CARTOGRAPHIE SÉMANTIQUE (DES CONNAISSANCES À LA CARTE) (PUBLICATION SCIENTIFIQUE)

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(CARTOGRAPHIE SÉMANTIQUE (DES CONNAISSANCES À LA CARTE))

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Nom Long :	CHRISTOPHE TRICOT	Nom (Anglais) :
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Résumé :	Cette étude a débuté avec un constat important : les organisations sont submergées par le nombre toujours croissant d'informations qu'il est nécessaire de maîtriser pour mener à bien leurs activités. En effet, étant obligées de faire face à la mondialisation des flux et des services, les organisations ont découvert de nouveaux besoins et elles ont développé de nouvelles activités : veille stratégique, gestion de l'innovation, capitalisation des savoirs, gestion du capital intellectuel et humain, intelligence économique, etc. Depuis, elles collectent et stockent toujours plus d'informations et leur espace informationnel ne cesse de grandir. Dans ce contexte mondialisé, l'avenir des organisations passe par la maîtrise de leur espace informationnel. La maîtrise d'un espace est une problématique universelle qui préoccupe l'homme depuis son origine. La cartographie résulte de cette problématique ; elle permet de visualiser un espace pour mieux l'appréhender. Chaque carte joue alors le rôle de support externe de la pensée pour amplifier la cognition des personnes qui l'utilisent. L'étude de la cartographie nous a appris que pour construire des cartes à partir de l'espace informationnel des organisations, il est nécessaire de mettre en oeuvre des paradigmes de représentation, de visualisation et d'interaction. Cette « recette » est maintenant bien connue et maîtrisée. Cependant elle ne répond que partiellement à nos besoins. En effet, il subsiste deux problématiques à résoudre pour y parvenir : comment proposer une cartographie basée sur la sémantique du domaine ? comment déterminer les paradigmes à mettre en oeuvre pour fournir des cartes adaptées à l'utilisateur ? Face à cette double problématique, nous avons défini une nouvelle cartographie capable de construire des cartes adaptées aux besoins des organisations. Nous la nommons « cartographie sémantique ». Elle repose sur nos différentes propositions et sur leurs réalisations. La mise en oeuvre de la cartographie sémantique dans le monde des entreprises nous a permis de valider l'ensemble de l'étude mais surtout de s'assurer que la problématique était bien résolue. Mots-clés : Cartographie d'informations et de connaissances, visualisation d'information, processus de cartographie, ontologies, représentation des connaissances, intelligence artificielle, gestion et recherche d'informations graphiques, architectures à agents extrait : ...notre troisième proposition est notre formalisme de description dédié à la cartographie sémantique, nommé SNDF (Semantic Network Description Formalism). Ce formalisme permet de décrire d'une part les connaissances du domaine en un ensemble d'entités et de relations entre ces entités et d'autre part de décrire des propriétés de représentation pour ces entités et ces relations... ... la cartographie sémantique peut être assimilée à un ensemble d'opérations permettant de passer successivement par : 1. Un espace informationnel brut : il s'agit de l'espace initial que l'on souhaite cartographier. 2. Un espace informationnel structuré : cet espace est obtenu par des opérations de structuration de l'espace informationnel basée sur une modélisation construite au préalable. 3. Un espace informationnel représenté : cet espace est obtenu par des opérations de représentation de l'espace informationnel structuré (le choix des opérations est en accord avec la modélisation). 4. Un espace informationnel visualisé : cet espace est obtenu par des opérations de visualisation de l'espace informationnel représenté (le choix des opérations est, lui aussi, déterminé en accord avec la modélisation). 5. Une carte adaptée : l'utilisateur adapte ses cartes en interagissant avec les différents espaces de la cartographie... SNDF a un double objectif. D'une part, il permet d'expliciter la sémantique du domaine en décrivant une modélisation et d'autre part, il décrit l'espace informationnel structuré selon cette modélisation. SNDF repose sur les principes des réseaux sémantiques et des systèmes à base de schémas. Des premiers, il exploite la capacité de décrire des connaissances par un ensemble d'entités et de relations entre ces entités et des seconds, il reprend la possibilité d'ajouter aux entités un ensemble d'attributs valués... Le « EyeTree » est une représentation avec déformation de type « Fisheye Polaire ». Il est basé sur une géométrie euclidienne offrant une vision globale de la structure conceptuelle. Cette technique fait partie des techniques de représentation avec déformation... La navigation s'effectue en parcourant la relation de généralisation/spécialisation entre les concepts et en glissant la projection de l'ontologie (« tree ») sur la représentation sphérique (« eye »), d'où le terme de « EyeTree »... Pour permettre des interactions, notre architecture met en œuvre des mécanismes d'interface homme-machine basés sur une extension du modèle MVC (Model View Controller) : notre « MVC distribué ». Cette évolution permet (à l'instar de l'original) de travailler simultanément sur plusieurs cartographies de sous-ensembles d'une même base constituant autant d'espaces informationnels cartographiés. Concrètement, nous avons décomposé notre architecture selon les principes de notre extension de MVC ce qui nous a permis de définir un ensemble d'agents logiciels qui interagissent entre eux pour construire des cartes... Adapter les cartes à chaque utilisateur : les utilisateurs interagissent avec leurs cartes (comme déplacer le point de vue ou changer de zoom) pour naviguer dans l'espace informationnel. Par soucis de construire des cartes adaptées, il nous paraît alors important d'étudier ces interactions. L'objectif final est de réduire au maximum le temps entre l'utilisation d'une carte et son adaptation c'est-à-dire adapter la cartographie en temps réel. Cette perspective de recherche est une approche de cognition située où le couple utilisateur/carte est à mettre en symbiose.	This study has begun with an important observation: organizations are more and more submerged by information whose management is necessary for their activities. As a matter of fact, the globalization of flows and services has created new needs and then new activities have been developed: strategic intelligence, innovation management, knowledge capitalization, intellectual and human capital management, economic intelligence, etc. Insofar as more and more information are collected, the enterprise's informational space does not stop to increase. In such a context, the future of organizations goes through the control of their informational space. The control of a space is a universal problem which concerns mankind since its origin. Cartography results from this problem. It makes it possible to visualize a space for a better apprehension. Each map plays the role of an external medium for mind in order to amplify the user's cognition. The study of cartography has revealed that building maps from the informational space of organizations requires to carry out paradigms of representation, visualization and interaction. This process is now well known and controlled. However it meets only partially our needs. Indeed, it remains two problems to solve to reach that point: how to take into account the domain's semantics and how to select the different paradigms in order to provide the most suitable maps for users? Faced with this two-fold problem, we have defined a new cartography paradigm for building maps which fit to the needs of organizations. We have named it "semantic cartography". This new cartography paradigm relies on our different propositions and realizations. Our proposition has been validated through different industrial applications, e.g. content management systems and competency management systems. Keywords: Cartography of information and knowledge, information visualization, cartography process, ontologies, knowledge representation, artificial intelligence, graphic management and search of information, Multiagent system
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