EXPAND ANR 2026–2030

Expanding the reach of ontology-based data access: EXpressivity, exPlanation, and Algorithms

2026–2030
Porteur : Michaël Thomazo · DI ENS - Inria Paris (VALDA)
Équipes partenaires
  • LaBRI (Ratio)
  • IRISA (Shaman)
  • CRISTAL - Inria Lille (SPIRALS)
  • LIMOS (DSI)

L'OBDA a fait l'objet de nombreuses recherches au cours des quinze dernières années, et le cadre théorique central est désormais bien compris. Cependant, des limitations importantes subsistent et empêchent l'OBDA d'atteindre tout son potentiel. L'objectif de ce projet est de s'attaquer à deux de ces limitations majeures : l'expressivité des requêtes prises en charge par les systèmes OBDA, et la valeur ajoutée des réponses fournies par de tels systèmes.

Integraal/IE ADT Inria 2026–2026

Integraal: Interfaces Externes

2026–2030
Porteur : Jean-François Baget · LIRMM - Inria Sophia-Antipolis (Boreal)
Équipes partenaires
  • Inria Sophia-Antipolis (SED)

Développement autour des E/S de notre plateforme Integraal. Consolidation de notre API externe pour être le seul point d'accés aux raisonnements Integraal depuis des outils tels que Integraal CLI ou Py4Graal. Interface propre des constructeurs d'Integraal avec le nouveau parser DLGPE.

CQFD ANR 2019–2024

Complex ontological Queries over Federated and heterogenous Data

2026–2030
Porteur : Federico Ulliana · GraphIK
Équipes partenaires
  • LIG
  • IRISA
  • Inria Saclay/LIX (CEDAR)
  • Inria Paris/ENS/CNRS (VALDA)
  • Inria Lille Nord Europe/Cristal (Spirals)
  • LaBRI
  • LICI

L'Ontology-Mediated Query Answering (OMQA) est un nouveau paradigme pour l'accès et l'intégration de données, qui facilite l'interrogation de bases de données existantes en exploitant les connaissances de domaine fournies par des ontologies. Dans l'approche OMQA, les ontologies permettent d'offrir une vue unifiée sur un ensemble de jeux de données, en enrichissant, généralisant et reliant les vocabulaires provenant de différentes sources de données. Elles permettent également d'interroger des bases de données incomplètes en s'appuyant sur des mécanismes d'inférence, incluant la création de nouvelles valeurs pour représenter des informations inconnues. Le paradigme OMQA concerne un large éventail d'applications intensives en données, et son intérêt a été démontré dans plusieurs projets industriels récents. L'objectif du projet CQFD est de développer un cadre OMQA applicable à des modèles de données hétérogènes et déployable sur des systèmes polystores fédérés.

ICODA Inria Project Lab 2017–2021

Knowledge-mediated Content and Data Analytics - The case of data journalism

2026–2030
Porteur : Guillaume Gravier · LINKMEDIA (Inria Rennes)
Équipes partenaires
  • CEDAR
  • ILDA (Inria Saclay)
  • Ouest France
  • Le Monde
  • AFP

L'un des enjeux majeurs actuels en science des données est la conception d'algorithmes permettant aux analystes d'inférer efficacement des informations et des connaissances en inspectant de manière collaborative des sources d'information hétérogènes, allant de données structurées à des contenus non structurés. En prenant le journalisme de données comme cas d'usage emblématique, l'objectif du projet est de développer les fondements scientifiques et technologiques d'une analyse de données collaborative, guidée par la connaissance et intégrant l'utilisateur dans la boucle, appliquée à des sources d'information hétérogènes, puis de démontrer l'efficacité de l'approche sur des cas d'usage réalistes et à forte visibilité. Le projet se situe à l'intersection de plusieurs domaines de recherche — analyse de contenu, gestion de données, représentation des connaissances, visualisation — qui couvrent plusieurs thématiques Inria, et s'appuie sur un club de grands acteurs de la presse pour définir les scénarios d'usage, fournir des données et valoriser les résultats.

ASPIQ ANR 2013–2017

ASP technologIes for Querying large scale multisource heterogeneous web information

2026–2030
Porteur : Odile Papini · LSIS
Équipes partenaires
  • CRIL
  • LERIA

Le projet ASPIQ (ANR-12-BS02-0003) est un projet de recherche fondamentale labellisé par l'ANR dont l'objectif est de proposer des solutions originales pour l'interrogation d'informations hétérogènes multi-sources à grande échelle.

PAGODA ANR JCJC 2013–2017

Practical Algorithms for Ontology-based Data Access

2026–2030
Porteur : Meghyn Bienvenu · LRI/GraphIK
Équipes partenaires
  • Inria (LEO)
  • LIG
  • Laboratoire d'Anatomie de Grenoble

PAGODA est un projet de recherche fondamentale dont le but est d'améliorer l'efficacité et la robustesse de l'accès aux données en présence d'ontologies, par le développement de nouveaux algorithmes d'interrogation en présence d'ontologie et de nouvelles méthodes pragmatiques pour gérer de façon raisonnée les données incohérentes.