning – posons le problème (2)

Des normes (IEEE LOM) sont apparues– par ex., les propriétés éducatives et pédagogiques, les droits

d'accès et les conditions d'utilisation et les relations à d'autres ressources de formation

Les normes souffrent d'un manque de sémantique – ce point est commun à toutes les solutions basées uniquement

sur des métadonnées (approches de type XML)– la fusion de matériels de différents auteurs peut se révéler

difficile– la récupération n'est pas toujours bien supportée– la récupération et l'organisation des ressources de formation

doivent se faire manuellement – il existe pourtant une possibilité de le faire faire par un robot

personnalisé!

Page 42: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer42

e-Learning – apport de la technologie du web sémantique

Approche prometteuse permettant de répondre aux critères de l'e-learning

– par ex., ontologie et métadonnées que la machine peut traiter L'élève est au centre du dispositif

– les matériels didactiques, éventuellement élaborés par différents auteurs, peuvent être reliés à des ontologies bien acceptées

– la personnalisation des cours peut intervenir via l'interrogation sémantique

– les matériels didactiques peuvent être récupérés dans le contexte des problèmes réels, comme le décide l'élève

Page 43: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer43

e-Learning – apport de la technologie du web sémantique (2)

Souplesse d'accès– l'accès aux connaissances se fait dans l'ordre exact souhaité

par l'élève– une annotation sémantique spécifique définit toujours les

prérequis – l'accès non linéaire est supporté

Intégration– plateforme harmonisée pour les processus commerciaux des

entreprises– les activités de formation peuvent être intégrées dans ces

processus

Page 44: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer44

Ontologies de l'e-Learning

Il faut mettre en place certains mécanismes de compréhension mutuelle: ontologies

En e-Learning, on distingue trois types de connaissances (ontologies): – le contenu– la pédagogie– la structure

Page 45: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer45

Ontologies du contenu

Notions de base du domaine abordé Comprend les relations entre ces notions et les

propriétés fondamentales– par ex., l'étude de l'Athènes classique fait partie de

l'histoire de la Grèce antique partie à son tour de l'Histoire de l'Antiquité

– l'ontologie doit inclure la relation “fait partie de” et le fait qu'elle est transitive (par ex., exprimée en OWL)

Les ontologies de contenu (OC) utilisent des relations pour capturer les synonymes, les abréviations, etc.

Page 46: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer46

Ontologie de pédagogie

Les questions de pédagogie peuvent être abordées dans un ontologie de pédagogie (OP)

Par ex., le matériel peut être classé comme cours, travaux pratiques, exemple, survol, exercice, solution, etc.

Page 47: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer47

Ontologies de structure

Définissent la structure logique des matériels didactiques Les connaissances de ce type comprennent

habituellement des relations de hiérarchie et de consultation comme previous, next, hasPart, isPartOf, requires et isBasedOn

On peut aussi définir des relations entre ces relations– par ex., hasPart et isPartOf sont des relations

inverses Les inférences dérivées des ontologies didactiques ne

peuvent pas aller très loin

Page 48: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer48

Sommaire

1. Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

2. Intégration des données chez Audi

3. Recherche de compétences chez Swiss Life

4. Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

5. e-Learning

6. Services web

7. Autres scénarios

Page 49: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer49

Services web

Les sites web ne se contentent pas de fournir des informations statiques. Ils offrent certaines interactions et proposent souvent aux utilisateurs d'effectuer certaines actions

services simples du web comprennent un simple programme, détecteur, dispositif d'accès au web

services complexes du web se composent de plusieurs services simples

– ils nécessitent souvent une interaction continue avec l'utilisateur– l'utilisateur peut faire des choix ou fournir des informations sous

conditions

Page 50: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer50

Service web complexe

L'interaction de l'utilisateur avec une boutique de musique en ligne suppose de: – rechercher des CD et des titres selon certains

critères– lire des critiques et écouter des extraits– ajouter des CD à son panier d'achats– donner les détails de sa carte de banque, infos de

routage et adresse de livraison

Page 51: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer51

Services web – contribution de la technologie du web sémantique

Utilisation de descriptions interprétables par la machine pour les services aux automates:– découverte, invocation, composition et monitoring

des services web

Les sites web doivent pouvoir utiliser un ensemble de classes et de propriétés de base servant aux déclarations et descriptions des services: ontologie des services

Page 52: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer52

DAML-S et OWL-S

DAML-S est une initiative visant à développer un langage d'ontologie pour les services web

Il fait appel à DAML+OIL On peut le considérer comme une couche se

plaçant au-dessus de DAML+OIL OWL-S est une version plus récente au-dessus

de OWL

Page 53: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer53

Trois types de connaissances de base accompagnant un service

Profils du service– description des offres et critères d'un service– important pour la découverte du service

Modèle du service– Description de la manière dont le service

fonctionne Fondements du service

– protocole de communication et numéros des ports à utiliser pour contacter le service

Page 54: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer54

Profils des services

Décrit les services proposés par un site web Un profil de services en DAML-S fournit les informations

suivantes:– description lisible par l'homme du service et de son fournisseur– les caractéristiques des fonctions offertes par le service– des informations complémentaires comme le temps de réaction

prévu et les contraintes géographiques Codé dans les primitives de modélisation des DAML-S: Par ex., classes et propriétés définies dans DAML+OIL

Page 55: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer55

Profils des services (2)

<rdfs:Class rdf:ID="OfferedService">

<rdfs:label>OfferedService</rdfs:label>

<rdfs:subClassOf rdf:resource= "http://www.daml.org/services/daml-s/ 2001/10/Service.daml#"/>

</rdfs:Class>

Page 56: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer56

Profils des services (3)

Propriétés définies dans cette classe: – intendedPurpose (étendue = chaîne)– serviceName (étendue = chaîne)– providedBy (étendue = est une nouvelle classe,

Service-Provider, qui a diverses propriétés)

Page 57: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer57

Description fonctionnelle des services web

input (saisie) décrit les paramètres nécessaires pour fournir le service

– par ex., un service de dépêches sportives peut nécessiter les saisies suivantes:

– date, catégorie de sport, détails de la carte de crédit du client

output (sortie) spécifie les résultats du service– dans les dépêches sportives, par exemple, le résultat peut

être les articles dans la catégorie demandée à une date donnée

Page 58: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer58

Description fonctionnelle des services web (2)

precondition (préalables) spécifient les conditions à remplir pour réellement fournir le service

– la distinction entre les saisies et les préalables peut s'illustrer par notre exemple:

– les détails de la carte de crédit sont une saisie et un préalable est que la carte soit en cours de validité et le solde disponible non dépassé

effect précise les effets du service– dans l'exemple, un effet peut être que la carte de crédit sera

débitée d'un euro par article de presse

Page 59: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer59

Modèles de service

Basés sur le concept de base du processus qui décrit un service en termes de

– saisies, résultats, préalables, effets et – la composition des sous-processus des composants

processus atomiques: peuvent être invoqués directement en leur adressant les messages appropriés; ils s'exécutent en une seule étape

processus simples: sont les éléments d'une abstraction; leur exécution se fait en une étape mais ils ne sont pas invocables

processus composites: englobent d'autres processus simples

Page 60: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer60

Composition des processus

Un processus composite se compose de plusieurs structures de contrôle

<rdf:Property rdf:ID="composedBy"><rdfs:domain rdf:resource="#CompositeProcess"/><rdfs:range rdf:resource="#ControlConstruct"/>

</rdf:Property>

Les structures de contrôle proposées par DAML-S comprennent:

– 'sequence', 'choice', 'if-then-else' et 'repeat-until'

Page 61: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer61

Niveau supérieur de l'ontologie des processus

Profil

ProcesusAtomic

Processus

Contrôleconstruction

Processuscomposite

SimpleProcessus

Sequence RepeatUntil

hasProcess

realizedBy

realizesexpands

composedBy

hasProfile

collaps

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Chapter 6 A Semantic Web Primer62

Niveau supérieur de l'ontologie des processus

Profil

ProcesusAtomic

Processus

Contrôleconstruction

Processuscomposite

SimpleProcessus

Sequence RepeatUntil

hasProcess

realizedBy

realizesexpands

composedBy

hasProfile

collaps

Page 63: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer63

Sommaire

1. Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

2. Intégration des données chez Audi

3. Recherche de compétences chez Swiss Life

4. Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

5. e-Learning

6. Services web

7. Autres scénarios

Page 64: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer64

Indexage de la collection multimedia à Scotland Yard

Vols d'objets d'art et d'antiquités

Il existe des bases de données internationales des objets d'art volés– difficulté de localisation d'objets précis dans ces

bases de données– diversité des personnes susceptibles de donner des

descriptions différentes– experts humains nécessaires pour faire coïncider

les objets avec les entrées de la base de données

Page 65: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer65

Indexage de la collection multimedia à Scotland Yard - solution

Développer des vocabulaires maîtrisés comme l'AAT (Art and Architecture Thesaurus) du trust Getty ou Iconclass thesaurus

Les étendre à des ontologies complètement évoluées

Développer les classificateurs automatiques faisant appel aux connaissances ontologiques de fond

Prendre en charge le problème de la cartographie des ontologies

Page 66: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer66

Sous-traitance en ligne chez Daimler-Chrysler - posons le problème

Les contrats statiques à long terme avec un nombre fixe de fournisseurs peuvent être remplacés par des accords dynamiques à court terme dans un marché ouvert et concurrentiel

Lorsqu'un autre fournisseur propose de meilleurs prix, Daimler-Chrysler souhaite pouvoir passer chez lui

Principaux pilotes à l'arrière plan du e-commerce B2B

Page 67: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer67

Sous-traitance en ligne chez Daimler-Chrysler - solution

Rosetta Net est une organisation spécialisée dans ces efforts de standardisation

A base XML, pas de sémantique

A la place on utilise RDFS et OWL – les descriptions de produits doivent "porter leur

sémantique sur leur emballage" – processus de sous-traitance B2B en ligne

beaucoup plus libéraux que les actuels

Page 68: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer68

Interopérabilité des appareils chez Nokia

Foisonnement des appareils numériques: – appareils PDA, téléphones mobiles, appareils photos

et caméras, ordinateurs portables, accès sans fil dans les lieux publics, voitures équipées de GPS

Interopérabilité entre ces appareils? La prolifération et le caractère sans fil de ces appareils

exigent des architectures de réseaux capables de supporter une configuration spécifique automatisée

Une des technologies fondamentales de réseau véritablement spécifique est la découverte de services

Page 69: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer69

Interopérabilité des appareils chez Nokia (2)

En l'état actuel, la découverte de services et la description des possibilités nécessitent une identification a priori de ce sur quoi communiquer ou discuter

Une approche plus attrayante serait la “sérendipité appliquée à l'interopérabilité” – interopérabilité sous conditions "non

accompagnées"– appareils nécessairement conçus pour travailler

ensemble

Page 70: Chapitre 6 Applications

Chapter 6 A Semantic Web Primer70

Interopérabilité des appareils chez Nokia (3)

Ces appareils devraient pouvoir:– découvrir les fonctionnalités les uns des autres– et en tirer avantage

Les appareils doivent être en mesure d'en "comprendre" d'autres et de raisonner sur leurs fonctionnalités

Les ontologies sont indispensables pour établir ces compréhensions "non accompagnées" des fonctions.