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Patrice Buche & Mélanie Münch, UMR IATE, Montpellier
Liliana Ibanescu, UMR MIA-Paris-Saclay, Paris

La quantité massive de plastiques utilisés chaque année entraîne une accumulation de déchets dans notre environnement. Face à l’épuisement des ressources fossiles et à l’augmentation des résidus organiques (e.g. agricoles, urbains, forestiers), le développement de nouvelles technologies pour la formulation de matériaux composites bio-sourcés et biodégradables permet d’apporter une solution de valorisation tout en produisant des substituts au plastique. La conception « sur mesure » de matériaux biocomposites accroît le besoin de compréhension et de modélisation des relations entre la structure des matériaux et leur performance finale (e.g. perméabilité à la vapeur d’eau, caractéristiques thermiques et mécaniques).

Dans ce webinaire, nous présenterons POND (Process and observation ONtology Discovery), un workflow numérique que nous avons conçu et réalisé pour les procédés de transformation dédié au raisonnement en présence d’incertitude à partir de données expérimentales et de connaissances expertes. Ce workflow permet de faire des prédictions à partir d’un apprentissage sur une base de données. POND repose sur deux modèles issues de l’intelligence artificielle: (1) PO² (Process and Observation Ontology) une ontologie dédiée à la représentation des procédés de transformation; et (2) les modèles relationnels probabilistes (PRMs). Leur combinaison dans POND permet un fonctionnement rétro-actif, où chaque modèle appris est soumis à l’expert qui peut affiner les connaissances intégrées ou en intégrer de nouvelles. Appliqué à un jeu de données constitué à partir de quatre projets différents, POND permet de formuler des biomasses optimales à partir des caractéristiques souhaitées pour le produit final. Ces résultats ont permis de découvrir une biomasse potentiellement intéressante et non testée dans les quatre projets (enveloppe de riz).

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Caroline Pénicaud, UMR SayFood, Thiverval-Grignon
Geneviève Gésan-Guiziou, UMR STLO, Rennes
Julie Auberger & Caroline Malnoë, plateforme MEANS, Rennes

Les systèmes alimentaires sont les principaux responsables des impacts environnementaux à l’échelle mondiale. Par ailleurs, la moitié de l'humanité souffre d'un régime alimentaire insuffisant ou de mauvaise qualité. Des données environnementales sur l'alimentation sont nécessaires pour accompagner les nécessaires changements drastiques des systèmes alimentaires vers plus de durabilité. La base de données PO²-BaGaTel, structurée par l'ontologie PO², et MEANS-InOut sont deux outils complémentaires qui permettent de créer, structurer et partager de telles données.

Ce webinaire présentera l’application MEANS-InOut qui permet l’étude par analyse du cycle de vie (ACV) des procédés de transformation des produits issus de l’agriculture. Après une introduction à l’ACV, une première partie montrera les enjeux de l’évaluation environnementale des procédés et des produits alimentaires à travers deux exemples. Une deuxième partie s’attachera à la présentation de MEANS-InOut, de ses possibilités et de son articulation avec PO²-BaGaTel.

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Elisabeth Guichard, Michel Visalli & Caroline Bondu, CSGA, Dijon

Le goût est au centre des préoccupations des consommateurs. De nombreuses publications ont étudié l'effet de la reformulation des aliments sur les propriétés nutritionnelles, sensorielles et l'acceptabilité consommateur, mais les résultats sont difficilement comparables du fait de l'hétérogénéité des méthodologies utilisées et donc des données collectées. L’utilisation de la base de données PO²-BaGaTel pourrait permettre d’agréger ces différentes études en vue de réaliser des méta-analyses.

L’objectif du travail présenté dans ce webinaire est de construire les branches de l’ontologie PO²-TransformON relatives aux méthodes et aux descripteurs organoleptiques et affectifs permettant la caractérisation de produits alimentaires par des panels de sujets. La première partie du webinaire décrira la démarche employée pour construire les lexiques, puis les taxonomies et enfin les branches de l’ontologie. La deuxième partie illustrera l’intérêt de la structuration en ontologie à travers des exemples concrets d’utilisation, et abordera les limites du travail réalisé.

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Stéphane Dervaux, UMR MIA-Paris-Saclay, Paris
Magalie Weber, UR BIA, Nantes
Hervé Guillemin, plateforme PLASTIC TRANSFORM et URTAL, Poligny

Les ontologies sont au cœur de la constitution de bases de connaissances car elles permettent de structurer les données, de faciliter leur interrogation à l’aide de requêtes sémantiques et de les rendre plus largement exploitables dans des modèles. L’ontologie PO² (Process and Observation Ontology) propose un modèle de structuration « cœur » basé sur des standards du web sémantique qui peut ensuite être spécialisé dans des ontologies couvrant différents domaines. L’ontologie de domaine TransformON regroupe un ensemble de concepts (vocabulaire de référence) permettant de couvrir le périmètre des recherches du département TRANSFORM. Ce référentiel constitue une ressource termino-ontologique qui a pour vocations de i) pouvoir structurer des données expérimentales produites en interne et ii) pouvoir annoter des données externes issues de la littérature. Les données ainsi structurées et stockées dans la base de données graphe PO²-BaGaTel sont disponibles, interrogeables et partageables au format RDF.

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