Cet article s'intéresse à la faisabilité d'une mise en oeuvre informatique des principes terminologiques tels qu'ils sont définis par les normes ISO 1087 et 704. Il existe de nombreuses applications qui requièrent une opérationnalisation de terminologies et plus particulièrement une opérationnalisation de leurs systèmes conceptuels. Citons comme exemples les moteurs de recherche sémantique multilingues, les sites de commerce électronique, et tout ce qui touche au web sémantique. Par exemple, la figure 1 illustre une gestion de contenus multilingues guidée par les concepts du domaine. La recherche de documents s'effectue par l'intermédiaire de l'ontologie du domaine, c'est-à-dire par le réseau conceptuel (partie gauche de l'interface). Le système retourne alors l'ensemble des documents qui ont été classés sur le concept sélectionné, quelle que soit leur langue d'écriture (partie droite de l'interface). On peut remarquer que le système est capable d'améliorer la pertinence des résultats en exploitant les propriétés logiques du système conceptuel.
Cette opérationnalisation des terminologies repose sur une représentation computationnelle de leur système conceptuel. Une telle représentation constitue une ontologie au sens de l’ingénierie des connaissances, c’est-à-dire une représentation dans un langage compréhensible par un ordinateur des concepts et des relations qui composent le système conceptuel. Cette approche a donné lieu au tournant ontologique de la terminologie et à la notion d’ontoterminologie, terminologie dont le système conceptuel est une ontologie formelle2.
Cette notion d’ « ontologie-terminologie » - nous verrons que l’ingénierie des connaissances en particulier dans le cadre du web sémantique ne distingue pas clairement ontologie et terminologie – est au coeur du web sémantique et des encyclopédies électroniques. Elle structure les données mises à la disposition de tout un chacun grâce à l’initiative des données ouvertes et liées, par exemple à travers le portail des données européennes (https://www.europeandataportal.eu3). Elle structure également, à des fins de traitements informatisés, des terminologies dans de nombreux domaines tels que la médecine, les villes intelligentes, les humanités numériques. La figure 2 est un exemple tiré de la terminologie médicale SNOMED CT (https://bioportal.bioontology.org/ontologies/SNOMEDCT) “SNOMED CT or SNOMED Clinical Terms is a systematically organized computer processable collection of medical terms providing codes, terms, synonyms and definitions used in clinical documentation and reporting. SNOMED CT is considered to be the most comprehensive, multilingual clinical healthcare terminology in the world.” (https://en.wikipedia.org/wiki/SNOMED_CT).
La figure 3 est un exemple de dictionnaire terminologique dont l’architecture repose sur une ontologie de domaine, ici en Humanités Numériques (http://o4dh.com/). Ce dictionnaire illustre les 2 2 Par « ontologie formelle », nous entendons ici une ontologie de domaine exprimée dans un langage formel compréhensible par un ordinateur 3 Tous les liens internet apparaissant dans le texte ont été consultés le 25/10/2021 4https://bioportal.bioontology.org/ontologies/SNOMEDCT/?p=classes&conceptid=http%3A%2F%2Fpurl.bioontology.org%2Fontology%2 FSNOMEDCT%2F3131000146100 dimensions, linguistique et conceptuelle, qui constituent toute terminologie. Il permet également la description d’objets rattachés aux concepts du domaine.
La notion de concept, telle qu’elle est définie par les normes transverses ISO 1087 et ISO 704, est au coeur des principes terminologiques des normes ISO. Il semble donc naturel de vouloir s’appuyer sur ces normes pour la construction du système conceptuel. Cependant, ces normes visent avant tout la communication humaine : "The goal of terminology work as described in this International Standard is, thus, a clarification and standardization of concepts and terminology for communication between humans.” [ISO 704:2009]. Même si elles peuvent être, en théorie, applicables à d’autres domaines dont la modélisation de l’information, ce n’est pas son objectif premier : “ Terminology work may be used as input for information modelling and data modelling, but this International Standard does not cover the relation with these fields.". Effectivement, la théorie du concept énoncée par les normes ISO 1087 et 704 n’est pas directement opérationnalisable, comme le font remarquer à juste titre certaines normes ISO elles-mêmes qui réclament une revision de certaines notions : "The preparation of this International Standard brought to light an urgent need to review the family of terminological standards ISO 704, ISO 1087, ISO 17115 and EN 12264 in order to clarify the relations between concept, generic concept, specific concept, object, class, instance, designation and formal representation. This also applies to the forthcoming edition of ISO/TR 24156 (all parts).” [ISO 1828:2012].
En effet, la théorie du concept des normes ISO, pour laquelle un concept est une combinaison unique de caractéristiques essentielles, n’est pas directement compatible avec les théories du concept dominants en intelligence artificielle où la notion de concept cède la place à celle de classe définie en termes de relations entre objets : un objet n’est pas défini par ce qu’il est, mais par ses relations avec d’autres objets5. Ce sont deux approches différentes, intensionnelle pour la notion de concept, extensionnelle pour celle de classe. Il reste à étudier la faisabilité d’une mise en oeuvre informatique des principes terminologiques des normes ISO dans ce contexte.
L’article est structuré de la façon suivante. Nous commencerons par rappeler les principes terminologiques des normes ISO tels qu’ils sont définis par les deux normes transverses 1087 et 704. Nous introduirons ensuite la notion d’ontologie au sens de l’ingénierie des connaissances et les théories du concept sur lesquelles elle repose. La section suivante, qui constitue le coeur de l’article, sera dédiée à une mise en oeuvre computationnelle de la théorie du concept des normes ISO à l’aide de deux environnements, Protégé et Tedi.
Protégé, logiciel libre développé à l’Université de Stanford, est l’environnement de construction d’ontologies le plus utilisé. Il a une visée universelle basée sur une logique de description, logique du 1er ordre. Son objectif est l’organisation d’objets (individus) en classes en fonction des relations entre individus. La notion de caractéristique essentielle de la Terminologie ISO, relevant d’une logique d’ordre supérieur, ne peut être directement représentée dans Protégé. Elle devra être traduite, principalement sous la forme de restrictions de propriétés (relations), obligeant l’expert à changer sa façon de « voir » les choses. Une représentation explicite des caractéristiques essentielles soulevant d’autres problèmes. La représentation de la dimension linguistique se réduit en général à des annotations, c’est-à-dire à des étiquettes sur des classes. Une représentation explicite des termes comme individus soulève ici aussi d’autres problèmes que nous évoquerons.
A contrario, Tedi n’a pas de visée universelle. Il est destiné à la construction d’ontoterminologies, terminologies dont le système conceptuel est une ontologie formelle. Suivant les principes des normes ISO, il repose sur la notion de caractéristique essentielle et sur une définition intensionnelle des concepts comme combinaisons uniques de caractéristiques essentielles. La mise en oeuvre informatique des principes terminologiques a nécessité l’introduction de nouvelles notions ainsi que la clarification et la spécification formelle des notions existantes. Ainsi, les objets sont explicitement représentés et décrits à l’aide de caractéristiques descriptives, inexistantes dans les normes ISO. La notion de concept individuel qui pose problème n’existe plus. La notion de relation est clairement spécifiée distinguant les différents types de relations selon le type des entités liées : objet-concept, objet-objet, conceptconcept.
Nous illustrerons nos propos avec l’exemple classique de la terminologie des sièges qui se prête bien à cet exercice. Nous conclurons en insistant sur l’importance de la théorie du concept de l’ISO pour la Terminologie. Son opérationnalisation nécessite d’une part l’introduction et la révision de certains principes comme la représentation explicite de la notion d’objet et la suppression de la notion de concept individuel, et, d’autre part, l’utilisation d’environnements dédiés.
2. References 5 En toute rigueur, un objet n’est pas défini mais décrit. [32] Staab S., Studer R. (2009). “Handbook on Ontologies”. Second edition. Springer-Verlag, Berlin
Heidelberg [33] Studer, R., R. Benjamins, and D. Fensel. 1998. “Knowledge Engineering: Principles and
Methods.” Data and Knowledge Engineering 25(
Engineering Review, vol. 11, n° 2, p. 93-136 [35] Wüster, Eugen. (1968). “The Machine Tool”. An Interlingual Dictionary of Basic Concepts.
London: Technical Press [36] Wright J., Fox M., Adam D. (1984). “SRL/1.5 User Manual: Technical report”. Robotics Institute,
Carnegie-Mellon University. [37] Wright S.E., Budin G. (1997). “Handbook of Terminology Management”. Volume 1 and Volume 2. John Benjamins Publishing Company, Amsterdam/Philadelphia