Technologie sémantique et intégration 101 : qu'est-ce que c'est et pourquoi c'est important

Technologie sémantique et intégration 101 : qu'est-ce que c'est et pourquoi c'est important

Horodatage: 5 mai 2023, 3 h 35
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Les nouvelles technologies comme ChatGPT font fureur, car elles visent à répondre aux questions et à fournir des informations qui nous facilitent la vie. Pourtant, la validité des résultats générés a fait l'objet d'un examen minutieux et, par conséquent, l'accent a été mis sur la manière dont les organisations peuvent mettre des données pertinentes et fiables entre les mains des utilisateurs. Même avec la grande quantité d'informations disponibles, il est difficile d'obtenir des informations si les plates-formes utilisées ne peuvent pas donner un sens à l'enquête, comprendre les inférences de la question, identifier où se trouvent les informations et fournir les données nécessaires pour répondre à la question.

Les tissus de données, qui Gartner définit en tant que conception émergente de gestion des données pour obtenir des pipelines, des services et une sémantique d'intégration de données flexibles, réutilisables et augmentés, contribuent à garantir que les données sont accessibles aux utilisateurs commerciaux et technologiques. Les entreprises appliquent des structures de données pour prendre en charge les cas d'utilisation opérationnels et analytiques fournis sur plusieurs plates-formes et processus de déploiement et d'orchestration, mais elles ont besoin d'une variété de technologies et de concepts de conception pour être efficaces. Ils nécessitent une combinaison de métadonnées actives, les graphes de connaissances, la sémantique et l'apprentissage automatique pour améliorer la conception et la livraison de l'intégration des données. Parmi ceux-ci, l'adoption et l'établissement d'une sémantique et l'établissement de normes sémantiques qui créent un contexte et un sens (par le biais d'implémentations de graphes de connaissances) sont quelques-unes des parties les plus importantes et les plus déroutantes du puzzle et méritent quelques explications.

Définition de la technologie sémantique

La technologie sémantique utilise sémantique formelle donner du sens aux données disparates et brutes qui nous entourent. La technologie sémantique, associée à la technologie des données liées - telle qu'envisagée par l'inventeur du World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee - établit des relations entre les données dans divers formats et sources, d'une chaîne à l'autre, aidant à créer un contexte et à créer des liens à partir de ces relations. Lorsqu'elle est utilisée avec la sémantique formelle - qui étudie les aspects logiques du sens, tels que le sens, la référence, l'implication et la forme logique - la technologie aide les systèmes d'IA à comprendre le langage et à traiter les informations comme le font les humains, ce qui leur permet de stocker, gérer et récupérer des informations basées sur le sens et les relations logiques.

La technologie sémantique définit et relie les données sur le Web ou au sein d'une entreprise en développant des langages pour exprimer des interrelations riches et auto-descriptives de données sous une forme que les machines peuvent traiter. En conséquence, ces machines peuvent traiter de longues chaînes de caractères et indexer des tonnes de données, puis stocker, gérer et récupérer des informations en fonction du sens et des relations logiques. Plus important encore, cela aide à montrer des faits liés au lieu de simplement faire correspondre des mots, ce qui aide les entreprises à déduire des relations pour découvrir des données plus intelligentes et extraire des connaissances à partir d'énormes ensembles de données brutes dans divers formats et provenant de diverses sources.

Ceci est particulièrement important car, selon un autre rapport Gartner, les niveaux croissants de volume et de distribution des données empêchent les entreprises d'exploiter leurs ressources de données de manière efficace et efficiente. Les responsables des données et de l'analyse doivent envisager une approche sémantique de leurs données d'entreprise ; sinon, ils seront confrontés à une bataille sans fin avec des silos de données. La principale différence entre la technologie sémantique et les autres technologies de données, telles que la base de données relationnelle, est qu'elle traite du sens plutôt que de la structure des données. Le World Wide Web Consortium (W3C) Initiative Web sémantique déclare que le but de cette technologie dans le contexte du Web sémantique est de créer un "support universel d'échange de données" en interconnectant en douceur le partage mondial de tout type de données personnelles, commerciales, scientifiques et culturelles. 

Le W3C a développé des spécifications ouvertes pour la technologie sémantique pour les développeurs et a identifié, via le développement open-source, l'infrastructure nécessaire pour évoluer sur le Web et ailleurs et comprend :

  • Cadre de description des ressources (RDF) : Le format utilisé par la technologie sémantique pour stocker des données sur le Web sémantique ou dans une base de données de graphes sémantiques. 
  • SPARQL (protocole SPARQL et langage de requête RDF) : Le langage de requête sémantique spécialement conçu pour interroger des données sur divers systèmes et bases de données, et pour récupérer et traiter des données stockées au format RDF.
  • Langage d'ontologie Web (OWL) : Utilisé en option, le langage basé sur la logique de calcul est conçu pour montrer le schéma de données et qui représente une connaissance riche et complexe sur les hiérarchies des choses et les relations entre elles. Il est complémentaire de RDF et permet de formaliser un schéma/ontologie de données dans un domaine donné, séparément des données. 

En termes simples, en formalisant le sens indépendamment des données, la technologie sémantique permet aux machines de « comprendre », de partager et de raisonner avec les données pour créer plus de valeur pour les humains. La technologie sémantique aide les entreprises à découvrir des données plus intelligentes, à déduire des relations et à extraire des connaissances à partir d'énormes ensembles de données brutes dans divers formats et provenant de diverses sources. Les bases de données de graphes sémantiques - qui sont basées sur la vision du Web sémantique - facilitent l'intégration, le traitement et la récupération des données par les machines. 

Ceci, à son tour, permet aux organisations d'accéder plus rapidement et à moindre coût à des données significatives et précises, d'analyser ces données et de les transformer en connaissances qui leur permettent d'obtenir des informations commerciales, d'appliquer des modèles prédictifs et de prendre des décisions basées sur les données. Dès 2007, Sir Berners-Lee a déclaré à Bloomberg : « La technologie sémantique n'est pas intrinsèquement complexe. Le langage technologique sémantique, en son cœur, est très, très simple. Il ne s'agit que des relations entre les choses. Il y a de fortes chances que les « relations entre les éléments » aident les organisations à gérer les données plus efficacement. »

Définition de l'intégration des données sémantiques

L'intégration de données sémantiques est le processus consistant à combiner des données provenant de sources disparates et à les consolider en informations significatives et précieuses grâce à l'utilisation de la technologie sémantique. À mesure que les organisations grandissent en taille, leurs données augmentent également. Sans la bonne stratégie de gestion des données, des silos de données intra-départementaux et/ou spécifiques aux applications apparaissent rapidement et entravent la productivité et la coopération. L'intégration de données sémantiques offre une solution qui va au-delà des solutions d'intégration d'applications d'entreprise standard en utilisant une architecture centrée sur les données construite sur un modèle standardisé pour la publication et l'échange de données, à savoir le RDF. 

Dans ce cadre, toutes les données hétérogènes d'une organisation – qu'elles soient structurées, semi-structurées et/ou non structurées – sont exprimées, stockées et accessibles de la même manière. Comme la structure des données est exprimée à travers les liens au sein des données elles-mêmes, elle n'est pas contrainte à une structure imposée par la base de données et ne devient pas obsolète avec l'évolution des données. Lorsque des modifications se produisent dans la structure des données, elles sont répercutées dans la base de données par le biais de modifications des liens au sein des données. De plus, et en tant que colonne vertébrale de la technologie sémantique, RDF permet l'inférence de nouveaux faits à partir des données existantes ainsi que l'enrichissement des connaissances disponibles en accédant aux ressources Linked Open Data (LOD).

Les données sémantiques en action : obtenir une vue à 360 degrés 

Dans un monde où la visibilité complète, l'analyse précise et la résolution des problèmes de complexité des données dominent le paysage commercial, l'intégration de données disparates dans une perspective synchronisée à 360 degrés est primordiale. Tout comme ChatGPT, les organisations recherchent aujourd'hui des solutions qui leur permettent de gérer toutes leurs données et de les rendre consommables pour la prise de décision et une variété de cas d'utilisation commerciale. 

Que leur base de données fonctionne de manière autonome ou qu'elle soit intégrée dans un écosystème d'entreprise plus vaste, comme une structure de données, les entreprises ont besoin d'un ensemble complet d'outils d'intégration de données capables d'effectuer des tâches complexes et faciles à utiliser. La possibilité d'importer et de transformer facilement des données hétérogènes à partir de plusieurs sources, d'intégrer et de relier les données sous forme d'instructions RDF et de fusionner deux ou plusieurs bases de données de graphes sont toutes des fonctions essentielles qui prennent en charge des solutions sémantiques de classe mondiale.

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