Depuis son émergence au début des années 1990, la notion d'ontologie s'est rapidement diffusée dans un grand nombre de domaines de recherche. Compte tenu du caractère prometteur de cette notion, de nombreux travaux portent sur l'utilisation des ontologies dans des domaines aussi divers que la recherche d'information, le commerce électronique, le web sémantique, l'intégration de données, etc. L'efficacité de tous ces travaux présuppose l'existence d'une ontologie de domaine susceptible d'être utilisée. Or, la conception d'une telle ontologie s'avère particulièrement difficile si l'on souhaite qu'elle fasse l'objet de consensus. S'il existe des outils utilisés pour éditer une ontologie supposée déjà conçue, et s'il existe également plusieurs plate-formes de traitement automatique de la langue permettant d'analyser automatiquement les corpus et de les annoter tant du point de vue syntaxique que statistique, il est difficile de trouver une procédure globalement acceptée, ni a fortiori un ensemble d'outils supports permettant de concevoir une ontologie de domaine de façon progressive, explicite et traçable à partir d'un ensemble de ressources informationnelles relevant de ce domaine. L'objectif du projet ANR DaFOE4App (Differential and Formal Ontologies Editor for Application), dans lequel s'inscrit notre travail, était de favoriser l'émergence d'un tel ensemble d'outils. Contrairement à d'autres outils de construction d'ontologies, la plate-forme DaFOE, présentée dans cette thèse, ne propose pas un processus de construction figé ni en nombre d'étapes, ni sur la représentation des étapes. En effet, dans cette thèse nous généralisons le processus de construction d'ontologies pour un nombre quelconque d'étapes. L'intérêt d'une telle généralisation étant, par exemple, d'offrir la possibilité de raffiner le processus de construction en insérant ou modifiant des étapes. On peut également souhaiter supprimer certaines étapes à fin de simplifier le processus de construction. L'objectif de cette généralisation est de minimiser l'impact de l'ajout, suppression ou modification d'une étape dans le processus global de construction d'ontologies, tout en préservant la cohérence globale du processus de construction. Pour y parvenir, notre approche consiste à utiliser l'Ingénierie Dirigée par les Modèles pour caractériser chaque étape au sein d'un modèle et ensuite ramener le problème du passage d'une étape à l'autre à un problème de mapping de modèles. Les mappings établis entre les modèles sont ensuite utilisés pour semi-automatiser le processus de construction d'ontologies. Ce processus de construction se faisant dans un contexte persistant de base de données, nous proposons dans cette thèse, d'une part, pour les bases de données dites à base de modèles (BDBM) du fait qu'elles permettent de stocker à la fois les données et les modèles décrivant ces données, une extension pour la prise en compte des mappings, et, d'autre part, nous proposons le langage de requête MQL (Mapping Query Language) qui, en masquant la complexité de l'architecture de la BDBM facilite son exploitation. L'originalité du langage MQL se trouve dans sa capacité, au travers de requêtes syntaxiquement compactes, à explorer transitivement tout ou partie du graphe de mappings lors d'une recherche d'informations.

Nous appelons Bases de Données à Base Ontologique (BDBO), les bases de données qui contiennent à la fois des données et des ontologies qui en décrivent la sémantique. Dans le contexte du Web Sémantique, de nombreuses BDBO associées à des langages qui permettent d'interroger les données et les ontologies qu'elles contiennent sont apparues. Conçus pour permettre la persistance et l'interrogation des données Web, ces BDBO et ces langages sont spécifiques aux modèles d'ontologies Web, ils se focalisent sur les ontologies conceptuelles et ils ne prennent pas en compte la structure relationnelle inhérente à des données contenues dans une base de données. C'est ce triple problème que vise à résoudre le langage OntoQL proposé dans cette thèse. Ce langage répond au triple problème évoqué précédemment en présentant trois caractéristiques essentielles qui le distinguent des autres langages proposés : (1) le langage OntoQL est indépendant d'un modèle d'ontologies particulier. En effet, ce langage est basé sur un noyau commun aux différents modèles d'ontologies et des instructions de ce langage permettent de l'étendre, (2) le langage OntoQL exploite la couche linguistique qui peut être associée à une ontologie conceptuelle pour permettre d'exprimer des instructions dans différentes langues naturelles et (3) le langage OntoQL est compatible avec le langage SQL, permettant ainsi d'exploiter les données au niveau logique d'une BDBO, et il étend ce langage pour permettre d'accéder aux données au niveau ontologique indépendamment de la représentation logique des données tout en permettant d'en manipuler la structure.

Texte remanié de : PhD : Politecnico di Milano : 2002. / Bibliogr. p. [129]-134.