Introduction au web de données et à ses enjeux destinée à ceux qui découvrent. Fait normalement office d'introduction avant la formation sur RDF.

1. Web de
données
Thomas Francart, sparna.fr
Ce travail est réutilisable et modifiable librement, y compris à des fins commerciales, à condition de
citer son auteur et d’être placé sous la même licence. Pour plus d’informations, voir la licence.
Crédits :
Ce travail remixe des éléments de Fabien Gandon, Serge Garlatti et Pierre-Yves Vandenbussche

2. Le web pour
un humain
2

3. The Man Who Mistook His Wife for a Hat :
And Other Clinical Tales by Oliver W. Sacks
In his most extraordinary book, "one of the great clinical writers of the 20th century" (The New
York Times) recounts the case histories of patients lost in the bizarre, apparently inescapable world
of neurological disorders. Oliver Sacks's The Man Who Mistook His Wife for a Hat tells the stories
of individuals afflicted with fantastic perceptual and intellectual aberrations: patients who have lost
their memories and with them the greater part of their pasts; who are no longer able to recognize
people and common objects; who are stricken with violent tics and grimaces or who shout
involuntary obscenities; whose limbs have become alien; who have been dismissed as retarded yet
are gifted with uncanny artistic or mathematical talents.
If inconceivably strange, these brilliant tales remain, in Dr. Sacks's splendid and sympathetic telling, deeply human. They
are studies of life struggling against incredible adversity, and they enable us to enter the world of the neurologically
impaired, to imagine with our hearts what it must be to live and feel as they do. A great healer, Sacks never loses sight of
medicine's ultimate responsibility: "the suffering, afflicted, fighting human subject."
Our rating :
Oliver Sacks
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3

4. Le même web pour
une machine
4

5. jT6( 9PlqkrB Yuawxnbtezls +µ:/iU zauBH
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5

6. Le web de données est un
prolongement du web qui ajoute des
données structurées pour les
machines
6

7. Chapitre I : le web de données pour
Structurer

8. Pourquoi
structurer les contenus ?

9. Pour améliorer la
recherche d’informations
interne
et/ou

10. Synonymie
Voilier ?
Bateau ?
Navire ?
… dans une bouteille, un flacon, une flasque ?

11. Polysémie

12. Multilinguisme

13. Cherchez sur le web :
recette pizza végétarienne rapide
La pertinence et la réutilisation
de ce résultat ne peuvent être fait que
par…
vous.
« Pizza exotique à l’ananas et au thon » vraiment végétarienne ?
Et si je veux les trier par temps de préparation ? par calories ?
Si je veux exporter une liste de recettes dans un fichier excel ?

14. Formalisons les descriptions
avec des atomes :
sujet verbe complément

15. Une description plus formelle :
Pizza de Tiphaine est une recette de pizza
Pizza de Tiphaine a pour ingrédient tomate
Pizza de Tiphaine a pour ingrédient mozarella
Pizza de Tiphaine a pour ingrédient champignon
Pizza de Tiphaine est dans la catégorie facile
Pizza de Tiphaine se prépare en 20 min

16. Oui mais…
comment exprimer de façon
non-ambigüe
ces descriptions ?
« a pour ingrédient », « contient », « has ingredient »… ?

17. En utilisant une interprétation commune des
descriptions qui s’appuie sur des
Vocabulaires partagés
Autrement appelés
Ontologies
Qui déterminent un sens univoque aux verbes,
aux catégories de sujet et aux compléments

19. Une description plus formelle :
ex:pizza23 rdf:type recette de pizza
ex:pizza23 food:hasIngredient tomate
ex:pizza23 food:hasIngredient mozarella
ex:pizza23 food:hasIngredient champignon
ex:pizza23 dc:subject myData:easy
ex:pizza23 schema:cookingTime 20 min
ex:pizza23 rdfs:label « Pizza de Tiphaine »

20. Comment ces
snippets enrichis
sont-ils générés ?

21. Question plus formelle
?truc rdf:type recette de pizza
?truc schema:cookingTime < 20 min
?truc dc:subject végétarienne

23. Google schema.org : Recipe

24. moyen
Par quel
les ontologies identifient-elles de
façon non-ambigüe les sujets, les
verbes et les compléments ?

25. Grâce à des
URIs
http://mydomain.org/mypath/myresource

26. URL URI
identifier
ce qui existe sur
le web
http://mon.site.fr
Fabien Gandon : http://fr.slideshare.net/fabien_gandon
identifier,
sur le web,
ce qui existe
http://animaux.fr/mon-zebre

27. URL : n° de téléphone
URI : n° de sécurité sociale
Bonne pratique : sur le web de
données, toutes les URIs sont
des URLs

28. IRI :
Des URIs
UNICODE
Internationalized
Resource
Identifier

29. Chapitre II : le web de données pour
Publier

30. Pourquoi
utiliser les standards du
web pour publier des
données ?

31. Par exemple pour
partager des données
entre partenaires,
entre applications

32. Quel est le mode de
communication
le plus simple ?
« point à point » : chaque
source/application a un format ou
une API spécifique
« moyeu et rayons » : chaque
sources/application publie ses
données dans le même format

33. Publier des données ? C’est de
l’Open Data alors ?
Données ouvertes
Louvre
est à
Paris
Données Web
Paris
=
/fr.
tp:/
ht
s
dbp
/re
.org
a
edi
Données liées
Paris
http://5stardata.info
Paris
s
e/ P
urc
o
ari

34. Chapitre III : le web de données pour
Relier

35. Pourquoi
relier des informations
entre elles ?

36. Par exemple pour
intégrer des données de
sources différentes dans
une seule application

37. Tiré de http://graphityhq.com

38. Tiré de http://graphityhq.com

39. Des données peuvent
parler du même « sujet »
que d’autres données
http://exemple.com/Elvis
joue de la guitare
http://exemple.com/Elvis
habite à Las Vegas

40. Des données peuvent
utiliser en « complément »
un sujet d’autres données
http://data.insee.fr/Paris
est en France
Elvis est en concert à
http://data.insee.fr/Paris

41. Des données peuvent
utiliser un « verbe »
défini dans d’autres données
http://exemple.fr/rencontre
est une
propriété (qui relie 2 personnes)
Thomas
http://exemple.fr/rencontre
Olivier

42. documents
D’un web de
identifiés par des URLs et reliés par
des liens hypertextes…

43. données
… à un web de
identifiées par des URIs
et reliées grâce à des triplets
« sujets verbe complément »

44. Google Knowledge Graph

46. et

47. Julien Cojan et Fabien Gandon : http://fr.slideshare.net/JulienCojan/dbpedia-cafein

48. dbpedia
Logiciel d’extraction
GPS culturel
applications
wikipedia
index de
collections
enseignement
accessibilité
international
Julien Cojan et Fabien Gandon : http://fr.slideshare.net/JulienCojan/dbpedia-cafein

49. Chapitre IV
(Ré-)utiliser

50. Le web
de données
Blablabla,
blablablabla
Il nous a pas dit que ça
marchait déjà son truc ?
Arrière plan de l’image issu du blog des bits: http://nurdcartoon.blogspot.com/

51. Cherchez le rapport entre:
- Pierre Curie: Physicien Français
- Boutros Boutros Ghali: Diplomate
Egyptien
- Jackie Kennedy : épouse de JFK

52. http://relfinder.dbpedia.org

53. De
quelles données
dispose-t-on sur le web de données ?

54. http://sig.ma

55. Utiliser le web de données pour
enrichir une application
http://seevl.net

57. Utiliser le web de données pour
proposer une navigation
riche dans un contenu
http://labs.sparna.fr

59. Enrichir les résultats de
recherche avec DBPedia
(et au passage générer des revenus publicitaires en
détournant wikipedia)
http://lemoteur.fr

61. Comment
améliorer un système
de recherche
en utilisant le web de données ?

62. http://hdalab.iri-research.org

64. Conclusion
Structurer
Publier
Relier
(Ré-)utiliser

65. Thomas FRANCART
sparna.fr
Crédits : Fabien Gandon, Serge Garlatti,
Pierre-Yves Vandenbussche