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C. Multibuffa, 2006) sous-jacent permet de définir plusieurs types d'items et de les taguer selon plusieurs points de vue, qui peuvent être des opinions, des dimensions d'analyse partagées, ou des catégories importées ou construites par l'analyste avec d'autres outils de la plate-forme proposée. Le réseau de thème et d'items aussi être exploité à l'aide d'un autre outil (Porphyry) procurant alors des fonctions supplémentaires de visualisation fine des co-occurrences entre thèmes, rendant alors visible le réseau de relations entre des thèmes utilisés pour décrire un même item, y compris si ces thèmes appartiennent à des points de vue différents. Cassandre, qui est un outil d'analyse qualitative permettant le travail de thématisation et de catégorisation " manuelle " procure par ailleurs aux veilleurs une Infrastructure Web socio-sémantique aide semi-automatisée en faisant apparaitre, si besoin, des comptages lexicométriques des mots ou groupes spécifiques ou répétés (ou au contraire rares) (Lejeune & Bénel, 2012) pour détecter des régularités ou des singularités dans une lecture de survol. Grâce à l'usage conjugué de l'outil LaSuli (Bénel et al., 2010), organisé tout comme Cassandre par le modèle Hypertopic, les fragments peuvent être tagués selon des points de vue et reliés ainsi à des catégories d'analyse sous contrôle total du lecteur, l'analyste pouvant faire apparaitre une catégorie avant de lui donner un nom, ce qui est classique dans une démarche d'enquête. Une fonctionnalité de wiki sémantique, incluse également dans la plate-forme proposée, a été développée et déployée dans le but double d'assurer l'édition collaborative de documents d'une part, et en corollaire Par l'intermédiaire de plugin, leurs activités en ligne (SIOC), et de structurer les concepts qu'ils manipulent (SKOS), 2011.

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. Intégration-d-'un-réseau-bayésien-dans-une-ontologie-connaissances, R. Un, L. Est-un-modèle-probabiliste-qui-est-capable-de-gérer-l-'incertainphilippe, and . Costa, Il est défini par un graphe orienté sans circuit dont les sommets représentent des variables aléatoires d'un domaine, les arcs indiquent des dépendances conditionnelles entre les sommets et des probabilités conditionnelles permettent de quantifier les dépendances entre les noeuds Il repose sur la théorie de graphe pour représenter les dépendances conditionnelles entre les variables d'un système étudié, et sur la théorie de probabilités pour définir mathématiquement ces dépendances Divers chercheurs ont essayé de combiner les RBs avec les ontologies afin de représenter et raisonner avec l'incertitude etc ont proposé des nouvelles extensions probabilistes de logiques de description probabilistes (LDP) qui sont une famille de langages de représentation de connaissances ontologiques probabilistes et qui s'adoptent bien au Web. Nous avons intégré le RB dans l'ontologie afin de remédier les défauts de chacune (le RB est incapable de représenter formellement les informations incertaines et l'ontologie est incapable de gérer l'incertitude), ) ont proposé des extensions de la formalisme standard OWL qui sont BayesOWL, OntoBayes et PR-OWL. (Koller D. & Levy A. etc). L'OP obtenue peut être utilisée par la suite dans des applications d'aide à la décision qui doivent être capable de raisonner avec des connaissances incertaines, 1997.

. Notre-méthode-de-construction-d-'op-un-des-principaux-avantages-de-rb-est-leur-capacité-de-gérer-l, incertitude : cela permet de représenter les informations incertaines avec une manière très lisible et clair et offre des techniques puissants d'inférences bayésiennes qui consiste à propager une ou plusieurs informations (valeurs probabilistes) dans le réseau pour en déduire comment ceci intervient sur les probabilités d'autres variables Cette inférence est appelée " mise à jour " des probabilités. Pour formaliser la représentation de ce modèle et la rendre compréhensible par les machines, nous proposons une méthode de modélisation formelle de RB en utilisant la formalisme standard d'ontologie OWL. L'objectif de cette méthode n'est pas seulement de représenter formellement les informations provenant de RB sous la forme d'une OP mais aussi de combiner quelques points forts de RB avec ceux de l'ontologie : les outils de raisonnement sur l'ontologie (subsomption, vérification d'instances, consistance, avec les outils offerts par le RB (représentation des informations incertaines

Q. Soit, G. Est-un-réseau-bayésien-qui-est-défini-par-un-graphe, S. , and A. {a, A m } est l'ensemble de relations de dépendance de taille m et S={S 1 , S 2 , ?, S n } est l'ensemble de sommets de taille n. On observe la similitude de structure entre le graphe de RB et le graphe d'ontologie : Le RB et l'ontologie sont définis par un graphe. Ces deux graphes possèdent un ensemble d'arcs et un ensemble de sommets

. La-présence-d, Cette relation de dépendance sera transformée en une relation N-aire (une relation N-aire est une relation ayant plus de deux arguments ou un attribut additionnel.), nommée «dépend-de-j», qui est caractérisée par une propriété de type DataProperty , nommée «ProbCond-j». Cette propriété exprime la probabilité conditionnelle P(A|B), qui indique la probabilité pour chaque valeur du A, étant donné les combinaisons de valeurs de parents du A (B). Donc, le m arcs seront convertis en un ensemble de relations N-aire entre les concepts R={R, pp.1-2

. Dans, nous avons proposé une méthode permettant de représenter sémantiquement un RB sous la forme d'une OP. Dans le futur travail, nous essayerons d'utiliser cette OP dans des applications réelles et nous nous intéresserons plus à l'inférence dans l'OP : Quels sont les axiomes (ajoutés dans OP) que nous pouvons déduire à partir de RB ? Quelles

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