Exialis

Ce projet est une collaboration entre le LIMOS et une jeune entreprise innovante Jeolis Solutions, les deux situées à Clermont-Ferrand, dans le domaine de l’e-Santé et plus spécifiquement l’Education Thérapeutique du Patient (ETP). La diffusion de certaines pathologie dans la population (obésité, ...) plaident pour une absolue nécessité de développer rapidement une digitalisation intelligente de l'ETP afin d’aboutir à une e-ETP motivante, ludique et personnalisée. Le but est d'habituer un patient atteint d'une pathologie chronique à adopter au quotidien les bons comportements permettant de renforcer l'action d'un traitement médical. Afin d'atteindre ce but, nous avons développé dans [1] l'application ORALOOS, ou "Outil de Recommandation d’Activités Ludiques basé sur une Ontologie Opérationnelle de Suivi", permettant la recommandation de défis ludiques à des patients atteints d'obésité. Le but est de les encourager en douceur à changer leurs habitudes et d'offrir un outil de suivi adaptatif du patient pour le praticien de santé. L'aspect adaptatif est ici important en ce sens que l'application doit pouvoir proposer des défis adaptés à l'état du patient et à ses retours sur les défis qu'il a déjà achevés. Par ailleurs, de nouveaux défis et les règles précisant comment les insérer dans le processus de recommandation doivent pouvoir être ajoutés le plus facilement possible. 

Dans ce contexte, une solution bien connue est l'usage de langages déclaratifs associés à des raisonneurs adaptés : ces langages permettent la gestion (ajout, modification et suppression) des connaissances (ici défis et règles associées) sans avoir à toucher au code principal de l'application. Les langages du domaine de la représentation des connaissances et des raisonnements sont particulièrement adaptés à cet usage. Un des paradigmes phare est basé sur l'hybridation des logiques de description (LD), et en particulier le langage de création d'ontologies OWL2 du web sémantique, avec des langages de la programmation logique (PL). Les LD servent à modéliser les notions importantes du domaine (les connaissances statiques) sous forme d'axiomes ontologiques. La PL permet de modéliser l'évolution de situations particulières dans le domaine (les connaissances dynamiques) sous forme de règles. Dans ORALOOS, OWL2 est par exemple utilisé pour décrire les différentes catégories de patients et les propriétés des défis, alors que des règles SWRL décrivent à quelles conditions un défi devient proposable à un patient. Suite à l'identification des limites à cette première approche (déclarativité restreinte, absence de la négation dans les règles SWRL), l'enjeu de ce projet est de trouver comment améliorer la déclarativité globale de l'approche en utilisant des langages représentation les plus expressifs possible, comme notamment ASP (Answer Set Programming) afin de limiter l’utilisation de code impératif.

Dans le cadre du plan France Relance, un contrat de collaboration a été passé entre l'UCA et Jeolis Solutions qui a permis l'embauche pour 2 ans d'un ingénieur d'études (Loris Croce pour 5 mois puis Adrien Collange pour 19 mois). Les missions de la personne recrutée sont l’implémentation d’outils permettant de :

    1.        Combiner le meilleur des mondes OWL2 et ASP
        a.   OWL2 pour l’aspect statique des connaissances (TBox et ABox + vérification de la consistance par classification d’individus), comme ce qui est proposé dans l’éditeur Protégé. De plus OWL2 permet l’héritage entre classes et relations.
        b.   ASP pour l’aspect dynamique des connaissances et la pertinence de règles logiques avec négation(s), contraintes et non monotones

L’aspect théorique de cette hybridation a été proposé dans Hexlite [2]. Nous proposons donc de créer une bibliothèque appelée Exialis pour faciliter l'implantation industrielle de cette approche.

    2.        Etablir une transcription DMN -> ASP 

Ecrire un programme ASP n’est pas encore à la portée des experts métiers du monde industriel, ce qui ne facilite pas l’adoption d’ASP malgré des solveurs performants. Cependant, il existe le standard DMN (Decision Model and Notation) du consortium OMG qui permet aux industriels d’écrire des systèmes de décision à partir de simples tableaux type Excel. Il serait intéressant d’avoir un outil permettant le passage de DMN à ASP, comme ce qui a été proposé récemment dans cDMN [3].

L’intérêt serait de permettre aux experts psychologues, pédagogues d’écrire, d’améliorer, de tester des stratégies de progression plus facilement, plus rapidement qu’actuellement, sans passer par un expert ingénieur spécialisé en Ingénierie des connaissances. 

Bibliographie

[1] Xavier Goblet, Christophe Rey : « Suivi thérapeutique intelligent par recommandation à base d'ontologie et de règles ». Conférence Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA) dans le cadre de la Plate-Forme de l'Intelligence Artificielle (PFIA) du 29 juin au 3 juillet 2020

[2] Peter Schüller : “A new OWLAPI interface for HEX-Programs applied to Explaining Contingencies in Production Planning”. In: New Foundations for Human-Centered AI, Workshop at ECAI 2659, pages 25-31, 2020

[3] Aerts B., Vandevelde S., Vennekens J. (2020) Tackling the DMN Challenges with cDMN: A Tight Integration of DMN and Constraint Reasoning. In: Gutiérrez-Basulto V., Kliegr T., Soylu A., Giese M., Roman D. (eds) Rules and Reasoning. RuleML+RR 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12173. Springer. https://arxiv.org/abs/2005.09998