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Sujet:

Vers un système intelligent de capitalisation de connaissances pour l'agriculture durable : Construction d'ontologie agricoles par transformation de sources existantes et interrogation intelligente de données

Déscription :

Les données disponibles sur le Web sont généralement de deux natures : (1) des données non structurées difficilement exploitables de manière automatique, comme un ensemble de pages HTML, ou (2) des données structurées destinées à une utilisation particulière, comme une base de données, difficilement réutilisables par d’autres applications. Le Web de données est une application du Web sémantique facilitant l’accès, le partage et l’alignement des données. Le W3C a proposé des standards de représentation des données et de leur schémas : les données sont représentées sous forme de triplets RDF, tandis que RDFS et OWL définissent les schémas de données associés. Lorsque ces schémas sont suffisamment complexes, ils portent le nom d’ontologies. La publication des données et de leurs schémas sur le Web facilite leur réutilisation dans diverses applications. Il existe actuellement de très nombreuses données disponibles sur le Web qui pourraient être transformées en ontologies pour enrichir le Web de données. Malheureusement, ces données sont souvent représentées dans des langages moins expressifs et moins formels que les langages de représentation d’ontologies. C’est particulièrement le cas dans le domaine de l’agriculture. Nous pouvons trouver par exemple le thésaurus AGROVOC, la base de données e-phy ou encore un corpus de texte des Bulletins de Santé du Végétale (BSV), mais très peu d’ontologies sont disponibles pour ce domaine. Nous essayons, dans nos travaux, de combler ce manque, en nous fondant particulièrement sur la réutilisation des sources disponibles. Nous souhaitons créer une ontologie permettant de décrire les données concernant l’observation des attaques des agresseurs sur les cultures, ainsi que les techniques de traitement des agresseurs. Cette ontologie permettra de publier les données disponibles ; elle permettra également d’annoter les nombreux documents mobilisables pour faire évoluer les pratiques de traitement des agresseurs. L’ensemble de ces données deviendront alors interrogeables par des requêtes exprimées en langage naturel en utilisant le système SWIP. L'interrogation de ces données sera simplifiée, ce qui permettra par exemple aux agriculteurs d'avoir accès à des informations jusqu'alors difficile à obtenir. Ce système leur permettra par exemple d'obtenir des informations concernant les différentes attaques de bio agresseurs en France, voir aussi des méthodes alternatives de lutte. Ceci pourrait permettre une diminution de l'utilisation des produits phytosanitaires dans les grandes cultures.

  • Fabien Amarger, Ollivier Haemmerlé, Nathalie Hernandez, and Camille Pradel. Taking sparql 1.1 extensions into account in the swip system. In ICCS, pages 75–89. Springer, 2013.
  • Fabien Amarger, Catherine Roussey, Jean-Pierre Chanet, Ollivier Haemmerlé, and Nathalie Hernandez. Etat de l’art : Extraction d’information à partir de thésaurus pour générer une ontologie. In INFORSID, pages 29–44. Imprimerie de l’université Paris I, 2013.
  • Catherine Roussey, Jean-Pierre Chanet, Vincent Cellier, and Fabien Amarger. Agronomic taxon. In WOD. 2013.
  • Fabien Amarger, Catherine Roussey, Jean-Pierre Chanet, Ollivier Haemmerlé, and Nathalie Hernandez. Web de données agricole : transformation de sources pour une ontologie modulaire. In Ingénierie des Connaissances - Poster. 2013.
  • Fabien Amarger, Catherine Roussey, Jean-Pierre Chanet, Ollivier Haemmerlé, and Nathalie Hernandez. Enrichissement d’un module ontologique : proposition d’une méthode pour le cas de l’agriculture. In Ingénierie des Connaissances - atelier Q&R. 2013.
  • Fabien Amarger. Toward an intelligent system to gather and query data about bio-agressors attacks. In SSSW - Poster. 2013.
  • Réseau MIA le 07/02/2013 - Construction et interrogation d'une base de connaissances sur les agresseurs des cultures - Catherine Roussey et Fabien Amarger
  • Comité de suivi de thèse de la première année le 26/09/2013
  • Journées FréDoc 2013 le 9/10/2013 - Annotations des BSV et interrogation - Fabien Amarger, Stephan Bernard, Jean-Pierre Chanet, Ollivier Haemmerlé, Nathalie Hernandez, Catherine Roussey
  • Réseau MIA le 28/11/2013 - Extraction de connaissances a partir de sources non ontologiques - Fabien Amarger
  • En cours ...