Le Projet CoMMA: gestion dune mémoire distribuée.

Le Projet CoMMA: gestion d’une mémoire distribuée

Turning Client Vision into Results2

Le projet CoMMA

Corporate Memory Management Corporate Memory Management through Agentsthrough Agents

CoMMA est un projet IST (Information Society Technologies) ( 5th programme cadre)

Durée de 2 ans,

Début: Feb. 2000, Fin: Jan. 2002

Financé par la Commission Européenne: 1 M €

Consortium CoMMA : Atos Origin, CSTB, INRIA, LIRMM/CNRS, T-Systems Nova, University of Parma


Qu’est-ce que CoMMA?

• CoMMA: Fournit un système de gestion générique d’une mémoire d’entreprise + 2 applications:

– Aide à l’intégration du nouveau venu au sein de l’entreprise (T-NOVA),

– Support des processus de veille technologique de l’entreprise (CSTB).

« Corporate Memory »: “Une représentation explicite, persistante et désincarnée des connaissances et des informations au sein d’ une organisation, dans le but de faciliter leur accès et leur réutilisation par les membres de cette organisation dans leur travail de tous les jours.”

« Management Framework »Un « cadre général » qui permet de construire le système, en assurant l’intégration et l’exploitation de la connaissance dispersée au sein de l’entreprise.


Comment ?

• Problème:– Les mémoires d’entreprise gèrent des informations hétérogènes et

distribuées.– Les utilisateurs forment une population hétérogène et distribuée.– L’exploitation des ME, implique des tâches hétérogènes et

distribuées.

Matérialisation ME Exploitation ME

XML: Standardisé, Structuré, Évolutif , Peut-être Validé et Transformé

RDF: Graphes sémantiques, triplet

Système Multi-Agents: Autonome, Modulaire, Distribuée, Collaboratif.

Auto-apprentissage : Adaptation, Émergence

Corporate Memory Management through Agents


Les acteurs de CoMMA…

Corporate Memory

Multi-Agents SystemLearning

UserAgent

Learning

Interest GroupAgent

Ontology and Models Agent

UserAgent

Learning

InterconnectionAgent

KnowledgeEngineer

Author and/orannotator of documents

End User

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Ontology

Models

- Enterprise Model - User's Profiles

Query


Utilisation & UtilisateursUtilisation & Utilisateurs

(1) Scénarios et recueil de données(1) Scénarios et recueil de données

Élaboration de l’ontologie

Observations

&&

Internal

Interviews Documents

Reuse

External

Scenarios

(2) semi-formel(2) semi-formel

Relation Domain Range View SuperRelation

OtherTerms

Natural LanguageDefinition

Sy Tr Re Pr

Manage OrganizationalEntity;

OrganizationalEntity;

Organization Relation ; Relation denoting that anOrganizational Entity(Domain) is incharge/control of anotherOrganizational Entity(Range)

Tr EO

Created By Document; OrganizationalEntity;Person;

*; Relation ; Relation denoting that aDocument has beencreated by anOrganizational Entity

Us

Attribute Domain Range Type View SuperRelation

Other Terms Natural Language Definition Pr

Designation Thing; literal (string) *; ; ; Identifying word or words bywhich a thing is called andclassified or distinguished fromothers

Us

Family Name Person; literal (string) Person; Designation; Last Name;Surname

The name used to identify themembers of a family

Us

MobileNumber

Person; literal (string) Person; ; ; Mobile phone number Us

Title Document;

literal (string) Document;

Designation; ; Name of a document Us

Class View Superclass

OtherTerms

Natural Language Definition Pr

Thing Top-Level; ; ; Whatever exists animate, inanimate orabstraction.

Us

Event Top-Level;Event;

Thing; ; Thing taking place, happening,occurring; usually recognized asimportant, significant or unusual

Us

Gathering Event; Event; ; Event corresponding to the social act ofa group of Persons assembling in oneplace

Us

(3) RDF(S)(3) RDF(S)

Conceptual VocabularyConceptual Vocabulary

Relations - constraintsRelations - constraintsex: ex: personperson ( (authorauthor) ) documentdocument

Terms & natural language definitionsTerms & natural language definitionsex: 'bike', 'cycle', bicycle' - (ex: 'bike', 'cycle', bicycle' - (bicyclebicycle))

Concepts & links - definitionsConcepts & links - definitionsex: ex: documentdocument reportreport

(4) utilisation(4) utilisation


Structure de la mémoire

Corporate Memory


UserAgent

Learning

Interest GroupAgent


UserAgent

Learning


KnowledgeEngineer


End User

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Ontology

Models


Query


Modélisation

Organizational Entity (X) : Organizational Entity (X) : The entity X is or is a sub-The entity X is or is a sub-part of an organization. part of an organization.

Person (X): Person (X): The entity X is The entity X is living being pertaining to living being pertaining to the human race.the human race.

Include (Organizational Include (Organizational Entity: X, Organizational Entity: X, Organizational Entity / Person Y) :Entity / Person Y) :the organizational entity X the organizational entity X includes Y as one of its includes Y as one of its members.members.

Manage (Person: X, Manage (Person: X, Organizational Entity: Y) :Organizational Entity: Y) : The person X watches and The person X watches and directs the organizational directs the organizational entity Yentity Y

b - Ontologieb - Ontologie

Person(Person(RoseRose))Person(Person(FabienFabien))Person(Person(OlivierOlivier))Person(Person(AlainAlain))

Organizational Organizational Entity(Entity(INRIAINRIA))

Organizational Organizational Entity(Entity(AcaciaAcacia))

Include(Include(INRIA, AcaciaINRIA, Acacia))

Manage(Manage(Rose, AcaciaRose, Acacia))

Include(Include(Acacia, RoseAcacia, Rose))Include(Include(Acacia, FabienAcacia, Fabien))Include(Include(Acacia, OlivierAcacia, Olivier))Include(Include(Acacia, AlainAcacia, Alain))

c – Situation et Annotationsc – Situation et Annotationsa - Réalitéa - Réalité


Mémoire annotée, basée sur un modèle

• « Corporate Semantic Web »– RDF & RDFS : syntaxe XML pour la description de ressource Web

Utilisé au sein d’un intranet.

• Ontologie en RDFS• Description de la Situation de l’entreprise en RDF:

– Profils des utilisateurs– Modèle de l’organisation

• Annotations en RDF qui décrivent les DocumentsOrganizational Entity (X) : Organizational Entity (X) : The entity X is or is a subThe entity X is or is a sub--part of an organization. part of an organization.

Person (X): Person (X): The entity X is The entity X is living being pertaining to living being pertaining to the human race.the human race.

Include (Organizational Include (Organizational Entity: X, Organizational Entity: X, Organizational Entity / Person Y) :Entity / Person Y) :the organizational entity X the organizational entity X includes Y as one of its includes Y as one of its members.members.

Manage (Person: X, Manage (Person: X, Organizational Entity: Y) :Organizational Entity: Y) :The person X watches and The person X watches and directs the organizational directs the organizational entity Yentity Y

Person(Person(RoseRose))Person(Person(FabienFabien))Person(Person(OlivierOlivier))Person(Person(AlainAlain))

Organizational Organizational Entity(Entity(INRIAINRIA))

Organizational Organizational Entity(Entity(AcaciaAcacia))

Include(Include(INRIA, AcaciaINRIA, Acacia))

Manage(Manage(Rose, AcaciaRose, Acacia))

Include(Include(Acacia, RoseAcacia, Rose))Include(Include(Acacia, FabienAcacia, Fabien))Include(Include(Acacia, OlivierAcacia, Olivier))Include(Include(Acacia, AlainAcacia, Alain))

Ontology

Situation

Documents

Annotations

Modéles Archives annotées


Utilisateurs

Corporate Memory


UserAgent

Learning

Interest GroupAgent


UserAgent

Learning


KnowledgeEngineer


End User

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Ontology

Models


Query


Interface des Utilisateurs

• Interface des utilisateurs– Annotation des documents

– Interrogation de la mémoire

– Masquer la complexité (ontologie, agents…)

– Présenter les résultats.

• Technologie “Push”– Améliorer la diffusion de l’information

– Mécanisme proactive

– Émergence de “Communautés d’intérêt”


Profils & Apprentissage

• Profils des utilisateurs:– Informations administratives (relations vers le MO),

– Préférences explicites,

– Requêtes et annotations favorites,

– Traces des usages passés.

• Techniques d’auto-apprentissage:Leitmotiv: Observer, comparer et mémoriser au cours d’une utilisation afin d’améliorer les utilisations futures. – Apprentissage au cours d’une session,– Notation des résultats par l’utilisateur.


DocumentAgent(s)

Le moteur de recherche

• CORESE un moteur de recherche sémantique– Théorie des graphes conceptuels,

– RDF/RDFS,

– exploite la richesse de l’ontologie (spécialisation, généralisation),

– Mécanismes d’inférence,

– Gère la distribution des annotations,

– API Java encapsulée dans un agent.


Multi-agent Architecture

Corporate Memory


UserAgent

Learning

Interest GroupAgent


UserAgent

Learning


KnowledgeEngineer


End User

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Ontology

Models


Query


Sociétés, Roles et Interactions

Ontology and Model SocietyOntology and Model Society

Ontologist AgentsOntologist Agents

Annotations SocietyAnnotations Society

MediatorsMediators

ArchivistsArchivists

Users' societyUsers' society

Profile Profile ManagersManagers

Profiles Profiles ArchivistsArchivists

InterfaceInterfaceControllersControllers

Interconnection SocietyInterconnection Society

FederatedFederatedMatchmakersMatchmakers


Principal avantage d’un SMA

• Leitmotiv:Une architecture fonctionnelle menant à différentes configurations possibles permettant de s’adapter aux différents environnements présents dans une entreprise.

– Architecture: rôles des agents et leurs modes d’interaction Définie au moment de la

conception.

– Configuration: topologie exacte d’un SMA donné Fixée au moment du déploiement.

• Solution flexible :– S’adapte localement en fonction des ressources et des

utilisateurs,

• Intégration + facile de différentes technologies.


Conclusion “la solution CoMMA”

• 5 composants majeurs:– Une ontologie (O’CoMMA),

– Un système multi-agents,

– Un moteur de recherche sémantique (CORESE),

– Un algorithme d’auto-apprentissage

– IHM

• Une méthodologie,

• Solution testée sur 2 scénarios différents.


Conclusion

Corporate Memory


UserAgent

Learning

Interest GroupAgent


UserAgent

Learning


KnowledgeEngineer


End User

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Annotation

Document

Ontology

Models


Query

Done

Done

Le Projet CoMMA: gestion dune mémoire distribuée.

Documents

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