Qu'est-ce le Web sémantique? Ivan Herman, W3C
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Qu’est-ce le Web sémantique? Ivan Herman, W3C
Organisons un voyage à Budapest en
utilisant le Web!
Copyright © 2008, W3C (2)
On essaye de trouver un vol approprié
avec …
Copyright © 2008, W3C (3)
… une grosse compagnie réputée, ou … Copyright © 2008, W3C (4)
… la compagnie du pays de destination, ou … Copyright © 2008, W3C (5)
… une compagnie low cost Copyright © 2008, W3C (6)
Nous devons aussi trouver un hôtel, donc
on essaye de trouver…
Copyright © 2008, W3C (7)
… un hôtel très bon marché, ou … Copyright © 2008, W3C (8)
… un hôtel de luxe, ou … Copyright © 2008, W3C (9)
… un hôtel abordable mais correct … Copyright © 2008, W3C (10)
aïe, ce site pose un problème, c’est en
Hongrois, une langue que presque
personne ne comprend ; mais…
Copyright © 2008, W3C (11)… celui-ci devrait aller Copyright © 2008, W3C (12)
Naturellement, nous pouvons aussi nous
fier à un site spécialisé…
Copyright © 2008, W3C (13)… comme celui-ci, ou… Copyright © 2008, W3C (14)
… celui-là Copyright © 2008, W3C (15)
Vous voudriez, peut-être, avoir une idée de
Budapest avant d’y aller ; essayons de
trouver des photos…
Copyright © 2008, W3C (16)… sur flickr … Copyright © 2008, W3C (17)
… sur Google … Copyright © 2008, W3C (18)
… vous pouvez aussi regarder mes photos Copyright © 2008, W3C (19)
…ou consulter un site (social) de voyages Copyright © 2008, W3C (20)
Qu’avons nous fait ?
Nous avons consulté un nombre de sites de styles
différents créés pour des utilisations différentes,
peut-être même dans des langues différentes…
Nous avons dû intégrer toutes ces informations
pour arriver à notre but
Nous savons tous que, dans certains cas, il s’agit
là d’un processus long et fatigant !
Copyright © 2008, W3C (21)En fait, toutes ces pages ne sont que les parties
visibles de l’iceberg ! En effet :
les vrais données sont cachées dans des bases de
données, des fichiers XML, des pages Excel…
nous avons accès uniquement à ce que les concepteurs
des sites nous laissent voir
Copyright © 2008, W3C (22)Les sites spécialisées (Expedia, TripAdvisor) font
un peu plus :
ils collectent et combinent des données de sources diverses
mais ils continuent a contrôler ce que l’utilisateur peut voir
Dans certains cas, vous voudriez personnaliser :
c’est à dire, accéder aux données et les combiner
vous-même !
Copyright © 2008, W3C (23)Voici un exemple… Copyright © 2008, W3C (24)
Des compagnies utilisatrices sont contraintes à
embaucher des experts pour manier ce genres de
bases de données !
Copyright © 2008, W3C (25)Un autre exemple : les sites sociaux. J’ai
une liste « d’amis » sur…
Copyright © 2008, W3C (26)… Dopplr, Copyright © 2008, W3C (27)
… Twine, Copyright © 2008, W3C (28)
… LinkedIn, Copyright © 2008, W3C (29)
… et, naturellement, Facebook Copyright © 2008, W3C (30)
J’ai dû re-ajouter et re-contacter mes amis pour
tous les sites, indépendamment l’un de l’autre
Ceci est même pire qu’avant : c’est moi qui ajoute
à l’iceberg, mais je n’ai pas nécessairement accès
à mes propre données…
Copyright © 2008, W3C (31)Que voudrions-nous avoir ?
Pouvoir utiliser les données sur le Web comme
nous utilisons les documents :
pouvoir créer des liens à des données (indépendamment de
leur présentation)
pouvoir utiliser les données comme nous le voulons sur nos
sites et programmes sur le Web
Copyright © 2008, W3C (32)En d’autres termes…
Nous voudrions élargir le Web actuel pour arriver à
un « Web des données »
permettre aux applications d’exploiter les données
directement
Copyright © 2008, W3C (33)Une minute ! N’est-ce pas ce que les
« mashups » font déjà ?
Copyright © 2008, W3C (34)Un exemple d’un « mashup » : Copyright © 2008, W3C (35)
D’un certain sens oui, et cela montre le potentiel
énorme du Web des données
Mais ces sites sont contraints à faire un travail ad-
hoc :
les données ne sont souvent accessibles que par le biais de
services
tous ont des APIs, des logiques, des structures différentes
pour toutes nouvelles données, les sites doivent
recommencer à zéro, parce qu’il n’existe aucun moyen
standard pour accéder aux données
Copyright © 2008, W3C (36)En d’autre termes …
Nous voudrions élargir le Web actuel pour arriver à
un « Web des données » par des moyens
standards
Copyright © 2008, W3C (37)Mais qu’est-ce que cela veut dire en
pratique ?
Comment fonctionne le Web actuel ?
des document sont créés
ils reçoivent une adresse (un URI) et ils sont mis à
disposition sur le Web
Copyright © 2008, W3C (38)Un exemple : le site de Steven sur Amsterdam
(créé pour des amis)
Copyright © 2008, W3C (39)Puis vient la magie…
D’autres découvrent le site et ils s’y « lient »
Plus il y a ce genre de liens, plus la page est
importante, donc plus la page est connu
c’est l’essentiel du fonctionnement de Google !
C’est « l’effet réseau » : certaines pages
deviennent importants, sont exploitées par
d’autres, souvent d’une manière inattendue même
pour l’auteur de l’original
Copyright © 2008, W3C (40)Ceci n’était pas une surprise… Copyright © 2008, W3C (41)
mais celui-ci, provenant de l’autre bout du
Globe, en était une…
Copyright © 2008, W3C (42)Que veut dire tout cela pour le Web des
données?
Nous devrions être capable de
« publier » les données sur le Web par des moyens
standards
en analogie avec les documents : donnons des URI aux
données
créer des liens aux URI-s à partir d’autres données
(documents ou autres)
une solution générique et standard devrait être utilisée
les applications ne devraient pas être forcées de développer
des approches différentes pour toutes sources de données
et laissons l’effet réseau agir …
Copyright © 2008, W3C (43)Exemple : combiner des données
Une compagnie pharmaceutique a une quantité
importante de données sur son intranet
dans des formats différents (XML, BdD,…)
Pour les réutiliser :
les informations
essentielles sont mises
sur le Web par des
moyens standards
un outil public est utilisé
pour l’intégration, la
visualisation, la
recherche
Courtesy of Nigel Wilkinson, Lee Harland, Pfizer Ltd, Melliyal Annamalai, Oracle (SWEO Case Study)
Copyright © 2008, W3C (44)En pratique, c’est un peu plus compliqué
Sur le Web traditionnel l’humain est implicitement
pris en compte :
un lien a aussi un « contexte » qu’une personne peut
reconnaître et utiliser
Copyright © 2008, W3C (45)Par exemple, l’adresse sur ma page Copyright © 2008, W3C (46)
… mène a la page suivante : Copyright © 2008, W3C (47)
L’humain comprend que ceci est la page d’accueil
de mon institution
Il saura, plus ou moins, que cela signifie un institut
de recherche à Amsterdam
Sur le Web des données il y a donc quelque chose
qui manque : en soi, la machine ne comprend pas
la signification du lien
Copyright © 2008, W3C (48)Une nouvelle contrainte :
un élément d’information doit être ajoutée au lien : « ceci est
un lien vers mon institution, un institut de recherche »
cette information doit être accessible par la machine
Ceci est, en fait, une classification (caractérisation)
aussi bien du lien que de la page qui est liée
en certain cas, cette classification peut permettre un forme
limitée de raisonnement
Copyright © 2008, W3C (49)Mettons tout ensemble !
Pour un Web des données, nous avons besoin :
de l’utilisation des URI-s pour publier nos données
de permettre de créer des liens à partir des données vers
d’autres données
de caractériser/classifier les données et les liens pour
transmettre un peu plus d’information
d’utiliser des moyens standards pour tout cela !
Copyright © 2008, W3C (50)Exemple : trouver les experts chez NASA
Il y a presque 70,000 fonctionnaires chez la NASA,
répartis sur tous les États Unis
Leur expertise est décrite dans 6-7 bases de
données différentes, réparties sur tout le territoire
des USA, avec des schémas, des structures, etc.
tous différents …
Problème : trouver les experts requis pour une
tâche spécifique au sein de la NASA!
Michael Grove, Clark & Parsia, LLC, and Andrew Schain, NASA, (SWEO Case Study)
Copyright © 2008, W3C (51)Exemple : trouver les experts chez NASA
L’approche choisie : intégration standard des
données, description des données et des liens
avec des vocabulaires génériques
Michael Grove, Clark & Parsia, LLC, and Andrew Schain, NASA, (SWEO Case Study)
Copyright © 2008, W3C (52)Mais qu’est ce que c’est le Web
sémantique ?
Copyright © 2008, W3C (53)Un ensemble de technologies standards
pour réaliser le Web des données
Copyright © 2008, W3C (54)C’est aussi simple que cela…
Naturellement, les détails peuvent être compliqués
un modèle commun doit être défini pour une structure des
liens et pour les classifications
pour un domaine spécifique, la classifications des termes
peut être très compliquée : c’est là où les ontologies, les
vocabulaires, etc, entrent en jeu
Copyright © 2008, W3C (55)Exemple : eTourism à Zaragoza
Service d’itinéraire
personnalisé
Intégration de bases
de données à
Zaragoza (utilisant
des ontologies)
Utilisation d’un
moteur de
raisonnement
Courtesy of Jesús Fernández, Municipality of Zaragoza, and Antonio Campos, CTIC (SWEO Use Case)
Copyright © 2008, W3C (56)Une minute ! Dois-je convertir toute mes
données pour pouvoir fonctionner sur un
Web des données ?
Copyright © 2008, W3C (57)Pas nécessairement ; ça ne serait pas toujours
possible
Il y a des technologies pour accéder aux données
par des moyens standards sans les convertir
des « ponts » (par exemple, ré-écriture des requêtes)
annotations des données existantes (par exemple, des
pages XHTML)
Ces techniques sont encore en développement
Copyright © 2008, W3C (58)Exemple : intégration des connaissances de
la médecine chinoise traditionnelle
Intégration de plus de 80 bases de données
Utilisation d’ontologies spécifiques
Génération des interrogation en SQL « on the fly »
Courtesy of Huajun Chen, Zhejiang University, (SWEO Case Study)
Copyright © 2008, W3C (59)Groupe d’intérêt de W3C pour la santé et les
sciences du vivant
La communauté « HCLS » se trouve en face de
problèmes majeurs d’intégration
recherche pharmaceutique, données médicales des
patients, processus pour approuver de nouveaux
médicaments,…
La communauté avait besoin
d’un lieu neutre pour discuter des problèmes techniques
d’un contact plus direct avec la communauté du Web
sémantique
W3C avait besoin
des contacts avec une communauté d’utilisateurs majeure
de pouvoir ajuster les choix techniques au besoins
pratiques, de bénéficier des expériences
Copyright © 2008, W3C (60)Groupe HCLS
Développe des « expérimentations », des
démonstrations pour prouver la fiabilité de la
technologie
le groupe est divisé en « task forces » pour se concentrer
sur des problèmes différents
Publie des notes, des articles, etc, sur le sujet
Développe des stratégies de communication vers
l’industrie (réunions, conférences, rencontres
industrielles)
Offre un forum de discussion pour les experts
Copyright © 2008, W3C (61)Démonstration HCLS : cibles pour la maladie
d’Alzheimer
Signal transduction pathways are
considered to be rich in proteins
that might respond to chemical
therapy
CA1 Pyramidal Neurons are
known to be particularly damaged
in Alzheimer’s disease
Can we find candidate genes
known to be involved in signal
transduction and active in
Pyramidal Neurons?
Copyright © 2008, W3C (62)Pour la réponse : intégration de données
W3C HCLS IG a intégré un nombre de bases de
données et d’ontologies publiques
assigner un URI aux entités biologiques
conversion ou accès aux données avec des techniques du
Web sémantique (400M de relations en mai 2007)
utilisation d’un moteur d’inférence pour trouver des
nouvelles relations
utilisation d’un langage d’interrogation pour répondre aux
questions spécifiques
Copyright © 2008, W3C (63)Les bases de données Copyright © 2008, W3C (64)
Utilisation du langage d’interrogation…
prefix go:
prefix rdfs:
prefix owl:
prefix mesh:
prefix sc:
Mesh: Pyramidal Neurons
prefix ro:
select ?genename ?processname
where
{ graph
{ ?paper ?p mesh:D017966 .
?article sc:identified_by_pmid ?paper.
?gene sc:describes_gene_or_gene_product_mentioned_by ?article.
}
graph
{ ?protein rdfs:subClassOf ?res.
?res owl:onProperty ro:has_function.
Pubmed: Journal Articles
?res owl:someValuesFrom ?res2.
?res2 owl:onProperty ro:realized_as.
?res2 owl:someValuesFrom ?process.
graph
{{?process go:GO_0007166}
union
{?process rdfs:subClassOf go:GO_0007166 }}
?protein rdfs:subClassOf ?parent.
?parent owl:equivalentClass ?res3.
Entrez Gene: Genes
?res3 owl:hasValue ?gene.
}
graph
{ ?gene rdfs:label ?genename }
graph
{ ?process rdfs:label ?processname}
}
GO: Signal Transduction
Courtesy of Susie Stephens, Eli Lilly, Alan Ruttenberg, Science Commons, and the W3C HCLS IG
Copyright © 2008, W3C (65)Tout ceci produit des réponses…
Many of the genes are indeed related to Alzheimer’s Disease through gamma secretase (presenilin) activity
DRD1, 1812 adenylate cyclase activation
ADRB2, 154 adenylate cyclase activation
ADRB2, 154 arrestin mediated desensitization of G-protein coupled receptor protein signaling pathway
DRD1IP, 50632 dopamine receptor signaling pathway
DRD1, 1812 dopamine receptor, adenylate cyclase activating pathway
DRD2, 1813 dopamine receptor, adenylate cyclase inhibiting pathway
GRM7, 2917 G-protein coupled receptor protein signaling pathway
GNG3, 2785 G-protein coupled receptor protein signaling pathway
GNG12, 55970 G-protein coupled receptor protein signaling pathway
DRD2, 1813 G-protein coupled receptor protein signaling pathway
ADRB2, 154 G-protein coupled receptor protein signaling pathway
CALM3, 808 G-protein coupled receptor protein signaling pathway
HTR2A, 3356 G-protein coupled receptor protein signaling pathway
DRD1, 1812 G-protein signaling, coupled to cyclic nucleotide second messenger
SSTR5, 6755 G-protein signaling, coupled to cyclic nucleotide second messenger
MTNR1A, 4543 G-protein signaling, coupled to cyclic nucleotide second messenger
CNR2, 1269 G-protein signaling, coupled to cyclic nucleotide second messenger
HTR6, 3362 G-protein signaling, coupled to cyclic nucleotide second messenger
GRIK2, 2898 glutamate signaling pathway
GRIN1, 2902 glutamate signaling pathway
GRIN2A, 2903 glutamate signaling pathway
GRIN2B, 2904 glutamate signaling pathway
ADAM10, 102 integrin-mediated signaling pathway
GRM7, 2917 negative regulation of adenylate cyclase activity
LRP1, 4035 negative regulation of Wnt receptor signaling pathway
ADAM10, 102 Notch receptor processing
ASCL1, 429 Notch signaling pathway
HTR2A, 3356 serotonin receptor signaling pathway
ADRB2, 154 transmembrane receptor protein tyrosine kinase activation (dimerization)
PTPRG, 5793 transmembrane receptor protein tyrosine kinase signaling pathway
EPHA4, 2043 transmembrane receptor protein tyrosine kinase signaling pathway
NRTN, 4902 transmembrane receptor protein tyrosine kinase signaling pathway
CTNND1, 1500 Wnt receptor signaling pathway
Courtesy of Susie Stephens, Eli Lilly, Alan Ruttenberg, Science Commons, and the W3C HCLS IG
Copyright © 2008, W3C (66)L’essentiel…
L’essentiel de la démonstration était l’accès et
l’intégration des données publiques par le biais du
Web sémantique
Copyright © 2008, W3C (67)Vous pouvez aussi lire
