Anthony Hombiat - OF4OSM - un méta-modèle pour structurer la folksonomie OpenStreetMap en une nouvelle ontologie

09:30
Vendredi
24
Fév
2017
  • Soutenance de thèse
Lieu : 
Organisé par : 
Anthony Hombiat
Intervenant : 
Anthony Hombiat
Équipes : 

 

Composition du jury :

  • Mme Anne Ruas, ingénieur des Ponts, des Eaux et des Forêts (IPEF) à l'IFSTTAR, rapporteur
  • M. Christophe Cruz, maître de conférences HDR à l'Université de Bourgogne Franche-Comté (UBFC) au laboratoire Le2i, rapporteur
  • Mme Nathalie Aussenac-Gilles, directrice de recherche au CNRS à l'IRIT, examinatrice
  • M. Jérôme Euzenat, directeur de recherche HDR à l'INRIA, examinateur
  • Mme Marlène Villanova-Oliver, Maître de Conférences à l'Université Grenoble Alpes (UGA), co-encadrante de thèse
  • M. Jérôme Gensel, professeur à l'Université Grenoble Alpes (UGA), directeur de thèse
  • M. Guillaume Allègre, membre de l'association OpenStreetMap France, invité

Depuis les années 2000, les technologies du Web permettent aux utilisateurs de prendre part à la production de données : les internautes du Web 2.0 sont les nouveaux capteurs de l’information. Du côté de l’Information Géographique affluent de nombreux jeux de données en provenance de plates-formes de cartographie participative telles qu’OpenStreetMap (OSM) qui a largement impulsé le phénomène de l’Information Géographique Volontaire (Volunteered Geographic Information, VGI). La communauté OSM représente aujourd’hui plus de trois millions de contributeurs qui alimentent une base de données géospatiales ouverte dont l’objet est de capturer une représentation du territoire mondial.

Les éléments cartographiques qui découlent de ce déluge de VGI sont caractérisés par des tags. Les catégorisation du contenu par tag est une méthode simple, rapide et largement répandue sur les plates-formes de crowdsourcing. Cependant, cette approche est un obstacle majeur pour le partage et la réutilisation de ces grands volumes d’information. En effet, ces ensembles de tags, ou folksonomies, sont des modèles de données beaucoup moins expressifs que les ontologies.

Dans cette thèse, nous proposons un méta-modèle pour structurer la folksonomie OSM tout en préservant sa flexibilité. Ce méta-modèle permet d’identifier différents types de tags OSM puis de les enrichir sémantiquement en une base connaissances OSM sous la forme d’une ontologie : OF4OSM. Comparativement aux travaux existants, cette ontologie présente une couverture des tags supérieure, une expressivité formelle accrue, une meilleure interconnexion avec d’autres bases de connaissances et respecte la philosophie participative du projet OpenStreetMap.

Ces travaux ouvrent la voie à la constitution d’une base de connaissances structurées des données géographiques issues de la VGI intégrée dans le Web des Données Ouvertes et Liées (Linked OpenData, LOD). Cette nouvelle base sera un support pour le contrôle des données au moment de l’acquisition, mais également une aide pour la restitution de l’information. Ceci dans le but d’augmenter la qualité de l’Information Géographique Volontaire.