Définir et mettre en oeuvre une stratégie de communication et publication des standards.
1. Analyse des besoins et du domaine
Comprendre le domaine métier : C'est la mission fondamentale. Le modélisateur doit interagir avec les experts du domaine (biologistes, juristes, financiers, etc.) pour comprendre les concepts clés, les termes techniques, les relations et les règles qui régissent leur domaine de connaissance.
Recueillir les exigences : Identifier les objectifs de l'ontologie. À quoi servira-t-elle ? Pour de l'intégration de données ? Pour un moteur de recherche sémantique ? Pour de l'IA ? Cela permet de définir la portée et la granularité de l'ontologie.
Analyse des sources de données : Examiner les sources de données existantes (bases de données, fichiers XML, documents texte, etc.) pour identifier les concepts et les relations à modéliser.
2. Conception et modélisation de l'ontologie
Utiliser UML comme langage de modélisation : Bien que les ontologies soient généralement formalisées en OWL (Web Ontology Language) ou RDF, UML est souvent utilisé comme un outil de conception préliminaire et de communication. Le modélisateur va créer des diagrammes de classes UML pour représenter les concepts, les attributs et les relations.
Définir les concepts (classes) : Créer les classes qui représentent les entités du domaine (ex: Personne, Produit, Département).
Définir les propriétés (attributs et relations) : Spécifier les attributs (ex: nom, dateDeNaissance) et les relations entre les classes (ex: travailleDans entre Employé et Département).
Établir la hiérarchie : Organiser les classes en une hiérarchie (par exemple, Voiture est une sous-classe de Véhicule).
Modéliser les contraintes et les règles : Utiliser les mécanismes d'UML (multiplicités, contraintes OCL, etc.) pour exprimer les règles métier et les contraintes logiques de l'ontologie (ex: "un Département doit avoir au moins un Employé").
3. Formalisation et implémentation
Transposer le modèle UML en langage d'ontologie : Une fois le modèle UML validé, le modélisateur doit le transformer en un langage formel comme OWL (Web Ontology Language) ou RDF (Resource Description Framework). Des outils comme Enterprise Architect avec la technologie MDG pour ODM (Ontology Definition Metamodel) permettent de générer automatiquement du code OWL à partir de diagrammes UML.
Gérer les vocabulaires et les noms : Définir des espaces de noms (namespaces) pour les concepts et les propriétés afin d'éviter les conflits et de garantir l'interopérabilité.
Utiliser des outils de modélisation d'ontologie : Travailler avec des éditeurs d'ontologies dédiés comme Protégé, qui sont plus adaptés pour la formalisation et la validation des ontologies en OWL.
4. Validation et vérification
Vérifier la cohérence de l'ontologie : S'assurer que le modèle ne contient pas de contradictions logiques. Utiliser des "reasoners" (déducteurs) pour inférer de nouvelles connaissances et vérifier la validité du modèle.
Valider le modèle avec les experts du domaine : Présenter le modèle aux experts pour s'assurer qu'il reflète fidèlement la connaissance du domaine. Les diagrammes UML sont souvent très utiles pour cette communication.
Documenter l'ontologie : Rédiger une documentation claire et complète pour expliquer les concepts, les relations et les règles de l'ontologie, afin qu'elle soit facilement réutilisable et compréhensible par d'autres.
5. Maintenance et évolution
Maintenir l'ontologie : L'ontologie est un actif vivant. Le modélisateur doit la maintenir, l'adapter aux changements dans le domaine et l'enrichir avec de nouveaux concepts ou relations.
Gérer le versioning : Mettre en place un système de gestion de versions pour l'ontologie.
Assurer l'interopérabilité : Travailler à l'alignement de l'ontologie avec d'autres ontologies existantes (par exemple, des ontologies de référence ou des standards de l'industrie).
En résumé, le modélisateur d'ontologie UML est un architecte de la connaissance. Il ne se contente pas de dessiner des boîtes et des flèches, mais il conçoit une représentation structurée et logique de la réalité d'un domaine pour permettre à des systèmes informatiques de la comprendre et de la manipuler de manière intelligente. Il est à la croisée de l'analyse métier, de la modélisation de données et de l'ingénierie sémantique.