Vers un framework générique pour l’intégration de la connaissance probabiliste dans des ontologies floues

Abstract

Les technologies du Web sémantique, en particulier les ontologies, ont reçu une attention particulière ces dernières années pour leur capacité à faciliter la gestion et le partage des connaissances, et à faciliter l’interopérabilité sémantique entre les systèmes d’information. Cependant, les ontologies classiques sont considérées comme inefficaces lorsqu’il existe une incertitude dans le domaine à traiter. Dans ce contexte, les ontologies probabilistes et les ontologies basées sur la logique floue ont été développées pour permettre la modélisation et le raisonnement avec l’incertitude. De ce fait, l’objectif de notre travail est de concevoir un système qui utilise à la fois des ontologies probabilistes et floues pour mieux représenter sémantiquement les connaissances incertaines. Une des solutions pour traiter les deux types d’incertitudes (l’aléatoire et l’impression ) simultanément est d’enrichir la sémantique d’une ontologie floue par des connaissances probabilistes en utilisant un réseau bayésien flou. Mots clés : Web Sémantique, Connaissance Incertaine, Ontologie Floue, Réseau Bayésien Flou.