L'interoperabilite semantique est une question importante, largement identifiee dans les technologies d'organisation et de l'information et dans la communaute de recherche en systemes d'information. L'adoption large du Web afin d'acceder a des informations distribuees necessite l'interoperabilite des systemes qui gerent ces informations. Des solutions et reflexions comme le Web Semantique facilitent la localisation et l'integration des donnees d'une maniere plus intelligente par l'intermediaire des ontologies. Il offre une vision plus semantique et comprehensible du web. Pourtant, il souleve un certain nombre de defis de recherche. Un des principaux defis est de comparer et aligner les differentes ontologies qui apparaissent dans des taches d'integration. Le principal objectif de cette these est de proposer une approche d'alignement pour identifier les liens de correspondance entre des ontologies. Notre approche combine les techniques et les methodes d'appariement linguistiques, syntaxiques, structurelles ou encore semantiques (basees sur les instances). Elle se compose de deux phases principales : la phase d'enrichissement semantique des ontologies a comparer et la phase d'alignement ou de mapping. La phase d'enrichissement est basee sur l'analyse des informations que les ontologies developpent (des ressources web, des donnees, des documents, etc.) et qui sont associes aux concepts de l'ontologie. Notre intuition est que ces informations ainsi que les relations qui peuvent exister entre elles participent a l'enrichissement semantique entre les concepts. A l'issue de la phase d'enrichissement, une ontologie contient plus de relations semantiques entre les concepts qui seront exploitees dans la deuxieme phase. La phase de mapping prend deux ontologies enrichies et calcule la similarite entre les couples de concepts. Un processus de filtrage nous permet de reduire automatiquement le nombre de fausses relations. La validation des correspondances est un processus interactif direct (avec un expert) ou indirect (en mesurant le degre de satisfaction de l'utilisateur). Notre approche a donne lieu a un systeme de mapping appele ROMIE (Resource based Ontology Mapping within an Interactive and Extensible environment). Il a ete experimente et evalue dans deux differentes applications : une application biomedicale et une application dans le domaine de l'apprentissage enrichi par les technologies (ou e-learning).

Le travail effectué au cours de ma thèse s’inscrit dans le cadre du Web Sémantique pour rendre l’annotation sémantique. La vision du Web Sémantique a pour son objectif d’avoir les informations disponibles pour que les utilisateurs puissent les exploiter selon leurs besoins. En effet, dans les systèmes d’information actuels, dont la complexité se traduit par un volume important de données, le défi n’est plus de réunir des données, mais d’en extraire des informations pertinentes. Pour cela, les données doivent être étiquetées sémantiquement. En plus, comparé aux langues flexionnelles comme le Français, la technologie dans le traitement de langue agglutinative comme le Coréen a toujours des manques à cause de la complexité des morphologies et syntaxe. / We present an automatic semantic annotation system for Korean on the EXCOM (EXploration COntextual for Multilingual) platform. The purpose of natural language processing is enabling computers to understand human language, so that they can perform more sophisticated tasks. Accordingly, current research concentrates more and more on extracting semantic information. The realization of semantic processing requires the widespread annotation of documents. However, compared to that of inflectional languages, the technology in agglutinative language processing such as Korean still has shortcomings. EXCOM identifies semantic information in Korean text using our new method, the Contextual Exploration Method. Our system properly annotates approximately 90% of standard Korean sentences, and this annotation rate holds across text domains.

Depuis sa création, il y a plusieurs années, par Tim Berners-Lee, le World Wide Web a révolutionné considérablement plusieurs domaines, notamment la société, l'économie et surtout la recherche et la manière dont celle-ci est conduite. Cependant, la majeure partie du Contenu du Web actuel a été conçue pour être lue et comprise par les êtres humains. Les applications et les agents logiciels n'avaient alors aucunes idées sur son sens réel. Le web sémantique, comme extension du Web actuel, vise à structurer son sens et permettre une meilleure collaboration homme-machine. On s'ouvre ainsi à de nouvelles possibilités d'automatisation sur le web et une gestion plus intelligente du contenu. Dans cette optique, plusieurs technologies clés comme XML, RDF et OWL ont été développées, puis standardisées par le World Wide Web Consortium (W3C). Nous nous proposons d'étudier, dans le cadre de notre projet de maîtrise, l'approche Web sémantique dans les applications de gestion de conférences. Le projet SWOC (Semantic Web Open Conference) fait partie de cette réflexion. Il s'agit d'effectuer la ré-ingénierie d'une application en ligne de gestion des conférences, dans le but de la faire migrer vers la technologie du Web sémantique. Les ateliers de travail et les séminaires constituent, en effet, un partage de connaissances et d'idées entre des personnes d'une même communauté intellectuelle. Mettre leur gestion au c?ur des innovations technologiques doit tenir compte de nombreuses contraintes. Or, au cours de notre recherche, nous avons relevé plusieurs limites dans les applications en ligne les plus utilisées, liées principalement à l'assignation des articles aux évaluateurs, l'aide à la saisie des données et la description des ressources. L'idée qui se profile derrière ce projet est de cerner les plus-values du nouveau système et à en dégager les résultats d'assignation, afin de les comparer à ceux d'un système de base. Ce travail de recherche vise ainsi à analyser de plus près l'approche Web sémantique et son apport dans les applications de gestion de conférences, et d'en tirer des conclusions.

Dans cette thèse, nous adoptons une approche formelle pour définir et découvrir des mappings d'inclusion probabilistes entre deux taxonomies avec une sémantique claire, dans l'optique d'échange collaboratif de documents. Nous comparons deux façons de modéliser des mappings probabilistes tout en étant compatible avec les contraintes logiques déclarées dans chaque taxonomie selon une propriété de monotonie, puis nous montrons que ces modèles sont complémentaires pour distinguer les mappings pertinents. Nous fournissons un moyen d'estimer les probabilités d'un mapping par une technique bayésienne basée sur les statistiques des extensions des classes impliquées dans le mapping. Si les ensembles d'instances sont disjoints, on utilise des classifieurs pour les fusionner. Nous présentons ensuite un algorithme de type "générer et tester" qui utilise les deux modèles de mappings pour découvrir les plus probables entre deux taxonomies. Nous menons une analyse expérimentale fouillée de ProbaMap. Nous présentons un générateur de données synthétiques qui produit une entrée contrôlée pour une analyse quantitative et qualitative sur un large spectre de situations. Nous présentons aussi deux séries de résultats d'expériences sur des données réelles : l'alignement du jeu de donnée "Directory" d'OAEI, et une comparaison pour l'alignement de Web Directories sur lesquels ProbaMap obtient de meilleurs résultats que SBI (IJCAI 2003). Les perspectives pour ces travaux consistent à concevoir un système de réponse à des requêtes probabilistes en réutilisant des mappings probabilites, et la conversion des coefficients retournés par les méthodes de matching existantes en probabilités.

Dans cette thèse, nous étudions les problèmes de l'hétérogénéité et du consensus dans un Web sémantique d'entreprise. Dans le Web sémantique, une extension du Web actuel, la sémantique des ressources est rendue explicite pour que les machines et les agents puissent les « comprendre » et les traiter automatiquement, afin de faciliter les tâches des utilisateurs finaux. Un Web sémantique d'entreprise est un tel web sémantique dédié à une entreprise, une organisation. L'objectif de cette thèse est de permettre la construction et l'exploitation d'un tel Web sémantique, dans une organisation hétérogène comportant différentes sources de connaissances et différentes catégories d'utilisateurs, sans éliminer l'hétérogénéité mais en faisant cohabiter entre l'hétérogénéité et le consensus dans l'organisation tout entière. Dans la première partie, nous approfondissons le problème de l'hétérogénéité des ontologies. L'ontologie est un des éléments fondamentaux dans le Web sémantique. Plusieurs ontologies différentes peuvent co-exister dans une organisation hétérogène. Pour faciliter l'échange des informations et des connaissances encodées dans différentes ontologies, nous étudions des algorithmes permettant d'aligner des ontologies déjà existantes. Les algorithmes proposés permettent de mettre en correspondance les ontologies représentées dans les langages RDF(S) et OWL recommandés par le W3C pour le Web sémantique. Ces algorithmes sont évalués grâce à des campagnes d'évaluation des outils d'alignement d'ontologies. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons au problème de la construction de nouvelles ontologies dans une organisation hétérogène mais en prenant en compte différents points de vue, différentes terminologies des personnes, des groupes voire des communautés diverses au sein de cette organisation. Une telle ontologie, appelée ontologie multi-points de vue, permet de faire cohabiter à la fois l'hétérogénéité et le consensus dans une organisation hétérogène. Nous proposons un modèle de représentation des connaissances multi-points de vue, appelé MVP, et un langage d'ontologie multi-points de vue, qui est une extension du langage d'ontologie OWL, appelé MVP-OWL, pour permettre de construire et d'exploiter des ontologies multi-points de vue dans un Web sémantique d'entreprise.

Le Web Sémantique d'Entreprise (WSE) est une approche particulière de la Gestion des Connaissances d'une entreprise pour la prochaine génération du Web Sémantique. Dans la réalité, les organisations vivent dans un environnement hétérogène, dynamique et en cours d'évolution qui mène souvent à des changements externes et internes requérant l'évolution de leur système de gestion des connaissances. Peu de recherches actuelles font face aux changements du système de gestion des connaissances. L'objectif de cette thèse est de contribuer à lever cette limitation. Dans ce manuscrit, nous présentons une nouvelle approche de la gestion de l'évolution du WSE. Nous nous focalisons en particulier sur l'évolution de l'ontologie et de l'annotation sémantique qui sont deux composants importants du WSE. Nous nous intéressons à deux scénarios d'évolution de l'ontologie : (i) avec trace et (ii) sans trace de changements ontologiques effectués. Ces deux scénarios sont fréquents dans les situations réelles et ils peuvent entraîner des inconsistances au niveau des annotations sémantiques reposant sur cette ontologie modifiée. Pour chacun des contextes d'évolution, nous développons des approches équivalentes : une approche procédurale et une approche basée sur des règles en vue de gérer l'évolution des annotations sémantiques et de détecter et de corriger les annotations sémantiques inconsistantes. Ces propositions ont été implémentées et validées dans le système CoSWEM qui facilite la gestion de l'évolution du WSE. Ce système a été expérimenté dans le cadre des projets PALETTE et E-WOK_HUB sur un ensemble de données réelles et évolutives provenant de ces projets.

Le laboratoire DOMUS développe des applications sensibles au contexte dans une perspective d’intelligence ambiante. L’architecture utilisée présentement pour gérer le contexte a atteint ses limites en termes de capacité d’évoluer, d’intégration de nouvelles sources de données et de nouveaux capteurs et actionneurs, de capacité de partage entre les applications et de capacité de raisonnement. Ce projet de recherche a pour objectif de développer un nouveau modèle, un gestionnaire de contexte et de proposer une architecture pour les applications d’assistance installées dans un habitat intelligent. Le modèle doit répondre aux exigences suivantes : commun, abstrait, évolutif, décentralisé, performant et une accessibilité uniforme. Le gestionnaire du contexte doit permettre de gérer les événements et offrir des capacités de raisonnement sur les données et le contexte. La nouvelle architecture doit simplifier le développement d’applications d’assistance et la gestion du contexte. Les applications doivent pouvoir se mettre à jour si le modèle de données évolue dans le temps sans nécessiter de modification dans le code source. Le nouveau modèle de données repose sur une ontologie définie avec le langage OWL 2 DL. L’architecture pour les applications d’assistance utilise le cadre d’applications Apache Jena pour la gestion des requêtes SPARQL et un dépôt RDF pour le stockage des données. Une bibliothèque Java a été développée pour gérer la correspondance entre le modèle de données et le modèle Java. Le serveur d’événements est basé sur le projet OpenIoT et utilise un dépôt RDF. Il fournit une API pour la gestion des capteurs / événements et des actionneurs / actions. Les choix d’implémentation et l’utilisation d’une ontologie comme modèle de données et des technologies du Web sémantique (OWL, SPARQL et dépôt RDF) pour les applications d’assistance dans un habitat intelligent ont été validés par des tests intensifs et l’adaptation d’applications déjà existantes au laboratoire. L’utilisation d’une ontologie a pour avantage une intégration des déductions et du raisonnement directement dans le modèle de données et non au niveau du code des applications.

Cette thèse relève de l’ingénierie des connaissances et en particulier elle s’inscrit dans le cadre technique du web sémantique. Nous prenons un objet particulier : une théorie linguistique de la temporalité (temps et aspect), et nous proposons une traduction en plusieurs étapes de cette théorie en un artefact de représentation des connaissances : une ontologie. Nous passons en revue différents modèles (logiques, IA, linguistiques) de représentation du temps. Nous détaillons la notion d’ontologie en elle-même et telle qu’elle est utilisée dans le cadre informatique. Ensuite nous traduisons la théorie linguistique que nous choisissons en un objet vérifiant les propriétés d’un réseau d’entités qui sont caractéristiques d’une ontologie au sens du web sémantique. La dernière étape consiste en l’implémentation de notre ontologie en utilisant les standards W3C. / This is a knowledge engineering work that specifically deal with semantic web technologies. We first take an particular objet: a linguistic theory of time and aspect and we propose a translation of it into a knowledge engineering artefact (an ontology) following several steps. We look at different approach of time (logical, AI, linguistic) of time representation. Then we analyse the notion of ontology as understood in the computer science framework. An ontology is a network of entities, we give a translation of the linguistic theory of time and aspect into an ontology and we translate this resulting ontology using W3C semantic web standards.

Le Web des Objets s'inscrit dans divers domaines d'application, tels que la domotique, les entreprises, l'industrie, la médecine, la ville, et l'agriculture. Il se présente comme une couche uniforme placée au-dessus de l'Internet des Objets, afin de surmonter l'hétérogénéité des protocoles présents dans ces réseaux. Une valeur ajoutée des applications Web des Objets est de pouvoir combiner l'accès à divers objets connectés et sources de données externes avec des techniques standards de raisonnement sémantique (RDF-S,OWL). Cela leur permet alors d'interpréter et de manipuler de ces données en tant qu'informations contextuelles. Ces informations contextuelles peuvent être exploitées par ces applications afin d'adapter leurs composants en fonction des changements dans leur environnement. L'adaptation contextuelle est un défi majeur pour le Web des Objets. En effet, les solutions d'adaptation existantes sont soit fortement couplées avec leur domaine d'application (étant donne qu'elles reposent sur des modèles de contexte spécifiques au domaine), soit proposées comme composant logiciels autonomes, difficiles à intégrer dans des architectures Web et orientées sémantique. Cela mène alors à des problèmes d'intégration, de performance et de maintenance. Dans cette thèse, nous proposons une solution d'adaptation contextuelle multi préoccupations pour les applications Web des Objets, répondant à des besoins d'utilisabilité, de flexibilité, de pertinence et de performance. Notre travail se base sur un scenario pour l'agriculture numérique et se place dans le cadre de la plateforme orientée-avatar ASAWoO. Premièrement, nous proposons un Meta modèle générique permettant de concevoir des modèles contextuels standards, interopérables et réutilisables. Deuxièmement, nous présentons un cycle de vie du contexte et un workflow d'adaptation contextuelle, permettant la sémantisation de données brutes, ainsi que la contextualisation en parallèle durant l'exécution de l'application. Ce workflow combine des données issues de sources hétérogènes, telles que l'expertise du domaine, les documentations techniques des objets, les données de capteurs et de services Web, etc. Troisièmement, nous présentons une méthode de génération de règles d'adaptations basées sur des situations contextuelles, permettant de limiter l'effort des experts et concepteurs lors de l'élaboration d'applications adaptatives. Quatrièmement, nous proposons deux optimisations pour le raisonnement contextuel : la première adapte la localisation des taches de raisonnement en fonction du contexte, la seconde améliore le processus de maintenance incrémentale d'informations contextuelles / The Web of Things (WoT) takes place in a variety of application domains (e.g. homes, enterprises, industry, healthcare, city, agriculture...). It builds a Web-based uniform layer on top of the Internet of Things (IoT) to overcome the heterogeneity of protocols present in the IoT networks. WoT applications provide added value by combining access to connected objects and external data sources, as well as standard-based reasoning (RDF-S, OWL 2) to allow for interpretation and manipulation of gathered data as contextual information. Contextual information is then exploited to allow these applications to adapt their components to changes in their environment. Yet, contextual adaptation is a major challenge for theWoT. Existing adaptation solutions are either tightly coupled with their application domains (as they rely on domain-specific context models) or offered as standalone software components that hardly fit inWeb-based and semantic architectures. This leads to integration, performance and maintainability problems. In this thesis, we propose a multi-purpose contextual adaptation solution for WoT applications that addresses usability, flexibility, relevance, and performance issues in such applications. Our work is based on a smart agriculture scenario running inside the avatar-based platformASAWoO. First,we provide a generic context meta-model to build standard, interoperable et reusable context models. Second, we present a context lifecycle and a contextual adaptation workflow that provide parallel raw data semantization and contextualization at runtime, using heterogeneous sources (expert knowledge, device documentation, sensors,Web services, etc.). Third, we present a situation-driven adaptation rule design and generation at design time that eases experts and WoT application designers’ work. Fourth, we provide two optimizations of contextual reasoning for theWeb: the first adapts the location of reasoning tasks depending on the context, and the second improves incremental maintenance of contextual information

De nombreux efforts ont été faits ces dernières années pour faciliter la gestion et la représentation des entités culturelles. Toutefois, il existe encore un grand nombre de systèmes souvent isolés et encore utilisés dans les institutions culturelles reposant sur des modèles non sémantiques qui rendent difficile la validation et l’enrichissement des données. Cette thèse a pour but de proposer de nouvelles solutions pour améliorer la représentation et l’enrichissement sémantique de données culturelles en utilisant les principes du Web Sémantique. Pour ce faire, la recherche est focalisée d’une part sur l’adoption de modèles plus sémantiques comme selon les principes de FRBR qui permet de représenter des familles bibliographiques complexes en utilisant un modèle entités associations avec différents niveaux d’abstraction. Toutefois, la qualité d’une telle transformation est cruciale et c’est pourquoi des améliorations doivent être faites au niveau de la configuration et de l’évaluation d’un tel processus. En parallèle, la thèse cherche à profiter de ces nouveaux modèles sémantiques pour faciliter l’interconnexion des données avec des sources externes comme celles du Linked Open Data ou des sources moins structurées (Sites Web, Flux). Cela doit permettre de générer des bases de connaissances thématiques plus en accord avec les besoins des utilisateurs. Cependant, l’agrégation d’informations depuis des sources hétérogènes implique des étapes d’alignement à la fois au niveau du schéma et au niveau des entités / Many efforts have been done these last two decades to facilitate the management and representation of cultural heritage data. However, many systems used in cultural institutions are still based on flat models and are generally isolated which prevents any reuse or validation of information. This Ph.D. aims at proposing new solutions for enhancing the representation and enrichment of cultural entities using the Semantic Web technologies. This work consists in two major steps to reach this objective. On the one hand, the research is focused on the metadata migration process to transform the schema of existing knowledge catalogs to new semantic models. This study is based on a real-world case study using the concepts from the Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR) which allows to generate graph-based knowledge bases. Yet, the quality of such a migration is the cornerstone for a successful adoption. Thus, several challenges related to the tuning and the evaluation of such a process must be faced. On the other hand, the research aims at taking advantage of these semantic models to facilitate the linkage of information with external and structured sources (e.g., Linked Open Data) and extracting additional information from other sources (e.g., microblogging) to build a new generation of thematic knowledge bases according to the user needs. However, in this case, the aggregation of information from heterogeneous sources requires additional steps to match and merge both correspondences at schema and instance level