Traitement de l’imperfection des données temporelles saisies par l’utilisateur : application aux logiciels destinés à des patients malades d’Alzheimer

Dealing with temporal data imperfections entered by users - Application to Alzheimer Patients’software

• Auteur / Autrice : Nassira Achich
• Direction : Elisabeth Métais, Faiez Gargouri, Fayçal Hamdi, Fatma Ghorbel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 09/12/2021
• Etablissement(s) : Paris, HESAM en cotutelle avec Université de Sfax (Tunisie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'études et de recherche en informatique et communications (Paris) - Centre d'études et de recherche en informatique et communications / CEDRIC
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : Conservatoire national des arts et métiers (France ; 1794-....)
• Jury : Président / Présidente : Cédric Du Mouza
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Elisabeth Métais, Faiez Gargouri, Fayçal Hamdi, Fatma Ghorbel, Cédric Du Mouza, Cecilia Zanni-Merk, Zoubida Kedad, Max Silberztein
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Ahmed Hadj Kacem, Farid Meziane

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bases de données spatio-temporelles

Ontologies (informatique)

Mots clés libres

Ontologie

Imperfection des données temporelles

L’approche 4D-Fluents

L’algèbre d’intervalles d’Allen

Imperfection des données temporelles

Alzheimer

Réseaux bayésiens

Ontology

Temporal Data Imperfection

4D-Fluents Approach

Allen's Interval Algebra

Temporal Data Imperfection

Alzheimer

Bayesian Networks

Résumé

Le besoin de traiter l’imperfection des données temporelles dans le Web sémantique augmente et, par conséquent, appelle à une manière standard de représenter et de raisonner sur telles données. Cette thèse présente une nouvelle vision visant à fournir des solutions pour différents types d’imperfections affectant les données temporelles. Notre thèse comprend plusieurs contributions. La première porte sur la définition d’une typologie de l’imperfection des données temporelles dans laquelle nous listons les différentes imperfections qui peuvent affecter les données temporelles. Nous les classifions en imperfections directes et imperfections indirectes. Par la suite, nous traitons les différentes imperfections définies dans la typologie. Nous proposons une approche qui traite l’imprécision des données temporelles en représentant et raisonnant sur les dates et les horloges du temps dans l’ontologie avec une vue précise. Pour cela, nous étendons l’approche du 4D-Fluents et l’algèbre d’intervalles d’Allen. Nous proposons une ontologie basée sur nos extensions nommée « CrispImpTimeOnto ». Nous traitons l’incertitude des données temporelles dans l’ontologie, tout d’abord, en utilisant les réseaux bayésiens pour calculer les mesures d’incertitude et la deuxième en utilisant la théorie des possibilités pour calculer les mesures de nécessité. Nous étendons l’approche du 4D-Fluents pour la représentation et l’Algèbre d’intervalle d’Allen pour le raisonnement pour les deux approches. Nous proposons deux ontologies nommées « UncertTimeOnto » et « UncertPossibTimeOnto ». Nous conduisons une comparaison entre les deux approches proposées. Nous passons par la suite aux types d’imperfection composite. Nous présentons une contribution qui consiste à traiter, à la fois, l’incertitude et l’imprécision des données tempo-réelles dans l’ontologie en utilisant la théorie des possibilités. Nous proposons une ontologie, nommée « UncertPossibTimeOnto ». Nous traitons le conflit des données temporelles dans l’ontologie en utilisant la théorie de l’évidence pour calculer les masses de croyances des données. Nous proposons une représentation sémantique en nous basant sur les mesures. Nous étendons l’algèbre d’Allen pour raisonner sur les données temporelles conflictuelles. Nous proposons une ontologie, nommée « BeliefTimeOnto » basée sur nos extensions. Sur la base de nos ontologies proposées, nous proposons une ontologie de l’imperfection des données temporelles nommée « TemporalOntoImperfection ». Nous intégrons notre ontologie temporelle « TemporalOntoImperfection » dans la prothèse de mémoire CAPTAIN MEMO et nous évaluons nos approches traitant les différents types d’imperfection. Cette évaluation fait intervenir des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer.

The need to deal with temporal data imperfection in the Semantic Web is increasing and, therefore, calls for a standard way of representing and reasoning about such data. This thesis presents a new vision aiming to provide solutions for different types of imperfections affecting temporal data, which we first define in a typology that we propose. Our thesis includes several contributions. The first one consists in defining a typology of temporal data imperfection in which we elaborate the various imperfections that can af-fect temporal data. We classify them into direct imperfections and others that are indirect. Then, we move to dealing with these imperfections in ontology. We propose an approach to deal with imprecision by representing and reasoning about dates and time clocks and associ-ated qualitative relations in ontology with a crisp view. Therefore, we extend the 4D-Fluents approach for the representation and the Allen’s interval algebra for the reasoning. Then, we create an ontology based on our extensions called « CrispImpTimeOnto ». When dealing with uncertain temporal data in ontology and associated qualitative relations, we first pro-pose an approach in a certain environment. We calculate certainty degrees using Bayesian networks. We extend the 4D-Fluents approach to represent the handled data and extending Allen’s interval algebra for the reasoning part. Second, we propose an approach base on pos-sibility theory to calculate the necessity measures of the handled data and by extending the same approaches for representation and reasoning. Then, we conduct a small comparison between the two proposed approaches. We offer an ontology based on our extensions called “UncertTimeOnto”. Temporal data may, also, be affected by multiple types of imperfec-tions at the same time. Thus, we present a contribution which consists in dealing with simul-taneously uncertain and imprecise temporal data in ontology using possibility theory. We propose an ontology, named « UncertPossibTimeOnto », based on our extensions. We deal with the conflict of temporal data in ontology by using the evidential theory to calculate the belief masses of the handled data. We propose a semantic representation based on the ob-tained measures. We also extend Allen’s algebra to reason about conflicting temporal data. We propose an ontology, named « BeliefTimeOnto » based on our extensions. Based on the proposed ontologies in the previous chapters, we propose an ontology of temporal data im-perfection called « TemporalOntoImperfection » that encompasses all the treated imperfec-tions. Our contributions are implemented and evaluated within CAPTAIN MEMO, the memory prosthesis based on the PersonLink ontology, dedicated to Alzheimer’s patients. We integrate our temporal ontology « TemporalOntoImperfection» in the prosthesis and we evaluate our approaches dealing with the different types of imperfection. This assessment involves people with Alzheimer’s disease.