Utilisation des fonctions de croyance pour l'estimation du contenu informationnel des concepts d'une ontologie

Les ontologies sont le support de nombreuses applications basées sur l'exploitation de connaissances expertes. Elles sont utilisées en particulier pour estimer le contenu informationnel (IC) des concepts clés d'un domaine : une notion fondamentale dont dépendent diverses analyses basées sur les ontologies, e.g. les mesures sémantiques. Cet article propose de nouveaux modèles d'IC basés sur la théorie des fonctions de croyance. Ces modèles ont pour objet de remédier à une limitation des modèles classiques qui ne tiennent pas compte de l'Hypothèse d'Inférence Inductive (HII) pourtant intuitivement utilisée par l'homme. Dans les modèles classiques d'IC , les occurrences d'un concept (e.g. Maths) ont une influence sur l'IC des concepts plus généraux subsumant le concept (e.g. Sciences) ; en revanche, elles n'affectent en rien l'IC d'un concept subsumé (e.g. Algebra). C'est ce comportement que se propose de prendre en compte l'HII. Les propriétés attendues de notre modèle d' IC donnent les contraintes mathématiques à respecter lors de sa construction. Des évaluations empiriques viennent vérifier qu'il a également un comportement des plus satisfaisants pour les cas d'usage les plus classiques d'IC.