(RM 20200513)

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Représentation abstraite des propriétés d’un domaine de connaissance, d’un métier, dans un formalisme qui permettra son traitement informatique. Cet ensemble structuré de concepts et de relations, aussi appelé Ontologie, a pour but de modéliser les connaissances de fond d’un segment de notre réalité qui est ou sera, traduit en données.

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Du grec Ontos (l'étant, ce qui est) et logia (discours ou traité, l'étude de…), une ontologie est une tentative de catégorisation du monde réel, la notion est synonyme de taxonomie, de modèles ou de schémas de données. Elle est fondée sur une conception platonicienne du monde qui différencie les Objets dits “réels” de leur représentation ou conceptualisation et distingue l'idéel de la manifestation, l'universel du particulier, la “forme” de la “copie” et en informatique la classe de l'objet. Citons par exemple la classification scientifique des espèces, elle décrit des objets “animaux” ; le Tableau Périodique des Éléments (Mendeleïev) décrit des objets “atomes” ainsi que leurs propriétés (nombre d'électrons, poids atomique), mais ne décrit pas les relations entre objets (les molécules possibles par liaisons entre atomes), qui restent implicites.

Par extension, un modèle conceptuel décrira la réalité des objets, leurs propriétés et leurs relations, qui composent un domaine de connaissance, scientifique ou métier. Cette représentation formelle consiste à faire émerger par montée en abstraction, un vocabulaire constitué de concepts simples, génériques, modulaires, efficients à long terme, élaborés consensuellement et associés à des connaissances factuelles pertinentes. Des définitions en explicitent le sens et des axiomes décrivent leurs relations. Cette formalisation est moins guidée par l'usage de la donnée, que par la réalité qu’elle décrit : origine, processus qui l'a créé et contexte de création. L’objet devient un concept stable qui a du sens pour un ensemble élargi d’acteurs et auquel correspond un ensemble cohérent de données.

Les ontologies appliquées aux systèmes d'information ont été introduites au début des années 1990. Elles s’appuient sur les principes de l’approche orientée objet afin de tendre des ponts avec les outils logiciels. Elles permettent de contextualiser les données lorsqu’elles sont diffusées sur le Web et de les lier à d’autres données via leurs proximités sémantiques. Par exemple, à partir de l’occurrence “Développement rapide”, un système de recherche pourra, grâce aux ontologies, faire la distinction entre les données appartenant aux domaines « sciences de la vie » (règne animal ou végétal), « psychologie » et « socio-économie », on dira alors que ce système est doté d'une capacité de recherche sémantique. Les ontologies sont à ce titre un élément structurant du Web Sémantique* (ou Web 3.0), ou Web de description et de connexions entre les données. Elles peuvent alors former un vaste réseau de données liées (Linked Data), ouvertes (Opened Linked Data) ou plus ou moins restreintes* (Closed Linked Data).

Les ontologies permettent donc aux méthodes de Web Sémantique* de traiter en « langage naturel » la signification des données, leurs relations de signification inter-domaine et de manière multilingue. Les données peuvent être suivies automatiquement par les machines et leur traitement amélioré : recherche, intégration, analyse, extraction et exploitation de modèles, découverte, connaissance des contextes et questions-réponses. Les pratiques du web sémantique consistent à (i) utiliser un modèle conceptuel du domaine de connaissance afin d’organiser données et information de fond (par exemple une ontologie « systèmes économiques » pour décrire le concept « développement rapide » ) ; (ii) à enrichir le modèle conceptuel de métadonnées, ou d’annotations (en indiquant par exemple comme attribut/étiquette/facette du concept “Développement rapide” de quelle région il s’agit parmi les 281 en Europe, de quelle ville, de quel « cluster* », etc.) ; (iii) à utiliser métadonnées et modèle pour un traitement amélioré des données.

Le domaine scientifique, habitué à la mutualisation des données et des informations (Open Science), a développé une grande maitrise du Web Sémantique. Par exemple les sciences du vivant ont constitué aujourd’hui près de 850 ontologies. Chaque discipline devenant de plus en plus buissonnante et chaque branche hyperspécialisée, les ontologies et leurs concepts précis, dits de « niveau moyen ou bas », nécessitent des outils relationnels permettant une lecture transversale et interdisciplinaire de leurs bases de connaissance. Les méthodes de Web Sémantique élaborent donc des modèles conceptuels, sous-jacents et transversaux, dits « modèles fondamentaux », avec des concepts de très haut niveau d’abstraction capables de relier l’ensemble des branches.

Comme pour les disciplines scientifiques, chaque domaine “filière” des Villes et Territoires Durables et Intelligents, buissonne en sous thématiques métiers, hyper spécialisées. Très souvent une organisation génère en vase clos son propre modèle conceptuel, spécifique à son domaine métier, faisant courir un risque de renforcement des silos* mais aussi de chevauchements ontologiques. Les instruments de gestion des connaissances des villes et des territoires ont aujourd’hui besoin de modèle conceptuel de fondation, qui représente des objets de haut niveau. Cette fondation partagée, sous-jacente aux domaines de connaissance scientifiques et/ou métiers, permettra de valoriser, lier l'hétérogénéité des sources, mettre en relation et corréler ces données et informations spécifiques, autorisant alors des traitements transversaux, cross-domaines et interdisciplinaires des données dans une approche systémique.

Par exemple, depuis 2019, un chantier de Normes de l’ISO JTC1 WG11 travaille sur les modèles conceptuels de données liées des villes et des territoires et propose d'articuler trois niveaux de modèle conceptuel : fondation, ville et service
- Foundation Level Concept, représente les concepts dits de haut-niveau, au fondement de la représentation de toute donnée territoriale (temps, espace, changement, activité, évènements récurrents, unités de mesure etc.)
- City Level Concept, représente les concepts dits de niveau moyen, spécifiques à la ville, communs à tous les métiers mais non spécifiques à un métier donné.(Utilisation des terres, Personne, Résidents, Ménages, Organisation, Contact, Ontologie des capteurs)
- Service Level Concept (Transport, Education, Culture, Eau, Energie, etc…) représente les concepts dits de bas niveau, spécifiques à un domaine de connaissance métier dans la perspective d’être également utiles à d'autres domaines ou métiers de la ville.

Notons aussi deux chantiers de modèles conceptuels pilotés par les Nations Unies : Les ontologies pour les Objectifs de Développement Durables* et les Ontologies pour un Gouvernement Ouvert*.