Technologies Sémantiques en français

Simon Moisselin -

Introduction aux Technologies Sémantiques

Les technologies sémantiques représentent une catégorie de technologies de gestion des données qui vise à rendre la signification sous-jacente des données plus accessible tant pour les utilisateurs humains que pour les systèmes automatisés. En d'autres termes, elles cherchent à améliorer la compréhension des données en les organisant de manière significative.

Modèles de Données Sémantiques

Les technologies sémantiques s'appuient sur divers modèles de données pour structurer l'information. Voici quelques-uns des plus courants :

Taxonomies

Une taxonomy est une structure hiérarchique de concepts. Par exemple, le terme 'golden retriever' peut être considéré comme une sous-classe de 'chien', ce qui signifie que tous les golden retrievers sont des chiens. À son tour, 'chien' est une sous-classe de 'mammifère'. Ces taxonomies incluent des définitions de concepts ainsi que les relations entre eux (par exemple, sous-classe et super-classe).

Ontologies

Une ontologie enrichit une taxonomie en ajoutant des détails supplémentaires : - Relations additionnelles : Contrairement à la hiérarchie simple, une ontologie peut définir des relations variées. Par exemple, on pourrait définir que les voitures ont des pneus comme parties, en utilisant une relation partOf. - Propriétés des concepts : Les ontologies peuvent aussi établir des propriétés pour des concepts. Par exemple, on peut attribuer la propriété poids à l'objet voiture. - Domaine et plage des propriétés : Une ontologie peut spécifier quelle entité appartient à un domaine particulier et quel type de valeurs peuvent l'accompagner.

Graphes de Connaissances

Un graphe de connaissances modélise les propriétés et les relations entre des entités spécifiques à l'aide d'une ontologie. Par exemple, un supermarché pourrait avoir une ontologie qui modélise toutes les concepts pertinents, y compris les employés, les produits, etc. Il pourrait alors créer un graphe de connaissances imitant les relations entre des employés identifiés (comme 'Alice Dupont') et des produits connus par leurs codes-barres.

Les Standards Fondamentaux des Technologies Sémantiques

La plupart des technologies sémantiques reposent sur trois standards de base :

  • Resource Description Framework (RDF) : Un langage qui permet de stocker des données sous forme de triples. Par exemple, l'affirmation que 'la France est plus grande que l'Italie' serait représentée ainsi :
    sujet:France prédit:plusGrandeQue objet:Italie
  • Web Ontology Language (OWL) : Ce langage est utilisé pour créer des taxonomies et ontologies basées sur RDF. Cela inclut des vocabulaires permettant de définir les propriétés et les relations d’une ontologie.
  • SPARQL : Un langage de requête utilisé pour interroger des données RDF. Par exemple, un responsable de la chaîne d'approvisionnement d'un supermarché peut vouloir identifier tous les produits de type pomme :
SELECT ?x
WHERE {
  ?x rdf:type groceryOntology:pomme
}

Cette requête retournera toutes les instances de la classe 'pomme' dans l'ontologie associée.

Avantages des Technologies Sémantiques

Les partisans des technologies sémantiques soulignent plusieurs avantages comparés aux bases de données traditionnelles comme les bases de données relationnelles :

  • Meilleure intégration de données disparates
  • Amélioration de l'extraction de données non structurées
  • Adaptabilité accrue lors de changements dans les modèles de données
  • Accessibilité accrue pour les systèmes d'IA
  • Capacité de tirer des inférences logiques automatiques à partir de données existantes