Système de gestion de la médecine traditionnelle dans une plateforme web social et sémantique : une approche basée sur une ontologie visuelle

Résumé : La médecine traditionnelle (MT) africaine est vue comme un système complémentaire de santé à la médecine moderne (MM). Elle a l’avantage d’être plus facile d’accès, moins coûteuse et plus adaptée aux spécificités locales. On note dans la MT, l’absence de partage et de conservation des connaissances médicales : la majorité des praticiens de la MT (PMT) parlent des langues locales non codifiées et beaucoup d’entre eux gardent leur savoir secret. Pour faciliter la préservation de ces connaissances et la communication entre PMT, nous cherchons à concevoir SysMEDTRAD, un système basé sur une ontologie de domaine de la MT et une ontologie d’approche visuelle intégrant un langage iconique. Ce travail de recherche est porteur d’une solution innovante pour les PMT, non seulement leur permettant de manière continue de contribuer à la modernisation et à la valorisation explicite de cette médecine, mais également les dotant d’un outil pour pratiquer leur art de guérisseur. Plus précisément, ce travail a porté sur la construction d’une ontologie de domaine dénommée ontoCONCEPT-Term entièrement terminologique. Il inclut aussi un langage iconique amorcé permettant d’identifier les plantes médicinales. Les recettes et les remèdes traditionnels ont une représentation diagrammatique. Ce langage devra s’étendre tout en suivant le cadre d’une approche d’ontologie visuelle, ontoICONE. Cette ontologie visuelle permettra de transcender les barrières liées à l’illettrisme, à l’oralité et aux multiples langues locales au nombre de 1127 d’Afrique de l’ouest, où a lieu ce projet de partage de connaissances web communautaire. ontoICONE est en partie terminologique et iconique. La partie terminologique est commune avec ontoCONCEPT-Term. ontoICONE et ontoCONCEPTTerm forment ontoMEDTRAD. Pour construire notre ontologie, nous nous sommes inspirés principalement des méthodologies de construction d’ontologies notamment Diligent, NeOn et OntoForInfoScience. Nous avons combiné de multiples sources d’informations et de connaissances, à savoir des rencontres répétées avec les PMT de différentes régions, des travaux publiés en biosciences (MT, Ethnobotanique) couvrant la sous région ouest Africaine, des sites web, des ouvrages livresques, l’observation (jardins botaniques visités), des structures nationales (PNPMT), des ONG (Prometra), des associations et fédérations de PMT (Côte d’Ivoire, Sénégal). Nous avons identifié trois cas d’utilisation principaux : identifier la maladie à partir des symptômes et signes du patient ; prescrire le remède (recettes abstraite et physique : ingrédients et mode de préparation) ; préparer le remède et l’administrer au patient. La richesse de la MT, son caractère tacite et tabou, et la complexité de la représentation visuelle, nous ont conduit à adopter une approche de construction progressive s’appuyant sur les règles sémiologiques notamment la similarité visuelle, l’association sémantique et la convention. Dans les ressources médicinales, les plantes représentent plus de 60 % des traitements traditionnels de santé. Nous avons donc choisi d’amorcer l’iconisation par le concept de Plante en concevant un langage iconique partant des propriétés morphologiques de la plante en s’appuyant sur des sources botaniques. Nous avons rassemblé un jeu de données comprenant 22 plantes et 31 remèdes antipaludéens, et nous avons vérifié que notre langage iconique permettait bien d’identifier ces 22 plantes, à l’aide d’un outil logiciel d’apprentissage et de classification (Weka). Ce langage a été présenté aux PMT lors de la première étape de validation. La prochaine se focalisera sur la validation définitive et globale de ontoMEDTRAD et surtout l’adoption d’une véritable ontologie visuelle. Elle intègre aussi le déploiement de ontoMEDTRAD (ontoICONE) dans une plateforme Wiki sémantique (via Virtuoso), afin de rendre opérationnel SysMEDTRAD. En perspectives, les T-Box et A-Box d’une ontologie formelle seront complétées par G-Box, une partie graphique comprenant les icônes et leur structure (ontoMEDTRAD). Aligner l’ontologie visuelle à d’autres existantes (MT et MM) et donner une stature de référence régionale voire mondiale à cette ontologie de domaine de la MT africaine ne seront pas en reste.
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Thèse
Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Gaston Berger de Saint-Louis (Sénégal), 2018. Français
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Contributeur : Appoh Kouame <>
Soumis le : mardi 1 janvier 2019 - 00:09:05
Dernière modification le : lundi 14 janvier 2019 - 09:16:46

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Appoh Kouame. Système de gestion de la médecine traditionnelle dans une plateforme web social et sémantique : une approche basée sur une ontologie visuelle. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Gaston Berger de Saint-Louis (Sénégal), 2018. Français. 〈tel-01842116v7〉

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