Gestion et exploitation de larges bases de connaissances en présence de données incomplètes et incertaines

In the era of digitilization, and with the emergence of several semantic Web applications, many new knowledge bases (KBs) are available on the Web. These KBs contain (named) entities and facts about these entities. They also contain the semantic classes of these entities and their mutual links. In addition, multiple KBs could be interconnected by their entities, forming the core of the linked data web. A distinctive feature of these KBs is that they contain millions to trillions of unreliable RDF triples. This uncertainty has multiple causes. It can result from the integration of data sources with various levels of intrinsic reliability or it can be caused by some considerations to preserve confidentiality. Furthermore, it may be due to factors related to the lack of information, the limits of measuring equipment or the evolution of information. The goal of this thesis is to improve the usability of modern systems aiming at exploiting uncertain KBs. In particular, this work proposes cooperative and intelligent techniques that could help the user in his decision-making when his query returns unsatisfactory results in terms of quantity or reliability. First, we address the problem of failing RDF queries (i.e., queries that result in an empty set of responses).This type of response is frustrating and does not meet the user’s expectations. The approach proposed to handle this problem is query-driven and offers a two fold advantage: (i) it provides the user with a rich explanation of the failure of his query by identifying the MFS (Minimal Failing Sub-queries) and (ii) it allows the computation of alternative queries called XSS (maXimal Succeeding Sub-queries), semantically close to the initial query, with non-empty answers. Moreover, from a user’s point of view, this solution offers a high level of flexibility given that several degrees of uncertainty can be simultaneously considered.In the second contribution, we study the dual problem to the above problem (i.e., queries whose execution results in a very large set of responses). Our solution aims at reducing this set of responses to enable their analysis by the user. Counterparts of MFS and XSS have been defined. They allow the identification, on the one hand, of the causes of the problem and, on the other hand, of alternative queries whose results are of reasonable size and therefore can be directly and easily used in the decision making process.All our propositions have been validated with a set of experiments on different uncertain and large-scale knowledge bases (WatDiv and LUBM). We have also used several Triplestores to conduct our tests.Avec l’émergence et la prolifération des applications du Web sémantique, de nombreuses et récentes larges bases de connaissances (BC) sont disponibles sur le Web. Ces BC contiennent des entités (nommées) et des faits sur ces entités. Elles contiennent également les classes sémantiques de ces entités et leurs liens mutuels.De plus, plusieurs BC peuvent être interconnectées au niveau entités, formant ainsi le noyau du Web des données liées (ou ouvertes). Une caractérisation essentielle de ces BC est qu’elles contiennent des millions à des billions de triplets RDF incertains. Les causes de cette incertitude sont diverses et multiples. Elle peut résulter de l’intégration de sources de données de différents niveaux de fiabilité ou elle peut être causée par des considérations de préservation de la confidentialité. Aussi, elle peut être due à des facteurs li´es au manque d’informations, à la limitation des équipements de mesures ou à l’évolution d’informations. L’objectif de ce travail de thèse est d’améliorer l’ergonomie et la convivialité des systèmes modernes visant à exploiter des BC entachées d’incertitude. En particulier, ce travail propose des techniques coopératives et intelligentes aidant l’utilisateur dans ses prises de décisions quand ses recherches retournent des résultats insatisfaisants en termes de quantité ou de fiabilité.Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés au problème des requêtes RDF retournant un ensemble vide de réponses. Ce type de réponse est frustrant et ne sert pas les attentes de l’utilisateur. L’approche proposée pour le traitement de ce problème est guidée par la requête initiale et offre un double avantage :(i) elle permet de fournir une explication sur l’échec de la requête en identifiant les MFS (Minimal Failing Sub-queries) et, (ii) elle permet de calculer des requêtes alternatives appelées XSS (maXimal Succeeding Subqueries),sémantiquement proches de la requête initiale et dont les réponses sont non-vides. Par ailleurs, d’un point de vue utilisateur, cette solution présente un niveau élevé de flexibilité dans le sens o`u plusieurs degrés d‘incertitude peuvent être simultanément considérés. Dans une seconde contribution, nous avons abord´e l’étude du problème dual au problème cité ci-dessus,c’est-`a-dire le cas des requêtes retournant un nombre trop élevé de réponses dans le contexte des données RDF.La solution préconisée vise `a réduire cet ensemble de réponses pour permettre à l’utilisateur de les examiner.Des contreparties des MFS et des XSS ont été établies, ce qui a permis d’identifier, d’une part, les causes du problème et, d’autre part, des requêtes alternatives dont les résultats peuvent être directement et facilement exploitables à des fins de décision.L’ensemble de nos propositions ont été validées par une série d’expérimentations portant sur différentes larges bases de connaissances en présence d’incertitude (WatDiv et LUBM). Nous avons aussi utilisé plusieurs Triplestores pour mener nos tests