Moteurs de recherche et Web Sémantique

Intervenant⋅e⋅s

Résumé

Jérôme Mainka, responsable de la recherche chez Antidot.

Docteur en informatique de l'Université Paris Dauphine, Jérôme Mainka est un spécialiste des technologies de traitement du langage et du Web sémantique. En tant qu'expert technique et responsable de la cellule recherche, Jérôme Mainka participe aux préconisations techniques et d'architecture et aux spécifications des algorithmes pour maximiser les performances de la solution de recherche et d'accès à l'information AFS éditée par Antidot.

Le Web sémantique est-il un n-ième standard de représentation des données ou une nouvelle façon d’aborder la recherche d’information ?

L'utilisation du terme « Sémantique » a souvent été porteur de confusions donnant à penser que le Web sémantique visait la compréhension du langage naturel par les machines. Même si les objectifs réels du Web sémantique semblent en réalité éloignées des techniques du traitement automatique de la langue, les technologies du Web sémantique n'en restent pas moins intéressantes pour les solutions d'accès et de recherche d'information. En effet, celles-ci sont déployée dans des contextes de plus en plus complexes mêlant données structurées et données non structurées et, dans ce cadre, les technologies du Web sémantique permettent de résoudre de nombreux problèmes de par le cadre d'interopérabilité et l'écosystème de standards et d'outils qu'elles offrent.

Impliqués depuis plusieurs années dans le domaine, nous montrerons comment les technologies du Web sémantique aide les équipes Antidot à mieux gérer, traiter et valoriser les données de leurs clients. Dans cette présentation, nous parcourrons une palette assez large de manipulations des objets sémantiques pratiquées couramment dans nos réalisations et basées sur les technologies du Web sémantique.

Nous illustrerons notre exposé par des réalisations concrètes et nous montrerons en quoi l’utilisation du Web sémantique nous a épargné des heures de développements spécifiques et nous a permis d’adresser des problématiques de plus en plus complexes.

Nous aborderons notamment l’extension sémantique, la navigation par facette, la mise en relation de silos d’informations hétérogènes, l’alignement des données sur des référentiels, l’utilisation du Web des données et d’autres techniques originales que nous avons développées pour la nouvelle version d’AFS.