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.

Une ontologie de domaine est une représentation de la sémantique des concepts d'un domaine<br />en termes de classes et de propriétés, ainsi que des relations qui les lient. Avec le développement de<br />modèles d'ontologies stables dans différents domaines, OWL dans le domaine duWeb sémantique,<br />PLIB dans le domaine technique, de plus en plus de données (ou de métadonnées) sont décrites par référence à ces ontologies. La taille croissante de telles données rend nécessaire de les gérer au sein de bases de données originales, que nous appelons bases de données à base ontologique (BDBO), et qui possèdent la particularité de représenter, outre les données, les ontologies qui en définissent le sens. Plusieurs architectures de BDBO ont ainsi été proposées au cours des dernières années. Les chémas qu'elles utilisent pour la représentation des données sont soit constitués d'une unique table de triplets de type (sujet, prédicat, objet), soit éclatés en des tables unaires et binaires respectivement pour chaque classe et pour chaque propriété. Si de telles représentations permettent une grande flexibilité dans la structure des données représentées, elles ne sont ni susceptibles de passer à grande échelle lorsque chaque instance est décrite par un nombre significatif de propriétés, ni adaptée à la structure des bases de données usuelles, fondée sur les relations n-aires. C'est ce double inconvénient que vise à résoudre le modèle OntoDB. En introduisant des hypothèses de typages qui semblent acceptables dans beaucoup de domaine d'application, nous proposons une architecture de BDBO constituée de quatre parties : les deux premières parties correspondent à la structure usuelle des bases de données : données reposant sur un schéma logique de données, et méta-base décrivant l'ensemble de la structure de tables.<br />Les deux autres parties, originales, représentent respectivement les ontologies, et le méta-modèle<br />d'ontologie au sein d'un méta-schéma réflexif. Des mécanismes d'abstraction et de nomination permettent respectivement d'associer à chaque donnée le concept ontologique qui en définit le sens, et d'accéder aux données à partir des concepts, sans se préoccuper de la représentation des données. Cette architecture permet à la fois de gérer de façon efficace des données de grande taille définies par référence à des ontologies (données à base ontologique), mais aussi d'indexer des bases de données usuelles au niveau connaissance en leur adjoignant les deux parties : ontologie et méta-schéma. Le modèle d'architecture que nous proposons a été validé par le développement d'un prototype opérationnel implanté sur le système PostgreSQL avec le modèle d'ontologie PLIB. Nous présentons également une évaluation comparative de nos propositions aux modèles présentés antérieurement.