Les techniques et standards du Web sémantique se sont imposés dans de nombreux domaines. En facilitant l'interopérabilité au travers du Web, ils donnent un nouveau souffle à l'intégration de données hétérogènes et à la construction de graphes de connaissances qui servent de fondations à des écosystèmes métiers dynamiques. Cette édition de SemWeb.Pro sera l'occasion de mettre en avant les synergies et complémentarités entre le Web sémantique et les approches connexes issues des bases de graphe (Property Graph, GraphQL, etc), qui accélèrent le développement d'applications concrètes dans différents secteurs d'activités : industrie, médical, culture et bien d'autres.

SemWeb.Pro 2022

SWEP22-termef-atemezing.pdf

Support de présentation

TerMef est le gestionnaire des référentiels terminologiques des Ministères
économiques et financiers (Mef) représenté sous forme de graphe de
connaissances. Ce portail est généré à partir des référentiels du domaine de
l’économie, de la finance et de l’industrie au modèle RDF. Les terminologies
sont riches (définitions de concepts, relations entre concepts, graphes, etc.)
et décrivent les savoirs innovants dans les domaines précités. Les concepts
sont représentés selon le modèle SKOS, un standard du W3C qui donne aussi la
possibilité de rajouter des collections, des groupes et des relations entre les
concepts.  A ce jour, le portail contient 21 domaines, dont les plus
représentations sont dans l’ordre : les finances publics (5719), l’économie
(1249 éléments), l’informa- tique (732 éléments), la biologie (673 éléments) et
la chimie et matériaux (669 éléments). Il est possible de faire des recherches
sur les concepts, de naviguer sous forme hiérarchique, de visualiser le graphe
des relations sur un concept et des possibilités d’export/partage des données.
Afin de valoriser davantage le contenu du portail, nous avons créé deux solu-
tions qui utilisent l’API des données RDF du portail TerMef. Ces deux solutions
sont packagés sous forme de plugin Microsoft Word ou module Drupal.  Les
fonctionnalités suivantes sont disponibles :
* Exposer et insérer les concepts référents en français dans de multiples do-
maines d’activité. TerMef recherche et affiche automatiquement* dans un volet
de tâches, par simple mise en surbrillance d’un terme dans un texte Word (en
français ou en anglais, dans sa forme développée ou abrégée, ou encore par son
sigle, acronyme ou synonyme), les concepts référencés dans les différents
vocabulaires présents dans la base.
* Les propriétés du concept retenu sont exposées dans une infoboîte.
* La citation est simplifiée : il suffit de sélectionner par mise en
surbrillance le contenu dans le volet TerMef puis de l’insérer en un clic dans
le texte ou en note de bas de page du document Word.
* Le graphe qui expose les relations du terme sélectionné est accessible au
clic sur le lien figurant sous l’intitulé « graphe », permettant ainsi une
navigation dans le domaine de connaissance du terme
* La vidéo démontrant l’usage du plugin Word https://youtu.be/iX7CF4mmIHU
* le portail TerMef https://terminologie.finances.gouv.fr

 
Auteurs/Autrices: 

Ghislain ATEMEZING est responsable recherche Développement de la société
MONDECA, éditeur de solutions sémantiques depuis 1999. 

Ghislain détient un Ph.D en informatique obtenu à Telecom ParisTech en avril
2015, et dispose d’une expérience de plus d’une dizaine d’années dans les
applications de l’ingénierie de connaissances, du Web sémantique Pour plus de
détails, consultez sa page web.

Valorisation des graphes de connaissances: cas de TerMef

SWEP22-atlantis-rawsthorne.pdf

Les Instructions nautiques sont une série d'ouvrages produits et publiés par le
Service hydrographique et océanographique de la Marine (Shom) qui donnent aux
navigateurs les informations nécessaires pour naviguer près des côtes et
accéder aux ports. Elles sont utilisées par les navigateurs (civils ou
militaires, professionnels ou plaisanciers) en complément des cartes marines
papier ou électroniques pour planifier leur itinéraire de navigation. Elles
apportent des informations supplémentaires qui, pour des raisons de lisibilité,
ne sont pas affichées sur une carte marine, et contribuent donc à la sécurité
de la navigation maritime. Nous visons à structurer et à géoréférencer le
contenu des Instructions nautiques, qui aujourd’hui existe uniquement sous la
forme de texte en langage naturel, et puis à le stocker dans une base de
connaissances. À terme, cette base de connaissances servira à alimenter une
plateforme permettant aux utilisateurs des Instructions nautiques d’interroger
et de consulter plus efficacement le contenu des ouvrages, en lien avec les
informations présentes sur les cartes marines électroniques (ENCs – Electronic
navigational charts) et d’autres sources d’informations utiles : avis urgents
aux navigateurs, réglementation nautique, etc. L’utilisateur pourra, au lieu de
lire le texte intégral, accéder aux informations souhaitées en réalisant des
recherches par facettes et notamment par zone géographique. Une première étape
vers la création de cette base de connaissances consiste à se doter d’une
ontologie.  Nous proposons de présenter l'ontologie ATLANTIS (coAsTaL mAritime
NavigaTion InstructionS) que nous avons développée pour modéliser les
connaissances contenues dans les Instructions nautiques. Celle-ci couvre quatre
domaines principaux :

* les navires,
* les entités pérennes de l'environnement maritime côtier et leurs relations spatiales,
* les indications de temporalité et les phénomènes météorologiques et océanographiques,
* les consignes de navigation.

Nous ferons également un retour d'expériences sur la méthodologie suivie pour sa création (implication
des experts du domaine) et les adaptations que nous y avons apportées. Les
travaux en cours concernent l’extraction automatique des informations des
Instructions nautiques afin de peupler la base de connaissances et enrichir
l’ontologie. Une fois le modèle ontologique instancié, nous procéderons à
    

#### Auteurs/Autrices :

Helen est titulaire d’un Master mention Épistémologie, Histoire des Sciences et
des Techniques de l’Université de Bretagne Occidentale. Actuellement doctorante
de l'Université Gustave Eiffel, elle réalise, au LASTIG (LAboratoire en
Sciences et Technologies de l'Information Géographique pour la ville
intelligente et les territoires durables), une thèse co-financée par le Shom
(Service hydrographique et océanographique de la Marine) et l’IGN (Institut
national de l’information géographique et forestière). 

Ses travaux de recherche portent sur la création de bases de connaissances topographiques à partir de
sources hétérogènes.

ATLANTIS : l’ontologie qui modélise les connaissances contenues dans les Instructions nautiques

SWEP22-sembot-pereira.pdf

Vidal, bien connu pour son fameux dictionnaire des médicaments, s'est
aujourd'hui positionné comme leader concernant le développement de services
digitaux pour l'information à destination du monde médical. Dans cette optique,
la conception de services pour répondre, par exemple, à des besoins de
recherche d'information revêt un caractère d'importance stratégique. Parmi ces
services, un prototype de chatbot a été conçu par les équipes Vidal, dans le
but d'aider la mise à disposition des informations liées aux effets secondaires
des produits pharmaceutiques, informations importantes pour une prescription,
et une prise, en sécurité des médicaments.  Pour répondre à cet objectif, le
bot s’appuie sur des données stockées dans des graphes RDF (base de données
Vidal orientée graphe). Cette modélisation en graphe a été mise en place pour
décrire les concepts d’intérêt, le vocabulaire associé et leurs liens
sémantiques.  Les données d'intérêt sont ainsi récupérées en utilisant l’un des
standards du web sémantique : le langage de requête SPARQL et sont communiquées
de façon pertinente et naturelle à l'humain, en accord avec le déroulé de la
discussion. Concrètement, l'utilisateur peut poser des questions sur plusieurs
formes de produit (médicament, substance...) et peut, soit demander la liste
exhaustive des effets indésirables, soit poser la question spécifique sur un
effet en particulier. Le bot est aussi capable de solliciter de l'humain
l'ensemble des précisions nécessaires pour lever la moindre ambiguïté
concernant la demande formulée initialement (médicaments avec des noms
proches...).  Nous nous proposons d'en détailler les aspects fonctionnels
et techniques, de même que la modélisation et l’exploitation des données.
La présentation se terminera par une démonstration.

**Auteurs/Autrices**
* Romain Benassi, Data Scientist, PUBLICIS SAPIENT. Diplômé de l'IMT Atlantique
et docteur Centrale-Supélec en mathématiques appliquées, j'ai évolué pendant
près de 5 ans dans le domaine de l'énergie, en particulier sur l'analyse
statistique des consommations des foyers et la désagrégation des courbes de
charges électriques (NILM). J'ai rejoint début 2020 Publicis Sapient où j'ai
été amené, en tant que consultant Data Scientist auprès de plusieurs clients
dont principalement Vidal, à travailler sur les sujets du Deep Learning et du
NLP. Depuis 2021, je suis également formateur/enseignant à temps partiel sur
ces deux sujets, en particulier à l'EPITA.

* Mehdi Embarek, Knowledge engineer, MK SOFT. Titulaire d’un doctorat en
informatique. Thèse effectuée au commissariat à l’énergie atomique (CEA).
Consultant en ingénierie de la connaissance, NLP et web sémantique depuis 2006.

* Suzanne Bento Pereira Responsable de la plateforme Data Science, VIDAL.
Responsable de la plateforme Data Science chez VIDAL, elle est titulaire d'un
doctorat en informatique de l'Université de Rouen. Experte en ingénierie de la
connaissance, NLP et IA dans le domaine de la santé.

VIDAL SemBot pour le bon usage des médicaments

Le Web Sémantique face à de gros volume de données

SWEP22-frbr00-tetart.pdf

PMB est un logiciel libre de gestion de bibliothèques et centres de
documentation. Depuis plusieurs années, PMB implémente un modèle FRBR
paramétrable sous une forme simplifiée par rapport à FRBRoo. Ce modèle est
néanmoins efficace pour des centres de documentation d’un domaine culturel qui
souhaitent modéliser leur domaine d’activité en agrégeant toutes les données
possibles dans une unique base.  Une fois paramétré, ce modèle permet une
exploration contextuelle et temporelle du domaine, et met en lumière les
relations entre les personnes, les influences ainsi que toutes les ressources
liées (photos, fonds documentaire, captations, presse, sites, …). 

Toutes ces informations spécifiques sont implémentées dans un modèle de données
relationnel classique.  Notre objectif désormais est de proposer une exposition
de ces données culturelles selon le modèle FRBRoo. Et l’enfer commence… Nous
avons développé une ontologie intermédiaire basée sur les entités de notre
logiciel pour transformer notre base de données relationnelle en graphe
sémantique, mais aussi les algorithmes de transformation.  Cette ontologie ne
reprend pas exactement la structure de la base de données mais plutôt les
données vues par l’utilisateur dans le logiciel.  À partir de ce premier
export, nous avons étudié comment passer automatiquement de notre modèle
paramétrable à un modèle FRBRoo avec l’idée de développer une ontologie de
transformation.  

A priori tout est transformable : le modèle FRBRoo est
universel, il permet de modéliser des points de vue très divers. Mais le modèle
FRBRoo est difficilement applicable en pratique sur des principes génériques
simples de modélisation.  En effet, si l’on tente de respecter la philosophie
fine du modèle, une donnée propre à un établissement tel que la Comédie
Française, comme le type de création d’une mise en scène, peut être transcrit
en trois ou quatre instances FRBRoo, voire plus !  Dans cette intervention,
nous vous présenterons :


la démarche que nous avons adoptée pour concilier
une description suffisamment détaillée conforme au modèle FRBRoo et une
transformation générique paramétrable décrite par une ontologie que nous avons
développée. Le but étant que cette transformation s’adapte facilement à tous
nos modèles FRBR personnalisés ; un exemple concret basé sur les données de
la bibliothèque-musée de la Comédie Française.


#### Auteurs/Autrices

Florent Tétart est Directeur de l’Innovation chez PMB Services.Fervent
défenseur du libre, il s'implique dans de nombreux projets afin de favoriser la
valorisation et la transmission des connaissances en se basant sur des
solutions open source. Depuis 2015, il s'intéresse de très près au projet de
transition bibliographique ayant pour objectif d'améliorer l'exposition des
données bibliographiques et d'autorités dans le web de données. 

En 2016, il intègre le comité scientifique de Dorémus (DOnnées en REutilisation pour la
MUsique en fonction des USages). Depuis 2019, il enseigne au Centre d'Études
Supérieures de la Renaissance (CESR) à Tours.

De la théorie du modèle FRBRoo à la mise en pratique pour la valorisation des ressources d'un établissement culturel

SWEP22-rcf-amarger.pdf

Depuis que le théâtre de la Comédie-Française existe, c'est-à-dire depuis 1680,
des registres sont produits par la troupe : ils recensent, entre autres, les
dépenses, les recettes et les feux (la distribution) des différentes
représentations. Parce qu'ils permettent de se rendre compte du quotidien de la
troupe, ces documents sont très précieux pour mieux comprendre l'organisation
de la vie théâtrale parisienne depuis le XVIIe siècle : ils constituent un
apport notable à l'histoire du spectacle vivant.  Néanmoins, il n'était jusqu'à
présent pas possible de proposer une analyse quantitative de ces données, dans
la mesure où ces registres n'étaient disponibles que dans un format papier,
celui de l'archive telle qu'elle est conservée à la Bilbiothèque-Musée de la
Comédie-Française. C'est donc pour diffuser une source précieuse mais méconnue
et difficile d'accès que le projet RCF (Registres de la Comédie-Française) est
né : numériser ces registres, les transcrire dans des bases de données et
promouvoir ces données pour en faciliter l'exploitation sont les objectifs que
s'est fixée l'équipe de RCF.  Dans ce cadre, nous souhaitons présenter le
travail qui a été fait spécifiquement sur la base de données des dépenses. Il
s'agira de rendre compte de la complexité du travail de transcription que nous
avons dû réaliser sur cette base, car les données à transcrire se sont révélées
particulièrement hétérogènes et, à certains égards, discontinues. Nous verrons
en quoi transcrire des données hétérogènes comporte une part de subjectivité
que les technologies du Web Sémantiques permettent, en partie, de pallier. Nous
verrons ensuite comment nous avons tiré parti de ces technologies pour
fusionner cette base de données de transcription des dépenses, nouvellement
créée, avec deux bases qui ont été générées il y a quelques années, celle des
recettes et celle des feux. Enfin, nous montrerons comment nous avons exploité
les technologies du Web Sémantique pour promouvoir la réutilisation de ces
données et contribuer, de ce fait, au Web de données liées dans le champ des
humanités numériques. Nous concluerons sur l'intérêt que présente, en
complément d'une approche quantitative, une approche qualitative des données
provenant de l'expertise de spécialistes.
 
Références :

* https://cfregisters.org/ = site du projet
* https://flipbooks.cfregisters.org/ = les registres transcrits
* https://rcf-sparql.demo.logilab.fr/ = entreprôt SPARQL contenant les donnée
* https://upnd.pages.logilab.fr/rcf-ui-expense/ = application de visualisation des données des dépenses
* https://forge.extranet.logilab.fr/UPND/rcf-expense = entrepôt contenant le code de l'application de
transcription des données des dépenses
* https://forge.extranet.logilab.fr/upnd/rcf-ui-expense = entrepôt contenant le code de l'application de
visualisation des données des dépenses

Auteurs/Autrices
* Charline Granger  - Charline est docteure en études
théâtrales de l'Université Paris Nanterre et actuellement attachée temporaire
de recherche et d'enseignement à l'Ecole Normale Supérieure de Lyon. Ses
travaux portent sur l'histoire du théâtre et de sa réception, ainsi que sur le
rapport entre archives et humanités numériques.

* Fabien Amarger  - Fabien est un docteur ingénieur en
informatique, spécialiste des technologies du Web Sémantique. Travaillant à
Logilab depuis maintenant 4 ans, il est particulièrement investi dans les
sujets qui concernent la recherche, notamment en Web Sémantique.

Les registres de la Comédie-Française sur le Web de données liées : de l'hétérogénéité aux données RDF quantitatives

SemWebPro_GrapheCulture_081122.pdf

Le ministère de la Culture s’est engagé depuis 2014 dans une démarche de
sémantisation des données cultuelles en publiant sa première feuille de route
stratégique « Métadonnées culturelles et transition Web 3.0 ». L'ambition à terme est de constituer un graphe de connaissances de la Culture. Ce Graphe Culture se construit projet par projet, brique par brique. Les actions du ministère visent à accompagner la sémantisation des données des établissements culturels mais aussi le développement d'outils essentiels. Dbpedia en français est l'un de ces outils essentiels. Dbpedia et Wikidata sont amenés à jouer le rôle de pivot incontournable pour lier l'ensemble des données culturelles quel que soit leur secteur. Cette présentation détaillera les travaux du laboratoire Wimmics d’Inria qui a mis en œuvre l'actualisation du chapitre francophone de Dbpedia.

#### Oratrice
Marie-Véronique Leroi est chargée de mission « sémantisation des données culturelles et projets européens » au Service du Numérique du Ministère de la
Culture. Elle est en charge de l’actualisation et de la mise en oeuvre de la stratégie sémantique du ministère ainsi que le suivi dt la coordination de la
participation française à Europeana et aux projets européens liés à la numérisation et la valorisation du patrimoine culturel.

Pas à pas vers le Graphe Culture

Le Web Sémantique pour la Culture

Les thématiques "données liées" et "web sémantique" ont connu un regain
d'activité ces derniers mois au W3C. Dans cette présentation, je propose de
présenter un bilan des actvités en cours, notamment des groupes récemments
créés ou des travaux en incubation.

#### Auteurs/Autrices
Pierre-Antoine Champin est maître de conférence à l'Université Lyon 1. Il a
participé à de nombreux groupes de standardisation dans le domaine du Web
Sémantique (RDF, Linked Data Platform...) et est co-éditeur de la
recommandation JSON-LD 1.1. Depuis bientôt 2 ans, il est détaché au W3C en tant
que /fellow/, pour coordonner l'activité des groupes existants autour de cette
thématique, et la création de nouveau groupes.

État de l'activité "web sémantique" au W3C

Le concept d'organisation autonome a resurgi ces dernières années, promu par
l'émergence des blockchains et autres contrats intelligents. Ces technologies
permettent en effet de distribuer et automatiser la gouvernance d'une
organisation.  Le complément de l'automatisation de la gouvernance est
l'automatisation à la fois de la prise de décision et de l'application de ces
décisions. L’ajustement du prix d'un produit suivi par sa mise à jour
automatisée; la rédaction automatisée de contenu promotionnel suivie par
l'exécution automatisée d'une campagne marketing; la conception et la
production automatisée d'un produit industriel, sont quelques-uns des exemples
illustrant cette automatisation. La clef de la réalisation de ces projets est
toujours la même: 

* un ensemble de systèmes et de données intégrés de façon fluide au travers de l'organisation et 
* Un socle de connaissances partagées permettant cette intégration.


Nous verrons au cours de cette présentation que
les technologies nécessaires sont disponibles, depuis le socle bâti sur le
projet du web sémantique, en passant par les modèles de langue et les récents
progrès de l'intelligence artificielle ou de l'impression 3D.  Nous
présenterons cette vision, accompagnée d'exemples, et détaillerons comment la
mise en réseau des données et des systèmes produisant et consommant ces données
permet d'aller vers plus d'autonomie et automatisation. Cette présentation se
concentrera sur les aspects techniques et ouvrira nous le souhaitons un débat
sur la place de l'automatisation dans la société.


#### Auteurs/Autrices

François Scharffe est maître de conférences en informatique à l'Université de Montpellier. Son expérience est à la fois académique et industrielle. Il puise ses thématiques de recherche dans les problèmes rencontrés lors de l'application des technologies de la connaissance dans les entreprises. Il a au cours de sa carrière évolué depuis des thématiques centrées sur l'intégration de données et connaissances, vers des thématiques plus larges de gestion de données en entreprise, prenant en compte les contraintes et l'environnement particulier auxquels sont soumis les systèmes d'informations des organisations de grande taille. Il a fondé la conférence Knowledge Graph (KGC) en 2019 et en dirige depuis le comité de programmes. Il est le responsable de The Data Chefs, une société de conseil en gestion de données.

Virez le patron ! - vers des organisations autonomes et automatisées.

L'avenir du Web Sémantique

SWEP22-sparnatural-francart.pdf

Les graphes de connaissances s'appuient souvent sur des modèles conceptuels
avec un haut niveau d'abstraction, ce qui les rend difficiles à comprendre pour
les utilisateurs non experts. Ils sont souvent cachés derrière des formulaires
de recherche, ou des formulaires multicritères, perdant ainsi la flexibilité
d'interagir avec le graphe en tant que graphe. Afin de valoriser au mieux les
graphes de connaissances, il est nécessaire de proposer des interactions
orientées vers l'utilisateur final, dans un réel objectif de service public,
faisant ainsi la démonstration de l’apport de ces graphes pour la découverte
d’un domaine de connaissance. Sparnatural a été conçu et développé comme un
constructeur de requêtes SPARQL visuel, configurable, facilement déployable,
open-source et 100% client, permettant aux utilisateurs d'interroger n'importe
quel graphe de connaissances RDF. Nous décrirons comment Sparnatural
fonctionne, comment il peut être configuré, et nous montrerons comment il a été
déployé dans deux démonstrateurs pour les Archives Nationales de France (ANF)
et la Bibliothèque Nationale de France (BnF).  Le démonstrateur des ANF permet
d’interroger un jeu de données RDF conforme à l'ontologie ICA Records In
Contexts , constituant la première publication à grande échelle par les ANF de
métadonnées archivistiques conformes à cette ontologie. Ces métadonnées
décrivent les archives de 40 des 122 études notariales existant à Paris depuis
le Moyen Age (soit environ 9 km linéaires de documents), avec les référentiels
associés (soit environ 58 millions de triplets).  Le démonstrateur de la BnF
permet d'interroger facilement la totalité des données RDF déjà disponibles et
interrogeables dans data.bnf.fr. Ces données sont conformes à un modèle métier
hybride d’inspiration IFLA LRM.  Nous montrerons comment Sparnatural a permis
de donner accès à des utilisateurs non experts, avec peu d'effort, à ces deux
grands graphes. Les ateliers menés avec les utilisateurs finaux ont montré
qu'ils étaient enthousiastes, mais aussi surpris par ce nouveau paradigme de
recherche.  Nous espérons que grâce à la documentation produite , Sparnatural
pourra être déployé pour valoriser d’autres graphes de connaissance. La
création des démonstrateurs a montré que la configuration avec laquelle le
graphe est montré aux utilisateurs finaux est essentielle pour fournir un accès
efficace et parlant. La facilité de configuration de Sparnatural est l’une
piste de travail pour l’avenir du composant ; les autres pistes sont la
hiérarchisation des sélections de classes et de propriétés, l’ajout des
fonctions d'agrégation, et de sélection de valeurs sur une carte pour générer
du GeoSPARQL.


#### Références

* https://tfrancart.github.io/sparnatural-iswc-2022/ article plus complet (en anglais)
* https://youtu.be/jcfldxjsBkk vidéos longue en anglais, avec explication de la configuration
* https://www.youtube.com/watch?v=93XV-SZD6tk vidéo courte en français, avec présentation des démonstrateurs.

#### Auteurs/Autrices

Thomas Francart est consultant sur les graphes de connaissances, fondateur de
la société Sparna qui a développé Sparnatural. Thomas modélise, transforme,
publie, interroge des graphes de connaissance, des terminologies et des
ontologies depuis 20 ans, dans les domaines variés : documentaire, culturels,
médical ou encore législatif

Florence Clavaud est conservatrice générale du patrimoine, actuellement
responsable du tout nouveau Lab des Archives nationales. Elle travaille depuis
longtemps au carrefour des sciences de l'information et de l'archivistique,
notamment sur les questions de modélisation, de production et de publication
des métadonnées archivistiques. Elle est membre du groupe d'experts de
l'International Council on Archives (ICA) chargé d'élaborer la norme Records in
Contexts, dans lequel elle pilote le développement de l'ontologie.

Sparnatural: un composant configurable d'exploration de graphes de connaissance

SWEP22-hanami-backer.pdf

Dans le cadre de notre soutien apporté à la Chancellerie Fédérale Suisse,
Cognizone a été en charge de maintenir le graphe de connaissance Fedlex et
notamment d’opérer toute une série d’opérations de maintenance (corrections,
suppressions, ajout de métadonnées) sur des graphes nommés non éditables par
les utilisateurs. 

Ce travail presque quotidien est une perte de temps pour nos équipes, représente
un coût non négligeable pour notre client et engendre une série de questions de
sécurité (seulement certaines personnes ayant été autorisées à manipuler le graphe).

Partant de ce constat, Cognizone a décidé de proposer une solution générique pour
maintenir son graphe de connaissance de manière collaborative : Hanami ! 

La taille des organisations augmente, tout comme celle de leurs données. Même s'il
devient moins cher et plus facile d'ingérer, de stocker et de transformer les données,
sans une stratégie de gestion des données adaptée, des silos de données apparaissent 
rapidement et compliquent la productivité et la coopération.

Les outils existants offrent des fonctionnalités puissantes pour travailler avec les
graphes de connaissances d'entreprise et le RDF. Mais ils nécessitent des professionnels
qualifiés et manquent souvent de facilité d'utilisation, ce qui rend ce processus inefficace
et peu flexible. 
C'est pourquoi nous avons développé Hanami, un outil adapté à la fois aux experts et aux
utilisateurs moins techniques, pour générer des formulaires d'édition de graphes RDF basés
sur des documents SHACL. 

Hanami simplifie la compréhension et l'utilisation de RDF, en
rendant la puissance de la sémantique plus accessible.  Notre solution garantit
un très haut niveau de qualité des données, basé sur les standards du W3C, et
donne accès à l'édition de graphes RDF à des utilisateurs moins qualifiés
techniquement : notre approche consiste à automatiser la création de modèles de
données et l'édition de données en général grâce à SHACL.  Nous utilisons SHACL
pour fournir à la fois la disposition de l'interface utilisateur et les
contraintes de validité des données.  Notre interface d'édition est construite
comme un formulaire "traditionnel", ce qui simplifie les tâches d'édition des
graphes de connaissances et minimise les erreurs.


#### Auteurs/Autrice
Gregory De Backer, COO de la société Cognizone, travaille dans le domaine du
web sémantique et des graphes de connaissance depuis 2015.  Depuis qu'il a
rejoint Cognizone, Gregory a supervisé divers projets allant de l'élaboration
d'ontologies, de thésaurus et de preuves de concepts à des applications de
production fournissant des données LOD de manière transparente.

Le domaine d'expertise de Gregory est la législation. Il a assisté le Luxembourg
dans la définition et la création d'applications pour la supervision et la publication
d'informations, de traités, de projets et de directives européennes pertinents
pour les États membres (projet LegiLUX).

En 2020, il a dirigé une des équipes de Cognizone pour surmonter la complexité du
système législatif suisse dans le cadre du projet Legi4CH, visant à concevoir et
préparer des applications législatives pour publier les lois fédérales suisses à
partir du 1er janvier 2021.

Maintenir son graphe de connaissance via Hanami

SWEP22-opensilex-neveu.pdf

[OpenSILEX](http://www.opensilex.org) une suite logicielle qui permet de construire
des systèmes d'information capables d’appréhender la complexité des données des
agro-écosystèmes et de répondre aux exigences d'une science ouverte et reproductible.

OpenSILEX est piloté par des ontologies et s'appuie fortement sur les technologies
du Web Sémantique.

Cette approche a permis de réaliser plusieurs systèmes qui intègrent
directement les concepts et les vocabulaires de différentes communautés :

 * Sixtine (unités expérimentales du végétal à INRAE)
 * PHIS Phénotypage végétal haut débit
 * SunAgri (agro-photovoltaïque),
 * WEIS écosystèmes aquatiques
 * ENVIBIS Biothernologies de l'environnement

#### Auteur

Pascal Neveu est directeur de l'unité Structure Mathématiques, Informatique et
Statistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA) qui associe des
enseignants-chercheurs du département Mathématiques et Informatique Appliqués
(MIA) de l'INRA et du département Sciences pour les AgroBioProcédés de SupAgro
Montpellier.

OpenSILEX : pour des SI pilotés par des ontologies

SWEP22-raffine-rachez.pdf

La donnée est partout. Disparates, hétérogènes, les données sont pourtant au
coeur du cycle de production des organisations. Bien souvent, elles
représentent à la fois le début (ce dont les métiers ont besoin) et la fin (ce
que les métiers produisent) de toute activité de production.  Cependant, un
problème fondamental est récurrent dans toute organisation: la non-circulation
des données. Gérées et produites dans des environnements cloisonnés, elles sont
bien souvent inaccessibles d'un système à l'autre, et sont donc produites à
nouveau pour palier à ce manque d'accès. Pour résoudre cette problématique, la
solution bien souvent envisagée est la mise en place d'un Data Lake, visant à
résoudre ces problèmes d'accessibilité par l'agglomération variée et en grand
volume de ces données hétérogènes.  Mais vise-t-on véritablement
l'accessibilité sans intelligibilité ? Fortement implicite, dépourvue de
contexte, la donnée seule est difficilement exploitable.  C'est ce qu'ont
compris les équipes de France Télévisions dans le cadre du projet Data
Programmes.  Embarquant en son coeur la solution Raffiné de Perfect Memory, le
projet vise à faire converger la diversité des données produites autour des
programmes diffusés sur les chaines du groupe: données de production, données
de diffusion, données d'audience... Et ceci avec l'objectif de garantir une
exploitation métier de celles-ci.  A travers la mise en oeuvre d'ontologies
dédiées à la réconciliation et l'accessibilité métier au sein de la solution
Raffiné, en s'appuyant sur les cas d'usage de France Télévisions, Perfect
Memory partagera son expérience sur les barrières levées et les problématiques
opérationnelles résolues grâce à l'approche sémantique.
La solution Perfect Memory est utilisée aujourd'hui par plusieurs grands
acteurs des médias, mais aussi dans d'autres verticaux comme les clubs sportifs
ou les télécommunications.
Aperçu vidéo des fonctionnalités de Trouvé, interface utilisateur de [Perfect
Memory](https://www.youtube.com/watch?v=iEUNfp8rPLc)

#### Auteurs/Autrices
Guillaume Rachez - Directeur Produit à Perfect Memory. Ingénieur issu du monde
de l'audiovisuel, Guillaume est un spécialiste de la convergence des domaines
du média et des technologies sémantiques.
Son expérience de près de 15 ans alliant le développement d'outils de traitement
sémantique et le management de projets clients lui permet d'appréhender et partager
une vue complète sur les enjeux fonctionnels et techniques que Perfect Memory doit
adresser.  

Toujours proche des utilisateurs, Guillaume assure au coeur de son activité le Product
Management de la suite logicielle de Perfect. De l'identification des besoins
au développement en passant par l'arbitrage des idées, il coordonne le cycle
des évolutions fonctionnelles, construisant et faisant vivre la feuille de
route Produit.  Collaborateur de Perfect Memory depuis les premières heures, il
a contribué à la mise en oeuvre des concepts fondateurs de la plateforme.

Présentation	Intervenant⋅e
Valorisation des graphes de connaissances: cas de TerMef	G. Atemezing (MONDECA)
ATLANTIS : l’ontologie qui modélise les connaissances contenues dans les Instructions nautiques	H. RAWSTHORNE (LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG )
VIDAL SemBot pour le bon usage des médicaments	S. Pereira (Vidal) R. Benassi (PUBLICIS SAPIENT) M. Embarek (MK SOFT)
De la théorie du modèle FRBRoo à la mise en pratique pour la valorisation des ressources d'un établissement culturel	F. Tétart (PMB Services)
Les registres de la Comédie-Française sur le Web de données liées : de l'hétérogénéité aux données RDF quantitatives	C. Granger (École normale supérieure de Lyon) F. Amarger (Logilab)
Pas à pas vers le Graphe Culture	M. Leroi (Ministère de la Culture)
État de l'activité "web sémantique" au W3C	P. Champin (W3C / Inria / Université de Lyon)
Virez le patron ! - vers des organisations autonomes et automatisées.	F. Scharffe (Université de Montpellier)
Sparnatural: un composant configurable d'exploration de graphes de connaissance	T. Francart (Sparna) F. Clavaud (Archives nationales)
Maintenir son graphe de connaissance via Hanami	G. Backer (Cognizone)
OpenSILEX : pour des SI pilotés par des ontologies	P. Neveu (MISTEA - INRAE)
L'approche sémantique au service de la réconciliation des données - L'utilisation de Raffiné par France Télévisions	G. Rachez (Perfect Memory)

Retours sur la conférence / Replay

Présentations

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