Dans ce travail de thèse, nous proposons une base de connaissances, destinée à une prothèse de mémoire « intelligente », appelée CaptainMemo, qui a pour but d’aider les malades d’Alzheimer, à pallier leurs problèmes de dégénérescence mnésique. Cette base de connaissances est basée sur l’ontologie temporelle, multiculturelle et multilingue PersonLink, permettant à la prothèse de mémoire une représentation sémantique rigoureuse, multilingue et temporelle des liens interpersonnels. L’ontologie PersonLink est déréférençable et présente dans le Web de données.Le multilinguisme et la représentation temporelle sont deux grands sujets de recherche en informatique et en Web sémantique en particulier. Le multilinguisme appliqué à la représentation des relations interpersonnelles requiert un traitement spécifique, car il est lié au multiculturalisme. Par ailleurs, le passage d’une culture/langue à une autre s’avère une grande problématique de recherche. En effet, la traduction littérale n’est pas toujours permise, surtout quand il s’agit des relations interpersonnelles, car elles sont culturellement dépendantes. Dans ce contexte, nous proposons une approche permettant la représentation des ontologies dans plusieurs cultures/langues. Cette approche, en se basant sur un algorithme de traduction, permet le passage d’une culture/langue à une autre sans faire de la traduction littérale mais plutôt une traduction culturelle. Ainsi, en adoptant cette approche, notre ontologie PersonLink permet une représentation exacte des relations interpersonnelles, qui prend en considération l’aspect culturel pour la définition de chaque relation, et lui attribue le terme adéquat selon la langue liée à la culture dans laquelle elle est représentée. Les relations interpersonnels régissent à des règles et contraintes qui les définissent selon chaque culture, ces contraintes sont représentées sémantiquement dans l’ontologie PersonLink via OWL2. Cependant, il est difficile de prendre en considération ces contraintes lors de l’introduction de la dimension temporelle pour représenter les intervalles de temps de ces relations interpersonnelles, surtout quand ces dernières sont diachroniques et leurs intervalles de temps sont qualitatifs. En effet, les modèles et solutions déjà existantes permettent de faire une représentation temporelle des intervalles de temps (ex 4D-Fluents), et de lier entre ces intervalles de temps (ex Relations d’Allen), mais ne prennent pas en considération les contraintes sémantiques des relations interpersonnelles. Dans ce sens, nous proposons une approche qui permet une représentation sémantique, basée sur les contraintes OWL2, pour la représentation des intervalles de temps qualitatifs. Enfin, pour traiter l’intelligence de la prothèse de mémoire CaptainMemo, nous proposons une approche pour le raisonnement sur les intervalles dans le temps. Dans cette approche nous introduisons un ensemble de règles SWRL pour affirmer des relations d’Allen temporelles inférées, permettant aux raisonneurs, tel que Pellet qui prend en charge les règles DL-Safe, d’être employés pour l'inférence et la vérification de la cohérence sur les relations temporelles entre différents intervalles de temps. La table des compositions des relations entre intervalles de temps a ainsi été considérablement réduite, car elle se base sur un ensemble tractable de ces relations, ce qui en résulte un temps de traitement de raisonnement plus réduit. / In this thesis, we propose a knowledge base for a "smart" memory prosthesis, called CaptainMemo, which aims to help Alzheimer's patients to overcome their memory impairments. This knowledge base is built over the temporal, multicultural and multilingual PersonLink ontology. This ontology gives the memory prosthesis a rigorous, multilingual and temporal semantic representation of interpersonal relationships. The PersonLink ontology is dereferenceable and available in the Linked Data. Multilingualism and temporal representation are two major research topics in computer science and in the Semantic Web in particular.Multilingualism applied to the representation of interpersonal relationships requires specific treatment because it is linked to multiculturalism. In addition, the transition from one culture / language to another is a major research problem. Indeed, literal translation is not always allowed, especially when it comes to interpersonal relationships, because they are culturally dependent. In this context, we propose an approach allowing the representation of ontologies in several cultures / languages. This approach, based on a translation algorithm, allows the transition from one culture / language to another by making a cultural translation rather than a literal one. Thus, by adopting this approach, our PersonLink ontology allows an exact representation of interpersonal relationships, because it takes into consideration the cultural aspect for the definition of each relationship, and assigns the appropriate term according to the language related to this culture. Interpersonal relationships are governed by rules and constraints that define them according to each culture, these constraints are represented semantically in the PersonLink ontology using OWL2. However, it is difficult to consider these constraints when introducing the temporal dimension to represent the time intervals of these interpersonal relationships, especially when these are diachronic and their time intervals are qualitative. Indeed, the legacy models and solutions make it possible to make a temporal representation of the time intervals (e.g. 4D-Fluents), and to link between these time intervals (e.g. Allen Relations), but do not take into account the semantics constraints of interpersonal relationships. In this context, we propose an approach that allows a semantic representation, based on OWL2 constraints, for the representation of qualitative time intervals. Finally, to deal with the intelligence of the CaptainMemo memory prosthesis, we propose an approach for reasoning over time intervals. In this approach we introduce a set of SWRL rules to assert inferred temporal Allen relationships, allowing reasoners, such as Pellet that supports DL-Safe rules, to be used for the inference and the verification of consistency over the temporal relationships between different time intervals. Thus, the table of compositions of the relations between time intervals has been considerably reduced, since it is based on a tractable set of these relations, and, consequently, the processing time of the reasoning becomes shorter.

Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une prothèse de mémoire « intelligente », appelée CAPTAIN MEMO, destinée aux malades d’Alzheimer, pour pallier leurs problèmes mnésiques. Cette prothèse est basée sur l’ontologie temporelle, floue et multilingue appelée MemoFuzzyOnto.Cette prothèse offre des interfaces accessibles à cette classe particulière d’utilisateurs. Nous proposons, pour mettre en œuvre ces interfaces, une méthodologie de conception appelée InterfaceToAlz pour concevoir des interfaces accessibles aux malades d’Alzheimer, et qui offre un guide de 146 bonnes pratiques ergonomiques. De plus, nous proposons un outil de visualisation d’ontologies appelé Memo Graph qui génère un graphe dont la visualisation et la manipulation sont accessibles aux malades d’Alzheimer. Cette proposition est motivée par le fait que CAPTAIN MEMO a besoin de générer et d’éditer le graphe de la famille et de l’entourage du patient, à partir de l’ontologie MemoFuzzyOnto qui structure sa base de connaissances. Memo Graph est fondé sur notre guide de bonnes pratiques ergonomiques et notre approche, appelée Incremental Key-Instances Extraction and Visualisation, qui permet une extraction et une visualisation incrémentale du résumé des assertions ABox de l’ontologie. Il supporte également la visualisation des données ouvertes liées (Linked Data) et le passage à l’échelle. Par ailleurs, nous proposons, dans le cadre de cette thèse, une typologie de l’imperfection des données saisies (principalement due à la discordance mnésique provoquée par la maladie), et une méthodologie pour permettre à CAPTAIN MEMO d’être tolérante à la saisie des données fausses. Nous proposons un modèle d’évaluation de la crédibilité et une approche, nommée Data Believability Estimation for Applications to Alzheimer Patients, permettant d’estimer qualitativement et quantitativement la crédibilité de chaque donnée saisie. Enfin, pour que CAPTAIN MEMO soit tolérante à la saisie des intervalles temporels imprécis nous proposons deux approches : l’une basée sur un environnement précis et l’autre basée sur un environnement flou. Dans chacune des deux approches, nous étendons l’approche 4D-fluents pour représenter les intervalles temporels imprécis et les relations temporelles qualitatives, puis nous étendons l’algèbre d’Allen pour prendre en compte les intervalles imprécis dans le cadre de notre ontologie MemoFuzzyOnto. Nos contributions sont implémentées et évaluées. Nous avons évalué l’accessibilité de ses interfaces utilisateurs, le service de CAPTAIN MEMO qui a pour but de stimuler la mémoire du patient, notre approche pour l’estimation quantitative de la crédibilité des données saisies ainsi que la visualisation du graphe générée à l’aide de Memo Graph. Nous avons également évalué la performance de Memo Graph et son utilisabilité par des experts du domaine. / In the context of this thesis, we propose a “smart” memory prosthesis, called CAPTAIN MEMO, to help Alzheimer’s disease patients to palliate mnesic problems. It is based on a temporal, fuzzy and multilingual ontology named MemoFuzzyOnto. It provides accessible user interfaces to this demographic. To design these interfaces, we propose a methodology named InterfaceToAlz which serves as an information base for guiding and evaluating the design of user interfaces for Alzheimer’s disease patients. It identifies 146 design guidelines.Besides, we propose an ontology visualization tool called Memo Graph which offers an accessible and understandable visualization to Alzheimer’s disease patients. In fact, in the context of CAPTAIN MEMO, there is a need to generate the patient entourage/family tree from its personal data structured according to MemoFuzzyOnto. Memo Graph is based on our design guidelines and our approach, named Incremental Key-Instances Extraction and Visualisation, to extract and visualize descriptive instance summarizations from a given ontology and generate “summary instance graphs” from the most important data. It supports Linked Data visualization and scaling.Furthermore, we propose a typology of the imperfection of the data entered (mainly due to the memory discordance caused by this disease), and a methodology to allow false data entry. We propose a believability model and an approach called Data Believability Estimation for Applications to Alzheimer Patients to estimate qualitatively and quantitatively the believability of each data entered. Finally, CAPTAIN MEMO allows imprecise time intervals entry. We propose two approaches: a crisp-based approach and a fuzzy-based approach. The first one uses only crisp standards and tools and is modeled in OWL 2. The second approach is based on fuzzy sets theory and fuzzy tools and is modeled in Fuzzy-OWL 2. For the two approaches, we extend the 4D-fluents model to represent imprecise time intervals and qualitative interval relations. Then, we extend the Allen’s interval algebra to compare imprecise time interval in the context of MemoFuzzyOnto. Our contributions are implemented and evaluated. We evaluated the service of CAPTAIN MEMO which has the aim to stimulate the patient’s memory, the accessibility of its user interfaces, the efficiency of our approach to estimate quantitatively the believability of each data entered and the visualization generated with Memo Graph. We also evaluated Memo Graph with domain expert users.