CONTRAT DE RECHERCHE - KORTEXYA Kaytoue

La construction et la maintenance d’ontologies restent des tâches largement manuelles, coûteuses en temps expert. Pourtant, les connaissances d’un domaine sont dispersées dans des supports hétérogènes : documents textuels (PDF, articles, rapports), schémas et diagrammes (UML, organigrammes, mind maps), tableaux et bases de données, images annotées, voire enregistrements audio ou vidéo de réunions d’experts.

ReasoningLayer est une plateforme neuro-symbolique développée en Rust, basée sur un système de types hiérarchiques avec héritage multiple. Elle permet de représenter des ontologies sous forme de hiérarchies de types, de structures à attributs nommés et de règles d’inférence. Un moteur de chaînage avant dérive automatiquement de nouvelles connaissances à partir de faits et règles.

Aujourd’hui, le pipeline d’ingestion de ReasoningLayer extrait entités, relations et axiomes principalement depuis du texte. Cette approche présente une limitation majeure : l’unimodalité, seul le texte est traité, alors que les diagrammes, images et tableaux contiennent souvent des informations structurelles riches et complémentaires pour la construction d’ontologies.