Chapitre 6 applications
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Chapitre 6 Applications. Grigoris Antoniou Frank van Harmelen. Sommaire. Produits sur l'information transversale chez Elsevier Intégration des données chez Audi Recherche de compétences chez Swiss Life Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch e-Learning Services web

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Chapitre 6 Applications

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Chapitre 6 applications

Chapitre 6 Applications

Grigoris Antoniou

Frank van Harmelen

A Semantic Web Primer


Sommaire

Sommaire

  • Produits sur l'information transversale chez Elsevier

  • Intégration des données chez Audi

  • Recherche de compétences chez Swiss Life

  • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

  • e-Learning

  • Services web

  • Autres scénarios

A Semantic Web Primer


Elsevier expos du cas

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

A Semantic Web Primer


Elsevier posons le probl me

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

A Semantic Web Primer


Elsevier posons le probl me 2

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

A Semantic Web Primer


Elsevier apport de la technologie du web s mantique

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

A Semantic Web Primer


Elsevier apport de la technologie du web s mantique 2

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

A Semantic Web Primer


Elsevier apport de la technologie du web s mantique 3

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

A Semantic Web Primer


Sommaire1

Sommaire

  • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

  • Intégration des données chez Audi

  • Recherche de compétences chez Swiss Life

  • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

  • e-Learning

  • Services web

  • Autres scénarios

A Semantic Web Primer


Audi posons le probl me

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

A Semantic Web Primer


Audi apport de la technologie du web s mantique

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

A Semantic Web Primer


Audi exemple de l appareil photo

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>

A Semantic Web Primer


Audi exemple de l appareil photo 2

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>

A Semantic Web Primer


Audi exemple de l appareil photo 3

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

A Semantic Web Primer


Audi ontologie des appareils photo en owl

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>

A Semantic Web Primer


Audi utilisation de l ontologie

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 codage

  • Supposons 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)

A Semantic Web Primer


Audi utilisation de l ontologie 2

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

A Semantic Web Primer


Sommaire2

Sommaire

  • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

  • Intégration des données chez Audi

  • Recherche de compétences chez Swiss Life

  • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

  • e-Learning

  • Services web

  • Autres scénarios

A Semantic Web Primer


Swiss life expos du cas

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

A Semantic Web Primer


Swiss life posons le probl me

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

A Semantic Web Primer


Swiss life posons le probl me 2

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?

A Semantic Web Primer


Swiss life apport de la technologie du web s mantique

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

A Semantic Web Primer


Swiss life ontologie comp tences

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>

A Semantic Web Primer


Swiss life ontologie comp tences 2

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>

A Semantic Web Primer


Swiss life ontologie comp tences 3

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>

A Semantic Web Primer


Sommaire3

Sommaire

  • Produits sur l'information transversale chez Elsevier

  • Intégration des données chez Audi

  • Recherche de compétences chez Swiss Life

  • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

  • e-Learning

  • Services web

  • Autres scénarios

A Semantic Web Primer


Enersearch expos du cas

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

A Semantic Web Primer


Enersearch expos du cas 2

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

A Semantic Web Primer


Enersearch posons le probl me

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?

A Semantic Web Primer


Enersearch apport de la technologie du web s mantique

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

A Semantic Web Primer


Enersearch ontologie de la pause repas

EnerSearch – ontologie de la pause repas

...

IT

Matériel

Logiciel

Applications

Communication

Powerline

Agent (robot)

e-Commerce

Agents (robots)

Systèmes multi-agents (multi-robots)

Agents intelligents (robots intelligents)

Marché/enchères

Affectation de ressource

Algorithmes

A Semantic Web Primer


Enersearch utilisation de l ontologie

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

A Semantic Web Primer


Carte s mantique d une partie du site enersearch

Carte sémantique d'une partie du site EnerSearch

A Semantic Web Primer


Distance s mantique entre auteurs enersearch

Distance sémantique entre auteurs EnerSearch

A Semantic Web Primer


Enersearch quizrdf

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

A Semantic Web Primer


Sommaire4

Sommaire

  • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

  • Intégration des données chez Audi

  • Recherche de compétences chez Swiss Life

  • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

  • e-Learning

  • Services web

  • Autres scénarios

A Semantic Web Primer


E learning expos

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

A Semantic Web Primer


E learning expos 2

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

A Semantic Web Primer


E learning expos 3

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

A Semantic Web Primer


E learning posons le probl me

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

A Semantic Web Primer


E learning posons le probl me 2

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!

A Semantic Web Primer


E learning apport de la technologie du web s mantique

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

A Semantic Web Primer


E learning apport de la technologie du web s mantique 2

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

A Semantic Web Primer


Ontologies de l e learning

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

A Semantic Web Primer


Ontologies du contenu

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.

A Semantic Web Primer


Ontologie de p dagogie

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.

A Semantic Web Primer


Ontologies de structure

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., hasPartet isPartOfsont des relations inverses

  • Les inférences dérivées des ontologies didactiques ne peuvent pas aller très loin

A Semantic Web Primer


Sommaire5

Sommaire

  • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

  • Intégration des données chez Audi

  • Recherche de compétences chez Swiss Life

  • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

  • e-Learning

  • Services web

  • Autres scénarios

A Semantic Web Primer


Services web

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

A Semantic Web Primer


Service web complexe

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

A Semantic Web Primer


Services web contribution de la technologie du web s mantique

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

A Semantic Web Primer


Daml s et owl s

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

A Semantic Web Primer


Trois types de connaissances de base accompagnant un service

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

A Semantic Web Primer


Profils des services

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

A Semantic Web Primer


Profils des services 2

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>

A Semantic Web Primer


Profils des services 3

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)

A Semantic Web Primer


Description fonctionnelle des services web

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

A Semantic Web Primer


Description fonctionnelle des services web 2

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

A Semantic Web Primer


Mod les de service

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

A Semantic Web Primer


Composition des processus

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'

A Semantic Web Primer


Niveau sup rieur de l ontologie des processus

Contrôle

construction

Procesus

Atomic

Sequence

Processus

Profil

Simple

Processus

Processus

composite

RepeatUntil

Niveau supérieur de l'ontologie des processus

hasProfile

hasProcess

realizes

expands

realizedBy

collaps

composedBy

A Semantic Web Primer


Niveau sup rieur de l ontologie des processus1

Contrôle

construction

Procesus

Atomic

Sequence

Processus

Profil

Simple

Processus

Processus

composite

RepeatUntil

Niveau supérieur de l'ontologie des processus

hasProfile

hasProcess

realizes

expands

realizedBy

collaps

composedBy

A Semantic Web Primer


Sommaire6

Sommaire

  • Produits sur l'information horizontale chez Elsevier

  • Intégration des données chez Audi

  • Recherche de compétences chez Swiss Life

  • Portail de cercles de réflexion chez EnerSearch

  • e-Learning

  • Services web

  • Autres scénarios

A Semantic Web Primer


Indexage de la collection multimedia scotland yard

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

A Semantic Web Primer


Indexage de la collection multimedia scotland yard solution

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

A Semantic Web Primer


Sous traitance en ligne chez daimler chrysler posons le probl me

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 àl'arrière plan du e-commerce B2B

A Semantic Web Primer


Sous traitance en ligne chez daimler chrysler solution

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

A Semantic Web Primer


Interop rabilit des appareils chez nokia

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

A Semantic Web Primer


Interop rabilit des appareils chez nokia 2

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

A Semantic Web Primer


Interop rabilit des appareils chez nokia 3

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.

A Semantic Web Primer


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