Ontologie

Une ontologie dans le contexte de l’intelligence artificielle (IA) est une spécification formelle et explicite d’une conceptualisation partagée. Elle définit un ensemble de primitives de représentation—telles que les classes, les propriétés et les relations—pour modéliser un domaine de connaissance. En IA, les ontologies offrent un cadre structuré pour représenter la connaissance, permettant aux machines d’interpréter, de raisonner et de traiter l’information efficacement.

Le terme vient de la philosophie, où l’ontologie désigne l’étude de la nature de l’être et de l’existence. En IA, il a été adapté pour désigner une représentation rigoureuse et systématique des connaissances d’un domaine particulier, facilitant la communication entre humains et machines, ainsi qu’entre systèmes disparates.

Composants d’une ontologie

Une ontologie comprend plusieurs composants clés qui fonctionnent ensemble pour représenter la connaissance :

• Classes (Concepts) : Groupes ou catégories abstraites d’objets du domaine. Par exemple, dans une ontologie médicale, les classes peuvent inclure Maladie, Symptôme et Traitement.
• Individus (Instances) : Objets ou entités spécifiques appartenant à des classes. Par exemple, Diabète comme instance de la classe Maladie.
• Propriétés (Attributs) : Caractéristiques ou traits des classes et des individus. Il peut s’agir de propriétés de type de données (liant des individus à des valeurs de données) ou de propriétés d’objet (liant des individus à d’autres individus).
• Relations : Connexions définies entre classes et individus qui établissent comment ils interagissent. Par exemple, un Traitement soulage un Symptôme, ou un Patient a une Maladie.
• Contraintes et axiomes : Règles qui régissent les relations et propriétés au sein de l’ontologie, assurant la cohérence et la logique.

Comment les ontologies sont utilisées en IA

Les ontologies jouent un rôle clé dans diverses applications de l’IA en fournissant un cadre structuré pour la représentation et le raisonnement des connaissances.

Représentation des connaissances et raisonnement

En IA, les ontologies permettent la représentation explicite des connaissances d’un domaine, permettant aux systèmes de raisonner sur les entités et leurs relations. En formalisant la connaissance métier, les systèmes d’IA peuvent effectuer des inférences logiques, déduire de nouvelles informations et soutenir les processus de prise de décision.

Web sémantique et graphes de connaissances

Les ontologies sont fondamentales pour le Web sémantique—une extension du World Wide Web permettant le partage et la réutilisation des données entre applications. En utilisant des ontologies pour définir la sémantique des données, le Web sémantique permet aux machines de comprendre et de traiter le contenu du web de façon significative.

Les graphes de connaissances sont une application pratique des ontologies en IA. Ils utilisent des nœuds pour représenter les entités et des arêtes pour représenter les relations, formant un réseau de données interconnectées. Des entreprises comme Google et Facebook utilisent les graphes de connaissances pour améliorer les résultats de recherche et enrichir l’expérience utilisateur.

Traitement automatique du langage naturel (TALN)

En TALN, les ontologies aident à comprendre la signification derrière le langage humain. En offrant une représentation structurée des concepts et des relations, elles aident les systèmes d’IA à interpréter le contexte, à lever les ambiguïtés et à comprendre des phrases complexes.

Systèmes experts et systèmes à base de connaissances

Les ontologies sont essentielles aux systèmes experts—programmes d’IA qui reproduisent les capacités de prise de décision des experts humains. En codifiant la connaissance métier dans une ontologie, les systèmes experts peuvent fournir des conseils spécialisés, des diagnostics ou des solutions dans des domaines tels que la médecine, la finance ou l’ingénierie.

Intégration avec l’apprentissage automatique

Alors que l’apprentissage automatique se concentre sur la reconnaissance de motifs et les modèles de données, l’intégration des ontologies améliore l’interprétabilité et l’explicabilité des systèmes d’IA. Les ontologies apportent un contexte sémantique aux sorties d’apprentissage automatique, rendant les résultats plus compréhensibles et exploitables.

Types d’ontologies

Les ontologies peuvent être classées selon leur niveau de généralité et leur application :

• Ontologies supérieures (fondamentales) : Fournissent des concepts généraux applicables à tous les domaines, tels que le temps, l’espace et l’événement.
• Ontologies de domaine : Représentent des concepts spécifiques à un domaine particulier, comme la santé, la finance ou l’agriculture.
• Ontologies de tâche : Axées sur le vocabulaire lié à des tâches ou activités spécifiques au sein d’un domaine.
• Ontologies d’application : Adaptées à des applications particulières, combinant des concepts issus des ontologies de domaine et de tâche pour répondre à des besoins spécifiques.

Avantages de l’utilisation des ontologies en IA

Compréhension cohérente et partage des connaissances

Les ontologies assurent une compréhension cohérente de l’information entre différents systèmes et parties prenantes. En définissant explicitement les concepts et leurs relations, elles permettent un partage et une communication efficaces de la connaissance.

Amélioration de l’intégration des données

Dans les organisations gérant de grands ensembles de données hétérogènes, les ontologies facilitent l’intégration des données en fournissant un cadre unifié. Elles permettent la fusion fluide des informations provenant de sources diverses, améliorant la qualité et la cohérence des données.

Capacités de raisonnement et d’inférence

Les ontologies dotent les systèmes d’IA de capacités de raisonnement. En définissant des contraintes et des relations logiques, les systèmes peuvent inférer de nouvelles connaissances, détecter des incohérences et prendre des décisions éclairées.

Amélioration de la compréhension du langage naturel

En fournissant des structures sémantiques, les ontologies améliorent la capacité des systèmes d’IA à comprendre et traiter le langage naturel. Elles aident à lever les ambiguïtés et à interpréter le contexte, ce qui est crucial pour des applications comme les chatbots et les assistants virtuels.

Scalabilité et réutilisabilité

Les ontologies sont extensibles et peuvent évoluer avec la connaissance du domaine. De nouveaux concepts et relations peuvent être ajoutés sans perturber les structures existantes, ce qui en fait des actifs réutilisables pour diverses applications d’IA.

Défis et limites

Bien que les ontologies offrent de nombreux avantages, leur utilisation comporte des défis :

Complexité du développement

La création d’ontologies complètes requiert des efforts importants et une grande expertise. Elle implique une analyse minutieuse du domaine, la construction d’un consensus entre parties prenantes et une conception rigoureuse pour assurer la cohérence et l’utilisabilité.

Maintenance et évolution

Les domaines évoluent et les ontologies doivent être mises à jour pour refléter de nouvelles connaissances. Leur maintenance et évolution peuvent être coûteuses en ressources et nécessitent une collaboration et une gestion continues.

Problèmes d’interopérabilité

Différents systèmes peuvent utiliser des ontologies différentes, ce qui entraîne des problèmes d’interopérabilité. Le mapping et l’alignement des ontologies pour assurer l’échange fluide des données peuvent s’avérer complexes.

Limites d’expressivité

Les représentations ontologiques peuvent avoir du mal à capturer certains types de connaissance, tels que l’information incertaine ou probabiliste, qui sont courantes dans les situations réelles.

Exemples et cas d’utilisation

Allstate Business Insurance Expert (ABIE)

Allstate Business Insurance a développé ABIE, un système d’IA conçu pour fournir des informations cohérentes et précises aux agents d’assurance. En construisant des ontologies des types d’entreprises et des catégories de risques, ABIE pouvait interpréter des documents de police complexes et donner des réponses précises aux questions.

L’ontologie servait de modèle fondamental, représentant les produits, services et réglementations de l’entreprise. En conséquence, ABIE a réduit le volume des appels au centre de contact, diminué le temps de formation du personnel et fourni des informations cohérentes, améliorant ainsi l’efficacité globale.

Cleveland Museum of Art

Le Cleveland Museum of Art a utilisé des ontologies pour comprendre les préférences des visiteurs et leurs interactions avec les expositions. En créant une ontologie reliant les données géospatiales à l’analyse comportementale, ils ont pu associer des contenus spécifiques aux réactions des visiteurs.

Cette approche a permis au musée de mieux comprendre les intérêts de ses visiteurs, d’optimiser la disposition des œuvres et d’améliorer l’expérience globale du musée.

Automatisation en santé

Dans le secteur de la santé, les ontologies servent à représenter des connaissances médicales complexes, telles que les maladies, les symptômes, les traitements et leurs interrelations. Elles permettent aux systèmes de santé d’interpréter les données patient, d’aider au diagnostic et de soutenir la médecine personnalisée.

Par exemple, les ontologies peuvent alimenter des systèmes d’IA qui analysent les dossiers de santé électroniques (DSE) pour identifier des tendances, prédire des risques potentiels et recommander des plans de traitement.

Bioinformatique

La bioinformatique s’appuie fortement sur les ontologies pour gérer de vastes ensembles de données biologiques. Des ontologies comme le Gene Ontology (GO) fournissent un vocabulaire structuré pour annoter les gènes et produits géniques chez différentes espèces.

Grâce aux ontologies, les chercheurs peuvent effectuer des recherches sémantiques, intégrer des données de diverses sources et accélérer les découvertes en génétique, génomique et biologie moléculaire.

Ontologies et architecture de l’information

La base des systèmes d’IA

Les ontologies constituent l’ossature de l’architecture de l’information dans les systèmes d’IA. Elles fournissent l’échafaudage sémantique qui soutient la représentation des connaissances, l’intégration des données et les capacités de raisonnement.

En organisant les concepts et relations, les ontologies permettent aux applications d’IA de traiter l’information d’une manière qui reflète la compréhension humaine, comblant ainsi le fossé entre données brutes et informations pertinentes.

Importance pour l’automatisation IA et les chatbots

Dans l’automatisation IA et le développement de chatbots, les ontologies améliorent la compréhension du langage naturel et la génération de réponses. En s’appuyant sur les ontologies, les chatbots comprennent mieux les intentions des utilisateurs, traitent des requêtes complexes et fournissent des réponses contextuelles pertinentes.

Par exemple, dans les applications de service client, les ontologies permettent aux chatbots d’interpréter les problèmes des clients, de naviguer parmi des concepts connexes (produits, services, politiques) et de délivrer des solutions précises.

Expérimenter les ontologies

Outils et plateformes

Pour ceux qui souhaitent explorer les ontologies, plusieurs outils facilitent la création, la visualisation et la gestion de modèles ontologiques :

• Protégé : Un éditeur d’ontologies open source développé par l’Université de Stanford. Il offre une interface conviviale pour créer et tester des ontologies avec le support de moteurs de raisonnement.
• Web Ontology Language (OWL) : Un langage standardisé pour définir et instancier des ontologies, particulièrement adapté au Web sémantique.
• Resource Description Framework (RDF) : Un cadre pour représenter l’information sur des ressources sous forme de graphe, couramment utilisé avec les ontologies.

Étapes pratiques pour expérimenter les ontologies

1. Choisir un domaine : Sélectionnez un domaine d’intérêt spécifique à modéliser (santé, finance, éducation, etc.).
2. Identifier les concepts clés : Déterminez les classes, propriétés et relations essentielles du domaine.
3. Utiliser des éditeurs d’ontologie : Utilisez des outils comme Protégé pour créer l’ontologie en définissant classes, sous-classes, propriétés et individus.
4. Appliquer des moteurs de raisonnement : Exploitez les capacités de raisonnement intégrées pour valider l’ontologie, vérifier sa cohérence et inférer de nouvelles connaissances.
5. Intégrer aux systèmes d’IA : Incorporez l’ontologie dans des applications IA (chatbots, systèmes experts, etc.) pour améliorer leur compréhension et leurs performances.

Ontologies vs autres méthodes de représentation des connaissances

Taxonomies et bases de données relationnelles

Si les taxonomies et les bases de données relationnelles offrent des modes structurés d’organisation des données, elles présentent des limites par rapport aux ontologies :

• Les taxonomies fournissent des classifications hiérarchiques mais ne permettent pas de représenter des relations complexes entre concepts.
• Les bases de données relationnelles gèrent les données selon des schémas prédéfinis mais peinent à exprimer des relations sémantiques et à faciliter le raisonnement.

Les ontologies, quant à elles :

• Représentent des relations complexes et multiples entre concepts.
• Permettent le raisonnement et l’inférence via des contraintes et axiomes logiques.
• Sont flexibles et extensibles, pouvant évoluer avec la connaissance du domaine.

Ontologies dans la gestion et le partage des connaissances

Amélioration de la qualité et de la cohérence des données

En fournissant une spécification formelle des concepts et relations, les ontologies améliorent la qualité des données. Elles garantissent que les données respectent des structures et significations définies, réduisant les ambiguïtés et incohérences.

Facilitation du partage des connaissances

Les ontologies permettent de partager et de réutiliser la connaissance entre différents systèmes et organisations. En établissant une compréhension commune, elles favorisent l’interopérabilité et la collaboration en recherche et développement.

Support aux systèmes à base de connaissances

Dans les systèmes à base de connaissances, les ontologies servent de couche fondamentale pour le raisonnement. Elles permettent aux systèmes de s’appuyer sur une connaissance métier étendue pour résoudre des problèmes, répondre à des questions et soutenir la prise de décision.

Ontologies et automatisation en IA

Lien avec l’automatisation IA

Les ontologies améliorent l’automatisation IA en apportant la base sémantique nécessaire aux actions intelligentes. Elles permettent aux systèmes d’IA de :

• Comprendre et interpréter des entrées complexes.
• Réaliser un raisonnement contextuel.
• Générer des réponses précises et pertinentes.

Applications pour les chatbots et assistants virtuels

Pour les chatbots et assistants virtuels, les ontologies renforcent les capacités conversationnelles. Elles permettent au système de :

• Comprendre les intentions des utilisateurs et les subtilités du langage.
• Naviguer dans des concepts interconnectés pour trouver des solutions.
• Fournir des réponses personnalisées et adaptées au contexte.

Rôle dans l’apprentissage automatique

L’intégration d’ontologies dans les modèles d’apprentissage automatique :

• Améliore la représentation des caractéristiques en ajoutant un contexte sémantique.
• Facilite l’explicabilité en reliant les prédictions à des concepts connus.
• Favorise le transfert des connaissances grâce à des cadres ontologiques partagés.

Recherche sur l’ontologie en IA

Le domaine de l’ontologie en IA a connu des avancées significatives, mettant l’accent sur la création de cadres structurés organisant les concepts, méthodologies et interrelations de l’IA.

Un travail notable est « The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies » par Marcin P. Joachimiak et al. Cet article présente l’Artificial Intelligence Ontology (AIO), qui systématise les concepts de l’IA pour fournir un cadre complet abordant à la fois les aspects techniques et éthiques des technologies d’IA. L’ontologie est structurée en six branches principales et utilise une curation assistée par IA pour rester pertinente face aux avancées rapides. L’AIO est open source, facilitant son intégration dans la recherche interdisciplinaire, et est disponible sur GitHub et BioPortal.

Une autre contribution significative, « My Ontologist: Evaluating BFO-Based AI for Definition Support » par Carter Benson et al., examine l’utilisation des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 pour soutenir le développement d’ontologies. L’étude explore la génération d’ontologies à partir du cadre Basic Formal Ontology (BFO), soulignant les défis et la complexité pour aligner les ontologies générées par LLM sur les standards de haut niveau. Cet article met en avant l’importance de maintenir des cadres ontologiques intégrables pour éviter le cloisonnement.

En outre, « An Experiment in Retrofitting Competency Questions for Existing Ontologies » par Reham Alharbi et al., explore l’utilisation des Competency Questions (CQs) pour améliorer les exigences fonctionnelles des ontologies. Ces questions en langage naturel offrent des indications sur la portée et l’applicabilité prévues, aidant à affiner et à étendre les structures ontologiques existantes pour une meilleure utilité et compréhension.