4ème journée professionnelle du Web Sémantique jeudi 5 novembre 2015 à Paris 

Contact : contact at semweb dot pro 

Lieu : FIAP Jean Monnet - 30 rue Cabanis - 75014 PARIS (maximum 200 places inscription obligatoire) 

sur [carte OSM](http://osm.org/go/0BOdhsl61-?m=&way=23163063)

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SemWeb.Pro 2015

Retour MOOC Web Sémantique.pdf

Retour MOOC Web Sémantique

 Feuille de route 3.0 du Ministère de la Culture.pdf

La feuille de route stratégique “Métadonnées culturelles et transition web 3.0”, 
finalisée en 2014, a permis d’identifier 9 axes stratégiques, ouverts par le web
sémantique et les données liées, pour le ministère de la Culture et ses
partenaires institutionnels. Ces 9 axes relèvent d’une politique numérique à
moyen-long terme. À la suite cette première étape d’identification, des groupes
de travail thématiques ont élaboré des propositions d’action transverses à
initialiser à court-moyen terme – idéalement à partir de la toute fin 2015 ou en
2016. Ces propositions d’action sont en cours d’instruction. Elles concernent
des domaines aussi divers que la formation des personnels, l’interopérabilité
des vocabulaires métier ou la recherche et développement.

Elles ont vocation à favoriser la consolidation, la synergie et le développement
des technologies orientées web sémantique au service des institutions culturelles.

Feuille de route “ Métadonnées culturelles et transition Web 3.0 ” du ministère de la Culture et de la Communication

Libre Théâtre, plateforme facilitant l'accès gratuit aux textes de théâtre français libres de droit.pdf

Le site Libre Théâtre propose une bibliothèque numérique des
oeuvres théâtrales du domaine public en téléchargement gratuit.
Valorisant des ressources désormais accessibles grâce à l’ouverture
des données publiques et des politique open data, le site proposera,
pour chaque œuvre, des ressources complémentaires, libres d’utilisation :
affiches, décors, éditions, costumes, analyses d'oeuvres… Ce site, basé sur
les principes du web sémantique et du Linked Open Data, facilitera la recherche
de textes de théâtre en accès libre par différents critères, puis une navigation
facile entre les différents corpus proposés. La présentation exposera l’ensemble
 du projet, les différents jeux de données qui sont et seront utilisés, ainsi que
les difficultés rencontrées dans la mise en oeuvre de cette initiative (accès aux
ressources, modèle économique, contraintes juridiques…).

Libre Théâtre, plateforme facilitant l'accès gratuit aux textes de théâtre français libres de droit

Gestion de serveurs avec une plateforme sémantique.pdf

Comment un expert en infrastructure informatique peut-il analyser une
infrastructure vaste et complexe dans un délai court lors d’un incident
de production ? Corrium est la plateforme sémantique conçue pour pallier
cette problématique. Corrium s’appuie sur une ontologie, HoNaHo, pour
formaliser les connaissances des experts en infrastructure informatique.

Les données clients sont, ensuite, traitées selon le modèle HoNaHo pour
construire un référentiel, ce qui permet à l’expert en infrastructure
d’analyser son parc IT et de prendre des décisions. L’ontologie HoNaHo est
développée par nos ontologistes en collaboration avec des experts en
infrastructure informatique. A noter que la cohérence des connaissances
des experts est vérifiée grâce au mécanisme nommé « Check Consistency ».

Grâce à Corrium nous gérons l’infrastructure de plusieurs clients dans la
métropole lilloise. Pour chaque client, nous collectons ses données
d’infrastructure qui peuvent provenir de sources hétérogènes (différents
outils d’inventaires). Les données sont, ensuite, injectées dans Corrium,
puis réconciliées et consolidées grâce à notre mécanisme de fusion. A la
suite de cette étape, un référentiel d’infrastructure IT est construit, il
 contient la liste exhaustive des assets IT reliés entre eux, ce qui permet
de diminuer la complexité du parc. La cohérence de l’information (cohérence
entre les connaissances de l’expert et les informations) peut être vérifié
grâce un deuxième « Check Consistency ». Corrium contient KStore, la solution
logicielle d’intelligence, pour améliorer la qualité des données clients.
KStore est constitué de plusieurs briques dont KStore-Engine, le moteur
 d’inférences basé sur des règles sémantiques (OWL, JenaRule et SPARQL). En se
basant sur les règles écrites par les experts en infrastructure, KStore-Engine
raisonne et infère sur le référentiel précédemment construit pour l’enrichir. 

A ce stade, Corrium a construit un point de vérité sur l’état du parc IT
du client, et a déduit de nouvelles informations grâce au web sémantique.

Ainsi, lors d’un incident de production, le référentiel IT permet à l’expert
en infrastructure informatique d’analyser son parc IT et de prendre des décisions
dans un délai court. Actuellement Corrium est utilisé pour un autre usage, préparer
un audit de licences Microsoft. Une ontologie dédiée au sujet est développée et un
pack de règles d’inférences SPARQL est créé pour gérer les coûts de licence.

Ajouté à cela, d’autres usages sont en étude, tel que la gestion et le suivi
de la migration d’une infrastructure IT.

Gestion de serveurs avec une plateforme sémantique

Doremus - Extension de l'ontologie FRBRoo pour la description des œuvres et événements musicaux.pdf

Le projet Doremus est un projet de recherche financé par l’ANR auquel
participe la BnF, Radio France, la Philharmonie de Paris, le Lirmm
(Université de Montpellier), Geriico (Université de Lille III),
Eurecom, Meaning Engines et Ourouk. La musique est partout, jouée,
enregistrée, diffusée, écoutée, vendue, offerte, louée. Les fichiers
de musique enregistrée sont partout, stockés, streamés, échangés, vendus.

Mais rien n’est plus difficile aujourd’hui que de trouver sur le web
l’histoire d’une œuvre musicale, son compositeur, son origine culturelle,
ses paroliers, ses influences, ses reprises, ses interprétations…

Pourtant ces connaissances existent et sont décrites finement dans les
systèmes d’information de quelques institutions culturelles et média dans
le monde. Le premier objectif du projet DOREMUS est de permettre aux
institutions culturelles, aux éditeurs et distributeurs, ainsi qu’aux
communautés de passionnés de disposer de modèles de connaissances communs
(ontologies), de référentiels partagés et multilingues ainsi que de méthodes
pour publier, partager, connecter, contextualiser, enrichir les catalogues
d’œuvres et d’événements musicaux dans le web des données (Linked Open Data).

Le projet s’appuie sur l’expertise de catalogage des œuvres musicales de Radio
France, de la BnF, de la Cité de la musique, du projet collaboratif Discotheka
de la société Meaning Engines et sur un corpus de modèles préexistants, en
particulier FRBRoo.

Les extensions et spécialisations d’ontologies et les vocabulaires qui résulteront
du projet devront permettre de décrire les œuvres et événements musicaux, de la
musique traditionnelle à la musique classique, leurs relations avec les créateurs,
leur environnement culturel, les événements liés à leur création, leurs interprétations,
leur fonction sociale, les instruments, les genres musicaux… tout en s’inscrivant dans
la continuité des catalogues d’œuvres existants. La description des œuvres musicales ne
prend de sens que si elle est mise à disposition des publics comme élément d’éducation
et de culture, utilisée comme outils facilitant la programmation d’émissions et
d’événements musicaux, permettant de suggérer de nouvelles interprétations ou servant
de source d’inspiration pour d’autres œuvres, c’est les sujets des deux autres parties
du projet qui ne seront pas abordés dans cette présentation. La présentation replacera
le projet dans son contexte, en termes de standards utilisés, d’existant à la BnF, Radio
France et Philharmonie de Paris, détaillera le projet et son avancement. Nous porterons
un soin particulier à expliquer le rôle et les relations d’ontologies descriptives des
œuvres intellectuelles telles que CIDOC-CRM, FRBR, FRBRoo, PRESSoo.

Doremus - Extension de l'ontologie FRBRoo pour la description des œuvres et événements musicaux

ELI des identifiants pour le croisement des sources ouvertes du droit .pdf

Le projet ELI, consiste à créer un identificateur européen et des métadonnées standardisés pour la législation des Etats membres par le biais du web sémantique et de rendre disponible ces données dans le Linked Open Data via l’annotation sémantique des pages des Journaux Officiels. ELI est entré dans la phase de réalisation technique pour différents Journaux Officiels, notamment la France (DILA), l’Union Européenne, le Royaume Uni, le Luxembourg. Cette infrastructure de connaissance sur les ressources législatives des différents états de l’Union Européenne ouvre de nombreuses perspectives de réutilisation et de création de services innovants.

ELI : des identifiants pour le croisement des sources ouvertes du droit

Évolution d'un système de publication de données techniques automobiles, modélisées en RDF.pdf

Début 2010, pour répondre à une directive européenne, Renault mettait
en oper sa première application basée sur les techniques du semantic web :
un système de publication des documents et données de sa documentation
technique après-vente, en charge d’alimenter un site web à destination
des réparateurs indépendants. Aujourd'hui, on veut faire évoluer la solution,
pour prendre en compte de nouvelles sources de données, et élargir son audience.

La solution initiale peut-elle évoluer facilement ? est-elle scalable et
supportera-t-elle un important surcroit de charge ? Certains parlent d’un échec
du Semantic Web : les choix techniques faits se sont-ils révélés pertinents ?
Que ferait-on différemment aujourd'hui ? Cinq années ont passé : de nouvelles
techniques sont apparues (JSON-LD, par exemple), d'autres ont mûri (Solr), JSON
et javascript sont devenus incontournables. Ce qui faisait défaut est-il maintenant
disponible ? Par exemple, comment intégrer les formulaires (ou les templates d’URI)
dans une API basée sur les Linked Data ? (alors que le web repose à la fois sur les
liens hypertextes et les formulaires, les linked data ne connaissent que les liens)

Après avoir expliqué la particularité de la recherche documentaire dans le contexte
automobile (qui fait nécessairement sortir du cadre du modèle relationnel - et donc
de SPARQL - pour l’évaluation de la pertinence d’un document en fonction du véhicule
auquel on s’intéresse), nous reviendrons brièvement sur ce qui avait fait le succès
de la solution initiale - en particulier, les capacités d’agrégation de RDF, qui 
avaient permis de réconcilier facilement des données de sources variées. Nous dirons
ce que nous avons abandonné - pour faire bref, disons que SPARQL n’est plus aussi
central dans la solution, ou du moins qu’il n’en est plus le seul cœur. Mais surtout,
nous verrons comment il a été possible de modifier assez profondément l'architecture
initiale en intégrant des techniques nouvelles et en s’inspirant d’idées récentes
(“Hypermedia driven web APIs”, Hydra, JSON-LD, web components, etc).

Nous verrons aussi quelques limites ou promesses pas complètement tenues par les
techniques en œuvre. Nous ferons la démonstration d’un prototype d’IHM en javascript
construite sur la solution, montrant une recherche documentaire complexe, entièrement
guidée par les données, avec un minimum de couplage entre serveur et client.

Évolution d'un système de publication de données techniques automobiles, modélisées en RDF

Open Data française à l'heure du Linked Data.pdf

Depuis fin 2014, Colin Maudry convertit les métadonnées des
jeux de données publiés sur data.gouv.fr en un graphe RDF.
Il met également à disposition une API qui tire sa flexibilité
de la puissance du graphe. La présentation exposera les avantages
d'une API reposant sur un graphe et son potentiel pour la
publication de données pivots (InfoGreffe, codes postaux, etc.).
Quelques liens :
-   [Conversion des métadonnées data.gouv.fr vers RDF](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/metadonnees-des-jeux-de-donnees-publies-sur-data-gouv-fr-rdf-web-semantique/)
-   [CasanovaLD, la Linked data API](https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/casanovald-devergonde-les-metadonnees-data-gouv-fr/)
-   [Code source de l'application](https://github.com/ColinMaudry/datagouvfr-rdf)

Open Data française à l'heure du Linked Data

Plugin SMILK : données liées et traitement de la langue pour améliorer la navigation Web.pdf

Pour nourrir leur stratégie marketing et leur veille concurrentielle,
les entreprises doivent surveiller le Web et donner un sens à cette grande
quantité d'informations. Cette information est éparpillée et nécessite beaucoup
de temps pour analyser les différentes sources et compiler les connaissances
recueillies de manière intelligente. SMILK est un laboratoire commun entre
l'Institut de recherche Inria et la société VISEO pour étudier le couplage fort
d'algorithmes et de modèles linguistiques au niveau sémantique, l'extraction et
le liage de connaissances issues des ressources du Web et la combinaison de
différentes techniques de raisonnement (inférences logiques, des approximations
et similitude, etc.). Dans ce contexte, nous allons présenter un prototype permettant
d'enrichir les connaissances des utilisateurs naviguant sur le Web à l'aide de
résultats issus du Traitement Automatique du Langage Naturel, du Web de Données et des
réseaux sociaux. Notre présentation se concentrera sur la démonstration d'un plugin de
navigateur facile à installer et à utiliser, qui permet d’enrichir l’expérience utilisateur
avec quatre fonctions : - la démo commence par montrer comment il est possible d'identifier
dans une page les entités pertinentes selon les intérêts de l'utilisateur et comment
structurer les données connexes à l'aide d'une analyse linguistique dédiée ; 
- la deuxième partie de la démo montre comment nous lions les entités reconnues dans le texte ; 
- la troisième étape de la démo traite du liage d’entités pour connecter les données figurant
dans le texte avec les données obtenues à partir de bases de connaissances du Web ; 
- enfin, dans une dernière étape la démo montre l’intégration de connaissances issues des médias
sociaux pour fournir aux utilisateurs des opinions et les idées clés liées au sujet exploré.

Le prototype que nous présenterons intègre entièrement les quatre fonctions précédemment définies
et, dans le cadre de cette démonstration, est appliqué au domaine des cosmétiques.

#### Auteurs :
Elena Cabrio, Jordan Calvi, Fabien Gandon, Cédric Lopez, Farhad Nooralahzadeh, Thibault Parmentier,
Frédérique Segond Laboratoire Commun SMILK, Inria, VISEO

Remerciements : ces travaux de R&D et transfert sont soutenus par l’ANR au travers du laboratoire
commun SMILK ANR-13-LAB2-0001-01

Plugin SMILK : données liées et traitement de la langue pour améliorer la navigation Web

Interroger efficacement des bases de données relationnelles avec SPARQL et Ontop.pdf

L’élaboration manuelle de nouvelles requêtes SQL à l’adresse de bases de données relationnelles
ayant des schémas complexes est un processus lent et coûteux qui se révèle être critique pour
de nombreuses industries. Ce processus nécessite de combiner deux types d’expertise : celle du 
domaine concerné (exprimer une question pertinente de façon précise) et celle de la base de
données (localiser les informations recherchées dans la base de données).
L’approche OBDA (Ontology-Based Data Access) vise à automatiser une partie de ce processus en
(i) permettant aux utilisateurs d’exprimer les requêtes à partir d’un modèle conceptuel de leur
domaine indépendant du schéma relationnel et (ii) en traduisant automatiquement ces requêtes dans
le langage supporté par la base de données (SQL). Dans cette présentation, nous nous intéresserons
au système OBDA développé à l’Université Libre de Bozen-Bolzano (Italie) dénommé Ontop.

Ce projet, débuté en 2010, repose sur plusieurs standards du Web sémantique : (i) OWL 2 QL pour
la modélisation des concepts du domaine, (ii) SPARQL pour la formulation des requêtes utilisateurs
et (iii) R2RML pour l’exposition du contenu de la base de données sous forme de graphe RDF virtuel.

Ce logiciel est disponible sous licence libre. Le principal enjeu pour un système OBDA est de générer
des requêtes SQL optimisées pouvant être exécutées efficacement par le moteur de base de données.

Ontop propose de nombreuses optimisations sémantiques et structurelles lui permettant d’obtenir une
performance suffisamment élevée pour permettre l’exécution de requêtes complexes sur des bases de données
de grande taille en un temps acceptable. Ce système intègre également des capacités d’inférence à faible
coût ne nécessitant aucune matérialisation des données.

Nous présenterons ensuite son intégration dans la plateforme développée dans le cadre du projet européen
Optique et sur son utilisation par les géologues d’un de nos partenaires industriels, Statoil. 

À cette occasion, nous reviendrons sur les principaux défis introduits par ce cas d’usage industriel.
L’équipe participant au développement d’Ontop au sein de l’Université Libre de Bozen-Bolzano est
actuellement composée de Martin Rezk, Guohui Xiao, Sarah Komla Ebri, Elem Güzel, David Lanti, 
Elena Botoeva et Benjamin Cogrel. Elle est coordonnée par Diego Calvanese.

Quelques liens :
    http://ontop.inf.unibz.it/
    http://optique-project.eu/

Interroger efficacement des bases de données relationnelles avec SPARQL et Ontop

Sparklis_exploration et interrogation de points d'accès SPARQL par interaction et langue naturelle.pdf

Sparklis est une application Web de recherche sémantique qui fonctionne au-dessus
de points d'accès SPARQL. Il n'est pas lié à un point d'accès particulier, mais
peut fonctionner avec n'importe quel point d'accès public ou privé. Le principe de
Sparklis est de permettre aux utilisateurs d'explorer et interroger les données en
les guidant dans la construction de requêtes puissantes en langue naturelle (anglais
ou français). Une requête SPARQL est construite en même temps mais elle est seulement
affichée en bas de la page pour l'utilisateur curieux ou pour l'expert qui souhaite
la réutiliser dans un autre outil. Les utilisateurs n'ont pas besoin de connaître le
schéma de données ou le vocabulaire car ils le découvrent à la volée en naviguant.

Ils n'ont rien à écrire, à part les valeurs de filtrage (ex., mots-clés, seuils),
ce qui exclut toute erreur lexicale, syntaxique ou sémantique. Sparklis couvre un
large sous-ensemble de SPARQL : motifs de graphes, OPTIONAL, UNION, NOT EXISTS,
tri des résultats, agrégations, filtres principaux (mots clés, inégalités et
intervalles, tag de langue et datatype). Enfin, il est conçu pour passer à l'échelle
de gros jeux de données et fonctionne par exemple sur DBpedia (plusieurs milliards de
triplets).

Sparklis est en ligne depuis avril 2014 et depuis, des centaines d'utilisateurs l'ont
utilisé sur des centaines de points d'accès.
Sparklis s'appuie sur les standards du W3C : SPARQL pour l'interrogation, HTML5/CSS3
et Javascript pour l'interface et l'interaction.

Une démonstration montrera aux participants comment Sparklis permet de répondre aux
questions du challenge QALD sur DBpedia. Ces questions couvrent différents types de
recherche : faits de base (Give me the homepage of Forbes), listes d'entités (Which
rivers flow into a German lake?), comptages (How many languages are spoken in Colombia),
optimums (Which of Tim Burton's films had the highest budget}).

Il est aussi possible de répondre à des questions analytiques plus complexes telles que
Give me the total runtime, from highest to lowest, of films per director and per country.

Présentation	Intervenant⋅e
Retour MOOC Web Sémantique	F. Gandon (INRIA)
Feuille de route “ Métadonnées culturelles et transition Web 3.0 ” du ministère de la Culture et de la Communication	B. Sajus
Libre Théâtre, plateforme facilitant l'accès gratuit aux textes de théâtre français libres de droit	R. Martinez (Libre Théâtre)
Gestion de serveurs avec une plateforme sémantique	F. Hay
Doremus - Extension de l'ontologie FRBRoo pour la description des œuvres et événements musicaux	P. Choffé
ELI : des identifiants pour le croisement des sources ouvertes du droit	J. Delahousse
Évolution d'un système de publication de données techniques automobiles, modélisées en RDF	F. Servant (Renault)
Open Data française à l'heure du Linked Data	C. Maudry
Plugin SMILK : données liées et traitement de la langue pour améliorer la navigation Web	F. Nooralahzadeh
Interroger efficacement des bases de données relationnelles avec SPARQL et Ontop	B. Cogrel
Sparklis : exploration et interrogation de points d'accès SPARQL par interaction et langue naturelle	S. Ferré

Retours sur la conférence / Replay

Présentations

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