Camille Bernard - Immersing evolving geographic divisions in the semantic Web. Towards spatiotemporal knowledge graphs to reflect territorial dynamics over time

10:00
Mercredi
27
Nov
2019
Organisé par : 
Camille Bernard
Intervenant : 
Camille Bernard
Équipes : 

 

Le jury est composé de :

  • Rapporteurs 
    • Nathalie Aussenac-Gilles, directrice de recherche CNRS, IRIT, Université de Toulouse
    • Christophe Claramunt, professeur des universités , Institut de Recherche de l’Ecole navale
  • Examinateurs
    • Thérèse Libourel, professeure émérite, Université de Montpellier
    • Sihem Amer-Yahia, directrice de recherche CNRS, LIG, Université Grenoble Alpes
    • Christophe Cruz,  maître de conférences HDR, Université Bourgogne Franche-Comté
  • Encadrants
    • Marlène Villanova-Oliver, maître de conférences HDR, Université Grenoble Alpes
    • Jérôme Gensel, professeur des universités, Université Grenoble Alpes
    • Hy Dao, professeur titulaire, Université de Genève

Partout dans le monde, les découpages géographiques dont les territoires font l’objet sont soumis à des modifications de nom, d’affiliation, de frontières, etc. Ces changements sont un obstacle à la comparabilité des données statistiques (socio-économiques, sanitaires, environnementales...) mesurées sur ces territoires sur de longues périodes. Cette thèse a pour objectif d'apporter une solution conceptuelle et opérationnelle à cette problématique. 

Dans cette thèse, nous proposons un framework, nommé Theseus, qui s’appuie sur les technologies du Web sémantique pour représenter les découpages géographiques et leur évolution au cours du temps, sous forme de données ouvertes et liées (Linked Open Data (LOD) en anglais). Ces technologies garantissent notamment l’interopérabilité syntaxique et sémantique entre des systèmes échangeant des Nomenclatures Territoriales Statistiques (TSN, pour Territorial Statistical Nomenclatures en anglais) produites par les agences statistiques. Theseus se compose d’un ensemble de modules permettant la gestion du cycle de vie des TSN dans le Web des LOD : de la modélisation des zones géographiques et de leurs changements au cours du temps, à la détection automatique des changements, jusqu’à l’exploitation de ces descriptions dans le LOD Cloud au moyen de requêtes SPARQL. L’ensemble des modules logiciels est articulé autour de deux ontologies nommées TSN Ontology et TSN-Change Ontology, conçues pour une description spatiale et temporelle non ambiguë des structures géographiques et de de leur modification au cours du temps. 

Les graphes de connaissances générés par Theseus améliorent la compréhension des dynamiques territoriales, en fournissant aux décideurs politiques, aux techniciens, aux chercheurs et au grand public des descriptions sémantiques fines des changements territoriaux, exploitables pour des analyses fiables et traçables. L’applicabilité et la généricité de notre approche sont illustrées par des tests menés sur trois jeux de données statistiques officiels aux caractéristiques bien différentes. Enfin, nous présentons également un ensemble de requêtes prédéfinies qui permettent d'interroger ces graphes de connaissances immergés dans le Web des LOD, afin de mettre en évidence les types de changement territorial caractérisés par l'ontologie TSN-Change.