le projet comma: gestion dune mémoire distribuée
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Le Projet CoMMA: gestion d’une mémoire distribuée
Turning Client Vision into Results2
Le projet CoMMA
Corporate Memory Management Corporate Memory Management through Agentsthrough Agents
CoMMA est un projet IST (Information Society Technologies) ( 5th programme cadre)
Durée de 2 ans,
Début: Feb. 2000, Fin: Jan. 2002
Financé par la Commission Européenne: 1 M €
Consortium CoMMA : Atos Origin, CSTB, INRIA, LIRMM/CNRS, T-Systems Nova, University of Parma
Turning Client Vision into Results3
Qu’est-ce que CoMMA?
• CoMMA: Fournit un système de gestion générique d’une mémoire d’entreprise + 2 applications:
– Aide à l’intégration du nouveau venu au sein de l’entreprise (T-NOVA),
– Support des processus de veille technologique de l’entreprise (CSTB).
« Corporate Memory »: “Une représentation explicite, persistante et désincarnée des connaissances et des informations au sein d’ une organisation, dans le but de faciliter leur accès et leur réutilisation par les membres de cette organisation dans leur travail de tous les jours.”
« Management Framework »Un « cadre général » qui permet de construire le système, en assurant l’intégration et l’exploitation de la connaissance dispersée au sein de l’entreprise.
Turning Client Vision into Results4
Comment ?
• Problème:– Les mémoires d’entreprise gèrent des informations hétérogènes et
distribuées.– Les utilisateurs forment une population hétérogène et distribuée.– L’exploitation des ME, implique des tâches hétérogènes et
distribuées.
Matérialisation ME Exploitation ME
XML: Standardisé, Structuré, Évolutif , Peut-être Validé et Transformé
RDF: Graphes sémantiques, triplet
Système Multi-Agents: Autonome, Modulaire, Distribuée, Collaboratif.
Auto-apprentissage : Adaptation, Émergence
Corporate Memory Management through Agents
Turning Client Vision into Results5
Les acteurs de CoMMA…
Corporate Memory
Multi-Agents SystemLearning
UserAgent
Learning
Interest GroupAgent
Ontology and Models Agent
UserAgent
Learning
InterconnectionAgent
KnowledgeEngineer
Author and/orannotator of documents
End User
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Ontology
Models
- Enterprise Model - User's Profiles
Query
Turning Client Vision into Results6
Utilisation & UtilisateursUtilisation & Utilisateurs
(1) Scénarios et recueil de données(1) Scénarios et recueil de données
Élaboration de l’ontologie
Observations
&&
Internal
Interviews Documents
Reuse
External
Scenarios
(2) semi-formel(2) semi-formel
Relation Domain Range View SuperRelation
OtherTerms
Natural LanguageDefinition
Sy Tr Re Pr
Manage OrganizationalEntity;
OrganizationalEntity;
Organization Relation ; Relation denoting that anOrganizational Entity(Domain) is incharge/control of anotherOrganizational Entity(Range)
Tr EO
Created By Document; OrganizationalEntity;Person;
*; Relation ; Relation denoting that aDocument has beencreated by anOrganizational Entity
Us
Attribute Domain Range Type View SuperRelation
Other Terms Natural Language Definition Pr
Designation Thing; literal (string) *; ; ; Identifying word or words bywhich a thing is called andclassified or distinguished fromothers
Us
Family Name Person; literal (string) Person; Designation; Last Name;Surname
The name used to identify themembers of a family
Us
MobileNumber
Person; literal (string) Person; ; ; Mobile phone number Us
Title Document;
literal (string) Document;
Designation; ; Name of a document Us
Class View Superclass
OtherTerms
Natural Language Definition Pr
Thing Top-Level; ; ; Whatever exists animate, inanimate orabstraction.
Us
Event Top-Level;Event;
Thing; ; Thing taking place, happening,occurring; usually recognized asimportant, significant or unusual
Us
Gathering Event; Event; ; Event corresponding to the social act ofa group of Persons assembling in oneplace
Us
(3) RDF(S)(3) RDF(S)
Conceptual VocabularyConceptual Vocabulary
Relations - constraintsRelations - constraintsex: ex: personperson ( (authorauthor) ) documentdocument
Terms & natural language definitionsTerms & natural language definitionsex: 'bike', 'cycle', bicycle' - (ex: 'bike', 'cycle', bicycle' - (bicyclebicycle))
Concepts & links - definitionsConcepts & links - definitionsex: ex: documentdocument reportreport
(4) utilisation(4) utilisation
Turning Client Vision into Results7
Structure de la mémoire
Corporate Memory
Multi-Agents SystemLearning
UserAgent
Learning
Interest GroupAgent
Ontology and Models Agent
UserAgent
Learning
InterconnectionAgent
KnowledgeEngineer
Author and/orannotator of documents
End User
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Ontology
Models
- Enterprise Model - User's Profiles
Query
Turning Client Vision into Results8
Modélisation
Organizational Entity (X) : Organizational Entity (X) : The entity X is or is a sub-The entity X is or is a sub-part of an organization. part of an organization.
Person (X): Person (X): The entity X is The entity X is living being pertaining to living being pertaining to the human race.the human race.
Include (Organizational Include (Organizational Entity: X, Organizational Entity: X, Organizational Entity / Person Y) :Entity / Person Y) :the organizational entity X the organizational entity X includes Y as one of its includes Y as one of its members.members.
Manage (Person: X, Manage (Person: X, Organizational Entity: Y) :Organizational Entity: Y) : The person X watches and The person X watches and directs the organizational directs the organizational entity Yentity Y
b - Ontologieb - Ontologie
Person(Person(RoseRose))Person(Person(FabienFabien))Person(Person(OlivierOlivier))Person(Person(AlainAlain))
Organizational Organizational Entity(Entity(INRIAINRIA))
Organizational Organizational Entity(Entity(AcaciaAcacia))
Include(Include(INRIA, AcaciaINRIA, Acacia))
Manage(Manage(Rose, AcaciaRose, Acacia))
Include(Include(Acacia, RoseAcacia, Rose))Include(Include(Acacia, FabienAcacia, Fabien))Include(Include(Acacia, OlivierAcacia, Olivier))Include(Include(Acacia, AlainAcacia, Alain))
c – Situation et Annotationsc – Situation et Annotationsa - Réalitéa - Réalité
Turning Client Vision into Results9
Mémoire annotée, basée sur un modèle
• « Corporate Semantic Web »– RDF & RDFS : syntaxe XML pour la description de ressource Web
Utilisé au sein d’un intranet.
• Ontologie en RDFS• Description de la Situation de l’entreprise en RDF:
– Profils des utilisateurs– Modèle de l’organisation
• Annotations en RDF qui décrivent les DocumentsOrganizational Entity (X) : Organizational Entity (X) : The entity X is or is a subThe entity X is or is a sub--part of an organization. part of an organization.
Person (X): Person (X): The entity X is The entity X is living being pertaining to living being pertaining to the human race.the human race.
Include (Organizational Include (Organizational Entity: X, Organizational Entity: X, Organizational Entity / Person Y) :Entity / Person Y) :the organizational entity X the organizational entity X includes Y as one of its includes Y as one of its members.members.
Manage (Person: X, Manage (Person: X, Organizational Entity: Y) :Organizational Entity: Y) :The person X watches and The person X watches and directs the organizational directs the organizational entity Yentity Y
Person(Person(RoseRose))Person(Person(FabienFabien))Person(Person(OlivierOlivier))Person(Person(AlainAlain))
Organizational Organizational Entity(Entity(INRIAINRIA))
Organizational Organizational Entity(Entity(AcaciaAcacia))
Include(Include(INRIA, AcaciaINRIA, Acacia))
Manage(Manage(Rose, AcaciaRose, Acacia))
Include(Include(Acacia, RoseAcacia, Rose))Include(Include(Acacia, FabienAcacia, Fabien))Include(Include(Acacia, OlivierAcacia, Olivier))Include(Include(Acacia, AlainAcacia, Alain))
Ontology
Situation
Documents
Annotations
Modéles Archives annotées
Turning Client Vision into Results10
Utilisateurs
Corporate Memory
Multi-Agents SystemLearning
UserAgent
Learning
Interest GroupAgent
Ontology and Models Agent
UserAgent
Learning
InterconnectionAgent
KnowledgeEngineer
Author and/orannotator of documents
End User
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Ontology
Models
- Enterprise Model - User's Profiles
Query
Turning Client Vision into Results11
Interface des Utilisateurs
• Interface des utilisateurs– Annotation des documents
– Interrogation de la mémoire
– Masquer la complexité (ontologie, agents…)
– Présenter les résultats.
• Technologie “Push”– Améliorer la diffusion de l’information
– Mécanisme proactive
– Émergence de “Communautés d’intérêt”
Turning Client Vision into Results12
Profils & Apprentissage
• Profils des utilisateurs:– Informations administratives (relations vers le MO),
– Préférences explicites,
– Requêtes et annotations favorites,
– Traces des usages passés.
• Techniques d’auto-apprentissage:Leitmotiv: Observer, comparer et mémoriser au cours d’une utilisation afin d’améliorer les utilisations futures. – Apprentissage au cours d’une session,– Notation des résultats par l’utilisateur.
Turning Client Vision into Results13
DocumentAgent(s)
Le moteur de recherche
• CORESE un moteur de recherche sémantique– Théorie des graphes conceptuels,
– RDF/RDFS,
– exploite la richesse de l’ontologie (spécialisation, généralisation),
– Mécanismes d’inférence,
– Gère la distribution des annotations,
– API Java encapsulée dans un agent.
Turning Client Vision into Results14
Multi-agent Architecture
Corporate Memory
Multi-Agents SystemLearning
UserAgent
Learning
Interest GroupAgent
Ontology and Models Agent
UserAgent
Learning
InterconnectionAgent
KnowledgeEngineer
Author and/orannotator of documents
End User
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Ontology
Models
- Enterprise Model - User's Profiles
Query
Turning Client Vision into Results15
Sociétés, Roles et Interactions
Ontology and Model SocietyOntology and Model Society
Ontologist AgentsOntologist Agents
Annotations SocietyAnnotations Society
MediatorsMediators
ArchivistsArchivists
Users' societyUsers' society
Profile Profile ManagersManagers
Profiles Profiles ArchivistsArchivists
InterfaceInterfaceControllersControllers
Interconnection SocietyInterconnection Society
FederatedFederatedMatchmakersMatchmakers
Turning Client Vision into Results16
Principal avantage d’un SMA
• Leitmotiv:Une architecture fonctionnelle menant à différentes configurations possibles permettant de s’adapter aux différents environnements présents dans une entreprise.
– Architecture: rôles des agents et leurs modes d’interaction Définie au moment de la
conception.
– Configuration: topologie exacte d’un SMA donné Fixée au moment du déploiement.
• Solution flexible :– S’adapte localement en fonction des ressources et des
utilisateurs,
• Intégration + facile de différentes technologies.
Turning Client Vision into Results17
Conclusion “la solution CoMMA”
• 5 composants majeurs:– Une ontologie (O’CoMMA),
– Un système multi-agents,
– Un moteur de recherche sémantique (CORESE),
– Un algorithme d’auto-apprentissage
– IHM
• Une méthodologie,
• Solution testée sur 2 scénarios différents.
Turning Client Vision into Results18
Conclusion
Corporate Memory
Multi-Agents SystemLearning
UserAgent
Learning
Interest GroupAgent
Ontology and Models Agent
UserAgent
Learning
InterconnectionAgent
KnowledgeEngineer
Author and/orannotator of documents
End User
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Annotation
Document
Ontology
Models
- Enterprise Model - User's Profiles
Query
Done
Done
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