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Conférence Invitée à IC 2014, 25e journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, Clermont Ferrand, 14 mai 2014
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De la pénurie à la surabondance de connaissances : évolution de l'ingénierie des connaissances en France depuis 25 ansNATHALIE AUSSENAC-GILLES – IRIT (TOULOUSE)
aussenac@ir it .f r
14 mai 2014 EVOLUTION DE L’IC DEPUIS 25 ANS 1
Co-auteurs
AUSSENAC-GILLES N., CHARLET J., REYNAUD C. Chapitre 7 - Les enjeux de l’Ingénierie des Connaissances, in Information-Interaction-Intelligence : le point sur le I3. Eds: Sèdes F., Ogier J-M., Marquis P., Toulouse : Cépaduès Editions, p 244-266, 2012
AUSSENAC-GILLES N., CHARLET J., REYNAUD C. Chapitre 20 – Ingénierie des connaissances, in Panorama de l’intelligence artificielle. Représentation des connaissances et formalisation des
raisonnements, Volume 1. Eds: Marquis P., Papini O., Prades H. , Toulouse : Cépaduès Editions, 2014.
AUSSENAC-GILLES N., GANDON F., From the knowledge acquisition bottleneck to the knowledge acquisition overflow: A brief French history of knowledge acquisition, in Int. J. Human-Computer
Stud.es, 71 (2013) 157–165
GANDON F., préface, actes de IC 2010, Hammamet (Tunisie)
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25 ans d’IC en France
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Ekaw 1989Paris
Journée Acquisition des Connaissances 1988Paris
JAC 1990Lannion
IC 1998JAVA95 IC 2009Hammamet
Ekaw 1993 Toulouse-Caylus
Ekaw 2000 Juan-les-Pins
ESWC 2012 Montpellier
Collège IC
Evolution croisée de l’IC et du web
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1990Idée du Web CERN
JAC 1990
Knowledge acquisition bottleneck
Knowledge overflow
Objectifs de l’exposé
�Qu’est-ce qui a fondamentalement changé dans cette evolution?
� Nouvelles questions de recherche
� En quoi l’IC est-elle toujours de l’IC ?
� Quelles sont les questions, problématiques qui fondent l’IC ?
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Plan
� historique
� tout est différent …
� … mais des questions fondamentales demeurent
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Jalons historiques : au début était l’expert
Les années 70 et le début des années 80 furent marqués par la réalisation de nombreux systèmes experts [Smith, 1984], où une connaissance experte dans un domaine spécialisé est exprimée sous forme de règles « si ... alors ... » et est applicable à tout ensemble de faits décrivant une situation sur laquelle le système doit produire des conclusions. Les premiers furent : DENDRAL en chimie organique [Lindsay et al., 1980], MYCIN en médecine[Buchanan et Shortliffe (eds.), 1984], HEARSAY-II en compréhension de la parole [Erman et al., 1980], PROSPECTOR en géologie [Duda et al., 1976, 1981].
Marquis, Papini, Prades, 2014
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SI la coloration de l'organisme est GRAM+ et si la morphologie de l'organisme est Cocciet si le mode de développement de l'organisme est e n colonies ALORSil existe une évidence (0.7) que l'identité de l'or ganisme soit Staphylococcus.
Knowledge
acquisition
bottleneck
Jalons historiques : au début était l’expert
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CompromisedHost
Gram-NegativeInfection
Immunosupressed
Leukopenia
WBC < 2.5
E. coli
Abstract
Refine
Match
Abstract
AbstractSI la coloration de l'organisme est GRAM+ et si la morphologie de l'organisme est Cocciet si le mode de développement de l'organisme est e n colonies ALORSil existe une évidence (0.7) que l'identité de l'or ganisme soit Staphylococcus.
- Techniques d’entretien- Observation de l’activité- Langages de modélisation- Knowledge Level (Newell)
- Modélisation du processusde résolution de problème
- Problem solving method- Generic tasks- Réutilisation
Jalons historiques : de l’acquisition à l’ingénierie des connaissances
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- La connaissance de l’entreprise est distribuéeet collective
- La connaissance experte est accessible lorsqu’elle est mise en oeuvre en situation.
JAC 1992Knowledge acquisitionIs modelling
KADSKnowledge acquisition
bottleneck
IC 1998Knowledge is (cooperative) problem solving
CommonKADS
Ekaw 1993 Toulouse-Caylus
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Jalons historiques : du web au web 2.0
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1990Idée du Web CERN
1995 : 10 000 serveurs web
1996 : 100 000 serveurs web
1998 : 1 M de serveurs19911 serveur web hors Europe
1994
1999Web 2.0Chacun peut produiredes contenus multimedia
19981ere ref au web à IC
Jalons historiques : ingénierie des connaissances
14 mai 2014EVOLUTION DE L’IC DEPUIS 25 ANS
11
- Diversifier les sources de connaissances- Réutiliser les fragments de modèles- Gestion des connaissances2000
Systèmes coopératifsModèles du domaine
Knowledge engineering
1997Connaisances du domaine et
Ontologies
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- Le système aide l’utilisateur- Le modèle est une construction
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Ekaw 2000
Juan-Les-Pins
Premiers fondamentaux
� L’acquisition des connaissances est un domaine de recherche à part entière.o proche de l’intelligence artificielle
o Fait partie des sciences cognitives
� L’acquisition des connaissances définit une démarche interdisciplinaire.oPsychologie cognitive
oErgonomie
oSociologie, anthropologie
oSciences de Gestion
o Informatique et intelligence artificielle
o> problématiser les notions de connaissance, information, donnée, activité, tâche
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Premiers fondamentaux
� L’acquisition des connaissances est une recherche de type ingénierieo Innovation dans l’articulation de techniques connues
oPrise en compte des usages
oValidation par l’expérimentation en situation : produire “mieux” un système à base de connaissances.
o Importance de la réutilisation
� Contributions attenduesoMéthodologiques
oConceptuelles
oFormellees : Représentation des connaissances
oLogicielles : aides à l’explicitation de connaissances, à la modélisation, à l’évaluation
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Jalons historiques : convergence autour du document
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14
2000
Extraire des connaissances à partir de textes
ReasoningIntelligent browsing
Support systems
1996HTML
1998XMLSemantic Web Road Map
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- Approches terminologiques- Traitement automatique des langues- Ressources termino-ontologiques
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TIA 1993 Paris
Deuxième série de fondamentaux
� la question des sources de connaissances hétérogènes� gérer l’hétérogénéïté
� exploiter les complémentarités
� adapter les techniques aux sources de connaissances et savoir combiner les résultats
� la question de la généricité / réutilisabilité des modèles� prendre en compte l’objectif d’utilisation dans la realisation du modèle
� Savoir adapter des ressources génériques� Méthodes de resolution de problème
� Ontologies de domaine
� Ontologies de haut niveau
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..
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. .
Deuxième série de fondamentaux
�Étudier l’articulation entre langage naturel (écrit) et connaissances formaliséesest un des défis de l’ICo en lien avec le Traitement Automatique des Langues (TAL)
o en lien avec une analyse fine des phénomènes linguistiques
� Changement de paradigmeo recul de la formalisation logique
ocaractérisation des contenus
o approche “annotation sémantique”
o rapprochement de la recherche d’information
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Jalons historiques : un monde d’ontologies
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ReasoningIntelligent browsing
Support systems
2001Spécification RDFSpécification RDFs
2003 privacy P3P
.
.
- Plus de navigation, d’annotation- plus d’accès à l’information /
connaissances- Moins de resolution de problème- Dimension sociale des annotations
2001Semantic web à IC
2004OWL
2007FreeBase, DBPedia
2004 Exploiter wikiRéseaux sociaux
Jalons historiques : des données aux connaissances
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2008Moteurs de recherchesémantique
- Plus de manipulation de données- Fouille des données > connaissances- Extraction d’information- Typage, alignement de données- Dynamique, évolution 2010
Analyse de traces numériques
2008Web des donnéesIC2.0alignements
TAL
.
2011OWL 2, SPARQL 1.1
Jalons historiques : toujours plus de données liées
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- Exploitation des données- (enfin !) vraie exploitation de la sémantique et
de l’axiomatique des ontologies- Les règles, le retour- Typage, alignement de données- Domaines très porteurs : médecine, agronomie,
données publiques
Inference
TAL
ML
Troisième série de fondamentaux
� Evolution des paradigmeso Exploitation croissante de la formalisation logique
o Caractérisation precise des contenus
o approche “annotation sémantique”
o rapprochement de la recherché d’information
�Les ontologies sont-elles les réponses aux questions du web sémantique ?o nouveau goulet d’étranglement entre ontologies et utilisations des données
oRôle du crowd sourcing à l’avenir ?
oOntologies // big Data
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l’IC et les connaissances dans les strategies de recherche
Stratégie de recherche Nationale, atelier 7, M. Ghallab
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Ontologies et profusion de données
Thème de l’ “ontology summit” du printemps 2014oSemantic Web and Big Data Meets Applied Ontologyohttp://ontolog.cim3.net/cgi-bin/wiki.pl?OntologySummit2014_Communique
� QuestionsoQuels bouleversements sur les ontologies accompagnent les travaux sur Web Sémantique et
Linked Data ?
oQuel apport des ontologies (de domaine, formelles) aux Linked Data ?
o Jusqu’où peut-on automatiser la construction d’ontologies ? Leur peuplement ?
� Les travaux du communiquéoEtat des lieux des usages des ontologies pour caractériser les données
oQuestions d’expressivité des langages
oQuestion de mise au point : RDF rules
oQuestion de couverture des ontologies : plutôt des ontologies spécialisées
oPassage à l’échelle
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Ontologies et profusion de données : les conclusions
� Vers des approches hybrides�Agile engineering techniques
� approches statistiques et sémantiques
� ontologies et analyse des contenus « à la demande »
� données extraites et ontologies (pour typer les données)
�Quels sont les contenus partageables ? Réutilisables ? � limite de la réutilisation des ontologies
� Ontology Design patterns : vers des patrons spécifiques à des domaines
� prolifération / réutilisation d’ontologies réutilisables et de vocabulaires
� Intégration
� Modularité
� Organiser et documenter des entrepôts d’ontologies
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Ontologies et profusion de données : les conclusions
� Freins à la construction d’ontologiesoCoût, complexité, temps
oFacteurs sociaux
� Bonnes pratiques o réutilisation : réutiliser, adapter, documenter
o bien formaliser
o design patterns de petite taille
o Exploiter la sémantique
� Vers plus d’automatisation de la constructuion des ontologies / BC ? o Il reste bq à faire, utilisation ML
oAdapter les plate-formes
oRaisonnement et vérification
oUtiliser mappings et alignements
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2014 : une IC fondue dans le web sémantique ?
� ex de travaux à rendre plus visibleso Méthodologies
o Plateformes de modélisation (PROTÉGÉ “monopole”)o modélisation de thesaurus, terminologies et ontologies terminologiques
oproduction d’outils diffusables pour la construction/ manipulation de triplets, d’alignements
� ex de travaux moins développéso dimension cognitive : seulement dans les traces numériques
o dimension cooperative et sociale : wiki sémantiques, collaborations d’experts etc.
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2014 : une IC fondue dans le web sémantique ?
� Problématiser l’articulation connaissances (experts) de domaine vs donnéesdu web� au-delà d’affirmations de principe
� aspects techniques et quantitatifs
� complexité sémantique, assister la modélisation >> IC
�Faire de la recherche au service d’une INGENIERIEo articulation avec d’autres aspects de l’informatique (TAL, ML, BD, RI, Cloud, CHP,…)
o effet de mode : effet “tendance” vs travaux fondamentaux
o ne pas y perdre son identité ?
o Revenir à plus d’interdisciplinarité
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IC – la conf - est-elle soluble dans les critèresd’évaluation de la recherché ?
�IC, une conférence mais aussi une communauté scientifique
� IC dans l’AFIAo participation à la plate-forme de conferences années impaires
o reconnaissances scientifique > qualité, selection
o ateliers
�IC vs l’international◦ Présentation des projets ANR
◦ Et les projet seuropéens
◦ Conférences internationals du domaine : EKAW et K-CAP, ESWC et ISWC
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