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Méthodologie de définition de e-services à partir d'un plateau de créativité.
Application au recensement de la biodiversité avec le Système de Gestion de Bases de
Connaissances IKBS
Noël CONRUYT & David GROSSER
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Ces projets sont élaborés par rapport à un objectif bien déterminé (la question posée et les sous-problèmes à résoudre), et avec l’aide des utilisateurs des nouveaux services qui correspondent le plus directement aux usages attendus des services projetés.
Plateau de créativité
Il s’agit d’une plate-forme physique ou virtuelle de co-design entre offreurs (métier) et demandeurs (usagers) ou des applications Internet (e-services) sont réalisées au sein de projets par une équipe de producteurs de contenus (les chercheurs), d’éditeurs de contenants (les programmeurs) et de distributeurs du produit final (les opérateurs). Le plateau multimédia s’inspire de ceux que l’on rencontre dans le cinéma et l’audiovisuel (TV-Net style).
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Valorisation des Données …
√ Contexte des données scientifiques à l’Université de La Réunion
MonographiesCollections de spécimensRésultats de campagneImages, films
√ Objectif immédiat
InventorierStockerStructurerExploiter ces données
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… et des Connaissances
√ Contexte mondial
SavoirsSavoir-faireSavoir comment faireSavoir y faire
√ Objectif méthodologique
AcquérirTraiterValiderFaire-savoir
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La biodiversité est au sud …
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et la connaissance est aussi au sud !
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Système de Gestion des Bases de Connaissances
L’arbre réunionnais de la connaissance !
N. Conruyt, D. Grosser, Knowledge engineering in environmental sciences with IKBS,AI Communications, The European Journal of Artificial Intelligence, 16(3), ISSN 0921-7126,
IOS Press, 2003.
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Entre métier et usages : le biomaticien
Biologiste informaticien
Ingénieur de la connaissance
La convergence biologie et TIC
Connaissance des métiers et des usages
L’innovation se trouve du coté des utilisateurset non pas seulement de la technologie !
Customer Knowledge Management
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Le métier de systématicien
Molécules
Cellules
Systématique
Physiologie
Ecologie
Biologie des organismes
Biologiecellulaire
Organes
Organismes
Populations
Taxons
Ecosystèmes
D’après J. Lebbe, 1995
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Cas
Taxon
Taxonomie
Classification
Les usages de la Systématique …
Spécimen
Echantillon
identification
hiérarchisation
tri
Collection
Individu
récolte
synthèse
gestion
description
détermination
Nom
observation
Monographie
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Cas
Concept
Taxonomie
Classification
… en botanique …
Spécimen
Echantillon
identification
hiérarchisation
tri
Collection
Population
récolte
synthèse
gestion
description
détermination
Nom
observation
D’après J. Lebbe, 1995
Monographie
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Cas
Classe
Taxonomie
Classification
… et en zoologie …
Spécimen
Echantillon
identification
hiérarchisation
tri
Collection
Individu
récolte
synthèse
gestion
description
caractérisation
Nom
observation
D’après N. Conruyt, 1994
Monographie
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Cas
Classe/Taxon
Taxonomie
Classification
… des coraux.
Spécimen
Echantillon
identification
hiérarchisation
tri
Collection
Colonie
récolte
synthèse naturelle
gestion
description
détermination caractérisation
Nom
observation
D’après N. Conruyt, 1994
Monographie
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Cas
Taxon
Taxonomie
Classifications
Les artefacts d’IKBS pour la Systématique
Spécimen
Echantillon
définition
identification
hiérarchisation
tri
Collection
Individu
Modèle
récolte
synthèse artificielle
gestion
description
détermination
Nom
observation
Base de cassaisie
Monographie
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Phases Dates - DurˇeCOUVERTURE (f:FAMILLES,g:GENRES, e:ESPéCE S)
FINANCEMENT (EN KEUROS)
I (maquette) 1997/1998 Š 1 an genre Pocillopora Universitˇs (119)
II (prototype) 1998/2001 Š 3 ans 4f, 13g, 36e > 20% Universitˇ s (189), MNHN (41),Rˇ gion (194)
III (produit-service)
2003/2005 Š 2,5 ans 3f, 20g, 98e > 54% > 74% budget prˇvisionnel en coursdÕinstruction au ConseilRˇgional
IV 2005/2006 Š 1,5 an 6f, 21g, 48e > 26% > 100% -
Tableau prˇsentant les diffˇr entes phases du projet.
Exemple : Base de Connaissances Coraux des Mascareignes (BC2M)
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E-service d’aide à l’identification des coraux
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L’outil IKBS et l’application BC2M
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Méthodologie de gestion des connaissances avec IKBS
1. Acquérir
• définir un modèle descriptif
• générer un questionnaire multimédia
• décrire des cas déjà identifiés
2. Traiter
• discriminer par arbres de décision
• identifier avec le raisonnement à partir de cas
• classifier les cas
3. Valider
• vérifier les descriptions par rapport au modèle initial
• mettre à jour les anciens cas
• découvrir de nouvelles connaissances
4. Itérer
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Définir un modèle descriptif (l’observable)
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Construire un questionnaire pour le Web
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Décrire des cas (observés)
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Traiter les connaissances acquises
Méthodes de classification non supervisées : classification ascendante hiérarchique ou regroupement conceptuel.
E-service pour la recherchedes experts : gestiondes descriptions etde la taxonomie, découvertede nouvelles connaissances
http://ikbs.univ-reunion.fr/
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Identifier de nouvelles observations
Méthodes de classification supervisées :arbres de décision,raisonnement à partir de cas (recherche des plus proches voisins).
E-service pour la formationdes biologistes, étudiants SVT,écogardes, plongeurs,scolaires, grand-public …
http://coraux.univ-reunion.fr/
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Et après ?
Le défi auquel nous sommes confrontés dans BC2M est de partager les interprétations des observations des spécimens sous
le microscope : les experts doivent se mettre d’accord sur les aspects terminologiques, illustrer un glossaire de termes et
délivrer un thésaurus pour les non spécialistes.
Vers des bases de connaissances multi-expertes (E-recherche)et consensuelles en Sciences de la vie (E-formation)
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E-recherche & E-formation
Descriptions
biblio- graphique
eco-biologique
photo- graphique
biogéographique
taxo- nomique
Classifier
Décrire
Valider
Modéliser
Identifier
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Recherche & Valorisation
OutilSystème de Gestion de Bases de Connaissances
ApplicationBase de Connaissances