Consistency Is Not Coherence: Orientation Search for Certified Alignments Between 4D Defence Upper Ontologies

Dans le monde à enjeux élevés de la défense nationale et du renseignement, la donnée est la monnaie de la sécurité. Les gouvernements et les alliances militaires s'appuient sur des systèmes numériques massifs pour suivre les personnes, les événements et les lieux, garantissant qu'un soldat sur le terrain et un stratège dans un centre de commandement parlent le même langage. Pour que ces systèmes communiquent entre eux, les experts construisent des dictionnaires numériques appelés « ontologies ». Considérez une ontologie non pas comme une simple liste de mots, mais comme une carte rigoureuse de la manière dont une communauté spécifique comprend la réalité. Elle définit ce qu'est une « personne », ce qu'est un « événement » et comment ces choses sont liées les unes aux autres. Lorsque deux organisations différentes, comme les forces de défense du Royaume-Uni et une alliance internationale plus large, tentent de partager des informations, elles doivent aligner leurs cartes. Si une carte stipule qu'une « personne » est un objet physique qui existe à travers le temps, et que l'autre stipule qu'une « personne » est une série de moments dans le temps, les ordinateurs essayant de fusionner ces cartes planteront ou, pire encore, produiront des erreurs silencieuses menant à de mauvaises décisions. L'objectif de ce travail est de garantir que, lorsque ces cartes numériques sont jointes, l'image résultante soit non seulement cohérente, mais qu'elle ait réellement du sens.

Les chercheurs de cette étude ont abordé un problème difficile impliquant trois cartes numériques spécifiques utilisées dans la défense : l'Information Exchange Standard, que le Royaume-Uni utilise pour partager des renseignements ; le Higher Quality Data Model, qui sous-tend le jumeau numérique de la nation pour l'environnement bâti ; et la Basic Formal Ontology, un standard utilisé par l'OTAN et les États-Unis. Avant ce travail, personne n'avait réussi à créer un pont compréhensible par une machine entre l'Information Exchange Standard du Royaume-Uni et le Higher Quality Data Model. L'équipe a pris une liste de dix-sept connexions préparée manuellement par des experts humains qui estimaient que les deux systèmes étaient liés, et a testé ce qui se passerait si un ordinateur traitait ces connexions comme des faits logiques absolus. Le résultat fut une découverte frappante : vérifier simplement si les données combinées étaient « cohérentes » ne suffisait pas.

Lorsque les chercheurs ont fusionné les deux cartes en utilisant les connexions des experts, l'ordinateur a passé le test de cohérence standard. Il a trouvé un modèle où tout pouvait théoriquement exister. Cependant, une inspection plus approfondie a révélé que le système fusionné était brisé d'une manière que le contrôle standard avait manquée. La combinaison a créé cent nouvelles catégories de données qui étaient logiquement impossibles à existence. Par exemple, le système fusionné déclarait que certaines catégories opérationnelles du monde réel, comme « personne arrêtée » ou « témoin », étaient des ensembles vides — des concepts qui ne pourraient jamais avoir une seule instance. Cela se produisait parce que la carte cible, le Higher Quality Data Model, contenait déjà trente-neuf catégories brisées avant même le début de la fusion. Ces catégories brisées étaient invisibles pour les contrôles standards, cachées profondément dans la structure de la carte. Lorsque les chercheurs ont cartographié les données du Royaume-Uni sur ces catégories brisées, ils essayaient essentiellement de verser de l'eau dans une tasse percée au fond ; la connexion était techniquement « vraie » parce que rien ne pourrait jamais remplir l'espace vide, mais elle était inutile pour toute application réelle.

L'article soutient que la méthode habituelle pour corriger ces problèmes est trop brutale. Typiquement, lorsqu'un ordinateur trouve un conflit, il supprime simplement la connexion qui a causé le problème. Les chercheurs ont découvert que cette approche rejette des informations précieuses. Au lieu de cela, ils ont développé une nouvelle méthode appelée « recherche d'orientation » (orientation search). Plutôt que de demander « devons-nous garder cette connexion ou la supprimer ? », leur méthode demande « dans quelle direction ce flux de connexion circule-t-il ? ». Elle traite la relation entre deux concepts comme une variable qui peut être ajustée. Parfois, deux choses sont exactement les mêmes ; d'autres fois, l'une est un type de l'autre, mais pas l'inverse. En laissant un raisonneur informatique tester toutes les directions possibles pour chaque connexion, l'équipe a pu réparer le pont sans supprimer les intuitions originales des experts. Ils ont découvert que pour la plupart des connexions, les deux systèmes étaient en parfait accord. Mais pour les rares cas de désaccord, l'ordinateur pouvait identifier précisément pourquoi. Il disait : « Ces deux concepts ne peuvent pas être égaux car, si c'était le cas, cela forcerait un événement spécifique du monde réel à être un type d'objet physique, ce qui contredit les règles du premier système. » L'ordinateur fournissait alors un contre-exemple spécifique pour prouver le point, transformant un conflit potentiel en une différence documentée dans la manière dont les deux standards perçoivent le monde.

L'étude a également testé l'efficacité des systèmes informatiques existants pour résoudre ce problème par eux-mêmes. Ils ont soumis deux programmes de mise en correspondance établis et un grand modèle de langage, similaire à la technologie derrière les chatbots modernes, aux mêmes données. Tous ont échoué de la même manière. Ils ont été piégés par un « faux ami » — une paire de mots qui se ressemblent mais signifient des choses différentes. Les deux systèmes ont tenté de connecter le concept d'un « événement » dans le système du Royaume-Uni avec un « événement » dans l'autre système. Dans le système du Royaume-Uni, un événement est un happening qui prend du temps et implique des personnes. Dans l'autre système, un événement est un moment unique et instantané, sans durée. Les ordinateurs, s'appuyant sur la similitude des noms, ont forcé ces deux idées différentes à être identiques, ce qui a immédiatement brisé la logique de l'ensemble du système. Les experts humains avaient mis en garde contre ce piège, mais les systèmes automatisés y sont tombés. Même lorsque les chercheurs ont donné aux systèmes automatisés la liste des connexions des experts et leur ont demandé de corriger les erreurs, les systèmes ont soit supprimé les connexions correctes, soit les ont inversées, perdant ainsi la précision du sens voulu par les experts.

Le résultat final de ce travail est un pont certifié entre les trois grandes ontologies de défense. Il s'agit d'un ensemble de vingt et une règles logiques qui connecte les standards de données du Royaume-Uni aux standards internationaux sans créer de catégories impossibles ni briser les règles existantes. Crucialement, ce pont ne cache pas les désaccords. Là où les systèmes sont d'accord, il stipule qu'ils sont égaux. Là où ils divergent, il stipule la relation dans une seule direction et y attache une explication générée par la machine pour expliquer pourquoi ils ne peuvent être égaux. Cette approche garantit que les données restent utilisables et que les différences entre les standards sont enregistrées comme des faits plutôt que comme des erreurs. Les chercheurs ont également découvert que connecter la vision quadri-dimensionnelle du monde du Royaume-Uni à la vision tridimensionnelle internationale nécessitait un ajustement spécifique : une « personne » dans le système du Royaume-Uni n'est pas un objet physique dans le système international, mais plutôt l'histoire de l'existence de cet objet. Ce changement subtil a été la clé pour faire fonctionner l'ensemble du système.

L'article conclut que la manière dont nous construisons et testons ces ponts numériques doit changer. Se fier à de simples vérifications de cohérence est dangereux car cela permet à des cartes défectueuses de passer l'inspection. Au lieu de cela, chaque fois que deux systèmes sont joints, le processus doit inclure une vérification de « cohérence » (coherence), s'assurant qu'aucune catégorie ne devienne impossible à remplir. De plus, la direction de la connexion importe autant que la connexion elle-même. En traitant la direction comme une variable à tester plutôt que comme une hypothèse fixe, les chercheurs peuvent préserver la connaissance des experts humains tout en laissant les ordinateurs trouver le chemin logique précis. Ce travail prouve qu'avec les bons outils, nous pouvons construire des ponts numériques qui ne sont pas seulement cohérents, mais véritablement cohérents, permettant aux différents systèmes de défense de partager l'information avec confiance et clarté.