Soutenance d’HDR de Mounira HARZALLAH (équipe DUKe)

Mounira Harzallah soutiendra son Habilitation à Diriger des Recherches, intitulée « Contributions à l’Ingénierie des Connaissances : Construction et validation d’ontologie et mesures sémantiques »
mercredi 13 décembre à 14h, dans l’amphithéâtre 2 du bâtiment IREST de Polytech.

Jury :
Mme Nathalie Aussenac-Gilles, Directrice de recherche, CNRS/IRIT, Univ. Paul Sabatier, Toulouse (Rapporteur)
M. Jean Charlet, Chargé de mission recherche à l’AP-HP & Inserm, Université Pierre et Marie Curie (Rapporteur)
M. Serge Garlatti, Professeur, Institut Mines Télécom (IMT) Atlantique (Rapporteur)
Mme Bénédicte Le Grand, Professeur, Université Paris 1 Panthéon – Sorbonne, Centre de Recherche en Informatique (CRI) (Examinateur)
Mme Pascale Kuntz, Professeur, École Polytechnique de l’Univ. de Nantes (Examinateur)

Résumé :
Les connaissances sont reconnues depuis quelques décennies comme le capital de l’économie immatérielle. Leur ingénierie (extraction, modélisation, capitalisation, exploitation…) est une problématique permanente et omniprésente dans les activités de chacun. Elle a connu plusieurs mutations en s’adaptant au cours du temps à l’évolution des connaissances. Elle a notamment dû prendre en compte une évolution dans le temps des ressources des connaissances (experts, livres, bases de données, réseaux sociaux, tweeters, web des données…), de leurs formes (implicite, explicite, structurée, semi ou non structurée), de leurs utilisateurs (organisation, apprenant, utilisateur du web…), des supports de leur utilisation (livres, bases de données, systèmes experts, systèmes à bases de connaissances, applications du web sémantique…), du volume et de la vitesse de multiplication de leurs ressources, des techniques de leur extraction, des langages de leur représentation…
Dans ces différentes évolutions, l’ontologie a été reconnue comme une représentation sémantique pertinente d’une conceptualisation explicite et formelle d’un domaine. Dans la communauté de l’ingénierie des connaissances, l’aspect formel des ontologies et la possibilité de raisonner avec elles et de les réutiliser, ont conduit de nombreux chercheurs à s’y intéresser et à les utiliser dans plusieurs applications. Au passage à l’échelle, le challenge de leur utilisation dans des projets réels s’est vu confronté à plusieurs obstacles, par exemple : (1) des méthodes de construction peu opérationnelles et non adaptées à la construction d’ontologies larges ; (2) des méthodes de validation plutôt adaptées à certains problèmes logiques ; (3) la difficulté de bien choisir une ontologie pour une application, parce que cette ontologie devrait bien couvrir le domaine de cette application et prendre en compte ses évolutions, et parce qu’il faut y appliquer une mesure sémantique adéquate dont les résultats devraient être et rester proches du jugement humain, même si cette ontologie évolue. Dans le web des données, on s’est focalisé sur les techniques de fouille de données, d’apprentissage automatique, etc., pour gérer les paramètres de volume des données, de la vitesse de leur changement, de leur véracité… tout en oubliant le paramètre de leur hétérogénéité sémantique.
Je me suis intéressée depuis plus de 15 ans, aux problématiques liées aux ontologies, à leur construction, à leur validation et à leur exploitation, en ingénierie des connaissances. Mes contributions à ce domaine sont principalement des modèles sémantiques, des cadres ou des méthodes dont certaines utilisent des techniques de raisonnement logique, de fouille de données ou de traitement automatique de langues. Elles s’organisent autour de 3 axes. Le premier axe porte sur l’ingénierie des compétences et son articulation à l’ingénierie des connaissances. Mes deux contributions majeures dans cet axe sont : (1) des modèles de connaissances (i.e. une ontologie noyau des compétences basée sur le modèle CRAI (Comptency Resource Aspect Individual) conçu dans mes travaux de thèse et le modèle CKIM (Competency and Knowledge Integrated Model) pour une représentation intégrée des compétences et connaissances) et (2) une architecture intégrante pour l’ingénierie des compétences. Cette architecture se base sur une
modélisation ontologique et fine des compétences permettant d’intégrer la réalisation des différents processus d’ingénierie des compétences. En plus, elle permet de répertorier des
techniques d’ingénierie des connaissances et les ressources associées pour l’extraction des compétences. Cette architecture pourrait s’étendre à une architecture intégrante pour l’ingénierie des connaissances et porter sur tout type de processus d’une organisation qui requière des connaissances. D’autres types de données (e.g. données structurées, traces) et de techniques pourraient être rajoutés à cette architecture. Cette architecture a orienté mes travaux de recherche vers les deux autres axes : l’axe 2 qui porte sur les méthodes et techniques d’ingénierie des connaissances pour la conceptualisation et la validation d’ontologie, l’ontologie et les méthodes et techniques d’ingénierie des connaissances étant deux composants principaux de cette architecture ; l’axe 3 porte sur les mesures sémantiques de comparaison d’objets, une mesure sémantique étant une technique de cette architecture, appliquée à une ontologie pour aider à accomplir certains processus d’une organisation. Plus précisément, dans l’axe 2, j’ai traité des approches et outils de conceptualisation semi-automatique d’ontologie et j’ai proposé un cadre pour les comparer. J’ai traité également l’étape de validation d’ontologie, considérée dans mes travaux comme un processus qui devrait se réaliser en parallèle avec la conceptualisation. En outre, à partir de mon expérience en construction d’ontologie dans différents projets, il m’a semblé évident le rôle clé qu’une ontologie noyau pourrait jouer dans ces deux processus (i.e. la conceptualisation et la validation). J’ai donc proposé deux approches de validation d’ontologie dans lesquelles j’ai cherché, d’une part, à coupler la validation à la conceptualisation, et d’autre part à leur intégrer des contraintes générées à partir d’une ontologie noyau formelle. La première approche est basée sur l’identification des problèmes pouvant nuire à la qualité d’une ontologie. J’ai proposé une nouvelle typologie évolutive de ces problèmes ; une liste de dépendances de vérification et correction des problèmes pour optimiser le processus de validation ; des anti-patrons partiels pour l’aide à l’identification des problèmes de « Contradiction sociale »; et une méthode, utilisant des règles inductives, pour l’aide à la correction du problème « Ontologie Plate ». La deuxième approche de validation est appliquée à une ontologie pour l’annotation. Elle utilise des règles générées du méta-modèle d’annotation et/ou d’une ontologie noyau pour guider l’annotation d’un objet avec cette ontologie, enrichir cette ontologie si nécessaire et valider ces deux tâches. Ces deux approches pourraient se fusionner et s’étendre vers une approche semi-automatique de construction et validation intégrées d’ontologie, basée sur une ontologie noyau formelle. Dans l’axe 3, j’ai proposé un cadre unifiant pour la définition de trois familles de mesures
sémantique de comparaison d’objets selon leur annotation par une ontologie. Chaque famille de mesure se distingue par le type d’annotation pris en compte dedans : un objet peut être annoté par un concept unique, un ensemble de concepts ou un graphe sémantique d’une ontologie. Ce cadre unifiant se caractérise par l’utilisation d’une approche similaire pour l’approximation du contenu informationnel apporté par chaque type d’annotation, le contenu informationnel étant un élément principal et commun à la définition de ces trois familles de mesures. Par ailleurs, ce cadre unifiant aide aussi à analyser les résultats des mesures et à choisir une mesure adéquate pour une ontologie et une application données.
Dans mon mémoire de HDR, je présente ces différentes contributions, en les positionnant par rapport à l’évolution des connaissances et par rapport à des travaux connexes de l’état de l’art. Je discute en conclusion la pertinence de mes travaux par rapport aux challenges du web des données et je présente mon projet de recherche et des perspectives liées à ce challenge.