Les ontologies étant aujourd'hui utilisées dans de nombreuses applications industrielles dans des domaines tels que le commerce électronique, les échanges B2B, l'ingénierie concourante ou le Web Sémantique, la quantité de données à base ontologique (c'est-à-dire décrites par une ontologie) a considérablement augmentée. Pour gérer cette quantité volumineuse de données, des bases de données permettant de stocker les ontologies et les données qu'elles décrivent ont été proposées. Ces bases de données sont appelées Base de Données à Base Ontologique (BDBO). Elles sont associées à des langages qui permettent d'exploiter les données qu'elles contiennent.
Au LISI, un environnement complet a été développé pour définir, stocker et manipuler les ontologies et les données (instances) qui peuvent leur être associées. Cet environnement comprend en particulier :
Au LISI, un environnement complet a été développé pour définir, stocker et manipuler les ontologies et les données (instances) qui peuvent leur être associées. Cet environnement comprend en particulier :
- Un modèle d'ontologies nommé PLIB. Ce modèle permet une définition précise et contextuelle des concepts d'un domaine afin de facilité l'intégration et l'échange de données.
- Une architecture de BDBO nommée OntoDB. Cette BDBO introduit des hypothèses de typage afin de permettre un requétage efficace quand de nombreuses propriétés sont impliquées dans les requêtes. De plus, elle permet le stockage du modèle d'ontologies sur lequel elle s'appuie afin d'en supporter l'évolution ou de prendre en compte plusieurs modèles d'ontologies.
- Un langage de BDBO nommé OntoQL. Ce langage reste compatible avec SQL, propose des sous-langages de définition, manipulation et d'interogation à la fois pour les ontologies et les données et s'appuie sur un modèle d'ontologie noyau contenant les principaux constructeurs des modèles d'ontologies actuels qui peut être étendu avec des instructions du langage.
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- Thème dirigé par : Yamine AIT-AMEUR et Guy PIERRA