Institut de la francophonie pour
l'Informatique

Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de
Breatage - Département LUSSI

Mémoire de fin d’études
Principes fondamentaux de SCARCE:
vers un modèle de tâche

Réalisé par Dinh Van Hoan
Professeur Serge Garlatti

Hanoï, 03 Octobre 2004


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Principes fondamentaux de SCARCE: vers un modèle de tâche

Remerciements
Je voudrais remercier ici...
L’IFI - Institut de la Francophonie pour l’Informatique - où j’ai fait mon DEPA pendant toutes deux
années et qui m’a aidé à venir en France pour faire le stage de fin d’études.
M. Serge Garlatti, mon encadrant, avec tous mes sentiments, qui m’a acompagné pendant toute la
durée du stage avec son talent, ses conseils et ses implications de tout son ceur comme père pour les
enfants.
Je remercie tout particulièrement M. Serge Garlatti, l’ami, le père qui m’a soutenu tout au long du
stage, les vélos, le motard et les plats délicieux italiens.
Je tiens à remercier Jean-Luis, Bui Huy Duc, Nguyen Thi Ngoc Tu, les collègues que j’ai pu
comprendre plus de choses en discustant avec eux, et je aussi remercie particulièrement à Jean-Luis de

corriger des fautes d’orthographe pour mon rapport.
Enfin, j’amerais remercier mes parents et mes amis pour leurs soutiens et leurs encouragements.

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Résumé
De nos jours, le System Adaptative d’Information basé sur Web (AWIS) utilise le Web pour fournir
les contenus de type différents, les outils de navigation différents et la présentation correspondant au
besoin d’utilisateur. En utilisant le moteur de composition flexible SCARCE, une méthodologie
fondée sur les ontologies et une architecture générique, sont proposées, qui peut-être utilisé dans
plusieurs contextes. Cette architecture est utilisée dans le projet ICCARS, CANDLE et KMP. Parmi
eux, KMP est considéré comme cas exceptionnel. Il contient un nouveau type d’interface HommeMachine, dans laquelle l’utilisateur joue non seulement un rôle du lecteur mais Ils s’interagissent
aussi avec le système. Pour cela, nous avons proposé avec le système KMP, une modélisation basée
sur le modèle de tâches en utilisant un processus comme le processus de résolution par planification
hiérarchique. Ceci permet non seulement de gérer efficacement les ressources dans ce cas les
compétences mais rend possible en même temps une coopération entre le système et son utilisateur.
Le modèle de tâches n’est pas dédié à un type spécifique de problèmes, comme par exemple KMP.
Nous proposons avec ce modèle un moyen générique de modéliser le modèle d’usage qui permet a
priori de décrire une série des applications et KMP comme cas.

Mot Clés.
System Adaptative, Moteur de composition, Web sémantique, Méta-données, Modèle d’utilisateur


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Abstract
Nowadays, adaptive web information systems are partially the Web to provide different kinds of
content, navigation tools and layout according to user needs. We focus on AWIS for which users
shares a common knowledge to work together. For us, AWIS design is an intensive knowledge driven
process basing on the methodology and architecture used in the flexible composition engine called
SCARCE that is used in many project likes ICCARS, CANDLE and KMP. The key issues for reusing
the content : interoperability and W3C standards, consistency of the delivered document and the
distinct specification and management of AWIS components. The main benefit of this approach is: i)
We have generic AWIS architecture which is reusable in very different contexts; ii) this architecture is
tuned to the explicit knowledge of communities and provides a method for AWIS design. We propose
a generic model by using the task model for solving the problem of a new type of Human Computer
Interface – the interaction between users and system - which can not be solved by SCARCE and the
application KMP is an example.

Keywords.
Adaptive Web Information Systems, Composition Engine, Semantic Web, Metadata, User Model

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Table des matières
1.

Introduction ................................................................................................................................... 6

2.

Revue bibliographique................................................................................................................... 7

3.

Analyse de SCARCE.................................................................................................................... 11

4.

3.1

Introduction ___________________________________________________________ 11

3.2

Analyse _______________________________________________________________ 11

3.3


Re-engineering _________________________________________________________ 16

3.4

Conclusion ____________________________________________________________ 16

Etude des principes fondamentaux ............................................................................................. 17
4.1

Document virtuel adaptatif fondé sur les ontologies___________________________ 17

4.2

Principe _______________________________________________________________ 18

4.3

Modèle de document ____________________________________________________ 18

4.4

Modèle d’adaptation ____________________________________________________ 20

4.5

Partie dépendantes du moteur de composition _______________________________ 23

4.5.1
4.5.2


4.6
5.

Moteur de Composition Sémantique............................................................................................. 23
Moteur de composition logique..................................................................................................... 25

Conclusion ____________________________________________________________ 26

Modélisation d’un site web fondé sur le modèle de tâches......................................................... 26
5.1

Introduction ___________________________________________________________ 26

5.2

Eléments de base _______________________________________________________ 27

5.2.1
5.2.2
5.2.3

5.3
5.3.1
5.3.2
5.3.3

5.4
5.4.1
5.4.2
5.4.3


5.5

Tâches ........................................................................................................................................... 27
Méthode ........................................................................................................................................ 27
Entité ............................................................................................................................................. 28

Modèle de tâches _______________________________________________________ 28
La nouvelle interaction Homme/Machine ..................................................................................... 28
Distinction tâches abstraites - tâches atomiques............................................................................ 29
Modèle de tâches........................................................................................................................... 29

Modélisation de KMP ___________________________________________________ 32
Structure du site............................................................................................................................. 32
Modèle d’adaptation...................................................................................................................... 34
Description du modèle .................................................................................................................. 36

Conclusion ____________________________________________________________ 38

6.

Conclusion ................................................................................................................................... 42

7.

Référence...................................................................................................................................... 43

8.

Annexes ........................................................................................................................................ 44


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1. Introduction
De nos jours, grâce au développement de l’Internet, les informations sont très diverses avec le volume
énorme. Parmi ces informations, trouver celles dont on a besoin est toujours difficile. Donc le système
hypermédia est devenu, de plus en plus, populaire comme outils pour guider l’utilisateur à accéder aux
informations. D’une part, il fourni la facilité de naviguer à travers l’hyperespace. D’autre part,
ensemble des avantages, la structure de l’application hypermédia cause encore des problèmes
d’utilisabilité :
9 Un système hypermédia présente toujours une page exactement de la même façon à tous les
utilisateurs. Cet approche est nommé « un pour tous » donc il y a pas la différence entre les
utilisateurs.
9 La navigation dans une manière que l’auteur n’est pas anticipé aussi pose le problème de
compréhension de l’utilisateur. En effet, pour chaque page, l’auteur assume sur la compétence
requise avance de consultation. Au contraire, les pages sont présentées la même façon, la
conséquence que ils contiennent des redondances donc les consulteurs ne peuvent pas toujours
comprendre le contenu
Le système hypermédia adaptatif (SHA) a pour but de surmonter ce problème en fournissant un
support de navigation adaptative et un contenu adaptatif. L‘adaptation (ou la personnalisation) est
basée sur le modèle d’utilisateur qui présente les aspects concernés comme connaissance, compétence,
intérêt… Le système collectionne les informations de l’utilisateur en suivant ses activités d’usage,
particulièrement en observant le comportement de navigation de l’utilisateur. En fait, un hypermédia

adaptatif est une alternative à l’approche traditionnelle « un pour tous » en développement de système
hypermédia adaptatif. Le système hypermédia construit un modèle de buts, préférence et connaissance
de l’utilisateur individuel et utilise ce modèle à travers l’interaction de l’usager afin de s’adapter à cet
utilisateur. Par exemple, un étudiant qui suit un cours en ligne dans un système hypermédia adaptatif
va recevoir une représentation qui est adapté parfaitement à sa connaissance (De Bra and Calvi, 1998)
et puis être suggéré un ensemble de liens pour le suivit du processus (Brusilovsky et al. 1998a). Une
encyclopédie électronique va personnalisé le contenu d’un article pour augmenter la connaissance des
invités et leur intérêt (Milosavljevic, 1977). Un musé virtuel adapte la représentation de tous les objets
invités au parcours dans le musé d’utilisateur individuel (Oberlander et al., 1998). En effet, les
utilisateurs ne sont pas tous intéressés par les mêmes informations. Ils n'ont pas les mêmes attentes,
acquis, antécédents et connaissances. La compréhension d'un document repose sur une organisation,
un contenu, des modes d'interaction et une présentation adaptée à leurs besoins. Parmi les problèmes
qui se posent, on peut citer : l'accès à l'information pertinente, la navigation dans un grand espace
d'information, la compréhension du document ou du site Web, et l'utilisabilité. Dans l'avenir,
l'adaptation/personnalisation sera l'un des points clés des services Web pour les entreprises et les
particuliers.
Face au vaste ensemble d’information sur Internet, le web de troisième génération est né pour
améliorer la recherche d’information : meilleurs précision et rappel, favoriser d’une part le partage et
la réutilisation des connaissances des documents par l’utilisation d’ontologies, de mécanismes
d’inférence de l’association de méta données sémantiques aux connaissances et documents. D’autre
part, acquérir et filtrer les informations concernants puis les composer dans une figure cohérente
concordant à la référence d’utilisateur. Le web sémantique est un web interprétable par les machines,
qui permet à l’ordinateur d’exploiter le contenu d’une page web de façon à automatiser ou sémiautomatiser certains processus et par conséquent aider l'utilisateur dans sa tâche en se basant sur des
description sémantique. Ces descriptions sont vues comme un facteur principal pour trouver une
solution dans l’espace d’information énorme où la plupart des ressources du web ne peuvent
actuellement être trouvées que par des correspondances syntaxiques (Brusilovsky et Tasso, 2004). Ces
méta-donnés sémantiques fourniront un nouveau niveau d’intelligence du web.
Un Document Virtuel Personnalisable (DVP) est une bonne approche pour la personnalisation,
l'automatisation et la réutilisation. En effet, un document virtuel personnalisable compose
dynamiquement des documents à partir d'informations provenant de sources diverses, qui satisfont au


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mieux à des besoins utilisateurs. La composition est découpée en trois étapes, la sélection de
l'information, son organisation et son assemblage en un document réel. Le document réel est le
document qui est effectivement présenté à l'utilisateur. Dans le cadre des travaux précédents (projet de
ICCARS, CANDLE et la thèse de Iksal), la spécification déclarative et la composition sémantique
d’un document virtuel personnalisable ont été étudiées et implémentées. Ils nous permettent d’avoir un
processus de génération dynamiquement des documents et la personnalisation du contenu en utilisant
le profil de l’utilisateurs.
L’objectif de ce stage est d’analyser dans un premier temps l’Environnement Hypermédia Adaptatif
SCARCE au sein de la version ICCARS adaptatif, afin de faciliter le développement d’une nouvelle
application basée sur cet environnement. Dans cette partie, on a besoin également d’analyser le code
source et de restructurer une nouvelle structure plus compréhensive qui rend la possibilité de réutilisation plus facile. Ensuite, d’étudier des principes fondamentaux de SCARCE regroupés dans: Le
Modèle de Document, le Modèle d’Adaptation et les autres parties dépendantes de l’application. En
fin, de faire l’extension de ces principes pour d’autres types d’application (projet KMP,…) dans
lesquelles une nouvelle interaction Homme-Machine doit être modélisée.
La contribution principale de ce stage est de synthétiser des approches courrant sur le problème de
modèle de document, son extension correspondant au nouveau besoin, nouveau type d’application
dans le système hypermédia adaptatif, et de la mise en cohérence au niveau de concept entre les
composants différents dans l’environnement de SCARCE, de réaliser quelque parties pratique afin de
valider le modèle.
Ce stage est réalisé dans le cadre du projet KMP (Knowledge Management Portal) au Laboratoire

LUSSI, un nouveau nom du laboratoire IASC (Intelligence Artificielle et Science Cognitif),
laboratoire de recherche de l’Ecole Nationale Supérieure des Télécommunication de Bretagne, situé à
Brest, France. L’ENST Bretagne est une des grandes écoles d’ingénieurs dont l’enseignement est
dédié aux sciences et technologies de l’information et de la télécommunication. Elle est également un
centre de recherche de haut niveau dans ce domaine. Membre du Groupe des Ecoles des
Télécommunication (GET), elle est présente dans tous les projets nationaux et européens liés aux
technologies de l’information et de la télécommunication.
Ce rapport se compose de sept parties dont trois parties principales. D’abord, l’introduction présente
les informations générales sur le problématique du stage, le contexte et l’organisation du rapport. La
partie suivante est une revue bibliographique sur le système hypermédia adaptatif. La troisième partie
a pour but d’analyser l’environnent de SCARCE dont la partie pratique de re-engineering est plus
importante. Cette partie est associée au résultat pratique qui a utilisé comme skeleton de l’application
KMP. Puis, la quatrième va se concentrer sur les principes fondamentaux : le modèle de document et
le modèle de l’adaptation. Ensuite, la cinquième présente un modèle de document appliqué au KMP. Il
a non seulement pour but de le valider mais aussi de démontrer la possibilité de la généricité du
principe qui peut être appliqué aux séries d’application. Enfin, la conclusion et la référence sont
présentées dans les dernières parties.

2. Revue bibliographique
En effet, La compréhension d’un document est souvent caractérisée par la construction mentale d’une
représentation, d’un modèle de ce document. La lisibilité du document peut être définie comme
l’effort mental nécessaire au processus de construction d’un modèle [Kaheneman 1973][Thuring et al.
1995], Ainsi qu’elle est devenu un des nouveaux enjeux du Web. Evidemment que la compréhension
est facilitée par la personnalisation des documents. Un document qui ajuste au lecteur au sens de la
représentation cohérente et la connaissance requise suffisante est toujours facile à comprendre. En
effet, la gestion de la dynamicité et de l’adaptation est réalisée au sein des travaux menés sur les
Document Virtuels Personnalisables. Les Documents Virtuel ont pour objectif de réutiliser le Web et
héritent des Hypermédia Flexibles [Oberlander et Milosavljevic 1997] qui ont les capacités de
génération dynamique en fonction de l’utilisateur.
En principe, un document DVP peut être considéré comme un ensemble d’élément (ou fragment)

associé à des mécanismes de filtrage, d’organisation et d’assemblage en respectant un modèle de

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l’utilisateur et des principes narratifs [Ranwez et Crampes 1999]. En effet, un DVP est fondé sur deux
étapes principales qui sont indissociables : le spécification de la composition. La spécification d’un
DVP, c’est l’ensemble des informations nécessaires au système pour composer le document. Cette
étape dépend bien évidement des principes mis en œuvre dans la composition. A côté, la composition
a pour objet la construction d’un document réel à partir d’une spécification et des critères de
personnalisation définis dans le modèle utilisateur, qui s’agit d’un ensemble de données persistantes
qui caractérisent un utilisateur ou un groupe d’utilisateur particulier [Brusilovsky 1996] [Rich 1989]
Souvent lorsqu’il s’agit du Web, les DVP sont présentés aux lecteurs sous la forme d’un hypermédia.
En fait, les recherches sur le Hypermédia adaptatif ont commencé au début des années 90s. En ce
moment, les deux parties principales – Hypertexte et Modèle Utilisateur – ont étés réalisées afin de
surmonter le problème de l’hypertexte statique sur les divers applications et commencer à exploiter
différentes façon pour adapter des sorties aux individuels [Bocker et al.1990 ; Brusilovsky et al. 1993 ;
Kaplan et al.1993]. On peut lister beaucoup de systèmes qui sont développés dans ce sens du Système
Hypermédia Adaptable. Toutefois, il est important de connaître la différence entre un hypermédia
adaptable et un hypermédia adaptatif. D’une part, l’utilisateur renseigne un profil au travers de boîtes
de dialogue ou questionnaire et le système propose une version de l’hypermédia correspondante.
D’autre part, dans un hypermédia adaptatif, le système observe le comportement de l’utilisateur et
utilise ses observations afin d’adapter la représentation des informations. L’évolution des préférences
et de la connaissance de l’utilisateur est alors déduite des accès aux pages web.

A partir de l’année 1996, l’Hypermédia Adaptatif est avancé considérablement avec plusieurs
recherches et les systèmes Hypermédia Adaptatifs sont étudiées et implémentés [Brusilovsky and De
Bra, 1998, 1999 ; Brusilovsky et al. 1997 ; Milosavljevic et al., 1997 ; Brusilovsky et al, 1998]. Dans
les quelles s’agissent du système, méthode et technique pour concevoir le Système Hypermédia
Adaptatif. Les SHA sont constaté d’utiliser sur plusieurs types – Hypermédia éducationnel, Système
d’information en ligne, Système d’aide en ligne, « Information Retrieval » (IR) hypermédia… parmi
lesquels les deux premiers sont les plus populaires. Le choix du Web comme plate-forme de
développement est devenu standard, il s’appelle le système « Web-based ».

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Méthode et technique d’adaptation
Dans la cartographie des techniques d’adaptation présentée dans la figure 2, la taxonomie de
Brusilovsky [“Adaptive hypermedia”. 2001], une version mis à jour [“Methods and Techniques of
Adaptive Hypermedia”. Brusilovsky - 1996] elle se compose de deux parties:
l’interface et
l’interaction d’utilisateur considéré comme : Représentation Adaptative et Navigation Adaptatif.
La Navigation Adaptative est concentrée sur l’aspect de hyperliens de navigation comme génération,
apparence, placement…
La Présentation Adaptative basé sur les fragments d’information qui peuvent être traités et rendus dans
divers manières à partir de la référence d’utilisateur. En général, la Navigation Adaptative a pour objet
la présentation des liens et la Présentation Adaptative est pour le contenue.
Figure 2 –Taxonomie des techniques d’adaptation


Présentation
multimédia
adaptative
Requête

Présentation
adaptative de
texte

Adaptation de
modalité
Méthode pour
Hypermédias
Adaptatifs

Fragments
conditionnels
Pages et fragments
variants
Strechtext
Tri de fragments
Techniques à
base de frames

Guidage direct
Tri des liens
Navigation
Adaptative


Masquage des
liens
Annotation des
liens

Masquage
Désactivation
Suppression

Adaptation de
carte

Modélisation Utilisateur
Dans un SHA, la modélisation utilisateur joue un rôle très important (voir figure 1) afin de répondre à
la question : « A quoi, on s’adapte ?». En effet, le modèle utilisateur est « une source de
connaissances, une base de données sur un utilisateur » [McTear, 1993]. De nos jours, non seulement
les caractéristiques sont considérées mais c’est aussi les données d’usage et d’environnement [Garlatti
et al., 1999 ; Kobsa et al., 1999]. L’association à cette modélisation, le modèle utilisateur qui prend en
charge de disposer les informations et aussi d’évaluer la pertinence des fragments. Dans ce contexte, le
SHA de SWAN [Garlatti et al. 1999] est démontré parfaitement en utilisant le modèle de tâches
hiérarchiques.
Figure 1 – Modélisation Utilisateur dans le système adaptatif classique

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Collectionner

Information sur
l’utilisateur
Modélisation
utilisateur

Traiter

Système

Modèle utilisateur
Adaptation
Traiter
Effet d’Adaptation

.
Un utilisateur modelant le système est un système qui montre le comportement adaptatif au sujet de
son interaction avec l'utilisateur. En général, l'adaptabilité comporte l'utilisation de l'analyse par
accroissement de comportement d’usage pour acquérir le modèle utilisateur d'une part. Elle comporte
également l'adaptation du comportement de système au modèle d'utilisateur d'autre part.
Le système de client utilise le moteur d'adaptation en alimentant le comportement d'utilisateur au
système d'adaptation. Le modèle d'utilisateur est mis à jour dans la réaction aux comportements
d’utilisateur. Enfin le modèle d'utilisateur est employé pour le système d'adaptation. En tant que tel le
modèle d'utilisateur est une partie principale d'un système adaptatif. Cependant un modèle
d'utilisateur n'apparaît pas hors de l'air mince. Le modèle doit être d'abord initialisé avant d'être
employé pour l'adaptation de système
Observation directe

Interviews

Acquisition
Questionnaires

Initialisation
Modèle
utilisateur

Apprentissage
Système
adaptattion

Figure 2 - Moteur d’adaptation
En bref, nous distinguons trois processus différents: l’initialisation du modèle d'utilisateur, la mise à
jour du modèle utilisateur, et le système d’adaptation. Ces trois processus sont décrits dans la figure 2
et Les trois processus ensemble sont inclus dans le moteur d'adaptation.
Le processus d'initialisation du modèle d’utilisateur rend le modèle d'utilisateur disponible en utilisant
le processus d’acquisition pour obtenir les informations sur l’utilisateur qui est effectué par le
questionnaire, apprentissage,…. Ensuite, Le modèle d'utilisateur va être mis à jour pendant le temps
d'exécution du système au sein de l’interaction entre l’utilisateur et le système. De la même façon le
processus d’adaptation va utiliser le modèle d’utilisateur pour adapter le système.

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3. Analyse de SCARCE
3.1 Introduction
Dans le contexte de Web, nous pouvons nommer au moins 3 sites web qui commencent avec le mot
« My » comme « My Yahoo – », « My MSN – » et « My Netscape –
». Parmi les services Web existant sur l’Internet, est-ce qu’il n’existe que 3 ou
encore d’autre ? En effet, ils sont le service à la demande, qui fournissent la possibilité d’adapter au
besoin de l’utilisateur. On appelle le problème d’adaptation ou personnalisation et le service qui
confond au gens de problème est le service web adaptatif.
Un service web adaptatif est capable de traiter les besoins différents d’utilisateur afin d’améliorer
l’utilisabilité et la compréhension du document hypermédia. On voit bien que aujourd’hui l’espace
d’information d’un hypermédia n’est pas limité dans un dépôt local mais plus étendu avec des
ressources distribuées. Afin de répondre à ce nouveau besoin, le service web qui doit prendre en
compte la création et la maintenance doit être capable de (i) sélectionner les ressources asociées à
travers Internet en respectant le besoin d’utilisateur – l’organisation est conforme à son profil (ii)
réutiliser, partager les ressources dans le sens que des ressources vont être partager pour un ensemble
d’utilisateur qui ont les mêmes intérêts et (iii) fournir la méthode pour faciliter le processus de création
et maintenance. Le problème est que comment peut-on les modéliser et générer automatiquement ou
bien dynamiquement et baser sur quelle approche qui nous permet de réaliser ce service.
Concentrer sur la réutilisabilité et la génération dynamiquement de document réel, Le Document
Virtuel peut être vu comme une méthode pour concevoir et maintenir le service web adaptatif. En
acceptant le besoin d’utilisateur comme un des entrées, le moteur de composition peut manipuler le
document réel qui correspond à certain utilisateur ou un groupe d’utilisateur avec le même stéréotype.
En fait, ce moteur se compose de trois étapes (i) sélectionner des ressources, puis (ii) les organiser et
enfin (iii) les rassembler. Une fois qu’on a un document réel caractérisé par ses ressources distribuées
et personnalisées à travers l’hyperespace donc un problème intuitive qu’on doit assurer : (i) la
consistance, la cohérence et puis (ii) la compréhension.
Pour résoudre cette difficulté, SCARCE (SemantiC and Adaptative Retrival and Composition
Environment) est proposé ; un environnement flexible d’hypermédia adaptatif basé sur l’approche de

document virtuel et l’évolution du web sémantique, on est capable de créer et maintenir le service dans
lequel on résoudre le problème de sélection, organisation et filtrage au niveau sémantique spécifications déclaratives. Ces trois spécifications sont des paramètres du moteur de composition et
sont appelées document générique.
La spécification de sélection est basée sur le schéma de métadonnés, il est d’une part utilisé pour le
processus de sélection, d’autre part, pour faire le filtrage sur les informations sélectionnées. Et
l’organisation est explicitement combinée à la sélection pour garantir la cohérence entres les parties.
Cela est fait à l’aide du savoir-faire de l’auteur qui sait parfaitement l’adaptation à qui et comment par
sa structure narrative présenté sous forme d’un graphe orienté dans lequel il y a une seule racine, des
nœuds contenant la spécification de sélection et les arcs caractérisés par la relation sémantique.
La spécification de filtrage est définie par les propriétés sémantiques associées à un document
générique. Cette spécification a pour but d’évaluer les ressources sélectionnées en utilisant des règles
d’appartenance et puis en les mettant dans des classes correspondantes. De plus, elle permet de choisir
la technique de navigation adaptative (direct guidance, annotation, hiding, sorting et partial hiding)
qui correspond à un certain utilisateur.

3.2 Analyse
Moteur de composition sémantique
En général, pour un document papier ou bien électronique (sur web) on peut considérer qu’il y a trois
vues différentes qui peuvent coexistées : sémantique, logique et physique. D’abord, c’est celle du
contenu d’un document qui s’agit des informations impliquées par l’auteur et sa structure implicite.
Qui apporte le sens d’un document. La structure sémantique peut définir le plan du site dans un

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document hypermédia ou être vu comme un l’arbre de connaissance dans l’approche de P.Brusilovsky.
Puis, la structure logique reflète l’organisation syntaxique d’un document et finalement, la partie
physique décrit comment le document être apparu

Figure 1 - Architecture du moteur de composition.
Selon les trois vues différentes, le moteur de composition adaptative est divisé en trois : composition
sémantique, composition logique et composition physique (Figure 1). Cette approche est liée
fortement à l’architecture de sémantique web (Figure 2)

Firure x – Architecture du Web sémantique.
(i)
(ii)
(iii)

Niveau sémantique auquel la composition sémantique joue le rôle de sélection,
organisation et filtrage en utilisant la logique, les ontologies, le Flogic.
Niveau logique dont le gabarit est encodés sous forme de fichier XML.
Niveau physique qui prend en charge la convertion des fichiers XML en HTML en
utilisant XSL/XSLT.

Dans SCARCE, on utilise la base de connaissance OntoBroker en utilisant le F-Logic qui est combiné
entre le sémantique déclaratif et le langage d’expression de base de donnée déductive.
Le savoir-faire du l’auteur est décrit sous forme des ontologies et les faits qui permet la composition
sémantique de faire les requêtes (Figure ) et puis rend le résultat – les connaissances sur le domaine,
comme la sortie. Dans lequel on décrit également un document générique à partir de ce document, la
composition sémantique plus précisément le service de composition sémantique va calculer les nœuds
courrant, ceux suivant en respectant la structure narrative.

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Les ontologies
et les facts

OntoBroker

Requête/Résultat

Figure – Interaction entre Ontobroker et Le moteur de composition

Figure – Structure du composition sémantique
Liste de modules pour un projet donné
FORALL R_FirstModID <- EXISTS R_ProjTitle, R_MetaID InfosProject(\"" +
projectID + "\", R_ProjTitle, R_FirstModID, R_MetaID).

En utilisant une interface de OntoBroker – IEngine (Classe 6)qui fournie les fonctions de base pour
gérer le service d’inférence de OntoBroker, la composition sémantique est capable d’interroger vers la
base de connaissances OntoBroker et de récupérer le résultat sous forme des vecteurs.
Un document générique se compose de l’espace d’information dans ce cas, l’espace d’information est
considéré comme un ensemble de fragments, et un graphe générique dans lequel les nœuds
contiennent la spécification de contenue et les arcs sont caractérisés par la relation sémantique, un
ensemble de classes d’équivalence et ses règles d’appartenance, les stéréotype d’utilisateur, les
techniques adaptatives. Cette partie va être étudiée plus en détail dans la partie suivante.

Un graphe sémantique est une instance de graphe générique, celle qui représente la structure narrative
adaptée à l’utilisateur ; à son profil et au stéréotype .du groupe auquel il appartient.

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Figure 3 – Document générique
Dans la composition sémantique, le cœur du système, on peut diviser en deux packages,
interdépendants dans le sens où chaque fois qu’on change l’interface d’un package cela cause la
modification des appels dans un autre package. La composition sémantique se compose globalement
de trois packages principaux (i) le service de composition sémantique (Figure ), il fournie les
méthodes au moteur de composition permettant de manipuler les document génériques. (ii) le moteur
de composition (Figure ) qui construit le graphe sémantique étape par étape à partir d’un graphe
générique qui est caractérisé par un utilisateur. Les nœuds sont calculés au moment de l’exécution en
utilisant le principe de Document Virtuel. Cela permet la flexibilité de contenue du document réel et
de représentation aux lecteurs en fonction de ses activités et de son profil. C’est pourquoi on l’appel
« moteur de composition adaptative ».
Le moteur de composition adaptative est en fait une partie de la composition sémantique qui non
seulement prend en compte le stéréotype de l’utilisateur – un ensemble de utilisateur portent les
mêmes caractéristiques, afin de choisir la technique de navigation (Hiding, Partial Hiding, …), mais
aussi filtre les ressources par une mesure d’évaluation (Figure ). Dans notre cas, les ressources sont les
fragments qui sont associées aux données ou contiennent une spécification à partir de laquelle les
données peuvent être dérivées.
Resource

hasData

dependOn

Resource

Document

versionOf

…

href
Document
href

hasSub
author

Document

Subject
Person

Figure - Modélisation de ressources

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Principes fondamentaux de SCARCE: vers un modèle de tâche

La composition logique et physique
Le but de la composition logique et physique est de convertir le graphe sémantique en document réel.
La navigation et l’accès à la ressource sont basés sur le graphe sémantique qui est géré par le moteur
de composition sémantique. Dans chaque nœud, il y a un gabarit – une page XML correspondant avec
son contenu et son outil de navigation en fonction de l’utilisateur. De plus, la composition physique
va prendre cette page XML comme entrée et la convertir en HTML en utilisant le processeur de
XSLT.
Au niveau d‘un nœud dont le contenu dépend de sa spécification. A priori, le spécification de contenu
est très divers donc on a besoin de différentes façons pour présenter un document qui est manipulé par
un nœud.
On prend un exemple le site web de eBay, la page d’accueil se compose des liens, des boutons, des
textes, des menus, des images… (Figure)

Figure – Page d’accueil de eBay et celle de personnalisation
Cela présente un nœud dans le graphe sémantique au niveau physique - sur l’écran. Ou nous pouvons
continuer à naviguer sur le site ou au niveau d’un concepteur ce sont les passages d’un nœud au nœud
suivant. Avec les composants de même natures comme les boutons, les menus, les liens…mais avec
une structure et une organisation différente, la page « mon eBay » est totalement différente (Figure).
Donc nous avons en fait besoin de la correspondance entre un nœud dans un graphe sémantique et un
gabarit de page afin de bien présenter le document réel.
Au point de vue de la mis en page, la présentation d’un document se compose des composants, qui
sont eux mêmes associés à leur type ( Le type de menu déroulant est différent par rapport au type
d’une liste des liens ). Et pour chaque type de composant, il faut avoir un gabarit correspondant. Donc
dans une application, il y a peut-être plusieurs gabarits qui sont associés à un certain nœud au niveau
sémantique.


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Figure – Page Web de ICCARS
En effet, dans les cas de CANDLE ou ICCARS les documents sont des cours et des dossiers
thématiques en ligne, et ils sont présentés par un seul gabarit. Ces documents sont calculés au cours
de l’exécution pas à pas. Un pas contient le processus de récupération de contenue et le calcul du pas
suivant. Où l’utilisateur peut y aller à partir d’interaction de l’utilisateur. Un gabarit XML décrit une
page web générique qui s’est composée de plusieurs composants dynamiques (navigation local, global
, le panel de contenue…) Dans lequel la navigation local contient les liens qui sont présentés pour les
pages suivantes, les pages précédentes et la position courante. En utilisant le même gabarit donc la mis
en page dans CANDLE et ICCARS sont identique au sens de la présentation.

3.3 Re-engineering
Ce moteur de composition sémantique est utilisé dans le projet ICCARS (Intergrated and Cooperative
Computer-Asisted Reporting System) dans une collaboration entre l’ENST Bretagne, Atlantide société
de développement informatique - et le Télégramme – quotidien régional. ICCARS correspond à ce qui
pourrait être appelé un poste de journaliste assisté par ordinateur. Il s’agit d’un prototype de système
d’auteur pour la composition dynamique de dossiers thématiques personnalisables. Ces dossiers sont
personnalisés selon différents points, le contenu, l’organisation de l’information et sa présentation.
Au niveau du code source, il existe encore des problèmes sur la structuration des packages, modules et
les méthodes, sur la redondance, la compatibilité de l’application avec la nouvelle version de
OntoBroker, version 3.7 – une base de données déductive. Cette partie est présentée en détail dans le

rapport technique du projet KMP – la première phase du stage.

3.4 Conclusion
On voit bien qu’il existe deux problèmes dans cette plate-forme. Premièrement, la dépendant entre le
moteur de composition sémantique et la base de connaissance Ontobroker et deuxièmement, le
problème de faire la correspondance au niveau logique entre un nœud et un gabarit. Nous allons
détailler les solutions dans la partie suivante.

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Principes fondamentaux de SCARCE: vers un modèle de tâche

4. Etude des principes fondamentaux
De nos jours, le Système d’Information Adaptatif basé sur Web (AWIS) est de plus en plus utilisé. Il
utilise le web comme une partie de l’espace d’information. AWIS nous fournie le contenu, les outils
de navigation, la présentation par rapport au besoin d’utilisateur. En effet, concentrer sur AWIS dans
lequel les utilisateurs sont des communautés qui partagent les connaissances communes. On remarque
que la connaissance explicite de la communauté est le point clés pour automatiser le AWIS en gardant
la consistance et la compréhension. La spécification et la gestion de contenu – sélection, organisation
et les stratégies d’adaptation – filtrage sont séparés et basés sur les connaissances communes. Donc la
conception de AWIS a été considéré comme « knowledge driven process » [Iskal et Garlatti, 2004].
Baser sur le moteur de composition flexible SCARCE basé sur une approche de sémantique web. La
méthodologie contient d’abord l’organisation sémantique de ressources, ensuite la spécification
déclarative d’adaptation et enfin le moteur de composition sémantique, qui nous permet de concevoir
une architecture de AWIS plus générique qui est utilisable dans les cas divers.

Par la modification de la spécification de la sélection, de l’organisation et du filtrage au niveau
sémantique qui sont liés à la modification des ontologies, on peut également générer une nouvelle
application de type AWIS. A la limite de SCARCE, ce principe a été validé dans le cadre de deux
projets ICCARS et CANDLE.

4.1 Document virtuel adaptatif fondé sur les ontologies
La génération de documents sémantiquement cohérents dans le cadre des DVP est nécessaire afin
d'améliorer la compréhension du document par le lecteur. Les DVP sont des documents électroniques
composés d'un espace d'information et d'une ou plusieurs organisations - ou parcours de lecture - pour
cet espace d'information. La séparation du contenu - l'espace d'information, de la structure l'organisation, et de la présentation du document favorise la réutilisation, le partage de contenu ou de
structure, et permet une gestion particulière de l'adaptation pour chacun. Dans un document
électronique, le contenu et l'organisation de ce contenu peuvent évolués, et le lecteur peut demander à
relire le document tel qu'il était lors de sa précédente consultation, c'est pourquoi il est nécessaire de
gérer les différentes versions d'un document.
L'organisation de l'information au sein d'un document correspond à un graphe orienté dont le contenu
des noeuds et les relations entre ces nœuds sont typés selon le savoir-faire de l'auteur du document. La
cohérence sémantique du document est véhiculée par son espace d'information ainsi que par les types
des contenus et des relations de l'organisation. Elle est renforcée dans les documents orientés auteur,
car l'auteur sélectionne et organise le contenu du document selon son savoir-faire. L'organisation de
l'information correspond alors à une structure narrative explicite sur l'espace d'information du
document.
Figure 3 – Structure des ontologies
Otologie
générale

Document
Utilisateur

Otologie
Document


Domaine

Ontologie
domaine
Métadonnnées

Métadonnnées

Modèle
utilisateur

Espace d’information

En utilisant une approche fondée sur des ontologies pour répondre au besoin de modélisation et de
représentation, on propose la définition suivante : Un Document Virtuel Adaptatif se compose d’un

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ensemble de ressources, les métadonnées correspondantes, les ontologies différentes (figure 3) et un
moteur de composition adaptatif qui est capable de sélectionner, filtrer les ressources nécessaires,
d’organiser et de rassembler les fragments d’information et de non-information (fragment qui contient
la spécification du contenue ou bien une requête)


4.2

Principe

Au niveau sémantique, les ontologies portent un rôle central pour modéliser une nouvelle application
(figure 3), par exemple : l’ontologie de méta données décrit l’index, la structure de ressources, donc la
valeur est dans le domaine et parfois dans l’ontologie de document. L’ontologie de domaine représente
les connaissances sur un domaine spécifique ou bien un groupe des connaissances qui caractérisent le
domaine. L’ontologie de document contient le modèle de document et le modèle de l’adaptation.
Un AWIS est considéré comme un document virtuel adaptatif basé sur les ontologies. En effet cette
approche est basée sur le moteur de composition adaptatif dans lequel la sélection, le filtrage et
l’organisation sont résolus au niveau sémantique, la partie d’assemblage est réalisée au niveau logique
et enfin la présentation au niveau physique. Ce principe nous permet de construire une classe
d’application adaptative de type AWIS en gardant la cohérence et aussi l’indépendance entre les
composants (sémantique, logique et physique - figure 4).
En fait, le principe est inspiré des principes fondamentaux de SCARCE dans lequel les processus
d’organisation, sélection et filtrage sont comme suit :
9 Organisation est combinée avec le processus de sélection. L’organisation est basée sur un
graphe générique orienté, qui a une seule racine, des nœuds ; chaque nœud contient une
spécification (appelé nœud générique) – et des arcs qui présentent la relation sémantique entre
les nœuds (appelé arc générique). Le graphe générique représente non seulement
l’organisation mais aussi la structure de l’application. Et il est décrit dans l’ontologie de
document.
9 Sélection est le processus de récupération des informations sur un ensemble de ressources
indexées par le schéma de méta données. Les méta données ont pour objet d’une part de retirer
les informations, et d’autre part de filtrer les informations dont un sous ensemble de méta
donnée est utilisé pour la spécification de sélection et un autre pour la spécification de filtrage.
9 Filtrage est basé sur les méthodes de navigation adaptative en poursuivant le principe comme
suit :

o

D’abord, les ressources sélectionnées sont évaluées, ce processus va mettre chaque
ressource dans une classe correspondante accordée à la class de règles. Cette classe est
déclarée dans l’ontologie de document en venant de la communauté pratique. En fait,
c’est très difficile à classifier en plusieurs classes au point de vue de l’utilisateur donc
un maximum de cinq classes est défini.

o

Enfin, une technique d’adaptation est choisie pour l’utilisateur, ses préférences et le
stéréotype associé à une technique de navigation adaptative (figure 2).

4.3 Modèle de document
L’ontologie de document se compose d’un modèle de document, un modèle d’adaptation, un ensemble
d’instance de fragment atomique, de fragment abstrait et de relation sémantique et un document
générique. Les deux modèles appartiennent à SCARCE et les autres dépendent de la communauté
pratique dans laquelle les membres partagent des connaissances.
Le modèle de document est basé sur le concept de Fragment abstract (figure 4) qui peut être organisé à
partir d’une ou plusieurs structures. Une structure est une collection de nœuds génériques, dont un est
la racine. Un nœud générique est un objet abstrait appartenant à une structure et se lie au autre par la
relation sémantique. En effet, l’ensemble de relation sémantique est caractérisé par la communauté

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Principes fondamentaux de SCARCE: vers un modèle de tâche

pratique qui doit être prédéfinie pour un nouveau type d’application. Par exemple, un sous ensemble
de relation sémantique de RST est prédéfinie pour ICCARS et CANDLE.
Figure 4 – Modèle de document
Equivalenc
eClass

GenericDo
cument

+hasEvaluation
1

+hasAdaptation

Adaptation
Method

*

+IsDetailedIn
AtomicFra
gment

AbstractFr
+hasStructure
agment
+isComposedOf
*

*

Structure
+hasRoot
*

+isComposeOf
*

*
+hasSpecification

Fragment
1

*

*
+hasMetaData

GenericNode

*
1

+isSuject
+isValue
SemanticR
elation


1
MetaData
1

Un ensemble de nœud générique et les relations sémantiques correspondantes forment une
organisation de AWIS. Au moment de l’exécution, un nœud générique contient une spécification de
contenu, qui peut être considérée comme processus de récupération des informations utilisant une
description posé par l’auteur correspond aux méta données, pour envoyer une requête vers une base de
données intelligente. En effet le calcul de la spécification du nœud est un processus en 4 étapes :
Etape 1 : Le calcul de la description détaillée des fragments.
Au sens de limité de l’espace d’information liée au fragment donné. Il s’agit de calculer pour chacun
des fragments choisis par l’auteur ou bien la requête au fonction de l’utilisateur la liste de concept qui
permettent de décrire son contenu. Evidemment que ce calcul utilise les concepts renseignés dans les
métas donnés et recherche leurs supper-concepts.
Soit D l'ontologie de domaine, Cf l'ensemble des concepts décrivant le fragment f de la liste F des
fragments choisis par l'auteur ou bien généré par le système au fonction d’utilisateur , et Lf la liste des
concepts et de leurs super-concepts décrivant le fragment f.

∀c ∈ D, (c ∈ C f ) ∨ (∃d ∈ C f , d :: c ) ⇒ c ∈ L f

Etape 2 : Le calcul du noyau.
Le noyau N correspond à l'ensemble des concepts du domaine qui sont communs à tous les fragments
(Même chose avec les types de contenus communs).

∀c ∈ D, c ∈ Ι

n
i =1

L fi ⇒ c ∈ N


Etape 3 : Rechercher les fragments correspondant au noyau.
Il s'agit de rechercher dans l'espace d'information E du document l'ensemble S des fragments qui
s'apparient avec le noyau N.

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Principes fondamentaux de SCARCE: vers un modèle de tâche

∀f ∈ E , ∀c ∈ N , c ⊂ L f ⇒ f ∈ S
Etape 4 : Affiner la spécification si nécessaire.
Si S ≠ F alors il est nécessaire d'affiner la spécification avec d'autres métadonnées (sections Générale,
Cycle de vie, et Technique) jusqu'à obtention de l'équivalence entre les ensembles. L'ordre des méta
données utilisées dépend de la discrimination qu'elles permettent de faire. Par exemple, si tous les
fragments choisis par l'auteur pour le nœud ont justement été rédigés par un même auteur, on ajoutera
dans la spécification l'auteur des fragments.

4.4 Modèle d’adaptation
Le modèle d’adaptation se compose de la classe équivalente, ses règles d’appartenance, un ensemble
de méthode d’adaptation et leurs stéréotypes. Un document générique contient des règles d’adaptation
qui sont les instances de l’élément différents du modèle d’adaptation. Une règle d’appartenance est
une comparaison entre les caractéristiques d’utilisateur (l’ontologie d’utilisateur) et les fragments
indexés (l’ontologie de méta données).
Le système est conçu pour prendre en compte cinq stratégies de navigation adaptative et la
présentation adaptative qui en découle [Brusilovsky 1996] [De Bra et Calvi 1998]. Une stratégie de

navigation adaptative classe et filtre les liens du document hypermédia. Les cinq stratégies de
navigation adaptative mises en œuvre sont les suivantes :
9 L'annotation : Chaque lien est présenté différemment en fonction du niveau de pertinence qui
lui est associé. Une image ou un code de couleur peut être associé à un lien à partir d'une
évaluation du lien qui prend en compte les caractéristiques du lecteur. On pourra, par exemple,
mettre un feu vert devant les liens les plus recommandés pour le lecteur, un feu orange pour
ceux qu'il peut consulter mais avec lesquels il aura des difficultés et un feu rouge pour ceux
qui ne lui correspondent pas. Les liens sont donc classés.
9 Le guidage direct : Le système détermine le "meilleur lien suivant" à partir du fragment
courant. Les liens sont donc filtrés.
9 Le tri : Les liens sont triés en fonction de leur niveau de pertinence pour un utilisateur
particulier. Le système placera le lien le plus pertinent au sommet de la liste. Les liens sont
donc classés.
9 Le masquage : Les liens estimés les plus pertinents sont retenus pour l'utilisateur. Les liens
sont donc filtrés.
9 Le masquage partiel : Le système affiche les liens qui possèdent un niveau de pertinence
compris dans un intervalle choisi par l'auteur. Les liens sont donc filtrés et classées. Les liens
retenus sont ensuite annotés.
Pour chacune des stratégies d'adaptation, l'auteur spécifie un stéréotype de lecteur. Si le modèle
utilisateur s'apparie avec le stéréotype alors le lecteur peut bénéficier de la stratégie d'adaptation
correspondante.
Pour toutes les stratégies d'adaptation, il est nécessaire d'évaluer la pertinence de chaque lien ou du
fragment pointé par ce lien afin de le classer et/ou de le filtrer. Généralement, les hypermédias
adaptatifs proposent un maximum de 5 classes. Au delà, le lecteur éprouve des difficultés à se repérer.
Nous avons choisi d'évaluer les fragments pointés par un lien. L'auteur peut choisir de 2 à 5 classes,
disjointes et totalement ordonnées, de liens pour un document générique. Ces cinq classes sont : Très
mauvais, Mauvais, Intéressant, Bon et Très bon. Pour chaque classe choisie par l'auteur, les propriétés
nécessaires et suffisantes d'appartenance sont spécifiées.
Les classes sont utilisées de la façon suivante pour la gestion des stratégies d'adaptation :
9 L'annotation : Toutes les classes sont conservées.

9 Le guidage direct : Il nécessite de la part de l'auteur un critère de sélection du meilleur
fragment parmi ceux qui sont le mieux classés.

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9 Le tri : Toutes les classes sont conservées et l'ordonnancement se fait de la meilleure à la
moins bonne.
9 Le masquage : La meilleure classe parmi celles qu'a choisies l'auteur pour son document est
conservée.
9 Le masquage partiel : Toutes les classes meilleures qu'une classe pivot et cette classe pivot
sont conservées. La classe pivot est spécifiée par l'auteur.
Pour chaque document générique, les propriétés sémantiques suivantes sont spécifiées :
9 Le stéréotype de lecteur pour chacune des stratégies d'adaptation.
9 Les propriétés des stratégies d'adaptation.
9 Les différentes classes d'évaluation et leurs règles d'appartenance.
Toutes ces propriétés sont déclarées dans le modèle de document - ontologie de l'application.
Les stratégies d'adaptation
Dés lors qu'un système propose plusieurs stratégies d'adaptation, les utilisateurs peuvent spécifier celle
qui leur convient le mieux. Dans notre cas, le lecteur peut classer les stratégies selon ses préférences,
mais l'auteur peut aussi imposer des stratégies à des stéréotypes de lecteur. En effet, l'auteur est
capable d'évaluer si un certain ensemble de lecteurs aura besoin d'être plus accompagné (guidage
direct) qu'un autre dans la lecture du document.
Les préférences du lecteur ne sont prises en compte qu'après un premier filtre sur les stratégies

d'adaptation effectué par l'auteur. Un lecteur peut donc bénéficier d'une stratégie d'adaptation si son
modèle et le stéréotype associé à la stratégie s'apparient. Pour la définition des stéréotypes de lecteurs,
l'auteur utilise des caractéristiques provenant du modèle utilisateur comme, par exemple dans
ICCARS, l'âge ou l'activité professionnelle, ou encore des caractéristiques plus fines comme la
connaissance ou le niveau de connaissance de tel ou tel concept de l'ontologie du domaine.
Grammaire de définition de stéréotype
Stereotype ::= Condition_Booleenne |
Condition_Booleenne Condition_Supplementaire+ ;
Condition_Booleenne ::= (Objet Comparateur Valeur) |
Operateur_Unaire (Objet Comparateur Valeur) ;
Condition_Supplementaire ::= Operateur_Binaire Condition_Booleenne ;
Operateur_Unaire ::= NOT ;
Operateur_Binaire ::= AND | OR ;
Objet ::= USER_PROPERTIES;
Comparateur ::= = | < | > | <= | >= | <> | IN ;
Valeur ::= STRING | NUMBER | CONCEPT | LEVEL;

La grammaire (Table 6.1) détaille le mode d'écriture du stéréotype par l'auteur. Ce stéréotype est
traduit automatiquement par le système dans le langage de la F-Logic [OntoPrise 2002].
Un exemple de stéréotype et sa signification :
9 ANNOTATION = "((AGE < 18) OR (JOB = Student)) AND (LOCATION IN Bretagne)"
9 L'annotation est réservée aux lecteurs de moins de 18 ans ou étudiants qui vivent en Bretagne.
Les différents "Objets" (USER_PROPERTIES) utilisés pour l'élaboration du stéréotype sont des
caractéristiques du modèle utilisateur. On peut potentiellement utiliser toutes les propriétés d'un
modèle utilisateur, depuis des caractéristiques telles que l'âge ou l'activité, jusqu'à l'historique comme
par exemple, le fait d'avoir déjà consulté tel ou tel fragment ou document. La connaissance du lecteur
est représentée par un modèle de recouvrement en référence à l'ontologie du domaine. Pour cette

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caractéristique, la condition porte sur le niveau de connaissance que possède le lecteur sur un concept
de l'ontologie de domaine. Dans ICCARS par exemple, le lecteur pourrait être "Novice" sur la
"peinture antifouling".
La présentation adaptative est obtenue par l'utilisation de stratégies de navigation adaptative. En effet,
la navigation adaptative agit sur les liens.
Etant donné que la granularité de recherche est identique à celle de la réutilisation, un fragment ne
peut être que conservé ou supprimé. Lorsqu'il y a filtrage des liens - guidage direct, masquage et
masquage partiel, les fragments correspondants aux liens supprimés ne sont pas conservés. Il y a donc
présentation adaptative (ou adaptation du contenu) et modification de la structure narrative.
L'évaluation des fragments
Les stratégies de navigation adaptative nécessitent l'affectation des fragments aux différentes classes.
Le système évalue les fragments à partir de conditions nécessaires et suffisantes d'appartenance à ces
classes, ces conditions sont définies par l'auteur. Nous proposons un maximum de cinq classes,
sachant que l'auteur est libre de choisir entre 2 et 5 classes pour son document.
Ces classes sont ordonnées et mutuellement exclusives, elles sont les suivantes : Très mauvais,
Mauvais, Intéressant, Bon et Très bon.
Les conditions (ou règles) d'appartenance à une classe sont définies par des expressions booléennes
qui peuvent prendre en compte un stéréotype de lecteur (des propriétés du modèle utilisateur), un sousensemble des méta données dédié aux fragments variants et un niveau de connaissance des concepts
de l'ontologie du domaine - calculé à partir des méta données et du modèle utilisateur (Pourcentage de
concepts connus, pourcentage de concepts de niveau suffisant).
La grammaire (Table 6.2) détaille le mode d'écriture de la règle d'appartenance à une classe par
l'auteur. Cette règle est traduite automatiquement par le système dans le langage de la F-Logic. La
règle est une condition

Grammaire de définition de règle d'évaluation
Regle ::= Condition_Booleenne |
Condition_Booleenne Condition_Supplementaire+ ;
Condition_Booleenne ::= (Objet Comparateur Valeur) |
Operateur_Unaire (Objet Comparateur Valeur) ;
Condition_Supplementaire ::= Operateur_Binaire Condition_Booleenne ;
Operateur_Unaire ::= NOT ;
Operateur_Binaire ::= AND | OR ;
Objet ::= USER_PROPERTIES | METADATA | PCTAGEKNOWN | PCTAGEGOODLEVEL ;
Comparateur ::= = | < | > | <= | >= | <> | IN ;
Valeur ::= STRING | NUMBER | CONCEPT | LEVEL;

qui doit être satisfaite par le fragment et par le lecteur pour que la classe correspondante soit associée
au fragment.
Un exemple de règle et sa signification :
9 Good = "(JOB = Fisherman) AND (PCTAGEKNOWN >= 75)"
9 Le fragment est évalué à Bon si le lecteur est un pêcheur et qu'il connaît au moins 75% des
concepts du domaine qui indexent le fragment.
La règle d'appartenance peut utiliser potentiellement toutes les caractéristiques de l'utilisateur
(USER_PROPERTIES), mais aussi toutes les métadonnées associées au fragment (METADATA), de
l'auteur au type de document en passant par le média concerné. Pour le niveau de connaissance, nous
distinguons deux cas possibles : Le concept connu et le concept pour lequel

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le lecteur possède au moins le niveau requis. En effet, lors de l'indexation il est demandé à l'auteur de
définir un niveau minimal requis pour la compréhension du fragment (ou document) sur chacun des
concepts du domaine qui sert à l'indexation. Cette même démarche est réalisée lors de la création et
lors de l'évolution du modèle utilisateur correspondant au lecteur. Ce qui nous permet de calculer les
deux valeurs suivantes :
9 PctageKnown : Pourcentage de concepts connus.
n

PctageKnown =

∑ f (c )
i

i =1

n

× 100 avec

n : le nombre de concepts indexant le fragment
f(ci) = 1 si Evaluation(ci) ≠ 0 - 0 signifiant concept non connu
f(ci) = 0 si Evaluation(ci) = 0
9 PctageGoodLevel : Pourcentage de concepts dont la connaissance est évaluée (ou estimée) au
moins au niveau requis lors de l'indexation, c'est-à-dire dans les métadonnées.
n

PctageGoodLevel =


∑ g (c , a )
i

i =1

i

n

× 100 avec

n : le nombre de concepts indexant le fragment
g(ci, ai) = 1 si Evaluation(ci) ≥ ai
g(ci,ai) = 0 si Evaluation(ci) < ai

4.5 Partie dépendantes du moteur de composition
4.5.1

Moteur de Composition Sémantique

Le cœur de SCARCES est la moteur composition sémantique dans le quel, le service sémantique
utilise les requête vers OntoBroker, récupérer la structure du site, les points d’entrées, les informations
qui sont décrit au niveau de concept sous forme des ontologies.
Evidemment que les requêtes sont écrit dans le code source, en effet, la flexibilité du moteur est
limitée dans le cadre de OntoBroker. En pratique, il y a des changement chaque fois dans base de
données, on doit aussi changer le code source dans le moteur de composition à cause de la requêtes qui
sont intégrées. Donc on a besoin d’une manière qui assure la cohérence, la liaison entre la fonction et
la requête. Pour améliorer la flexibilité de ce système, je propose un modèle de description des
services déclaratifs qui nous permet de décrire les services au sens de fonctions et les requêtes
correspondantes.

Dans le service de composition, nous allons implémenter la limité des méthodes qui prend en charge
de découvrir la base de connaissances basé sur le ontologies. En utilisant les service de gestion des
ontologies (DocumentService, MetadataService,…) le moteur de composition peut manipuler sur les
ontologies et puis récupérer des informations. Dépendre la relation sémantique (getRelation), le
moteur de composition peut être d’avoir des comportements différents au sein d’une fonction
(getStructure, getNextComposant, getComposant…).

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Page 24

<<Interface>>
Query

DocumentManagement

OntoBroker

MetaDataManagement

ServiceCompostion

Figure – Interface de requête
L’intérêt de ce modèle ce qu’il nous minimiser la modification au niveau du code source. La
réutilisation est renforcée par le modèle paramétré donc le moteur de composition est facile à utiliser à

travers les applications différentes. On peut changer la système de gestion de la base de données
OntoBroker par d’autre (Correse)

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Page 25

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4.5.2 Moteur de composition logique
En effet, on peut résoudre ce problème à plusieurs niveaux. Je présente ici, deux approches : l’un au
niveau sémantique et l’autre au niveau logique.
<<Interface>>
IPage
possition
height
width

Item

Page

*

1

1


*

Popop

Menu

Panel
*

Bar

Button
1

1

*

1
*
Hyperlink

Figure – Primitives pour le moteur de composition logique.
D’abord, nous pouvons résoudre ce problème au niveau sémantique. C'est-à-dire les ontologies sont
non seulement décrit par les concept du domaine, d’application, de modèle d’utilisateur, du modèle de
document mais ils sont aussi décrit par les spécifications logiques des propriétés qui sont accessibles
par le moteur de composition logique. Précisément, comme nous l’avons présenté, le modèle de
document contient des nœuds et dans un nœud il y a une spécification de contenue et la relation entre
les nœuds est caractérisée par la relation sémantique. Il faut donc associé un nœud à un autre nœud qui

s’appelle le nœud d’affichage. Dans lequel, les primitives comme menu, image, hyperlien… sont
utilisées et groupées comme bibliothèque.
L’avantage de ce cette approche est qu’on peut garantir facilement la cohérence entre le niveau
sémantique et logique car les descriptions logiques sont décrites dans les ontologies au niveau
sémantique. Donc c’est aussi facile la mise en page logique. En fait, nous avons utilisé les ontologies
et les techniques du web sémantique pour qu’on puisse faciliter la façon de partager les ressources
mais dans ce cas, les descriptions logiques sont réservées pour l’affichage. Qui ne porte pas de sens et
nous ne les avons jamais partagé.
C’est pour quoi nous avons proposé une autre solution qui résout ce problème au niveau logique.
C'est-à-dire le modèle de document n’est pas décrit par les descriptions logiques. Dans ce cas, le
moteur de composition logique doit être générer automatiquement par le gabarit à partir d’une
spécification d’un nœud. Ainsi, le moteur de composition logique devra récupérer toutes les
informations d’un nœud puis, en fonction des caractéristiques de l’application il va générer le gabarit
correspondant. Donc, il est peut être plus complexe et la cohérence entre le niveau sémantique et celui
logique sera plus fragile.

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