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Unifier mondes sémantique et non sémantique : enjeux et
cas d’application
Mohamed Gaha. PhD. Chercheur Institut de Recherche d’Hydro-Québec IREQ
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Groupe – Technologie
Plan
1. Contexte Hydro-Québec
2. Base de connaissance
• Technologie traditionnelle
• Technologie sémantique
– Définition
– Force et faiblesse
3. Combiner données sémantique et non sémantique
• Pourquoi
• Cas d’utilisation
4. Résultats et conclusion
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Groupe – Technologie
Introduction Hydro-Québec
3
99% énergie verte
43 000 km de réseau
4 millions de clients
Projet de 18M$
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Groupe – Technologie 4
Institut de recherche d’Hydro-Québec
> Plus grand centre de recherche de l'Amérique du
nord
• 500 employés:
– PhD, Ingénieurs, Techniciens
– Gestionnaires
– Avocats
– Etc.
• +1000 brevets
• Publications, normes, comités standardisations
• Partenariats multiples avec universités, entreprises et
organismes
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Groupe – Technologie
Projet de recherches
> Projets informatique:
• CISRI: concept d’interopérabilité sémantique
• ODEMA: outils décisionnels économique pour la maintenance de l’actif
• PSR-IA: positionnement en Intelligence artificielle
Projets à haute valeur technologique
ou la connaissance est un élément central
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Groupe – Technologie
Plan
1. Contexte Hydro-Québec
2. Base de connaissance
• Technologie traditionnelle
• Technologie sémantique
– Définition
– Force et faiblesse
3. Combiner données sémantique et non sémantique
• Pourquoi
• Cas d’utilisation
4. Résultats et conclusion
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Groupe – Technologie
Connaissance et informatique
> Définition connaissance:
• Données information connaissance
> Connaissance élément central de l’entreprise:
• Pérenniser, partager, utiliser, combiner, etc.
Capitaliser sur la connaissance
> Connaissance informatique:
• Connaissance procédurale:
– Comment faire, traitements (Java, C++, .net, etc.)
• Connaissance déclarative:
– Information factuelle (Prolog, SQL, XML, RDF, etc.)
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Groupe – Technologie
Base de connaissance & informatique
> Exemple de bases de connaissance en informatique :
• Une base de données avec des règles\traitement représente une base de connaissance:
– BD relationnelle (Ex: Oracle)
• Une Ontologie du domaine représente une base de connaissance:
– BD sémantique (RDF, OWL)
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Groupe – Technologie
BD relationnelle VS sémantique
> BD relationnelle:
• La donnée est hautement structurée (peu de duplication, liens de composition entre les données, données tabulaires)
• Monde fermé
• Haute performance
> BD sémantique:
• Donnée peu structurée (duplication, plusieurs types de liens prédéfinis)
• Monde ouvert
• Pouvoir d’inférence
• Performance moyenne 9
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Groupe – Technologie
Roue Roue Roue
BD relationnelle VS sémantique
10
Voiture ID-Voiture Marque Couleur …
Roue Rayon Largeur Hauteur ID-Voiture
Approche traditionnelle (relationnelle)
Roue
Rayon
Couleur
Voiture
Marque
a
aMarque
aRoule
aRayon
Approche nouvelle (sémantique)
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Groupe – Technologie
Industrie et Sémantique
Technologie sémantique et industrie électrique: enjeux?
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Groupe – Technologie
Sémantique: force et faiblesse
> Modéliser facilement un réseau… électrique
> Fusionner différentes données/connaissances
> Inférer de nouvelle connaissances (ex: raisonnement à base de cas)
> Décrire facilement les données et métadonnées
> Attention: performance moyenne (vs SQL)
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Groupe – Technologie
Plan
1. Contexte Hydro-Québec
2. Base de connaissance
• Technologie traditionnelle
• Technologie sémantique
– Définition
– Force et faiblesse
3. Combiner données sémantique et non sémantique
• Pourquoi
• Cas d’utilisation
4. Résultats et conclusion
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Groupe – Technologie
Nos données sont distribuées
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Souhait: portail unique pour accéder aux données de l’entreprise
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Groupe – Technologie
Approche sémantique
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Utiliser la sémantique pour décrire les données et métadonnées
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Groupe – Technologie
La sémantique pour supporter les données distribuées
> Garder les données dans leur systèmes de base de données respectifs (si possible)
• Car c’est performant!
> Utiliser la technologie sémantique pour décrire où se trouve la donnée
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Demande données Ici
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Groupe – Technologie
Mode de fonctionnement
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Métadonnées
Données
Source de données multiples: • Relationnel: Mysql, Oracle • NoSQL: PI • Fichier: XML, … • …
Introduire dans les métadonnées sémantique les paramètres de connexion REST:
• URL du service • Clés • Attributs
REST permet de garder les métadonnées simples! Approche sémantique
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Groupe – Technologie
Architecture: vue haut niveau
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Portail Sémantique
Service PI
Service SQL
……
web/prg : Requête; Date*; Durée* (JSON)
Utilisateurs
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Groupe – Technologie
Implémentation
19
1 2
3
6
4 5
Utilisateurs
1. Requête 2. Date 3. durée POST-
REST
Portail Sémantique
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Groupe – Technologie
Interface graphique
20
SEMANTIQUE
NON SEMANTIQUE
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Groupe – Technologie
Plan
1. Contexte Hydro-Québec
2. Base de connaissance
• Technologie traditionnelle
• Technologie sémantique
– Définition
– Force et faiblesse
3. Combiner données sémantique et non sémantique
• Pourquoi
• Cas d’utilisation
4. Résultats et conclusion
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Groupe – Technologie
Résultats et conclusion
> Hydro-Québec est à l’avant-garde des technologies sémantique
• Publications et présentations
• Travaux cités par Oracle
> Développer un portail unique pour accéder à la données
• Rapidité d’exécution
• Requête transparente coté client
• Code réutilisable et polyvalent (REST)
> Réduire le « gap » entre technologie sémantique et non sémantique
• Résistance au changement
• Performance moyenne du sémantique
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