CONCEPTION D’UNE ONTOLOGIE DE STOCKAGE ET DE RESTITUTION DE LA DONNEE POUR L’OPTIMISATION DES SYSTEMES D’INFORMATION

Résumé

En informatique, une ontologie représente formellement la connaissance via des concepts et leurs relations dans un domaine spécifique. Utilisée en intelligence artificielle, en recherche sémantique et en bases de données, elle sert à raisonner sur des entités du domaine et à modéliser une réalité donnée. Cependant les méthodes traditionnelles de stockages de données accusent certaines limites. En effet leurs manques de flexibilités, de scalabilités, ainsi que l’absence de sémantique commune dans la représentation des données ; représentant ainsi des problèmes majeurs tels que l’absence de scalabilité sémantique, la rigidité dans leur structure. Face à cette problématique, l’objectif de cette thèse était de concevoir une ontologie pour optimiser les systèmes de gestion d’information base sur la méthode methontology. Pour ce fait, nous avons proposé des techniques d’ontologie pour organiser, stocker et récupérer des informations de manière structurée et mis en lumière, des processus d’optimisation du stockage des données et l’amélioration des processus de récupération. Pour parvenir à nos fins, nous avons utilisé comme outils, Protègé, Jupyter lab, Apache Spark, Apache Hadoop, PostgreSQL et les langages, pyspark, SPARQL, OWL. L'implémentation de l'ontologie de stockage et de restitution de données a permis une augmentation significative de la précision des requêtes, passant de 60% à 90%. Cette amélioration, statistiquement validée par un t-test (p < 0.001), a directement bénéficié la pertinence des résultats, notamment dans des applications concrètes comme la recherche des informations sur les entités médicales. Le feedback de 50 professionnels a également confirmé une nette amélioration de la qualité des résultats de recherche, soulignant ainsi l'efficacité de cette approche ontologique dans l'optimisation des systèmes d'information. Ces constatations ont été corroborées par des publications dans des revues scientifiques reconnues. Nos résultats montrent que notre ontologie améliore la flexibilité et la précision de la gestion des données, facilitant la récupération d'informations pertinentes. L'ontologie développée dans cette thèse représente une avancée significative dans la gestion des données, offrant une meilleure flexibilité et précision, et facilitant la récupération d'informations pertinentes. Pour l'avenir, il serait bénéfique de poursuivre l’exploration de l'intégration de cette ontologie dans différent secteurs d’application comme la santé, la finance, et la gestion des ressources environnementales, et d'évaluer son impact sur l'interopérabilité des systèmes dans des contextes plus larges et diversifiés.

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