TÍCH hợp và HIỂN THỊ các dữ LIỆU từ dự án IDEX IDENTITÉS COMPLEXES của TRƯỜNG đại học STRASBOURG

UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL NGUYỄN THỊ QUỲNH INTÉGRATION ET VISUALISATION DE DONNÉES ISSUES DU PROJET IDEX IDENTITÉS COMPLEXES DE L’UNIVERSITÉ DE STRASBOURG TÍCH HỢP VÀ HIỂN THỊ CÁC DỮ LIỆU TỪ DỰ ÁN IDEX IDENTITÉS COMPLEXES CỦA TRƯỜNG ĐẠI HỌC STRASBOURG MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE HANOI – 2016 UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL NGUYỄN THỊ QUỲNH INTÉGRATION ET VISUALISATION DE DONNÉES ISSUES DU PROJET IDEX IDENTITÉS COMPLEXES DE L’UNIVERSITÉ DE STRASBOURG TÍCH HỢP VÀ HIỂN THỊ CÁC DỮ LIỆU TỪ DỰ ÁN IDEX IDENTITÉS COMPLEXES CỦA TRƯỜNG ĐẠI HỌC STRASBOURG Spécialité: Réseaux et Système Communicants (RSC) Code: Programme pilote MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de: Mme Cecilia ZANNI-MERK Mtre de conférences Hors Classe HDR en Informatique l'INSA de Strasbourg Responsable Adjointe de l'équipe SDC «Sciences de Données et Connaissances du laboratoire ICUBE » Mme Amira ESSAID-FARHAT ATER en informatique l’INSA de Strasbourg Affiliée l’ICUBE (équipe SDC), Université de Strasbourg Affiliée au laboratoire LARODEC HANOI - 2016 i ATTESTATION SUR L’HONNEUR J’atteste sur l’honneur que ce mémoire a été réalisé par moi-même et que les données et les résultats qui y sont présentés sont exacts et n’ont jamais été publiés ailleurs La source des informations citées dans ce mémoire a été bien précisée LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Các thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Fait Hanoi, le 31 Juillet 2016 Hà Nội, ngày 31 tháng 07 năm 2016 Nguyễn Thị Quỳnh ii Table des matières Table des matières ii Remerciements iv Résumé v Abstract vi Liste des figures vii Liste des tableaux viii Introduction 1 Chapitre 1: Présentation du stage 1.1 Introduction 1.2 Présentation de l’organisme d’accueil et du laboratoire: 3 1.2.1 Présentation de la Faculté des Arts - organisme d’accueil : 3 1.2.2 Présentation du laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie ICUBE (UMR 7357) 1.3 Problématique 7 1.4 Description du stage 1.5 Conclusion Chapitre 2: Phase d’analyse 10 2.1 Introduction 10 2.2 Nouveau langage visuel de l'université de Strasbourg 10 2.3 Spécification des besoins fonctionnels 12 2.4 Diagramme de cas d'utilisation 12 2.5 Conclusion 14 Chapitre 3: Phase de Conception 15 3.1 Introduction 15 3.2 Notions du diagramme de classes 15 3.3 Diagramme de classes de l'Université de Strasbourg 17 3.4 Conclusion 23 Chapitre : Implémentation et résultats 24 4.1 Introduction 24 4.2 État de l'art 24 4.2.1 Construction des ontologies 24 4.2.1.1 Théorique 24 4.2.1.2 Outils : 29 4.2.1.2.1 Apollo 30 4.2.1.2.2 OntoStudio 31 4.2.1.2.3 Protégé 31 4.2.1.2.4 Swoop 33 4.2.1.2.5 TopBraid Composer Free Edition 34 4.2.1.2.6 Comparaison des outils 35 4.2.2 Visualisation des ontologies 35 4.2.2.1 Théorique 35 4.2.2.2 Outils : 35 iii 4.2.2.2.1 OWLViz 36 4.2.2.2.2 OntoSphere 37 4.2.2.2.4 WebVOWL 39 4.2.2.2.5 D3.layout.tree 40 4.2.2.2.6 Comparaison des outils 42 4.3 Implémentation du système 43 4.3.1 Conception de l'ontologie par l'outil Protégé 43 4.3.2 Visualisation de l'ontologie avec WebVOWL 49 4.3.3 Visualisation des individus dans l'ontologie par WebVOWL 53 4.3.4 Récupération des données de la base de thèses de l’Université de Strasbourg 55 4.3.5 Visualisation les liens entre des composantes et des unités de recherche 59 4.4 Conclusion 61 Conclusion et Perspectives 62 Conclusion 62 Perspectives 63 Références : 64 iv Remerciements J’adresse mes remerciements aux personnes qui m’ont aidée dans la réalisation de ce mémoire Je tiens remercier vivement mes responsables de stage Madame Cecilia Zanni-Merk et Madame Amira Essaïd-Farhat pour leur encadrement sans faille, le suivi qu’elles ont apporté mon stage, leurs conseils, leurs corrections de ce mémoire, les nombreuses discussions que nous avons pu avoir tout au long de la réalisation de ce stage, et pour le temps qu’elles ont bien voulu me consacrer Je remercie aussi tous les professeurs de l’Institut Francophone International (IFI) pour tout ce qu’ils m’ont apporté pendant le Master et aussi le Master Je remercie également Monsieur NGUYEN Hong Quang, le responsable de la spécialité RSC pour son aide pendant les six mois de mon stage et aussi pendant mes deux années d’études l’IFI Je tiens remercier chaleureusement Mademoiselle Faustine NAJMAN, Mademoiselle Laurie CHAPOTTE, et Monsieur Olivier KOHTZ pour les conseils, l’inspiration et l’idée lorsqu’il y a des difficultés, les nombreuses discussions propos de la compréhension des problématiques Je souhaite remercier Monsieur Pierre LITZLER, - le Directeur de la Faculté des Arts, Responsable du Master Design, Université de Strasbourg pour son accueil et son aide plusieurs reprises Je remercie également toute l'équipe IDEX Identités Complexes pour leur accueil, leurs aides pendant mon stage Enfin, j’adresse mes plus sincères remerciements ma famille, mes amis, qui m’ont toujours soutenue et encouragée au cours de la réalisation de ce mémoire NGUYEN Thi Quynh v Résumé Le projet "Identités Complexes" a pour objectif de contribuer la comprộhension de l'Universitộ de Strasbourg Notre ộquipe conỗoit dans ce cadre une plate-forme d'aide la compréhension qui accueillera différents outils, dont deux sont actuellement en conception : un dictionnaire d'acronyme et un catalogue des structures présentes au sein de l'Université Dans ce mémoire, nous proposons un modèle ontologique pour l'intégration des données issues de ce projet qui a été réalisé suivant plusieurs étapes Tout d'abord, nous effectuons une analyse des données des cartographies du projet, suivie par un pré-traitement dans le but de les normaliser Ensuite, nous développons une ontologie pour l'intégration sous forme de structures de ces données normalisées, l'aide de l'outil Protégé-4.3 Puis, nous utilisons des technologies de fouille de données dans le but d'identifier des liens existants entre les composantes et les unités de recherche partir des données contenues dans les thèses Enfin, nous utilisons l'outil WebVOWL pour visualiser notre modèle ontologique, en ayant au préalable apportés des modifications cet outil pour répondre aux besoins de notre système Mots-clés: cartographie du savoir, ontologie de l’université, intégration des données, visualisation des données, intelligibilité vi Abstract The "Identités Complexes" project aims to help the comprehension of the University of Strasbourg In this context, our team develops a platform supporting understanding, which will integrate different tools, having two of them currently under development: an acronym dictionary and an index of all the structures present in the University In this report, we propose an ontological model to integrate data belonging from this project, achieved following several steps First of all, we analyze data from the knowledge mappings of the project, pursued by a pre-processing in order to normalize data Next, we develop an ontology to integrate the resulting data in structures, using Protege-4.3 Then, we take advantage data mining technologies to identify existing links among components and research units using data contained in a PhD theses database Finally, we use the WebVOWL tool to visualize our ontological model but not without modifying it previously to meet needs of our system Keywords: Knowledge mapping, Ontology, Data integration, Data Visualisation, Comprehension vii Liste des figures Figure 1: Organisation de laboratoire ICUBe Figure 2: Lexicographe de l'Université de Strasbourg 10 Figure 3: Le catalogue de structures de Lexicographe 11 Figure 4: Le traducteur d’acronymes de Lexicographe 12 Figure 5: Le diagramme de cas d'utilisation 13 Figure 6: La relation Association 15 Figure 7: La relation Généralisation 15 Figure 8: La relation Agrégation et la relation Composition 16 Figure 9: Les structures de la vie dans les campus de l’université (Partie 1) 17 Figure 10: Les structures de la formation et les diplômes délivrés 19 Figure 11: Les structures de la formation doctorale 21 Figure 12: Les services 22 Figure 13: Exemple de classe en OWL 25 Figure 14: Exemple d’une hiérarchie taxinomique en OWL 25 Figure 15: Exemple d’un individu en OWL 25 Figure 16: Un Object Property en OWL 26 Figure 17: Un Data Property en OWL 26 Figure 18: Exemple de restriction en OWL 26 Figure 19: Écran d’Apollo 30 Figure 20: Écran d’OntoStudio 31 Figure 21: Écran de Protégé 32 Figure 22: Écran de Swoop 33 Figure 23: Écran de TopBraid Compositeur (SE) 34 Figure 24: Écran de OWLViz 36 Figure 25: Écran de OntoSphere 37 Figure 26: Écran de VOWL 38 Figure 27: Écran de WebVOWL 39 Figure 28: Écran de D3.layout.tree (Partie 1) 40 Figure 29: Écran de D3.layout.tree (Partie 2) 41 Figure 30: Création d'une nouvelle classe dans Protégé 44 Figure 31: Ajout des Object property 45 Figure 32: Ajout des Data Property 46 Figure 33: Définition du domaine et du rang des object property dans Protégé 46 Figure 34: Création un nouvel individu dans Protégé 47 Figure 35: Création une relation entre deux individus dans Protégé 48 Figure 36: Statistique de l'ontologie 49 Figure 37: Visualisation de l'ontologie dans WebVOWL 50 Figure 38: Visualisation de l'ontologie sous forme d'un arbre en deux niveaux (Partie 1) 51 Figure 39: Visualisation de l'ontologie sous forme d'un arbre en deux niveaux (Partie 2) 52 viii Figure 40: Visualisation de l'individu Campus Esplanade 54 Figure 41: Visualisation de l'individu Amphi Athena 54 Figure 42: Informations sur une thèse 55 Figure 43: Occurrences de personnes 56 Figure 44:Composante et unité de recherche pour chaque enseignant chercheur 57 Figure 45: Occurrences de composantes et des unités de recherche 58 Figure 46: Les liens entre des composantes et des unités de recherche 59 Figure 47: Les liens entre des composantes et des unités de recherche (partie 2) 60 Figure 48: Les liens entre des composantes et des unités de recherche (partie 3) 61 Liste des tableaux Table 1: Comparaison des outils de visualisation de l'ontologie 42 51 l'affichage de l'ontologie (partie gauche) et une pour afficher la liste des individus (partie droite) Figure 38: Visualisation de l'ontologie sous forme d'un arbre en deux niveaux (Partie 1) 52 Figure 39: Visualisation de l'ontologie sous forme d'un arbre en deux niveaux (Partie 2) Afin que l’ontologie puisse être affichée en deux niveaux, nous avons créé un nouveau fichier clickToExpand.js Chaque fois que l’utilisateur choisit une classe de l’ontologie, des fonctions dans clickToExpand.js vont être exécutées pour filtrer toutes les classes de l’ontologie L'appel de ces fonctions permettra de décider quelles classes afficher Les classes gardées sont contenues dans un set connectedNodes Par exemple dans notre système, nous allons garder les classes qui sont dans le niveau ou le niveau Afin de visualiser les classes de niveau supérieur 2, il suffit de sélectionner une classe dans la hiérarchie Par exemple, l'université de Strasbourg est composée de Campus qui contient un ensemble de Bâtiments qui eux-mêmes sont composés de parties L'affichage d'une ontologie en deux niveaux permettra d'afficher jusqu'au niveau des Bâtiments Pour afficher les parties, il suffit de sélectionner les Campus Pour visualiser l’ontologie sous forme d'un arbre, nous avons modifié le code dans le fichier graph.js o Dans le fichier graph.js, nous recalculons la position de chaque classe dans connectedNodes Nous considérons les liens qui connectent deux classes dans connectedNodes Chacun de ces liens a un domaine et un rang, nous calculons la différence de niveau entre son domaine et son rang La classe ayant le niveau le moins élevé sera placé en racine et les autres classes formeront la suite de l’arbre 53 o Nous calculons la position de la classe qui est en plus haute (position A) Si cette classe n’est pas la classe que nous venons de cliquer, il faut changer la position de la classe cliquée est en plus haute (position A) Ceci est pour assurer que la classe cliquée est toujours en plus haute (position A) o Nous recalculons aussi la position de chaque classe pour que toutes les classes ne se chevauchent pas Par exemple dans la figure 38, la classe choisie (Université de Strasbourg) deviendra la racine de l’arbre avec le niveau et toutes les autres classes qui sont dans connectedNodes et liées Université de Strasbourg sont affichées en deux niveaux Dans la figure 39, quand nous cliquons sur la classe Campus, la classe Campus devient la racine de l’arbre et le système affiche les classes qui sont dans connectedNodes et liées la classe Campus Afin que l'utilisateur puisse faire un retour et afficher la partie de l'ontologie précédemment visualisée, nous avons créé un nouveau fichier focuser.js qui permet de colorier le nœud cliqué en rouge et le nœud précédemment sélectionné en jaune Dans la figure 38, la classe Université de Strasbourg représente la racine de l’arbre et est de couleur rouge Dans la figure 39, nous avons choisi la classe Campus qui devient la racine de l’arbre affiché Par conséquent le nœud représentant le Campus est en rouge et celui représentant l'Université de Strasbourg est en jaune Chaque fois que nous sélectionnons une classe, les individus sont affichés dans le sidebar, la partie droite de l'interface graphique Dans la figure 39, les individus de la classe Campus sont affichés: Campus Esplanade, Campus Medecine, Campus D’Illkirch, Campus Haguenau, Campus De Cronenbourg, Campus Historique 4.3.3 Visualisation des individus dans l'ontologie par WebVOWL Pour afficher toutes les informations relatives un individu, nous avons créé un nouveau fichier tree.js dans le dossier src/app/js qui permet de décrire toutes les informations relatives chaque individu Les individus sont affichés dans le sidebar de l’interface graphique (partie droite) Afin d’avoir de plus amples informations sur un individu bien déterminé, il suffit de sélectionner un individu et un graphe représentant ces informations sera affiché dans la partie gauche de l’interface graphique Afin d’afficher l’ontologie, nous avons ajouté un bouton Show Ontology permettant de faire un retour un arrière 54 Figure 40: Visualisation de l'individu Campus Esplanade Figure 41: Visualisation de l'individu Amphi Athena La figure 40 montre le graphe relatif l’individu Campus Esplanade qui affiche toutes les informations de ce campus, savoir les bâtiments composant ce campus A partir de ce graphe, il est possible de sélectionner un des bâtiments et afficher un graphe décrivant le bâtiment sélectionné A partir du graphe affiché dans la figure 40, nous sélectionnons l’individu Amphi Athena pour afficher son graphe dans la figure 41.Si nous voulons afficher l’ontologie de nouveau, nous devons cliquer sur le bouton Show Ontology 55 4.3.4 Récupération des données de la base de thèses de l’Université de Strasbourg Figure 42: Informations sur une thèse Dans le cadre de ce projet, nous étions appelés part la représentation de la cartographie des savoirs sous forme d’ontologie, découvrir les liens “cachés” qui ne sont pas représentés dans l’ontologie En effet, nous nous sommes intéressés découvrir les liens entre les unités d’enseignement et les unités de recherche en se basant sur les informations extraites des thèses et en particulier des membres de jury Plus deux enseignants faisaient partie d’un même comité de thèse, plus il y a un lien entre leurs unités d’enseignement ou leurs unités de recherche Pour cela, partir du site http://www.theses.fr nous avons récupéré 1613 thèses de l'Université de Strasbourg Ces thèses ont été soutenues entre 2012 et 2015 Les données relatives aux thèses étaient sous forme de texte comme le montre la figure 42 Pour cela, nous avons pré-traité ces données en distinguant les informations autour d’une thèse: titre, auteur, directeur de thèse, rapporteur, membre de jury, directeur de jury, école doctorale Par la suite, ces thèses ont été stockées dans une base de données PostgreSQL 56 Figure 43: Occurrences de personnes 57 En se fondant sur la base de données créée, nous avons développé un code Ruby pour fouiller les données de thèse et compter le nombre de fois de participation de deux enseignants chercheurs dans un même comité de thèse comme le montre la figure 43 Nous avons opté de sélectionner uniquement les enseignants qui ont participé au moins fois Ensuite, nous avons cherché pour chaque enseignant son unité d’enseignement et son unité de recherche (figure 44) En se basant sur les informations des figures 43 et 44, nous avons écrit un code Ruby pour trouver le nombre de fois d’apparition de composante ou d’une unité de recherche dans un même comité de thèse comme le montre la figure 45 Figure 44:Composante et unité de recherche pour chaque enseignant chercheur 58 Figure 45: Occurrences de composantes et des unités de recherche 59 4.3.5 Visualisation les liens entre des composantes et des unités de recherche Figure 46: Les liens entre des composantes et des unités de recherche Afin de visualiser les liens entre les composantes et les unités de recherche sous forme graphique, nous avons réutilisé le code sur http://mbostock.github.io/d3/talk/20111116/bundle.html comme l’illustre la figure 46 60 Figure 47: Les liens entre des composantes et des unités de recherche (partie 2) Une fois que nous sélectionnons une composante ou une unité de recherche, elle sera coloriée en rouge et toutes les composantes ou les unités de recherche qui lui sont reliées sont de couleur verte comme le montre la figure 47 Nous pouvons choisir un lien pour voir la relation entre deux composantes comme l’illustre la figure 48 61 Figure 48: Les liens entre des composantes et des unités de recherche (partie 3) 4.4 Conclusion Dans ce chapitre, nous avons présenté un état de l’art sur les ontologies, les différents outils de construction et de visualisation d’ontologies Nous avons utilisé Protégé 4.3 pour construire l’ontologie représentant la cartographie des savoirs de l’Université de Strasbourg Pour visualiser l’ontologie ainsi construite, nous avons utilisé WebVOWL, auquel nous avons apporté des améliorations afin qu’il réponde nos besoins Ajoutons cela que nous nous sommes intéressés dans ce chapitre présenter notre méthode de découverte de nouveaux liens entre les composantes et les unités de recherche partir de la fouille des données sur des thèses 62 Conclusion et Perspectives Conclusion L’université de Strasbourg est née suite la fusion de trois universités strasbourgeoises Cette fusion a permis l'Université de Strasbourg de devenir la deuxième plus grande université en France La pluridisciplinarité ainsi que le nombre croissant des étudiants et des enseignants a rendu l’université une institution complexe et riche Dans le cadre du projet IDEX “Identités Complexes”, nous étions appelés construire une cartographie du savoir de l’Université de Strasbourg Le but de cette cartographie était de pouvoir représenter le savoir de l’université et de pouvoir faciliter l’accès l’information La cartographie du savoir est basée sur la construction d’une ontologie capable de décrire toutes les structures de l’université A travers cette ontologie, un utilisateur peut avoir une idée claire sur les formations offertes par l’université, la recherche au sein des différentes unités de recherche ainsi que la vie dans les campus de l’université, etc A part la construction de l’ontologie, nous nous sommes focalisés dans la visualisation de l’ontologie ainsi construite Pour cela, nous avons utilisé l’outil WebVOWL auquel nous avons apporté des améliorations pour qu’il réponde aux exigences et aux besoins de notre système En particulier, nous avons ajouté des nouvelles fonctions pour qu’il soit possible de : o Afficher la structure de l’ontologie sous la forme un arbre avec deux niveaux o Marquer le chemin pour que l’utilisateur puisse naviguer facilement entre les classes de l’ontologie o Visualiser les relations entre des individus Au-delà du développement de cet outil pour pouvoir naviguer sur l’ontologie grâce sa structure, nous avons développé un outil d’apprentissage automatique et visualisation pour enrichir l’ontologie grâce aux liens entre les composantes et les unités de recherche À travers ce stage, d’une part j’ai eu l’occasion de mettre en pratique les connaissances thộoriques que jai reỗues pendant ma formation plus précisément en ontologie, en génie logiciel, etc , d’autre part j’ai pu les approfondir De plus, j’ai appris beaucoup de nouvelles techniques pour construire une ontologie, visualiser des données et des ontologies: utiliser l’outil Protégé pour construire une ontologie, développer du code Ruby pour récupérer les bases de données et prétraiter ces données, développer du code Javascript pour visualiser l’ontologie et les données Ce stage m'a permis aussi de 63 rencontrer des professionnelles dans plusieurs domaines non seulement dans le domaine informatique J’ai acquis beaucoup d’expérience partir de ce stage Perspectives Le travail présenté dans le cadre de ce mémoire de stage représente la synthèse de six mois de recherche en informatique Comme beaucoup de travaux en informatique, ce travail n’est pas une fin Donc, en perspective des améliorations peuvent être apportées ce système Les structures de l'université de Strasbourg sont très grandes et très complexes Nous avons eu l'occasion de rencontrer les personnes qui comprennent bien les structures de l'université mais pas toutes les structures Il reste quelques structures qui n’ont pas été encore considérées, telles que les bibliothèques, les Unités des directions et des services, les musées et les collections Malheureusement, les informations associées ces structures et les individus de chaque classe appartiennent aux différentes composantes, nous n'avons pas eu la possibilité d’accéder toutes les bases de données pour les récupérer En conséquence, notre ontologie n'est pas encore tout fait complète Néanmoins, toutes les bases ont été posées pour qu’un autre informaticien puisse prendre le relais et intégrer nos travaux dans un logiciel opérationnel exploitable par le projet dans le futur proche 64 Références : [1] Emhimed Alatrish (2013) : Comparison Some of Ontology Editors Management Information Systems, Vol (2013), No 2, pp 018-024 [2] Grady Booch, James Rumbaugh, Ivar Jacobson (2005) : The Unified Modeling Language User Guide SECOND EDITION Addison Wesley Professional, pages 496 [3] Alessio Bosca, Dario Bonino, Paolo Pellegrino (2005) : OntoSphere: more than a 3D ontology visualization tool SWAP, volume 166 of CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS.org [4] Roche Christophe (2005) : Terminologie et ontologie In: Langages, 39e année, n°157, pp 48-62 [5] Marek Dudas, Ondřej Zamazal, Vojtěch Svátek (2014) : Roadmap- ping and navigating in the ontology visualization landscape In 17th International Conference in Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW’2014), pages 137–152 [6] Thomas R Gruber (1993) : A Translation Approach to Portable Ontology Specification Knowledge Acquisition 5: 199-220 [7] Simon Suigen Guo, Christine W Chan (2011) : A Comparison and Analysis of Some Ontology Visualization Tools Knowledge Systems Institute Graduate School, page 357-362 [8] Aditya Kalyanpur, Prof James Hendler (2004) : Swoop: Design and Architecture of a Web Ontology Browser (/Editor) Scholarly Paper for Master's Degree in Computer Science with Non-Thesis Option [9] Akrivi Katifori, Constantin Halatsis, George Lepouras, Costas Vassilakis, Eugenia Giannopoulou (2007) : Ontology visualization methods - a survey ACM Computer Surveys, 39(4) [10] Steffen Lohmann, Stefan Negru, Florian Haag, Thomas Ertl (2016) : Visualizing Ontologies with VOWL Semantic Web 7(4): 399-419 [11] María Auxilio Medina Nieto (2003) : An Overview of Ontologies, Technical report [12] Natalya F Noy and Deborah L McGuinness (2001) : Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology Technical report 65 [13] Mike Uschold, Michael Gruninger (1996) : Ontologies: Principles, Methods and Applications Knowledge Engineering Review 11(2) [14] Apollo : Éditeur de l’ontologie développé par Knowledge Media Institute Consulté le 15 Mars 2016 dans http://apollo.open.ac.uk [15] Protégé : Éditeur de l’ontologie développé par l’Université de Stanford Consulté le 15 Mars 2016 dans http://protege.stanford.edu/products.php [16] Ontoprise : Éditeur de l’ontologie développé par Ontoprise GmbH Consulté le 15 Mars 2016 dans http://www.ontoprise.de/en/products/ontostudio/ [17] TopBraid Composer : Éditeur de l’ontologie développé par TopQuadrant Consulté le 15 Mars 2016 dans http://www.topquadrant.com/tools/modeling-topbraidcomposer-standard-edition/