Gestion de données sémantiquement riches (GDS)

Description

Dans ce module, nous introduisons tout d'abord un cadre formel général de la gestion données fondée sur la logique du premier ordre. Nous y définissons ce qu'est un modèle de données et un langage de requête, puis nous identifions à quoi correspondent les principales tâches de gestion de données (consistance des données et interrogation). Ce cadre est ensuite instancié sur les standards RDF et OWL2 QL du W3C, qui permettent de gérer des données sémantiquement riches (données et connaissances du domaine d'application). RDF et OWL2 QL sont des modèles de données déductifs permettant de représenter des informations incomplètes et en partie implicites. Ces deux modèles diffèrent essentiellement sur la richesse des connaissances exprimables afin de décrire les données. Nous abordons d'abord RDF, conceptuellement plus simple qu'OWL2 QL, afin d'étudier les différentes techniques de gestion de données et leurs limites. Nous voyons aussi où en sont l'implantation de ces techniques dans les outils libres ou commerciaux de gestion de données RDF. Nous abordons ensuite, avec le même angle d'étude, OWL2 QL.

Mots-clés

Modèles de données déductifs, test de consistance, répondre à des requêtes, saturation des données, reformulation des requêtes, RDF, OWL/logiques de description

Contenu

Partie 1

• Modèle formel général de gestion de données
• Principales tâches de gestion de données

Partie 2

• Modèle de données RDF
• Langage de requêtes SPARQL
• Techniques de gestion de données RDF

Partie 3

• Modèle de données OWL2 (QL)
• Langage de requêtes conjonctives
• Technique de gestion de données OWL2

Compétences acquises

Savoir

• Modèles de données déductifs RDF et OWL
• Techniques de gestion de données dans RDF et OWL

Savoir-faire

• Modéliser des données en RDF et OWL
• Identifier les techniques de gestion de données appropriées et expliquer leur fonctionnement

Enseignant

François Goasdoué (responsable), Hélène Jaudoin