Etude d'une approche de transformation de modèles automatisée basée sur des comparaisons sémantique et syntaxique

Les modèles sont de plus en plus utilisés que ce soit pour la description d’un point de vue d’un système complexe ou pour l’échange d’information. Cependant, le partage d’information, le transfert d’information d’un modèle à un autre est aujourd’hui une problématique liée à l’interopérabilité des systèmes. Cette problématique peut être abordée selon trois approches : intégrée (tous les modèles identiques), unifiée (tous les modèles font référence à un modèle pivot), fédérée (pas de règles précises sur les modèles). Bien que des standards existent, ils sont rarement respectés avec rigueur. L’approche fédérée semble par conséquent l’approche la plus réaliste. Cependant, cette approche est complexe car les différents modèles, bien que comportant des concepts communs, peuvent avoir une structure et un vocabulaire très hétérogène pour décrire le même concept. Par conséquent, il faut identifier les concepts communs des différents modèles avant de définir les règles de transformation permettant de passer d’un format à un autre. Cette thèse propose une méthodologie permettant d’atteindre ces objectifs, elle se base d’une part sur la proposition d’un méta-méta-modèle permettant d’unifier la description de la structure des modèles, i.e. le méta-modèle, et d’autre part sur le calcul de distance entre chaque élément des modèles qui permettront de déduire les règles de transformation. Cette mesure de distance reflète la distance à la fois syntaxique, écritures différentes d’un même terme, ainsi que sémantique liée à l’utilisation de synonyme. La recherche de synonyme est basée sur l’utilisation de base de connaissance, représentée sous forme d’ontologie, tel que WordNet.The models are increasingly used both for the description of a view of a complex system or for information exchange. However, to share the information, transferring information from one model to another is an issue related to the interoperability of systems now. This problem can be approached in three ways: integrated (all identical models), unified (all models refer to a pivot model), federated (no specific rules on the models). Although standards exist, they are rarely respected rigorously. The federated approach therefore seems to be the most realistic approach. However, because of the different models, this approach is complicated. Models can have a very heterogeneous structure and different vocabulary to describe the same concept. Therefore, we must identify the common concepts of different models before defining the transformation rules for transforming from one format to another. This thesis proposes a methodology to achieve these goals. It is partly based on the proposal of a meta-meta-model (to unify the description of the model structure), i.e. the meta-model, and secondly calculating the distance between each element of models to deduce the transformation rules. This distance reflecting both syntactic distance (words occurrence) and semantic relation that related to the synonymous. Researching synonym relation is based on the use of knowledge base, represented as ontology, such as WordNet