Archive 2022
ValidationCC+examen
EnseignantCamille Bourgaux et Michaël Thomazo
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Sommaire

La logique est à la base de nombreuses approches utilisées dans le cadre de la représentation des connaissances, un des sous-domaines de l'intelligence artificielle. Sa sémantique formelle en fait un outil de choix lorsque la justification des sorties d'un algorithme est importante.

Dans ce cours, nous nous intéresserons à des ontologies, qui sont des conceptualisations formelles d'un domaine d'intérêt partagées par un ensemble d'utilisateurs. Celles-ci sont typiquement exprimées à l'aide de fragments décidables de la logique du premier ordre, les logiques de description. Elles trouvent des utilisations aussi bien dans la médecine que dans le Web Sémantique, et peuvent être de grande taille (plusieurs centaines de milliers d'axiomes). Une première problématique que nous aborderons est le choix du langage d'ontologie, avec un compromis à faire entre son expressivité et la complexité des tâches de raisonnement (satisfiabilité, implication).

La rapide augmentation de la quantité de données disponibles a, depuis une quinzaine d'années, poussé à l'utilisation d'ontologies dans un autre cadre : celui de l'interrogation de données. Ici, la logique sert de médiateur, fournissant un vocabulaire commun permettant d'interroger de manière transparente des données possiblement stockées de manière distribuée et hétérogène. Sa sémantique formelle permet également de raisonner sur les données, et nous étudierons ce problème, connu sous le nom "ontology-based data access" (interrogation de données au travers d'une ontologie) dans la littérature. Après l'avoir formellement présenté, nous nous intéresserons en particulier à des questions théoriques (complexité) et algorithmiques.

Enfin, nous présenterons quelques problèmes actuels de recherche, avec des sujets touchant à la gestion des incohérences, à l'expressivité de langages de requêtes, à des techniques avancées d'interrogation.