Abstract
À l’heure où le Web est devenu une plateforme qui permet
d’accéder à ses applications, ses réseaux sociaux et ses
objets connectés, les technologies du Web Sémantique peinent
encore à trouver un champ applicatif et sont perçues comme
lourdes et peu dynamiques. Dans les applications Web, elles
sont actuellement utilisées soit en back office côté serveur,
soit au mieux pour déréférencer des identifiants de ressources
ou comme dispositifs de stockage. Pourtant, du raisonnement
peut être utilisé sur des données stockées localement côté
client. Utilisé conjointement avec les nouvelles APIs HTML5,
le raisonnement côté client peut être embarqué dans une
application web dynamique, permettre des performances tout à
fait acceptables, et même vous faire économiser de la
puissance de calcul côté serveur et de la bande passante
réseau.
Nous présenterons un tour d’horizon des technologies qui
permettent de déployer du raisonnement côté client, sans
perturber le fonctionnement d’une application. En
particulier, nous présenterons le moteur d’inférences Hybrid
Location-Agnostic Reasoner (HyLAR) fondé sur le profil de
raisonnement OWL 2 RL qui tire à la fois parti des avancées
en raisonnement incrémental et des APIs asynchrones côté
client. HyLAR fournit par ailleurs un SPARQL endpoint
performant pour des données applicatives locales. Enfin,
nous présenterons un exemple de framework permettant
d’exécuter le moteur d’inférences HyLAR indifféremment côté
serveur ou côté client, en s’adaptant aux performances et
aux ressources (batterie, connexion réseau) du client. HyLAR
est disponible en tant que module NPM sous licence libre
MIT.
**Lionel Médini**
Lionel Médini est enseignant-chercheur au laboratoire
LIRIS de Lyon. Il s’intéresse à la fois aux technologies du
Web Sémantique en recherche et du Web avancé et mobile en
enseignement. Le travail présenté est à la jonction de ces
deux disciplines et a été développé dans le cadre de la
thèse de Mehdi Terdjimi qu’il co-encadre autour du Web des
objets.
**Mehdi Terdjimi**
Mehdi Terdjimi est doctorant au laboratoire LIRIS de Lyon. Sa thèse s'inscrit
dans le cadre du projet ANR ASAWoO et concerne l'adaptation contextuelle pour
le Web des Objets. Ses intérêts se portent sur les domaines du Web sémantique,
du raisonnement ainsi que sur les technologies du Web en général.