intelligence artificielle distribuée et ontologies pour la gestion des connaissances fabien gandon...
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Intelligence Artificielle Distribuée et Ontologies Intelligence Artificielle Distribuée et Ontologies pour la Gestion des Connaissancespour la Gestion des Connaissances
Fabien Gandon Post-doc
Université de Carnegie Mellon Doctorat
I.N.R.I.A. Sophia Antipolis, équipe ACACIA Monitorat
Département informatique, Université de Nice-Sophia Antipolis D.E.A. “Traitement de l’image et systèmes de vision” (2ième)
Université de Rouen Ingénieur - département “Génie Mathématiques” (major)
I.N.S.A., Rouen
(2)
Notion d’intraweb sémantiqueNotion d’intraweb sémantique Problème: matérialiser et structurer la mémoire d’une organisation? Mémoire organisationnelle annotée: intraweb sémantique en RDF(1):
documents, personnes, groupes, etc.
Ontologie en RDFS(1): vocabulaire conceptuel d’annotation
(1) recommandation W3C
Auteur Personne:http://www.inria.fr/~rdieng/
Titre "Annual activity report of ACACIA"
Auteurportée
domaine
Types de concepts Types de relations
Document:http://www-sop.inria.fr/aar.doc
CréateurEntité
Document Personne
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Conception d’ontologiesConception d’ontologies Problème: concevoir une ontologie pour un Web sémantique.
Méthode:
O’CoMMA:
□ 470 types de concepts
□ 79 types de relations
□ 700 termes et 550 définitions enAnglais et en Français
Schéma RDFS Propriétés Algébriques Règles
Couverture ?
Tableaux structurés
Scénarios
Recueil
Lexiques
Organisation Document Personne Domaine
Typique
d’une mémoire
organisationnelle
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Agents logiciels et connaissances distribuéesAgents logiciels et connaissances distribuées Problème: gérer les connaissances distribuées dans l’organisation. Analyse fonctionnelle descendante: groupes, rôles, protocoles Sociétés:
Société d’annotation:□ Hiérarchie avec 2 rôles: archivistes, médiateurs□ Principales interactions: archivage, requêtes distribuées□ Statistiques du contenu archivé / types de concepts et relations
□ ex. distances sémantiques
annotation–archive pour archivage
nouvelles annotations
DistH(Type1,Type2) = Min(GPath(Type1,LCST)+GPath(Type2,LCST))
Société ontologie & modèle organisation
Société gérant les annotations
Société apparieursSociété gérant les utilisateurs
document
booklet
chart
graphdiagram
book
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Accès mobiles aux Services Web SémantiquesAccès mobiles aux Services Web Sémantiques Problème de faible couplage:
□ Système ouvert□ Réseau sans fil & PDA
(terminal, connectivité, disponibilité)
Agents de services spécifiques
ex. restaurant, messages
Services Web sémantiquesex. localisation, agenda,météorologie
Architecture Web sémantique
Agents de services généraux
© Carnegie Mellon University - Sadehlab
Communication toolkit (http, e-mail, IM, etc.)
NETWORK
SemanticSemanticWeb serversWeb servers
S. Web Ontologies
S. Web AnnotationsOther Web Resources
Semantic Web Services
SemanticSemanticsearchsearchservicesservices
Task-Task-specificspecific
Task-specific resources and APIs
User interaction User interaction managermanager
API
e-Wallet e-Wallet managermanager
PlatformPlatformmanagermanager
White & yellow pages
MAS administration toolkit
knowledge base
API
Inference engineAPI
knowledge baseKnowledge of the owner’s profile
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e-e- Problème: faciliter mais contrôler l’accès aux profils utilisateurs. Portefeuille électronique: interface sémantique d’accès unifiée
□ Assertions statiquesex. nom, centres d’intérêt
□ Règles d’assertion dynamiqueex. définition, exceptions
□ Règles d’invocation de servicespour obtenir des connaissancescontextuelles ex. agenda, GPS
□ Règles de privauté autorisationset ajustements ex. localisation
Implantation O.W.L.(2) + extensions pour règles et requêtes Couches = typage, chaînage avant, chaînage arrière
(2) Extension pour RDFS en cours de recommandation au W3C© Carnegie Mellon University - Sadehlab
privauté
service
coeurasser-tionnel
query
answer
moteur d’inférences
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EvaluationsEvaluations CoMMA projet IST
Atos-Origin, CSELT Telecom Italia, CSTB, INRIA, LIRMM, T-Nova Deutsche Telekom, Université Parme2 évaluations avec utilisateurs finaux, journée porte ouverte et démo+ évaluations de performances
myCampus projet DARPA (chef de projet)CMU, Air Force, BBN, IBM, HP, Symbol, Boeingexpérience à CMU sur 3 jours avec 11 utilisateurs
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Vision du futurVision du futur IA distribuée pour assister le cycle de vie des connaissances
□ Collecticiels pour émergence & maintien consensus ontologique□ Inférences distribuées & bibliothèques de protocoles d’interactions□ Inférences pour maximiser la maintenance automatique
Interactions dans/entre Webs sémantiques (extranets, Web ouvert)□ Médiations entre différentes ontologies□ Découverte (existence, modalités) et composition de services□ Contrôle de la sécurité, de l’accès, de la visibilité et de la privauté□ Contrôle de la qualité (contenu, service)
Interfaces homme-système intelligentes masquant la complexité□ Contexte d’accès aux connaissances et services en ligne
awareness, dimension sociale (communautés, rôles), mobilité□ Exploiter les structures sémantiques pour inférences d’interaction
Coopérations nécessaires: internationales (ex. IST), industrielles (ex. RNTL), organismes de standardisation (ex. W3C, OASIS)
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Complémentarité des domaines de rechercheComplémentarité des domaines de recherche
AI Distribuée & AI Distribuée & Services WebServices Web
Ontologie &Ontologie &ReprésentationReprésentation
des connaissancesdes connaissances
Web SémantiqueWeb Sémantique& Knowledge & Knowledge managementmanagement
formalismes &applications
méthodes &schémas
formalismes,référence sémantique pourinférences & communication
plates-formes logicielles pour cycle de vie
formalismes,mondes annotés,
méthodes, applications
architectures logicielles,plates-formes de déploiement