Le Linked Data à l'université : la plateforme LinkedWiki

Linked Data at university : the LinkedWiki platform

• Auteur / Autrice : Karima Rafes
• Direction : Sarah Cohen-Boulakia, Serge Abiteboul
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Réseaux, information et communications
• Date : Soutenance le 25/01/2019
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : BorderCloud (Issy-les-Moulineaux, Hauts-de-Seine) - Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne ; 1998-2020) - Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France) - Équipe de recherche Valeur à partir des données (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Pucheral
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Serge Abiteboul, Anne Doucet, Khalid Belhajjame
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Dan Vodislav, Cédric Du Mouza

Mots clés

Mots clés contrôlés

OpenStack (logiciel)

SPARQL (langage de programmation)

Apprentissage automatique

Informatique dans les nuages

Web sémantique

Mots clés libres

Linked Data

LOD - Linked Open Data

SPARQL

VRE - Environnement Virtuel de Recherche

Cloud

Autocomplétion

Apprentissage non supervisé

Linked Data

LOD - Linked Open Data

SPARQL

VRE - Virtual Research Environment

Cloud

Autocompletion

Unsupervised learning

Résumé

Le Center for Data Science de l’Université Paris-Saclay a déployé une plateforme compatible avec le Linked Data en 2016. Or, les chercheurs rencontrent face à ces technologies de nombreuses difficultés. Pour surmonter celles-ci, une approche et une plateforme appelée LinkedWiki, ont été conçues et expérimentées au-dessus du cloud de l’université (IAAS) pour permettre la création d’environnements virtuels de recherche (VRE) modulaires et compatibles avec le Linked Data. Nous avons ainsi pu proposer aux chercheurs une solution pour découvrir, produire et réutiliser les données de la recherche disponibles au sein du Linked Open Data, c’est-à-dire du système global d’information en train d’émerger à l’échelle du Web. Cette expérience nous a permis de montrer que l’utilisation opérationnelle du Linked Data au sein d’une université est parfaitement envisageable avec cette approche. Cependant, certains problèmes persistent, comme (i) le respect des protocoles du Linked Data et (ii) le manque d’outils adaptés pour interroger le Linked Open Data avec SPARQL. Nous proposons des solutions à ces deux problèmes. Afin de pouvoir vérifier le respect d’un protocole SPARQL au sein du Linked Data d’une université, nous avons créé l’indicateur SPARQL Score qui évalue la conformité des services SPARQL avant leur déploiement dans le système d’information de l’université. De plus, pour aider les chercheurs à interroger le LOD, nous avons implémenté le démonstrateur SPARQLets-Finder qui démontre qu’il est possible de faciliter la conception de requêtes SPARQL à l’aide d’outils d’autocomplétion sans connaissance préalable des schémas RDF au sein du LOD.

The Center for Data Science of the University of Paris-Saclay deployed a platform compatible with Linked Data in 2016. Because researchers face many difficulties utilizing these technologies, an approach and then a platform we call LinkedWiki were designed and tested over the university’s cloud (IAAS) to enable the creation of modular virtual search environments (VREs) compatible with Linked Data. We are thus able to offer researchers a means to discover, produce and reuse the research data available within the Linked Open Data, i.e., the global information system emerging at the scale of the internet. This experience enabled us to demonstrate that the operational use of Linked Data within a university is perfectly possible with this approach. However, some problems persist, such as (i) the respect of protocols and (ii) the lack of adapted tools to interrogate the Linked Open Data with SPARQL. We propose solutions to both these problems. In order to be able to verify the respect of a SPARQL protocol within the Linked Data of a university, we have created the SPARQL Score indicator which evaluates the compliance of the SPARQL services before their deployments in a university’s information system. In addition, to help researchers interrogate the LOD, we implemented a SPARQLets-Finder, a demonstrator which shows that it is possible to facilitate the design of SPARQL queries using autocompletion tools without prior knowledge of the RDF schemas within the LOD.