Proposition d’une ontologie de domaine pour la maintenance

Le rôle de l’ontologie dans la s-maintenance

Les ontologies ont une terminologie bien définie dont la sémantique n’est pas ambigüe (Guarino, 1998) grâce à une représentation formelle et explicite d’une compréhension commune des concepts du domaine et des relations entre ces concepts. Dans l’approche basée sur l’ontologie, les significations des terminologies proposées et les propriétés logiques des relations sont spécifiées par des définitions et des axiomes ontologiques dans un langage formel. En effet, une ontologie fournit (Mizogouchi & Bourdeau, 2004) : 1) une structure conceptuelle de base à partir de laquelle il est possible de développer des systèmes à base de connaissances qui soient partageables et réutilisables, 2) une interopérabilité entre les sources d’informations et de connaissances. L’ingénierie ontologique succède à l’ingénierie des connaissances, et l’on s’attend à ce qu’elle devienne une technologie-clé pour la prochaine génération des technologies de traitement des connaissances. Par rapport à notre contexte qui porte sur un domaine particulier, nous nous concentrons sur une ontologie de domaine pour la maintenance. La spécificité de cette ontologie est la réutilisation des connaissances et leur enrichissement au cours du cycle de vie des équipements à maintenir. Ainsi, le modèle d’ontologie devrait contenir des définitions de tous les objets de l’application dans ce domaine (par exemple : diagnostic ou documentation), ainsi que les contraintes et les relations entre les objets et les organiser. Ce partage des connaissances par le biais de l’ontologie permet à chaque application intégrée dans la plateforme d’exploiter ces connaissances en parallèle avec ses connaissances internes et spécifiques. En outre, les méthodes de raisonnement qui peuvent être appliquées à l’ontologie lui fournissent une valeur ajoutée grâce à leur capacité de déduire de nouvelles connaissances. La plateforme offrira donc à ses acteurs ces valeurs ajoutées, toujours dans le but de fournir la bonne information au bon format pour les bonnes personnes pour faire les bonnes choses au bon moment grâce à l’interopérabilité sémantique entre les applications et les acteurs ainsi que l’exploitation et la réutilisation des connaissances partagées. Cette ontologie est une partie prenante du composant « Base de connaissances » de la plateforme de maintenance proposée. L’exploitation de cette ontologie permet à la plateforme de comprendre et faire évoluer son comportement par l’inférence de nouvelles connaissances. Proposition d’une ontologie de domaine pour la maintenance 103 3. Construction des ontologies et approche adoptée Pour construire une ontologie, (Corcho, Fernandez-Lopez, & Gomez-Perez, 2003) se sont questionnés sur la méthodologie la mieux adaptée, les outils et les langages à utiliser dans le processus de développement de celleci. Cette section est consacrée à répondre à ces questions et avoir un choix éclairé quant à la méthodologie à employer pour la construction de notre ontologie.

Langages, outils et méthodologies pour la construction d’ontologie 

Méthodologies de développement

Les méthodologies de développement d’ontologies fournissent un support pout la création d’ontologies. Ainsi, Fernandez et al., dans (Fernández-López, Gómez-Pérez, & Juristo, 1997) (Gómez-Pérez, 1996), affirment que le processus de développement d’une ontologie se réfère à des activités nécessaires pour construire des ontologies. Plusieurs méthodologies comme TOVE, METHONTOLOGY, On-To-Knowledge, AFM, OntoClean, DILIGENT, NeOn, etc. ont été développées (Mizoguchi R. , 2004) (Corcho, Fernandez-Lopez, & Gomez-Perez, 2003). – La méthodologie AFM est dédiée au développement des ontologies de tâches (Mizoguchi R. , 2004) . Ainsi, elle démarre le processus de construction après avoir déterminé le document source à partir duquel l’ontologie est extraite. – La méthodologie de « Ushold et King » est utile pour développer une ontologie informelle à la phase précoce de développement. – La méthodologie TOVE, est une des plus formelles. Elle énumère les questions auxquelles doit répondre l’ontologie à créer, qu’elle exprime dans un langage formel et qu’elle réutilise en phase de vérification. – La méthodologie On-To-Knowledge fonctionne en analogie avec le fonctionnement des applications de gestion des connaissances (Mizoguchi R. , 2004) en comprenant les lignes directrices pour l’identification des concepts de l’ontologie à base de la gestion des connaissances par l’inspiration des questions de compétence pour déterminer la portée de l’ontologie. Le but de On-To-Knowledge est d’appliquer des ontologies à l’information électronique pour améliorer la qualité de la gestion des connaissances dans les organisations larges et distribuées. Cependant, la méthodologie n’est pas destinée aux développeurs de logiciels et aux praticiens d’ontologie. – La méthodologie METHONTOLOGY est basée sur les activités menant à la construction d’une ontologie. Cet ensemble est basé sur les principales activités identifiées par le processus de développement logiciel et utilisées dans les méthodologies d’ingénierie des connaissances. Cette méthodologie comprend: l’identification du processus de développement d’une ontologie, un cycle de vie basé sur des prototypes d’évolution, et des techniques pour mener à bien chaque activité dans les activités de gestion, de développement et de support (soutien). – La méthodologie OntoClean est orientée validation de taxonomies. Elle est basée sur de très générales notions ontologiques tirées de la philosophie pour caractériser les aspects pertinents de la signification voulue des propriétés des composants de l’ontologie. Ces aspects sont représentés par méta-propriétés 104 Plateforme de maintenance orientée connaissances formelles qui imposent plusieurs contraintes sur la structure taxinomique d’une ontologie afin d’évaluer et de valider les choix effectués. – La méthodologie DILIGENT est destinée à aider les experts de domaine dans un environnement distribué et de faire évoluer les ontologies, mais elle ne cible pas les développeurs de logiciels et de praticiens des ontologies. Cette méthodologie est centrée sur l’ingénierie ontologique de collaboration. Le centre de cette méthodologie est un système d’argumentation qui facilite les discussions sur la logique de conception concernant des modifications qui sont introduites dans les différentes phases du cycle de vie de l’ontologie. – La méthodologie NeOn est créée dans le cadre du projet NeOn pour construire des réseaux d’ontologies34 . Concrètement, en matière de dimensions NeOn, la méthodologie comprendra les prestations prévues par DILIGENT concernant la collaboration. Par ailleurs, NeOn prend en compte la proposition donnée par METHONTOLOGY et On-To-Knowledge concernant l’utilisation de questions de compétence pour l’activité de spécification de l’ontologie. En ce qui concerne la réutilisation des ontologies, NeOn considère comme point de départ la liste des activités proposées par METHONTOLOGY et propose des lignes directrices pour les améliorer et les étendre. Pour la construction de ces réseaux d’ontologies NeOn propose différents scénarios (neuf scénarios) par rapport à la méthode de la construction adoptée. – NeOn est une combinaison de méthodes et peut être considérée comme l’évolution et l’extension de METHONTOLOGY prenant en considération plus en détails les activités ainsi que la prise en compte de la collaboration et du contexte. Ainsi, Mizouguchi affirme que lors du développement d’une ontologie à grande échelle, METHONTOLOGY et On-To-Knowledge sont très utiles. Ainsi, Corcho et al., ont conclu que l’approche la plus mature est METHONTOLOGY (Corcho, Fernandez-Lopez, & Gomez-Perez, 2003). Dans notre cas présent, nous ne développons pas de réseau d’ontologie, ni d’ontologie de tâches, pas plus de taxonomie, mais une ontologie unique35 (single ontology) du domaine de maintenance. Nous adaptons ainsi la méthodologie METHONTOLOGY pour développer l’ontologie IMAMO.

Outils d’implémentation d’ontologie

Les outils d’implémentation ont augmenté de façon exponentielle ces dernières années. Ils sont destinés à soutenir le processus de développement d’une ontologie et son utilisation ultérieure. Comme exemples de ces outils, nous trouvons Ontolingua, WebOnto, Onto Edition, Protégé2000, le Protégé 3.4.5 et 4.1 Protégé soutenant respectivement OWL.1.0 et OWL.2.0, PowerLoom API and PowrLOOM GUI, TopBraid Composer36 , NeOn Toolkit37, etc (Mizoguchi R. , 2004) (Corcho, Fernandez-Lopez, & Gomez-Perez, 2003). Par ailleurs, le choix de l’outil dépend du langage choisi pour l’implémentation de l’ontologie.