Ouverture du séminaire

M. J.-M. Meunier, vice-Président de l'Université Paris 8

M. Boulanger (Directeur de l'IUT)

Présentation de la recherche en Informatique à l'IUT de Montreuil

Pr. M. Lamolle

 SESSION 1 : Extraction de connaissances et stockage

Animateur : Mario Cataldi

A. Gangemi / V. Presutti - Open Knowledge Extraction: from text to knowledge graphs

Abstract: Open Knowledge Extraction (OKE) is a hybrid approach to knowledge engineering that exploits some of the assumptions of Open Information Extraction (open-domain, unsupervised), formal semantics translation of NLP output, as well as Semantic Web and Linked Data patterns. The result of OKE is a two-layered OWL-RDF knowledge graph that (1) lifts the content of a text into entities and relations grounded into public web identities, and (2) deeply annotates the text. In the talk, we will present the approach, an implementation, and some applications that use it.

Bio: Aldo Gangemi is full professor at LIPN, University Paris 13 (Sorbonne Cité, CNRS UMR 7030), and associate researcher at Italian National Research Council, Rome. He has co-founded and directed the Semantic Technology Lab (STLab) of ISTC-CNR since 2008 (he previously co-founded the Applied Ontology Lab in Trento). His research focuses on Semantic Technologies as an integration of methods from Knowledge Engineering, the Semantic Web, Linked Data, Cognitive Science, and Natural Language Processing. His theoretical interests concentrate upon knowledge patterns  across data, ontology, natural language, and cognition. Applications domains include Medicine, Law, eGovernment, Agriculture and Fishery, Business, and Cultural Heritage. He has published more than 180 papers in international peer-reviewed journals, conferences and books, and seats as EB member of international journals (Semantic Web, Applied Ontology), as conference chair (LREC2006, EKAW2008, WWW2015), and advisory committee member for international organizations. He has worked in the EU projects Galen, WonderWeb, OntoWeb, Metokis, NeOn, BONy, and IKS. Some of STLab software projects are demonstrated  in web applications or services from  http://wit.istc.cnr.it/stlab-tools.

O. Curé - État sur le stockage de bases de connaissances RDF

Résumé :

Bio : The research of Olivier Curé is focused on the relationships between databases and knowledge bases and reasoning in the context of the Semantic Web, data quality and ontology mediation, . He is part of the Models and Algorithms research team.Olivier Curé received his doctorate certificate from Université Paris 5 from the LIAP5 lab (Artificial Intelligence lab of Paris 5). He got his habilitation (HDR) in 2010 from the LIGM at UPEM. He is having an associate professor position at UPEM. In 2014-2015, he is on a leave of absence and doing his research at the LIP6 laboratory (database research group) at UPMC.

SESSION 2 : De l'usage des ontologies

Animateur : Myriam Lamolle

E. Mezghani / E. Exposito - Utilisation des ontologies comme base de connaissances pour la gestion des processus autonomiques - Application au domaine de la santé

Abstract: This talk introduces a set of key design principles for the design and implementation of autonomic business processes,including autonomic computing foundations, network-oriented functions and ontology-based knowledge base models.This work has been carried out in the framework of the IMAGINE european project for the design, development and management of dynamic manufacturing networks. The proposed methodology integrates service-oriented, component-based, and self-adaptive capabilities.

Bio : Depuis 2006, Ernesto Exposito est maître de conférences (HDR) à l'INSA de Toulouse et chercheur au laboratoire LAAS du CNRS. Il a participé à plusieurs projets de recherche européens, français et australiens et actuellement il coordonne les activités de recherche de l'équipe SARA pour le projet européen IMAGINE. Sa thématique de recherche concerne les paradigmes architecturaux et les méthodologies guidées par les modèles sémantiques pour la conception et le développement de services de communication, de collaboration et de coordination autonomes.

L. Pierre - L'usage des ontologies à EDF (R&D)

Résumé : Nous utilisons les techniques du web sémantique depuis de nombreuses années, en particulier dans la relation client via le conseil personnalisé basé sur l’analyse de l’évolution de la consommation électrique. Nous cherchons depuis lors à diversifier notre domaine d’activité en expérimentant dans des domaines comme l’analyse des réseaux électriques ou la vue globale sur le processus achats. Nous avons développé depuis 5 ans une collaboration avec l’université d’Oxford qui nous épaule dans nos modélisations par ontologies et nous fournit des outils à la pointe de la recherche pour mettre en oeuvre nos démonstrateurs. Durant cette présentation, je ferai un rapide historique de ce qui a été fait et mis en production puis je développerai sur les projets actuels en mettant en lumière les techniques et les outils utilisés.

Bio : Laurent Pierre est ingénieur-chercheur à EDF R&D, spécialisé dans le web sémantique et dans la cartographie numérique. Il travaille principalement dans la mise en oeuvre de solutions "sémantiques" basées sur des modélisations par ontologies.

SESSION 3 : Analyse de données et ontologies

Animateur : Nédra Mellouli-Nauwynck

C. Bettembourg - Semantic particularity measure for functional characterization of gene sets using Gene Ontology

Abstract: Genetic and genomic data analyses are outputting large sets of genes. Functional comparison of these gene sets is a key part of the analysis, as it identifies their shared functions, and the functions that distinguish each set. The Gene Ontology (GO) initiative provides a unified reference for analyzing the genes molecular functions, biological processes and cellular components. Numerous semantic similarity measures have been developed to systematically quantify the weight of the GO terms shared by two genes. We studied how gene set comparisons can be improved by considering gene set particularity in addition to gene set similarity.
We propose a new approach to compute gene set particularities based on the information conveyed by GO terms. A GO term informativeness can be computed using either its information content based on the term frequency in a corpus, or a function of the term's distance to the root. We defined the semantic particularity of a set of GO terms Sg1 compared to another set of GO terms Sg2. We combined our particularity measure with a similarity measure to compare gene sets. We demonstrated that the combination of semantic similarity and semantic particularity measures was able to identify genes with particular functions from among similar genes. This differentiation was not recognized using only a semantic similarity measure. Semantic particularity should be used in conjunction with semantic similarity to perform functional analysis of GO-annotated gene sets. The principle is generalizable to other ontologies.

Bio : Charles Bettembourg est post-doctorant dans l'équipe Dyliss de l'IRISA du CNRS à Rennes où travaille sur l'intégration de données de réseaux de régulation ARN (micro, lnc et pi) issues du projet ANR MiRNAdapt pour leur interrogation, croisement et visualisation. Ses travaux concernent l'intégration de connaissances et l'analyse de données en biologie, particulièrement en génétique et (post-)génomique. L'objectif principal est d'apporter une meilleure compréhension de ce domaine par l'exploitation des nombreuses données hétérogènes générées en biologie et en bioinformatique. Dans ce cadre, il est amené à développer de nouvelles méthodes pour intégrer et interpréter ces données, et ainsi révéler de la connaissance présente dans celles-ci mais non visible initialement. Il a obtenu son doctorat à l'Université de Rennes I en 2013. Sa thèse portait sur des méthodes sémantiques pour la comparaison inter-espèces de voies métaboliques.

L. Belouaer - Utilisation des ontologies comme une technique de présentation et de raisonnement intégré dans des systèmes de planification et d'aide à la décision.

Résumé :

Bio: Lecturer in computer science at the Naval Academy Research Institute - MoTIM Group (Modelling and Management of Maritime Information). Her research interests are knowledge representation, decision-made processes, and their applications to Agents (Artificial Intelligence). Currently, she is working in spatial reasoning and its application in the real world problems.

O. Allani - Using ontology modules and features for image retrieval

Abstract: Content based image retrieval approaches have been marked by the semantic gap between the user perception and the visual features describing the image. In particular many ontology based approaches such as object ontology, multi-modality ontology and modular ontology have been proposed for image search in order to bridge this gap. In this presentation we introduce our approach using ontology modules and features for image retrieval. It combines modular ontologies and image regions organised  as a graph. Regions are indexed using visual features selected accordingly  to their semantic relevance.

Bio : doctorante en co-tutelle à l'Université de Tunis et l'Université Paris8. Membre du LIASD.

TABLE RONDE de 16h45 à 17h30

                                                  Animateurs : Myriam Lamolle / Ernesto Exposito