L'objectif de cette thèse est d'étendre des opérateurs de révision d'ontologie existants en respectant les postulats AGM (priorité aux nouvelles connaissances, cohérence de connaissances et minimalité des changements) pour des ontologies d'expressivité SHIQ et de proposer de nouveaux algorithmes palliant les inconvénients inhérents à ces opérateurs.Après étude de l'existant, nous avons proposé un nouvel algorithme de tableau pour la révision des ontologies exprimées en SHIQ. En créant ce nouvel algorithme de tableau, nous avons défini la notion des modèles de graphe finis (des modèles d'arbre ou des modèles de forêt) afin de représenter un ensemble éventuellement infini de modèles d'une ontologie en SHIQ. Ces structures finies équipées d'un pré-ordre total permettent de déterminer la différence sémantique entre deux ontologies représentées comme deux ensembles de modèles. Nous avons mis en œuvre les algorithmes proposés dans notre moteur de révision OntoRev, intégrant des techniques d'optimisation pour (i) réduire des non-déterminismes lors de l'application de l'algorithme de tableau, (ii) optimiser le temps du calcul de distance entre des modèles d'arbre ou entre des modèles de forêt, (iii) éviter de construire des forêts ou des arbres non nécessaires à la révision. De plus, nous avons examiné la possibilité d'améliorer la méthode de tableau par une approche permettant de compresser les modèles d'arbres. Enfin, nous avons effectué des expérimentations avec des ontologies du monde réel qui ont mis en exergue la difficulté à traiter des axiomes non déterministes intrinsèques. / The objective of this PhD thesis is to extend existing ontology revision operators in accordance with the postulates AGM (priority on new knowledge, knowledge coherence and minimal change) for ontologies in SHIQ and propose new algorithms to overcome the disadvantages in these operators.After studying the existing approaches, we have proposed a new tableau algorithm for the revision of ontologies expressed in SHIQ. Together with this new tableau algorithm, we have defined the notion of finite graph models (tree models or forest models) in order to represent a possibly infinite set of models of an ontology in SHIQ. These finite structures equipped with a total pre-order make it possible to determine the semantic difference between two ontologies represented as two sets of models.We have implemented the proposed algorithms in our revision engine OntoRev, by integrating optimization techniques for (i) reducing non-determinisms when applying the tableau algorithm, (ii) optimizing the computation time of the distance between tree models or between forest models, (iii) avoiding the construction of unnecessary forests or trees in the revision. In addition, we examined the possibility of improving the tableau method using an approach for compressing tree models. Finally, we carried out experiments with real-world ontologies which highlighted the difficulty to deal with intrinsic non-deterministic axioms.

Le web sémantique est un nouveau paradigme web qui fournit un cadre commun pour des données devant être partagées et réutilisées à travers des applications, en franchissant les frontières entre les entreprises et les communautés. Le problème majeur que l'on rencontre à présent, est la manière de relier les informations provenant de différentes sources, celles-ci utilisant souvent une syntaxe et une sémantique différentes. Puisqu'aujourd'hui, la plupart des informations sont gardées dans des bases de données relationnelles, l'intégration de source de données relationnelle dans le web sémantique est donc très attendue.<br /> L'objectif de cette thèse est de fournir des méthodes et des techniques pour résoudre ce problème d'intégration des bases de données. Nous proposons une approche combinant des représentations de schémas à base d'ontologie et des logiques de descriptions. Les schémas de base de données sont conçus en utilisant la méthodologie ORM. La stabilité et la flexibilité de ORM facilite la maintenance et l'évolution des systèmes d'intégration. Un nouveau langage d'ontologie web et ses fondements logiques sont proposées afin de capturer la sémantique des sources de données relationnelles, tout en assurant le raisonnement décidable et automatique sur les informations provenant des sources. Une traduction automatisée des modèles ORM en ontologies est introduite pour permettre d'extraire la sémantique des données rapidement et sans faillibilité. Ce mécanisme prévoit la coexistence d'autre sources d'informations, tel que l'hypertexte, intégrées à l'environnement web sémantique.<br /> Cette thèse constitue une avancée dans un certain nombre de domaine, notamment dans l'intégration de données, l'ingénierie des ontologies, les logiques de descriptions, et la modélisation conceptuelle. Ce travail pourra fournir les fondations pour d'autres investigations pour intégrer les données provenant de sources relationnelles vers le web sémantique.