Résumé
En raison des nombreux paramètres et variables à prendre en compte, la conception de nouveau procédés de transformation pour les emballages alimentaires est un défi économique et écologique. Pour le relever, celui-ci nécessite (1) l'intégration de sources hétérogènes de données et (2) de pouvoir raisonner causalement. Dans cet article, nous présentons POND (Process and observation ONtology Discovery), un workflow dédié à l'étude de questions expertes sur des domaines modélisés par la Process and Observation Ontology (PO²), ontologie dédiée à la représentation de procédés de transformation. Nous illustrons son fonctionnement à travers un problème concret d'ingénierie inverse à partir d'une base de données inédite dans le cadre de la conception d'emballages alimentaires bio-composites.