1. Vers des bases de données ontologiques : une révolution dans la gestion de la connaissance

‍Dans les écosystèmes complexes, tels que ceux de la défense ou de l’industrie lourde, les bases de données traditionnelles, bien que robustes, montrent leurs limites lorsqu'il s'agit de gérer des connaissances hétérogènes et dynamiques.

‍Objectifs d’Armtek : dépasser les limites des bases relationnelles

‍Armtek, acteur clé dans le développement de solutions de gestion des connaissances, a montré que si les bases de données relationnelles, telles que MySQL ou PostgreSQL, offrent des performances fiables en termes de simultanéité, d'intégrité des données et de capacité de mise à l'échelle, elles peinent à intégrer des sources de données hétérogènes de manière fluide.

Limite identifiée : Ces bases restent rigides pour répondre aux besoins en constante évolution des environnements complexes.

Transition proposée : Passer à une base de données ontologique pour exploiter au mieux la richesse des connaissances disponibles.

Figure 3 : Base de données relationnelle ou relationnelle-objet. (Source Armtek)

Qu’est-ce qu’une base de données ontologique ?

Une base ontologique repose sur des modèles conceptuels consensuels et partageables, appelés ontologies. Contrairement aux bases relationnelles qui se concentrent sur des relations fixes entre des tables, les ontologies permettent de :
- Représenter des concepts complexes et leurs relations dynamiques.
- Effectuer des déductions grâce à des relations enrichies entre classes et instances.
- Partager des connaissances entre des communautés ou des systèmes hétérogènes, via des langages standardisés.

Exemple dans la défense :
Dans un contexte opérationnel, une base ontologique permettrait de modéliser un scénario de mission en décrivant non seulement les équipements disponibles, mais aussi leurs états, leurs interdépendances et leur compatibilité dans un environnement donné. Cela rendrait possible des simulations plus précises et une meilleure allocation des ressources.

2. L’apport stratégique des ontologies dans les environnements complexes

Intéropérabilité et collaboration renforcées
‍Les bases ontologiques permettent une compréhension et un partage des données entre des parties prenantes variées.
‍Exemple dans la défense : Un opérateur de terrain peut signaler une panne via un système basé sur une ontologie, qui alertera automatiquement les ingénieurs tout en intégrant le problème dans une analyse prédictive pour anticiper d’autres défaillances.

‍Amélioration de la prise de décision
‍L’un des atouts majeurs des ontologies est leur capacité à établir des liens complexes entre les données pour en tirer des déductions automatiques.
‍Cas pratique : Dans l’industrie lourde, comme l’aéronautique, ces bases peuvent analyser en temps réel les données d’un moteur en croisant les historiques de maintenance, les conditions d’utilisation et les performances attendues pour déclencher des actions préventives.
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‍Flexibilité et adaptation
‍Les ontologies permettent d’ajouter facilement de nouveaux concepts ou relations sans nécessiter de refonte complète du système.
‍Pertinence dans la défense : La mise à jour des bases de données pour intégrer de nouvelles menaces (cyberattaques ou équipements ennemis) est simplifiée, rendant les systèmes plus réactifs.

3. Défis et opportunités des bases ontologiques

Défis :
Création des ontologies
‍Élaborer un modèle consensuel demande du temps et une collaboration étroite entre experts.
‍Intégration avec les systèmes existants
‍Les SI basés sur des bases relationnelles nécessitent des efforts significatifs pour migrer vers une architecture ontologique.
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‍Opportunités :
Standardisation des connaissances
‍Les ontologies peuvent devenir des référentiels universels pour des domaines spécifiques, favorisant l’interopérabilité.
‍Catalyseur d’innovation
‍Elles permettent de concevoir des systèmes intelligents, capables de s’adapter à des situations nouvelles.