En exploitant les nouvelles sources de données, à un moment ou à un autre, se pose la question de la signification de ces données. Également, pour tirer un plus grand profit de la connaissance acquise, la donnée doit être rapportée à un concept, c’est-à-dire à l’objet (physique ou abstrait) qui la porte. Elle doit s’articuler aux autres facettes de cet objet.
C’est le rôle de la modélisation sémantique de dégager la signification des données, de les formaliser en tant que propriétés du concept et de les inscrire dans une structure manipulable.
La modélisation sémantique apparaît donc comme un outil incontournable pour bénéficier des techniques X-data. En retour, les X-data influent sur la modélisation sémantique – sinon sur ses procédés, du moins sur son contenu. Notamment :
- assimilation de nouvelles propriétés dans le modèle sémantique (complétant les classes sémantiques, déjà identifiées, avec des “détails” issus des big data), particulièrement des propriétés de portée classe (valeurs agrégées, indicateurs issus des open data),
- extension du modèle à des notions nouvelles (par exemple, meilleure description des objets appartenant à l’environnement de l’entreprise, les personnes, leurs relations, leurs comportements, les événements externes…),
- évolution vers un “style” de modèle qui ménage leur place aux comportements, aux corrélations et aux anticipations (des catégories de propriétés que l’on peut considérer comme nouvelles ou, en tout cas, d’usage rare dans la modélisation classique), avec un enrichissement conséquent des automates à états et de la propagation des changements d’états.
Praxeme exhorte le modélisateur à ne pas réduire la connaissance du métier à celle des données. Le choix du terme “sémantique” en lieu et place de “conceptuel” découle de cette position, ce dernier terme évoquant fortement le modèle conceptuel des données alors que le modèle sémantique prend en charge le concept, tout le concept, sous ses trois facettes réconciliées dans l’unité de la classe : information, action, transformation.
