Intégration de données guidée par une ontologie : Application à l’assistance personnalisée aux personnes âgées

Ontology-driven data integration : Application to personalized assistance to the elderly

• Auteur / Autrice : Rahma Dandan
• Direction : Sylvie Despres, Jérôme Nobecourt
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 21/01/2022
• Etablissement(s) : Paris 13
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Galilée (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIMICS (2014-....)
• Jury : Président / Présidente : Nathalie Pernelle
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nathalie Pernelle, Myriam Lamolle, Sandra Bringay, Rabia Azzi, Marie-Hélène Abel
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Myriam Lamolle, Sandra Bringay

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intégration de données (informatique)

Gestion des connaissances

Ontologies (informatique)

Mots clés libres

Ingénierie des ontologies

Intégration de données

Graphes de connaissances, Profilage, Acquisition des connaissances

Ontology Engineering

Data Integration

User Profiling

Résumé

La santé des personnes âgées est un enjeu majeur de santé publique des prochaines décennies. Un intérêt à été porté aux moyens adaptés pour améliorer le ''mieux vieillir'' des générations à venir. La personnalisation des recommandations nutritionnelles et d'activités physiques représente une solution efficace pour répondre aux problèmes de santé des personnes âgées. La personnalisation dépend des moyens de collecter puis d'intégrer les données, quelles que soient leurs sources. Cette étape est essentielle pour pouvoir exploiter les données et construire un profil utilisateur. Pour répondre au besoin de collecte de données, faire participer la personne âgée permet de l'impliquer dans son parcours de santé et dans l'intégration de ses besoins. Ainsi, la conception d'un jeu sérieux pour une visée plus large que la collecte de données a été incluse dans le processus de personnalisation. Il présente des avantages pour la stimulation des capacités cognitives et physiques et améliore les aspects de personnalisation. Pour répondre au problème d'intégration des données, les solutions proposées dans la thèse consistent à utiliser les ontologies pour éliminer les hétérogénéités sémantiques. Elles fournissent un support de représentation, de définition d'un vocabulaire unifié et d'inférences logiques permettant d'établir un raisonnement entre les connaissances représentées dans l'ontologie et les données collectées. Pour que l'ontologie puisse tenir compte des nouvelles exigences d'intégration de données et de recommandations nutritionnelles et d'activités, une attention particulière a été apportée au processus d'évolution. Les étapes d'un cycle d'évolution d'ontologie ont été appliquées pour faire évoluer une ontologie modulaire du domaine de la nutrition impliquant la construction de nouveaux modules thématiques. Pour pouvoir exploiter les données, une approche d'intégration sémantique de données issues d'une base de données relationnelle a été conçue puis implémentée. L'approche s'appuie sur la construction d'un graphe de connaissances personnel de santé (PHKG), comme moyen pour représenter les données de la personne et d'établir un alignement entre le schéma conceptuel de données et celui de l'ontologie. L'enrichissement du PHKG avec le vocabulaire de l'ontologie permet de construire un « profil santé » de la personne âgée et d'établir la correspondance entre le profil et la recommandation. Les graphes de connaissances appliqués au domaine de la santé ont récemment été introduits pour exprimer l'idée d'une vision personnalisée et demeurent jusqu'à ce jour un sujet quelque peu sous-exploré. Les solutions proposées dans la thèse consistent à utiliser l'expressivité de l'ontologie pour personnaliser la prise en charge non thérapeutique des personnes âgées et répondre ainsi au problème initial de santé publique.

The health of the elderly is a major public health issue for the coming decades. A particular interest is to improve the ''better aging'' of future generations to come. Personalizing nutritional and physical activity recommendations is an effective way to address the health concerns of older adults. Personalization depends on the ways to collect and then integrate data, regardless of its source. This step is essential in order to exploit the data and build a user profile. To address the need for data collection, involving the elderly allows them to be involved in their health care journey and the integration of their needs. Thus, designing a Serious Game for a broader purpose than data collection was included in the customization process. The constructed Serious Game has advantages for the stimulation of cognitive and physical abilities and improves the personalization aspects. To address the data integration problem, the proposed solutions in the thesis consist in using ontologies to eliminate semantic heterogeneities. They provide a support for representation, definition of a unified vocabulary and logical inferences allowing to establish a reasoning between the knowledge represented in the ontology and the collected data. In order for the ontology to take into consideration the new requirements of data integration and nutritional and activity recommendations, special attention was paid to the evolution process. The steps of an ontology evolution cycle have been applied to evolve a modular ontology of the nutrition domain involving the construction of new thematic modules. In order to exploit the data, a semantic data integration approach from a relational database was designed and implemented. The approach relies on the construction of a personal health knowledge graph (PHKG), as a means to represent the person's data and to establish an alignment between the conceptual data schema and the ontology. The enrichment of PHKG with the ontology vocabulary allows to build a ''health profile'' of the elderly and to establish the correspondence between the profile and the recommendation. Knowledge graphs applied to the health domain have recently been introduced to express the idea of a personalized vision and remain until now a somewhat under-explored topic. The solutions proposed in this thesis consist in using the expressiveness of ontology to personalize the non-therapeutic care of elderly people and thus answer the initial public health problem