CODEX – COmparaison de Descriptions vis-à-vis d’un domaine d’eXpertise

Dans de nombreux domaines métiers, la compréhension ou l’analyse d’objets d’intérêt par des experts s’effectue via un raisonnement par comparaison, qui consiste à exhiber leurs points communs et leurs différences. La notion d’objet est volontairement abstraite car le raisonnement par comparaison se veut générique et donc indépendant du domaine métier où il est utilisé. Néanmoins, en pratique, ces objets peuvent prendre des formes diverses comme des requêtes sur des bases de données, des faits journalistiques ou politiques, des modèles de structures chimiques ou biologiques, des articles législatifs, des résultats d’examens de dossiers médicaux de patients, etc.

L’objectif de la thèse CODEX est l’automatisation du raisonnement par comparaison entre objets d’intérêt. Il s’agit d’élaborer une solution théorique générique qui soit à la fois indépendante d’un domaine métier particulier, mais qui, lorsqu’elle est appliquée à la comparaison d’objets d’un domaine, est capable d’exploiter des connaissances expertes de celui-ci. En effet, la comparaison d’objets n’a de sens que si elle est capable d’interpréter de façon précise ce que les objets en jeu représentent (c’est-à-dire leur sémantique) au sens des experts du domaine métier. De façon plus spécifique, le sujet de thèse CODEX vise à étudier des opérateurs de calcul de points communs et de calcul de différences entre objets pour les standards du Web Sémantique du W3C. Ceux-ci permettent de représenter des données hétérogènes avec RDF & OWL ou des requêtes hétérogènes avec SPARQL, soient les objets d’intérêt à comparer, dans un cadre formel homogène : des structures de graphes associées à des connaissances d’un domaine métier exprimées par une ontologie, c’est-à-dire une modélisation d’un domaine dans un langage pragmatique de la logique du premier ordre. De tels opérateurs ont été proposés pour RDF et SPARQL dans la littérature sur le calcul de points communs [1,2,3,4,5] et dans une moindre mesure sur le calcul de différences [3], sous certaines conditions.

La contribution attendue du sujet de thèse CODEX est de proposer des opérateurs de calcul de points communs et de calcul de différence les plus généraux possibles pour les graphes RDF et les requêtes SPARQL, puis de porter ses résultats sur le standard plus expressif OWL2-QL pour la gestion de grands volumes de données à l’aide d’ontologies. Le gain en expressivité d’OWL2-QL permet une description plus riche et donc plus précise des connaissances expertes d’un domaine d’application.

Les résultats obtenus seront appliqués à au moins l’un des deux problèmes suivants : la découverte et l'explication de manipulation (transformation) d’opinions dans le domaine du journalisme ou l’optimisation d’un workflow de requêtes par sélection de vues à matérialiser dans les systèmes de gestion de données, notamment le système OptiRef de l’équipe Shaman de l’IRISA [6,7].