Connaissances : extraction, représentation, ontologies

Objectifs

L’objectif de ce cours est l’enseignement d’un ensemble de principes, méthodes et technologies relatives à la représentation des connaissances et à l’extraction de connaissances. L’accent est mis sur la construction et l’utilisation d’ontologies.

Prérequis

Logique propositionnelle et du premier ordre, notions d’algèbre élémentaire sur les ensembles (relations binaires, relations d’équivalence, relations d’ordre, etc.)

Contenu pédagogique de l’UE

Représentation des connaissances et raisonnements artificiels

  • Objectifs et principes de la représentation des connaissances ;
  • Les logiques de descriptions : formalismes, notion d’ontologie, algorithmes d’inférences;
  • Représentation de l’approximatif et de l’incertain;

Extraction de connaissances dans des bases de données

  • Principes et objectifs de l’extraction des connaissances
  • Présentation de diverses techniques de fouille de données (motifs fréquents, règles d’association, analyse formelle de concepts, etc.)
  • Application de l’extraction de connaissances pour le développement et la maintenance d’ontologies

Ingénierie des ontologies

  • Présentation des ontologies et de leurs différents types
  • Méthodes de construction « top-down » et « bottom-up»
  • Réutilisation et alignement d’ontologies
  • les ODP (Ontology Design Patterns)