Qu'est-ce que l'intégration sémantique?
"Intégration sémantique" est un terme utilisé dans plusieurs contextes dans différents domaines de la conception informatique, de la programmation, de la gestion et de l'administration. En général, il s'agit d'agréger des informations provenant d'une ou de plusieurs sources disparates dans le but de créer un système dans lequel les informations sont organisées de manière à donner un sens à un utilisateur. L'intégration sémantique consiste souvent à définir et à établir des connexions de métadonnées, ou des relations, entre différentes parties des différentes sources de données afin qu'elles puissent être structurées de manière logique. Cela pourrait impliquer la création de liens relationnels entre deux bases de données distinctes, la création d’un graphique illustrant la relation entre des parties de sites Web différents, ou l’intégration de données factuelles d’un format arbitraire inconnu à une structure d’enregistrement concise. Il existe de nombreuses applications pratiques pour un système d'intégration sémantique entièrement implémenté, y compris des bibliothèques ou des réseaux de recherche, des algorithmes de moteur de recherche plus organiques capables d'extrapoler le contexte à partir d'une recherche et, finalement, grâce à la publication de métadonnées, une intégration transparente de différents systèmes informatiques pour l'échange de données. .
Le but ultime de l'intégration sémantique est dans la plupart des cas de pouvoir associer des informations de manière dynamique. Dans un exemple très simple, cela pourrait signifier pouvoir associer des champs d’une base de données à des champs d’une autre base de données, même s’il ne s’agit pas de correspondances exactes, par exemple associer un champ nommé "taille" à un champ nommé "hauteur". Cette association peut être réalisée via des règles définies par l'utilisateur qui lient spécifiquement les deux, ou à l'aide d'algorithmes comparant les données numériques des champs et déterminant une correspondance probable. Les mots "taille" et "hauteur" deviennent alors des termes de métadonnées que d'autres systèmes d'intégration sémantique externes pourraient éventuellement utiliser pour trouver les informations d'un utilisateur sans avoir à savoir précisément comment un système unique stocke les données.
Dans les systèmes d'intégration sémantique complexes, tels que ceux conçus pour la recherche, la publication et le partage de métadonnées constituent un élément clé du fonctionnement. Les métadonnées peuvent être extraites de documents pour former de grandes structures de données relationnelles pouvant faciliter les requêtes. Cela signifie que les documents de recherche sur n'importe quel sujet peuvent être intégrés dans un système qui mesure et enregistre la fréquence des mots, et que ces mots peuvent aider les utilisateurs à rechercher des informations, permettant ainsi à des sujets connexes d'être listés de n'importe quelle source sans nécessiter de conversions spécifiques.
L'un des défis auxquels sont confrontés les concepteurs de systèmes d'intégration sémantique consiste à savoir comment agréger les données. Utiliser des humains pour classifier et établir des relations entre des données provenant de sources différentes peut prendre beaucoup de temps et, en définitive, dépendre fortement des expériences individuelles de la personne. Lorsque des algorithmes sont utilisés pour établir automatiquement des associations, certaines relations peuvent être ignorées en raison d'une différence mineure que l'algorithme est incapable de résoudre. Une méthode de mise en œuvre d'une intégration sémantique à grande échelle utilise des algorithmes basés sur l'apprentissage en conjonction avec une gestion des règles basée sur l'homme et, dans certains cas, une prise de décision humaine effective au cours du processus.