Pourquoi Ontology est Important dans le Web3, l'IA et Au-delà

Qu’est-ce qui existe exactement ? Cette ancienne question philosophique n’est plus seulement académique — elle façonne désormais la manière dont nous construisons des systèmes blockchain, concevons l’intelligence artificielle et organisons les données. L’ontologie, l’étude systématique de ce qui existe et de la façon dont les choses se rapportent, a évolué d’une recherche purement philosophique en un outil pratique pour les développeurs et chercheurs.

La question centrale : Qu’est-ce que l’ontologie ?

Au cœur, l’ontologie demande : Quels types de choses sont réelles ? et Comment les classons-nous ?

En philosophie, l’ontologie examine l’être lui-même — explorant les entités, leurs propriétés et leurs relations. Elle se concentre sur des catégories fondamentales comme les objets, les propriétés, les événements et les relations. Le terme provient du grec : “onto” (être) + “logie” (étude de), gagnant en importance dans les écrits philosophiques du XVIIe siècle.

En termes simples : l’ontologie est comme un système d’inventaire de la réalité. Dans un jeu vidéo, vous listez personnages, objets et capacités. L’ontologie fait de même pour l’existence — en définissant ce qui “existe” dans un domaine et comment tout est connecté.

De la philosophie antique à l’application moderne

Platon et Aristote se sont penchés sur ce qui est réel il y a des siècles. Aristote a catégorisé la réalité en substances, qualités et relations — établissant des cadres que les philosophes ont débattus pendant des siècles. Des penseurs médiévaux comme Thomas d’Aquin ont étendu ces systèmes. Au XVIIe siècle, Christian Wolff a formalisé “l’ontologie” comme une discipline distincte.

Le XXe siècle a transformé l’ontologie. Les philosophes ont débattu des propriétés, du langage et de l’existence avec un rigorisme croissant. Puis est venue la révolution numérique : les scientifiques de l’information ont compris que l’ontologie pouvait résoudre un problème majeur — comment aider les machines à comprendre des données complexes et interconnectées ?

Ontologie vs. Épistémologie vs. Méthodologie : connaître la différence

Beaucoup confondent ces trois concepts. Voici la distinction :

• Ontologie : Qu’est-ce qui existe ? (Qu’est-ce qui est réel dans le monde ?)
• Épistémologie : Comment savons-nous ? (Quelles méthodes révèlent la vérité ?)
• Méthodologie : Comment l’étudions-nous ? (Quels outils utilisons-nous ?)

En recherche, votre position ontologique détermine tout. Si vous croyez que la réalité existe objectivement, vous utiliserez des méthodes quantitatives (sondages, expériences, statistiques). Si vous considérez la réalité comme socialement construite, vous préférerez des approches qualitatives (entretiens, récits, observations).

L’ontologie en action : sciences de l’information et technologie

L’ontologie moderne ne se limite pas aux salles de cours de philosophie. En sciences de l’information et en technologie, l’ontologie représente la connaissance d’un domaine en structurant les entités, catégories et relations. Cela permet à la fois aux machines et aux humains de traiter efficacement des données complexes.

Exemples concrets :

• Les graphes de connaissances alimentent les moteurs de recherche en cartographiant les relations entre concepts
• SNOMED CT standardise la terminologie médicale dans les systèmes de santé
• Schema.org fournit un vocabulaire structuré pour le contenu web
• Les systèmes d’IA s’appuient sur des ontologies pour comprendre le contexte et prendre des décisions intelligentes

Dans les bases de données et l’IA, les ontologies garantissent une saisie cohérente des données, améliorent l’interopérabilité et permettent aux machines de raisonner sur l’information plutôt que de simplement la récupérer.

La connexion blockchain : Projet Ontology (ONT)

Le projet blockchain Ontology illustre comment la philosophie classique rencontre l’innovation Web3. ONT crée une “couche de confiance” pour les systèmes décentralisés, offrant des solutions d’identité décentralisée et d’interopérabilité des données entre réseaux.

Pourquoi l’avoir nommé d’après un concept philosophique ? Parce que structurer l’identité numérique, les permissions et les actifs reflète la façon dont la philosophie structure ce qui existe dans la réalité. L’ontologie définit quels entités numériques comptent et comment elles se rapportent — exactement ce dont la blockchain a besoin.

Débats clés façonnant l’ontologie

Réalisme vs. Constructivisme

Les catégories comme “justice” ou “arbre” existent-elles indépendamment ? Les réalistes disent oui. Les constructivistes soutiennent que nous créons ces catégories par accord social. Ce débat influence tout, de la conception de la recherche à la formation de l’IA.

Universaux vs. Particuliers

La “rougeur” est-elle une qualité abstraite universelle, ou n’existent que des choses rouges spécifiques ? Cela influence la façon dont nous construisons des systèmes de classification en informatique et gestion des connaissances.

Branches de l’ontologie moderne

• Ontologie formelle : Analyse des catégories logiques de l’être (objets, événements, processus)
• Ontologie appliquée : Modélisation de domaines spécifiques (médecine, finance, ingénierie)
• Ontologie sociale : Exploration des entités dépendantes des pratiques sociales (argent, organisations, lois)

Chaque branche résout des problèmes différents — de la standardisation des dossiers médicaux à la facilitation des transactions financières transfrontalières via une terminologie cohérente.

Impact pratique : construire de meilleurs systèmes

Que vous construisiez une ontologie de domaine ou conceviez un système d’IA, commencer par une clarté ontologique explicite porte ses fruits :

1. Listez toutes les entités pertinentes dans votre domaine
2. Définissez les relations entre elles (“causes”, “fait partie de”, “type de”)
3. Utilisez des outils comme Protégé ou OWL (Langage d’Ontologie Web) pour formaliser cela

Cette base évite les futurs problèmes d’intégration de données et prépare votre système à la complexité à venir.

Pourquoi devriez-vous vous soucier de l’ontologie

L’ontologie façonne les questions que posent les chercheurs, détermine ce qui compte comme “réel” et guide la structure technologique — impactant les résultats, des systèmes d’IA à la recherche en sciences sociales, en passant par la gestion de l’identité numérique.

Pour les développeurs créant des applications Web3, comprendre l’ontologie signifie concevoir de meilleurs systèmes évolutifs et interopérables. Pour les data scientists, cela permet de construire des moteurs de recommandation plus intelligents et de détecter la fraude. Pour tous les autres, cela signifie reconnaître que la façon dont nous organisons la réalité influence directement la technologie qui façonne notre monde.

Le lien entre questions philosophiques antiques et technologie blockchain de pointe est indéniable : la façon dont nous définissons ce qui existe détermine ce que nous pouvons construire.