RoD (2017-2020)

Action RoD – GdR IA (2017-2020)

Raisonner sur les données (Reasoning on Data)

Responsables

Correspondant ComDIR :

Thématiques

Cette action sest inter-GDR (MaDICS et IA), avec deux thématiques centrales :

  • la gestion de donnĂ©es hĂ©tĂ©rogènes (sciences des donnĂ©es)
  • la reprĂ©sentation de connaissances et les raisonnements (intelligence artificielle)

Données concernées

Nous considérons des données pour lesquelles l’ajout d’une couche « sémantique » a potentiellement une forte valeur ajoutée : Données hétérogènes (hétérogénéité des modèles de données et hétérogénéité sémantique) , Données du Web (Linked Open Data) , Données imparfaites (contradictoires, incomplètes, de fiabilité variable, …)

Mots clés

Algorithmes, Ontology-Based Data Access, Intégration de données hétérogènes, Liage de données et traitement de données liées, Raisonnements sur des données imparfaites

Contexte scientifique

Au niveau international, la question de l’exploitation de connaissances pour accéder à des données volumineuses et hétérogènes est très étudiée depuis quelques années. De nombreux travaux visent à prendre en compte des connaissances de nature ontologique (qui peuvent aller de la simple taxomomie à des connaissances décrites dans des langages logiques, comme les logiques de description, ou des langages à base de règles, organisés et étudiés en fragments d’expressivité variable) et à exploiter les inférences associées à ces connaissances dans tout le cycle de vie des données (accès, validation, enrichissement, etc.), le problème emblématique étant celui de l’interrogation (ou requêtage) des données (de nombreuses tâches complexes sur les données pouvant se reformuler en termes d’interrogation). On peut citer notamment la problématique d’Ontology-Based Data Access, très présente au niveau international dans les communautés Knowledge Representation and Reasoning, Data Management, et Semantic Web, mais dans une moindre mesure en France.

Cette action s’intéresse de façon générale au développement de techniques de représentation de connaissances et de raisonnements permettant de mieux tirer parti des données disponibles en masse dans différents formats, modèles et systèmes.

L’accent est particulièrement mis sur le développement d’algorithmes efficaces :

  • pour l’interrogation de donnĂ©es prenant en compte des connaissances ontologiques
  • pour l’intĂ©gration et l’analyse de donnĂ©es hĂ©tĂ©rogènes
  • pour le traitement de donnĂ©es liĂ©es, et le liage de donnĂ©es issues de diffĂ©rentes bases
  • pour raisonner sur des donnĂ©es incomplètes, pouvant ĂŞtre incertaines et de qualitĂ© variable (possiblement inconsistantes avec les connaissances ontologiques, issues de bases de diverse fiabilitĂ©, …).

L’objectif est de fédérer une communauté française sur le sujet.

Trois domaines d’application sont mis en avant, avec des fournisseurs de données prêts à mettre leurs données à disposition de la communauté de recherche : 


  • Agriculture numĂ©rique. L’institut de convergence #DigitAd (Human-Centred Digital Agriculture Convergence Lab) basĂ© Ă  Montpellier sera initiĂ© en janvier 2017. Son objectif gĂ©nĂ©ral est de construire les briques scientifiques permettant le dĂ©ploiement de l’agriculture numĂ©rique, en se basant sur une approche pluri-disciplinaire. En association avec #DigitAd, l’Irstea a Ă©tĂ© mandatĂ© par les ministres de l’agriculture, de la recherche et de l’économie pour proposer un portail de donnĂ©es agricoles ouvertes. Dans ce domaine, de nombreuses bases de donnĂ©es relationnelles existent et stockent des donnĂ©es hĂ©tĂ©rogènes massives qu’il s’agit d’intĂ©grer pour en faciliter l’accès Ă  des usagers (dĂ©cideurs, scientifiques, agriculteurs) ayant des besoins d’analyse très variĂ©s. Des ontologies, dĂ©veloppĂ©es avec l’aide des experts du domaine, offrent un vocabulaire mĂ©tier pour servir d’interfaces de requĂŞtes adaptĂ©es au diffĂ©rents utilisateurs impliquĂ©s. Ce domaine est particulièrement adaptĂ© au dĂ©veloppement d’approches de type Ontology-Based Data Access, et de mĂ©thodes de gestion d’inconsistances.
  • Contenus pĂ©dagogiques en santĂ©. La totalitĂ© des examens facultaires des facultĂ©s de mĂ©decine en France sont rĂ©alisĂ©s depuis plus de 3 ans sur une plate-forme numĂ©rique nationale dĂ©diĂ©e intitulĂ©e SIDES. Il est offert aussi Ă  tous les Ă©tudiants (60 000 actuellement) la possibilitĂ© de rĂ©aliser des entrainements avec correction automatique. Toutes ces activitĂ©s sont tracĂ©es. L’unitĂ© Ă©lĂ©mentaire est un cas clinique, intitulĂ© “dossier progressif”, constituĂ© de 15 questions et devant ĂŞtre rĂ©alisĂ© en 30 minutes par l’Ă©tudiant. Il existe aujourd’hui plus de 2000 dossiers de ce type dans une banque nationale dite d’entrainement alimentĂ©e par toutes les facultĂ©s de mĂ©decine de France. A titre indicatif et seulement sur la partie entrainement, plus de 4 millions de dossiers rĂ©alisĂ©s ont Ă©tĂ© enregistrĂ©s dans une base de donnĂ©es relationnelle de logs d’activitĂ©s. Ce jeu de donnĂ©es sera anonymisĂ© et permettra de tester la valeur ajoutĂ©e de l’enrichissement de ces donnĂ©es par des mĂ©ta-donnĂ©es RDF et des connaissances ontologiques pour l’analyse personnalisĂ©e, et Ă  la demande, des rĂ©sultats, des lacunes et de la progression d’un Ă©tudiant ou d’un groupe d’étudiants. Les enjeux dĂ©passent la formation initiale en MĂ©decine car SIDES a pour vocation de s’élargir Ă  toutes les formations en santĂ©, y compris la formation continue.
  • DonnĂ©es ouvertes du Web. DBpedia.fr regroupe 200 millions de triplets RDF extraits de Wikipedia francophone et le rĂ©cent DBpedia historic reprĂ©sente toutes les rĂ©visions de pages depuis la crĂ©ation de Wikipedia Fr soit 1,9 milliard de triplets. Yago contient 120 millions de triplets RDF extraits Ă©galement de Wikipedia. Web Data Commons met Ă  disposition plusieurs gros jeux de donnĂ©es structurĂ©es extraites du Web sur des domaines variĂ©s. Ces jeux de donnĂ©es permettront de tester la faisabilitĂ© et l’apport d’algorithmes d’infĂ©rence pour amĂ©liorer la qualitĂ© et la complĂ©tude des donnĂ©es et des rĂ©ponses aux requĂŞtes, ainsi que pour le liage et la fusion de donnĂ©es. De plus, avec une moyenne de 70 000 requĂŞtes par jour et des pics Ă  2,5 million de requĂŞtes, le service DBpedia.fr publie des donnĂ©es sur le LOD depuis 2012 et place le chapitre francophone de DBpedia en deuxième position derrière l’Anglais. Dès lors il reprĂ©sente aussi un domaine d’application directe des recherches proposĂ©es ici.

Visitez le site web de l’Action RoD


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