Ontologies fondationnelles
Les ontologies fondationnelles sont les ontologies de niveau sémantique le plus élevé (top level ou upper level), sur lesquelles d’autres ontologies peuvent s’appuyer.
Qu'est-ce qu'une ontologie fondationnelle ?
Une ontologie fondationnelle est une ontologie de « niveau supérieur » appelée Top level ontology ou Upper level ontology.
Ces ontologies de niveau supérieur sont agnostiques (indépendantes d’un domaine particulier). Elles définissent les catégories les plus générales, au sommet de la hiérarchie, qui peuvent être partagées par différents domaines.
Elles servent principalement à assurer l’interopérabilité sémantique des ontologies entre plusieurs domaines. Elles servent de référence pour le raisonnement et s’attachent généralement à définir les mêmes types d’entités génériques appelées « universals » en anglais (Jansen, 2008) :
- entités abstraites et entités matérielles
- entité indépendante (substance) et entité dépendante (qualité, caractéristique)
- continuant (ou endurant) et occurrent (ou perdurant)
- temps et espace
Comme il n’est pas si facile de produire et d’approuver des ontologies fondationnelles de façon unanime, plusieurs ontologies de haut niveau ont été produites au fil du temps.
On peut citer par exemple BFO (Basic Formal Ontology), DOLCE (Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering), ou encore SUMO (Suggested upper Merged Ontology).
Différentes visions du monde
Les ontologies reflètent différentes « visions » ou conceptions du monde. Les hiérarchies de classes des ontologies DOLCE, BFO et SUMO sont présentées ci-dessous pour illustrer la différence de conceptualisation (ou « vision du monde ») entre ces ontologies :
Hiérarchie de classes de DOLCE (extrait)
On peut constater à travers ces 3 illustrations que les conceptions diffèrent sur le choix de la séparation entre les entités physiques ou abstraites, les process/activités ou les objets, la façon d’attribuer des caractéristiques ou « qualités » aux entités ainsi que la façon de décrire les notions spatio-temporelles.
Un effort d'opérationnalisation dans le cadre du Web sémantique
Les ontologies fondationnelles proposent des visions différentes du monde, ce qui a une incidence sur les représentations et les raisonnements logiques qui peuvent en être tirés.
Un effort d’opérationnalisation s’est avéré nécessaire avec l’émergence du Web sémantique et l’apparition du langage ontologique OWL (Web Ontology Language).
Par exemple, l’ontologie fondationnelle UFO a été développée au cours des deux dernières décennies afin de rassembler de manière cohérente des théories issues de domaines tels que les sciences cognitives, la linguistique et la logique philosophique. L’une des applications les plus influentes de UFO a été la conception du langage de modélisation conceptuelle OntoUML et de son écosystème d’outils méthodologiques et informatiques.
Des efforts de simplification ont aussi émergé du côté de OBO Foundry avec la création de l’ontologie COB (Core Ontology for Biology and Biomedicine). L’objectif est d’améliorer l’interopérabilité et la réutilisation au sein de la communauté OBO grâce à une meilleure coordination des termes clés de BFO et RO pour les classes et les relations.
Plus récemment, une autre ontologie de haut niveau nommée SULO (Simplifed Upper Level Ontology) a également été créée pour proposer un ensemble réduit de classes en RDF/OWL :
Utilisation des ontologies fondationnelles
Base pour le développement d'ontologies d'application
Les ontologies fondationnelles servent de base de référence pour le développement d’ontologies plus spécialisées, comme des ontologies d’application de niveaux intermédiaires ou des ontologies de domaine.
Le fait de se rattacher à une ontologie de haut niveau formel permet de maintenir l’intégrité du modèle et la cohérence logique.
Une norme ISO est venue définir les caractéristiques requises d’une ontologie de niveau supérieur (Top Level Ontology ou TLO), neutre vis-à-vis du domaine et fournissant le contenu ontologique global qui soutiendra l’interopérabilité sémantique en tandem avec les ontologies de domaine à des niveaux inférieurs.
Par exemple, une suite d’ontologies nommée CCO (Common Core Ontologies) est venue étendre BFO sous la forme de différents modules ontologiques utilisés dans le domaine de la défense et de l’industrie des télécommunications aux Etats-Unis. La suite CCO a été développée et est maintenue conformément aux principes de l’Open Biological and Biomedical Ontologies (OBO) Foundry, bien qu’elle ne fasse pas partie de cette fondation en raison de son champ d’application.
Base pour le raisonnement
La communauté travaillant sur la représentation des connaissances s’est emparée du terme ontologie au cours des années 1990 afin de désigner la composante terminologique des bases de connaissances, également souvent appelée « vocabulaire du domaine». Ce sont des énoncés (appelés TBox) qui décrivent un domaine d’intérêt à l’aide d’un vocabulaire de domaine en définissant les classes et les axiomes.
Les bases de connaissances contiennent les graphes de données annotées ou typées à l’aide de l’ontologie : ce sont les énoncés d’assertion (appelés ABox) qui utilisent le vocabulaire défini par le TBox pour décrire les instances de données et leurs associations. On peut aussi voir ça comme une algèbre : on a des éléments entre lesquels on définit des opérations ou relations logiques au moyen d‘une ontologie.
Les systèmes à base de connaissances utilisent un moteur d’inférence pour tirer des conclusions à partir des données. La combinaison de la boîte T avec la boîte A est ce que nous appelons ordinairement un graphe de connaissances. Les deux boîtes sont nécessaires pour avoir un graphe de connaissances utilisable, sinon cela ne se distinguerait pas des données stockées sous la forme de tables relationnelles. De plus, c’est la logique maintenue par la boîte T qui permet l’inférence (le raisonnement).
- Bandrowski, A., Brinkman, R., Brochhausen, M., Brush, M. H., Bug, B., Chibucos, M. C., Clancy, K., Courtot, M., Derom, D., Dumontier, M., Fan, L., Fostel, J., Fragoso, G., Gibson, F., Gonzalez-Beltran, A., Haendel, M. A., He, Y., Heiskanen, M., Hernandez-Boussard, T., Jensen, M., … Zheng, J. (2016). The Ontology for Biomedical Investigations. PloS one, 11(4), e0154556. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0154556
- Beverley, J., Colle, G. D., Jensen, M., Benson, C., & Smith, B. (2024). Middle Architecture Criteria, arXiv 2404.17757, https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.17757
- Ceusters W. (2012). An information artifact ontology perspective on data collections and associated representational artifacts. Studies in health technology and informatics, 180, 68–72. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-101-4-68
- Guizzardi, Giancarlo. (2005). Ontological Foundations for Structural Conceptual Models. PhD Thesis. https://www.researchgate.net/publication/215697579_Ontological_Foundations_for_Structural_Conceptual_Models
- Jansen, L. (2008), Top-level ontologies, in: Munn, K. and Smith, B. (eds), Applied ontology, an introduction, Volume 9 in the series Metaphysics Research, Walter de Gruyter GmbH, Berlin. https://doi.org/10.1515/9783110324860.173
- Jensen, M., De Colle, G., Kindya, S., More, C., Cox, A.P., Beverley, J. (2024). The Common Core Ontologies, in: Frontiers in Artificial Science and Applications, vol 394, Proceedings of the 14th International Conference (FOIS 2024). https://doi.org/10.3233/FAIA241292
- Keets C.M. (2020). An introduction to ontology engineering, v1.5. https://people.cs.uct.ac.za/~mkeet/OEbook/
INRAE (2024), Ontologies fondationnelles, Vocabulaires Ouverts@INRAE, https://istblogs.d-marheine.com/lovinra/
Magalie Weber
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