Intégration de données guidée par une ontologie : Application à l’assistance personnalisée aux personnes âgées

La santé des personnes âgées est un enjeu majeur de santé publique des prochaines décennies. Un intérêt à été porté aux moyens adaptés pour améliorer le "mieux vieillir" des générations à venir. La personnalisation des recommandations nutritionnelles et d'activités physiques représente une solution efficace pour répondre aux problèmes de santé des personnes âgées. La personnalisation dépend des moyens de collecter puis d'intégrer les données, quelles que soient leurs sources. Cette étape est essentielle pour pouvoir exploiter les données et construire un profil utilisateur. Pour répondre au besoin de collecte de données, faire participer la personne âgée permet de l'impliquer dans son parcours de santé et dans l'intégration de ses besoins. Ainsi, la conception d'un jeu sérieux pour une visée plus large que la collecte de données a été incluse dans le processus de personnalisation. Il présente des avantages pour la stimulation des capacités cognitives et physiques et améliore les aspects de personnalisation. Pour répondre au problème d'intégration des données, les solutions proposées dans la thèse consistent à utiliser les ontologies pour éliminer les hétérogénéités sémantiques. Elles fournissent un support de représentation, de définition d'un vocabulaire unifié et d'inférences logiques permettant d'établir un raisonnement entre les connaissances représentées dans l'ontologie et les données collectées. Pour que l'ontologie puisse tenir compte des nouvelles exigences d'intégration de données et de recommandations nutritionnelles et d'activités, une attention particulière a été apportée au processus d'évolution. Les étapes d'un cycle d'évolution d'ontologie ont été appliquées pour faire évoluer une ontologie modulaire du domaine de la nutrition impliquant la construction de nouveaux modules thématiques. Pour pouvoir exploiter les données, une approche d'intégration sémantique de données issues d'une base de données relationnelle a été conçue puis implémentée. L'approche s'appuie sur la construction d'un graphe de connaissances personnel de santé (PHKG), comme moyen pour représenter les données de la personne et d'établir un alignement entre le schéma conceptuel de données et celui de l'ontologie. L'enrichissement du PHKG avec le vocabulaire de l'ontologie permet de construire un « profil santé » de la personne âgée et d'établir la correspondance entre le profil et la recommandation. Les graphes de connaissances appliqués au domaine de la santé ont récemment été introduits pour exprimer l'idée d'une vision personnalisée et demeurent jusqu'à ce jour un sujet quelque peu sous-exploré. Les solutions proposées dans la thèse consistent à utiliser l'expressivité de l'ontologie pour personnaliser la prise en charge non thérapeutique des personnes âgées et répondre ainsi au problème initial de santé publique.