Se concentrer uniquement sur la définition des mots de manière isolée ne permet pas de capturer la richesse du sens contextuel et des relations sémantiques propres à un domaine particulier.
En effet, chaque domaine constitue un ensemble fini de concepts interconnectés, formant un graphe sémantique qui reflète les liens entre ces concepts.
Dans cette perspective, le sens d’un mot ou d’un concept n’est pas indépendant mais se construit à travers ses relations avec d’autres mots.
Ce tissu sémantique, qui constitue l’ontologie d’un domaine, n’est pas seulement une collection de définitions, mais un réseau de significations interconnectées, reflétant les interdépendances, les hiérarchies, et les nuances spécifiques au domaine.
En pratique, cela signifie que pour bien représenter un domaine, il ne suffit pas de définir les termes individuellement, mais il faut aussi cartographier leurs relations sémantiques, leurs contraintes, et leur rôle dans le système global de connaissances du domaine.
Ce réseau pourrait être modélisé par un graphe orienté (ou non) où chaque nœud représente un concept et chaque arête une relation sémantique.
La construction d’une telle ontologie de domaine ou modèle sémantique permet alors d’enrichir les interactions humaines ou systèmes (comme les IA ou les systèmes de gestion de connaissances), car il prend en compte non seulement le sens propre d’un terme, mais aussi les implications et les connexions qui en découlent à travers tout le tissu sémantique.
De plus, cette approche d’ensemble offre des avantages pour l’interopérabilité, car elle permet d’aligner les termes à un niveau conceptuel et relationnel, facilitant les échanges entre systèmes ou disciplines différents, à condition qu’ils partagent ou se réfèrent à des graphes sémantiques compatibles ou interopérables.
C’est dans ce cadre que les ontologies deviennent vraiment puissantes pour modéliser non seulement des données, mais aussi les relations complexes qui définissent un domaine de connaissance.
