CASO et IRRIG deux ontologies pour le développement de systèmes contextuels : cas d’usage sur l’automatisation de l’irrigation

Quang-Duy Nguyen (1) , Catherine Roussey (1) , María Poveda Villalón (2) , Christophe de Vaulx (3) , Jean-Pierre Chanet (1) , Camille Noûs (4)

1 UR TSCF - Technologies et systèmes d'information pour les agrosystèmes
2 UPM - Universidad Politécnica de Madrid
3 LIMOS - Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
4 Laboratoire Cogitamus = Cogitamus Laboratory

Nos travaux portent sur le développement d’un système contextuel automatisant les décisions d’irrigation en fonction des mesures des capteurs. Plus précisément, cet article présente le développement des ontologies intitulées CASO et IRRIG : CASO organise l’ensemble des données manipulées par un système contextuel. L’ontologie IRRIG est une spécialisation de CASO dédiée aux traitements des données nécessaires à l'automatisation d'une méthode d'irrigation manuelle nommée IRRINOV. Ces ontologies réutilisent des ontologies connues telles que Semantic Sensor Network (SSN) et Smart Appliance REFerence (SAREF). Un ensemble de traitements sur les données concerne les règles permettant de déduire les décisions quotidiennes d’irrigation. Ce projet travaille avec des données d’expérimentation d’irrigation pour évaluer le résultat des règles.

Keywords: automatisation; pilotage de l'irrigation; agriculture numérique; représentation des connaissances; décision d’irrigation; Ontologies; systèmes contextuels; inférences à base de règles; mesures de capteurs

Domains: Artificial Intelligence [cs.AI]; Web; Automatic Control Engineering

Quang-Duy Nguyen, Catherine Roussey, María Poveda Villalón, Christophe de Vaulx, Jean-Pierre Chanet, et al.. CASO et IRRIG deux ontologies pour le développement de systèmes contextuels : cas d’usage sur l’automatisation de l’irrigation. 31es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, Sébastien Ferré, Jun 2020, Angers, France. ⟨hal-02888201⟩