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Thing’in, une plateforme basée-graphes pour la représentation sémantique et structurelle d’environnements de l’Internet des Objets

Intervenant⋅e⋅s

Résumé

Le Web Sémantique voit d’abord les graphes comme des graphes de connaissance, dont les arcs représentent des prédicats logiques. Mais les graphes sont utilisés depuis bien plus longtemps, et plus directement, comme modèles de systèmes physiques, typiquement pour capturer leur structure en tant que relations entre leurs sous-systèmes.

La plateforme Thing’in associe ces «graphes de systèmes cyber-physiques » (CPS) et les graphes RDF au travers du modèle « property graph » (PG) commun aux bases de données graphe.

Les graphes CPS ne doivent pas être réduits aux graphes RDF, pour 3 raisons principales :

  1. Les graphes CPS ont une sémantique qui leur est propre, par exemple une sémantique par similarité lorsqu'un graphe capture la structure d'un réseau physique tel qu’un réseau électrique ou un réseau de transport. Ce type de sémantique s’applique aux graphes dans leur ensemble et n’est pas réductible à la sémantique par ressource individuelle que RDF décrit.

  2. Le méta-modèle RDF est trop contraignant pour capturer correctement les graphes CPS en tant que modèles de systèmes physiques. : si un arc de ces graphe CPS représente une connexion physique entre deux nœuds, comme par exemple une canalisation dans un système de distribution d'eau, il doit pouvoir posséder en propre des propriétés, comme la capacité de cette canalisation. Un graphe RDF ne peut pas supporter nativement (sans recourir à une réification) de telles propriétés d’un arc.

  3. Les graphes CPS sont classiquement utilisés par des algorithmes qui analysent les aspects clés de leur structure globale, comme par exemple des évaluations de distributions de degrés ou de coefficients de clustering. Les graphes RDF sont inadaptés à l’utilisation de tels outils, car ils dissolvent la structure de graphe en mélangeant des arcs structurels avec de simples liens de propriété et de typage.

Un modèle de graphe adéquat pour les graphes CPS doit donc conserver toute l'expressivité et la structure native de ces graphes sous ces trois aspects. Le modèle PG, issu des bases de données graphes, satisfait ces conditions. Les PG permettent, d’abord, de distinguer en tant que « relations » les arcs qui représentent l'échafaudage structurel d'un système; les liens physiques entre des entités physiques sous-jacentes, elles-mêmes représentées comme des nœuds du graphe. Les propriétés (proches des properties RDF ou attributs de modélisation objet) sont directement associées aux entités ET aux relations.

La sémantisation d'un PG au sens du web sémantique revient à la superposition d'un graphe RDF au-dessus du PG, associant aux ressources du graphe (nœuds, relations et propriétés) des types formellement définis dans des ontologies. Le standard NGSI-LD défini par le groupe CIM de l’ETSI permet d'exporter les PG au format JSON-LD, apportant les atouts conjoints des CPS, des BD graphes, du RDF et des « linked data ».

Références

Sélection de publications sur le sujet. : (voir ResearchGate pour liens vers preprints)

  • Gilles Privat Thierry Coupaye, Sébastien Bolle, Philippe Raipin Parvedy, WoT Graph as Multiscale Digital-Twin for Cyber-Physical Systems-of- Systems, 2nd W3C Web of Things Workshop, Munich June 2019
  • Gilles Privat, Abdullah Abbas, , Cyber-Physical Graphs vs. RDF graphs, W3C Workshop on Web Standardization for Graph Data, Berlin, March 2019
  • Abdullah Abbas, Gilles Privat: Bridging Property Graphs and RDF for IoT Information Management. Scalable Semantic Web Knowledge Base Systems, co-located with 17th International Semantic Web Conference (ISWC 2018), Monterey, California, USA; 10/2018
  • Wenbin Li, Gilles Privat, José Manuel Cantera, Martin Bauer, Franck Le Gall: Graph-based Semantic Evolution for Context Information Management Platforms. 2018 Global Internet of Things Summit (GIoTS), Bilbao, Spain; 06/2018, DOI:10.1109/GIOTS.2018.853453
  • Wenbin Li, Gilles Privat, Franck Le Gall: Towards a Semantics Extractor for Interoperability of IoT Platforms. Global IoT Summit, Geneva; 06/2017, DOI:10.1109/GIOTS.2017.8016247
  • Wenbin Li, Gilles Privat: Cross-Fertilizing Data through Web of Things APIs with JSON-LD. European Semantic Web Conference, Workshop on "Services and Applications over Linked APIs and Data", Heraklion, Crete; 05/2016
  • Dana Popovici, Gilles Privat: Capturing the Structure of Internet of Things Systems with Graph Databases for Open Bidirectional Multiscale Data Mediation. The Second International Workshop on Large-scale Graph Storage and Management, Rome; 05/2015
  • Mengxuan Zhao, Gilles Privat, Eric Rutten, Hassane Alla: Discrete Control for Smart Environments through a Generic Finite-State-Models-Based Infrastructure. AmI 2014, Eindhoven; 11/2014, DOI:10.13140/2.1.4196.3202
  • Gilles Privat, Mengxuan Zhao, Laurent Lemke: Towards a Shared Software Infrastructure for Smart Homes, Smart Buildings and Smart Cities. EITEC, Berlin; 04/2014
  • Mengxuan Zhao, Gilles Privat, Eric Rutten, Hassane Alla: Discrete Control for the Internet of Things and Smart Environments. Feedback Computing; 06/2013
  • Gilles Privat: Extending the Internet of Things. Communications & Strategies, Digiworld Economic Journal n° 87, 3d Q 2012, pp101-119
  • Gilles Privat: Phenotropic and stigmergic webs: The new reach of networks. Universal Access in the Information Society 08/2012; 11(3):1-13., DOI:10.1007/s10209-011-0240-1
  • Thibaud Flury, Gilles Privat, Fano Ramparany: OWL-based location ontology for context-aware services. AIMS 2004, Artificial Intelligence in Mobile Systems; 09/2004

Auteurs/Autrices

Gilles Privat received engineering and doctoral degrees from Telecom Paris/Institut Polytechnique de Paris. He is currently a Senior Scientist with Orange Labs. He has, from the early 2000s, pioneered the research agenda of "smart devices" that has henceforth branched out into Ambient Intelligence/Smart Spaces/M2M/Internet of Things. He provides a cross-domain range of expertise to several research and development projects in this purview, with a current focus on Cyber-Physical Systems/Web of Things/Semantic & graph based platforms & information models in their applications to smart builfing, smart cities and smart energy. He has an extensive track record of leadership participation and reviewing in European collaborative research projects, having initiated and led the participation of Orange in numerous collaborative European research projects, up to H2020 with the FIWARE programme. He has authored or co-authored more than 100 peer-reviewed and invited publications and holds 13 patents.

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  • Google Scholar page : https://scholar.google.fr/citations?user=c8PcTN0AAAAJ&hl=fr