Etendre la portée de l'interrogation au travers d'une ontologie: EXpressivité, exPlication et Algorithmes – EXPAND

Dans une société axée sur les données, où la prise de décision dépend d'une analyse avancée des données, les informations pertinentes sont souvent dispersées dans de multiples sources. Cela pose le défi de fournir une vue intégrée de plusieurs sources de données afin de permettre à une partie prenante d'effectuer des recherches intuitives et efficaces. Le projet EXPAND vise à faciliter l'accès aux données et leur intégration grâce à la technologie OBDA (Ontology-Based Data Access). En bref, l'OBDA fournit un cadre formel permettant d'intégrer des sources de données multiples en ajoutant une couche ontologique au-dessus d'elles. Les fondements de l'OBDA ont fait l'objet de recherches intenses au cours des 15 dernières années et ont déjà permis des applications industrielles réussies. Cependant, malgré ses promesses, le cadre OBDA actuel est encore confronté à des défis importants.
En effet, pour récolter tout le potentiel de l'approche, trois ingrédients clés sont nécessaires : premièrement, l'utilisateur doit pouvoir exprimer son besoin d'information, ce qui nécessite des langages de requêtes expressifs ; deuxièmement, l'utilisateur doit pouvoir comprendre la raison pour laquelle une réponse donnée est fournie, ce qui nécessite à la fois des facilités d'explication et des représentations compactes de réponses diversifiées ; troisièmement, le système doit fournir des réponses en temps réel, ce qui nécessite des algorithmes d'interrogation efficaces qui s'adaptent à la présence de grands ensembles de données. L'état de l'art dans le domaine de l'OBDA est encore très limité en ce qui concerne ces trois défis.

Le projet EXPAND relèvera ces défis en poursuivant trois objectifs. Le premier objectif est d'étendre l'OBDA pour prendre en charge des classes de requêtes comprenant l'agrégation, la navigation et la négation par défaut. Le deuxième objectif est de fournir à l'utilisateur un contexte suffisant pour l'aider à accepter ou à rejeter les réponses fournies par le système, notamment en exploitant des techniques provenant de domaines voisins. Le troisième objectif est de développer des techniques d'optimisation tenant compte des données afin de rendre un cadre OBDA expressif applicable dans la pratique. Enfin, nous démontrerons nos techniques sur trois cas d'utilisation dans l'agriculture et l'agronomie, en nous appuyant sur des collaborations en cours avec l'INRAe et le DFKI.