Explication d'Ontology : Pourquoi comprendre l'existence est important dans Web3 et l'IA

La question du monde réel derrière l’Ontologie

Avant de plonger dans les définitions techniques, considérez ceci : comment les machines comprennent-elles ce qu’est réellement un “patient”, une “maladie” ou un “actif numérique” ? Comment les réseaux blockchain vérifient-ils l’identité ? La réponse réside dans l’ontologie — le concept philosophique qui façonne désormais notre manière de construire la technologie.

Au cœur, l’ontologie pose une question apparemment simple : “Qu’est-ce qui existe réellement ?” Cette interrogation philosophique ancienne sous-tend aujourd’hui les systèmes modernes — des web sémantiques aux couches d’identité décentralisées dans la blockchain. Comprendre l’ontologie n’est pas seulement académique ; cela influence directement la façon dont les systèmes d’IA raisonnent, comment les bases de données organisent l’information, et comment les plateformes Web3 instaurent la confiance.

Comprendre l’ontologie : Au-delà de la définition

L’ontologie vient des mots grecs “onto” (être/existence) et “logy” (étude de). En philosophie, c’est l’enquête systématique sur la réalité — examiner ce qui existe, comment le catégoriser, et comment différentes choses se rapportent entre elles.

Mais voici où cela devient intéressant : l’ontologie ne consiste pas seulement à lister ce qui existe. Il s’agit de définir la structure de l’existence elle-même.

Considérez ces questions ontologiques fondamentales :

• Qu’est-ce qui compte comme “réel” ?
• Comment regrouper les choses en catégories ?
• Quelle est la différence entre un concept universel (tel que “la rougeur”) et une instance spécifique (comme “cette pomme rouge”) ?
• Quelles relations existent entre les entités ?

En termes pratiques, pensez à l’ontologie comme au plan pour organiser la réalité. Que vous structuriez des données dans une base, construisiez une IA comprenant la terminologie médicale, ou créiez un système d’identité blockchain — vous faites des choix ontologiques sur ce qui existe et comment c’est organisé.

Comment l’ontologie a évolué : De Platon à la technologie moderne

Les racines de la pensée ontologique remontent à des millénaires. Platon et Aristote débattaient pour savoir si les idées abstraites ou les objets physiques étaient “plus réels”. Le cadre d’Aristote — organiser la réalité en substances, qualités et relations — est devenu la base de la philosophie occidentale.

Avançons jusqu’au XVIIe siècle : Christian Wolff formalise “l’ontologie” comme discipline philosophique. Au XXe siècle, les philosophes analytiques questionnent la nature des propriétés, de l’existence et du langage avec une précision croissante.

Aujourd’hui, l’ontologie a dépassé la philosophie pure. Elle apparaît dans :

• L’informatique (structuration des connaissances dans les systèmes d’IA)
• Les systèmes d’information (organisation des bases de données et des graphes de connaissances)
• La linguistique (normes du web sémantique)
• La blockchain (définition des identités et actifs numériques)

Cette évolution révèle quelque chose de profond : la façon dont nous pensons la réalité influence directement les technologies que nous construisons.

Les grands débats : Qu’est-ce qui compte vraiment comme réel ?

L’ontologie n’est pas un territoire définitivement tranché — philosophes et technologues continuent de débattre sur des questions fondamentales.

Réalisme vs. Constructivisme

Les catégories comme “nombre”, “argent” ou “classe sociale” existent-elles indépendamment de la pensée humaine ? Les réalistes disent oui. Les constructivistes soutiennent que ce sont des inventions humaines, créées par accord ou pratique sociale.

Ce n’est pas seulement académique. En recherche, votre position ici détermine votre méthodologie. Si vous croyez que les phénomènes sociaux sont des faits objectifs, vous mènerez des expériences quantitatives. Si vous les voyez comme socialement construits, vous utiliserez des entretiens qualitatifs et des analyses narratives.

Universaux vs. Particuliers

“la rougeur” existe-t-elle comme concept abstrait, ou seulement comme des objets rouges spécifiques ? “Le nombre deux” a-t-il une réalité indépendante, ou seulement ces deux chaussettes sur votre sol ?

En informatique, ce débat apparaît lorsque vous concevez des systèmes de classification. Votre base de données doit-elle reconnaître “employé” comme une catégorie universelle, ou uniquement des employés spécifiques comme des particuliers ? Votre choix ontologique influence tout le reste.

L’ontologie en recherche et sciences sociales

Les chercheurs ne réalisent souvent pas qu’ils font des hypothèses ontologiques. Mais ils le font — constamment.

Deux approches fondamentales :

Ontologie objectiviste : La réalité existe indépendamment de la perception humaine. Les phénomènes sociaux ont une existence objective à découvrir. Cette approche privilégie les méthodes quantitatives, l’analyse statistique, et les enquêtes à grande échelle.

Ontologie constructiviste : La réalité émerge par l’interaction humaine et la construction de sens. Les faits sociaux sont des produits d’interprétation collective. Cette approche privilégie les entretiens qualitatifs, les études ethnographiques, et l’analyse narrative.

Voici l’implication pratique : un chercheur étudiant l’hésitation vaccinale pourrait concevoir des essais contrôlés (approche objectiviste) pour mesurer l’efficacité du vaccin de façon objective. Un autre pourrait réaliser des entretiens pour comprendre les expériences vécues et les croyances qui façonnent cette hésitation (approche constructiviste). Même phénomène, ontologies différentes, méthodologies totalement distinctes.

Avant de commencer tout projet de recherche, clarifiez votre position ontologique. Cela détermine vos méthodes, vos types de données, et en fin de compte, vos conclusions.

Ontologie vs. Epistémologie vs. Méthodologie : Faites la différence

Les gens confondent souvent ces trois concepts liés mais distincts :

Ontologie = Qu’est-ce qui existe dans le monde ? (Qu’est-ce qui est réel ?)

Epistémologie = Comment pouvons-nous savoir ce qui existe ? (Comment comprenons-nous la réalité ?)

Méthodologie = Quels outils utilisons-nous pour découvrir la connaissance ? (Comment étudions-nous réellement quelque chose ?)

Exemple : un chercheur en santé demande : “Les déterminants sociaux de la santé sont-ils de vrais facteurs ?” (question ontologique). Ensuite : “Comment mesurer leur impact ?” (question épistémologique). Enfin : “Faut-il utiliser des enquêtes, l’analyse de dossiers médicaux ou des entretiens ?” (question méthodologique).

Avoir ces notions bien comprises évite un brouillage dans la conception de la recherche et des conclusions confuses.

L’ontologie alimente la technologie moderne : IA, bases de données, et graphes de connaissances

En sciences de l’information et en informatique, l’ontologie a une définition plus concrète : c’est une représentation structurée des connaissances sur un domaine. Une ontologie définit explicitement les entités, leurs propriétés, catégories et relations.

Considérez-la comme l’enseignement aux machines de ce qu’est chaque chose.

Les graphes de connaissances

Les moteurs de recherche et assistants IA s’appuient sur des graphes de connaissances — de vastes réseaux d’entités interconnectées et de relations. Ceux-ci sont construits sur des ontologies explicites. Le graphe de connaissances de Google ne stocke pas seulement des données brutes ; il comprend que “Einstein”, “physicien”, et “1879” sont des entités reliées par des types de relations spécifiques.

Ontologies médicales

Dans le domaine de la santé, des ontologies comme SNOMED CT et MeSH standardisent la terminologie médicale. Cela est crucial car “infarctus du myocarde” a une signification précise dans les bases de données, systèmes cliniques et recherches — évitant des malentendus coûteux et assurant la cohérence des données entre hôpitaux.

Schema.org et le Web sémantique

Le web sémantique utilise des ontologies partagées pour que les machines interprètent le contenu de façon significative. Lorsqu’un site marque ses données structurées avec Schema.org, les moteurs de recherche comprennent ce que représente cette information.

Systèmes d’IA

Les systèmes d’IA modernes, notamment ceux spécialisés, dépendent d’ontologies pour structurer leur raisonnement. Un IA diagnostiquant des maladies doit disposer d’une ontologie qui capture les relations entre symptômes, maladies, traitements et facteurs du patient.

Ontologie Blockchain : une application concrète

Le projet de blockchain Ontology (ONT) illustre comment des concepts philosophiques anciens alimentent la technologie contemporaine.

Ontology se positionne comme une “couche de confiance” pour Web3, fournissant des solutions d’identité décentralisée et d’interopérabilité des données. Le nom est volontaire : tout comme l’ontologie philosophique cartographie ce qui existe dans la réalité, la blockchain Ontology structure ce qui “existe” dans les systèmes numériques — identités, permissions, actifs, attestations.

Cela reflète une convergence plus profonde : la façon dont nous organisons philosophiquement la réalité influence la conception de l’infrastructure numérique.

Construire des ontologies de domaine : étapes pratiques

Lors de la conception de systèmes — que ce soit en santé, finance ou commerce électronique — élaborer une ontologie explicite est précieux :

1. Lister toutes les entités pertinentes pour votre domaine (par ex., en santé : maladies, symptômes, traitements, patients, prestataires)

2. Définir les relations entre ces entités (par ex., “traite”, “cause”, “fait partie de”, “est un type de”)

3. Utiliser des outils d’ontologie comme Protégé (éditeur open-source) ou OWL (Langage Web d’Ontologie) pour représenter formellement votre ontologie

4. Assurer la cohérence pour que différents systèmes interprètent les termes de façon identique

Ce travail en amont évite des problèmes d’intégration de données désordonnés plus tard. Il rend vos systèmes plus intelligents, évolutifs, et alignés entre équipes.

Pourquoi l’ontologie est cruciale aujourd’hui

L’ontologie façonne l’infrastructure de l’intelligence moderne — humaine comme artificielle.

Pour les chercheurs, la clarté ontologique détermine la méthodologie et la validité des conclusions. Pour les techniciens, des ontologies explicites rendent les systèmes plus robustes, interopérables et compréhensibles. Pour la société, la façon dont nous structurons ontologiquement les systèmes numériques reflète et renforce ce que nous considérons comme “réel” et “valable”.

À mesure que l’IA devient plus sophistiquée et que la blockchain crée de nouveaux écosystèmes numériques, les questions ontologiques deviennent plus urgentes : Qu’est-ce que l’identité numérique ? Qu’est-ce qui constitue la propriété dans un système décentralisé ? Comment vérifier la vérité dans des réseaux distribués ?

Comprendre l’ontologie — à la fois la tradition philosophique et ses applications techniques — vous arme pour naviguer ces questions avec clarté. Que vous conceviez des systèmes, meniez des recherches ou simplement réfléchissiez de façon critique à la technologie et à la réalité, l’ontologie vous fournit la boîte à outils conceptuelle dont vous avez besoin.