RDF19 est un modèle, associé à une syntaxe, dont le but est de permettre à une communauté d’utilisateurs de partager les mêmes méta données pour des ressources partagées. Il a été conçu initialement par le W3C pour permettre de structurer l’information accessible sur le web et de l’indexer efficacement.
RDF n’est pas particulièrement conçu pour permettre de stocker les méta données de documents mais plutôt pour permettre leur échange et leur traitement par des opérateurs humains ou artificiels. Un des gros avantages de RDF est son extensibilité, à travers l’utilisation des schémas20 RDF qui peuvent s’intégrer et ne s’excluent pas mutuellement grâce à l’utilisation du concept d’espace de nom (« namespace ») [41].
RDF est par ailleurs un des modèles de base et de syntaxe sur laquelle le web sémantique se construit avec l’ajout de couches (« layers ») au-dessus de RDF comme OIL (Ontology Inference Layer) et DAML (DARPA21 Agent Markup Language). OIL est utilisé pour définir des ontologies22 et DAML ajoute un petit nombre de caractéristiques au schéma RDF afin de rendre plus facile la définition de nouveaux langages permettant la communication entre agents intelligents (cf. Intelligence Artificielle) [42].
Les méta données du DCMI sont exprimées de manière normative avec la syntaxe RDF23. Lorsque les méta données d’un document sont exprimées en RDF en concordance avec le DCMI, elles font référence à l’espace de nom (domaine nominal ou « namespace » en anglais) des schémas RDF des méta données de Dublin Core. Conjointement avec RDF, l’initiative de Dublin Core vise à résoudre les problèmes d’ambiguïté sur la dénomination des ressources, et parmi elle surtout celles des propriétés 24. Toutes les personnes désirant coopérer en échangeant de l’information ont là les moyens de le faire efficacement en résolvant les problèmes classiques auxquels ils peuvent être confrontés.
Enfin, les méta données en RDF peuvent être localisées en différents endroits. Tout d’abord, les méta données peuvent être imbriquées à l’intérieur d’un document lui-même (bloc de commentaire d’un fichier informatique ou à l’intérieur d’une balise <meta> de l’entête d’un fichier html) ou peuvent se situer sur une ressource externe (un autre document ou encore une base de donnée). Elles peuvent être distribuées (exemple de RSS – RDF Site Summary) ou centralisées dans un référentiel (exemple d’un répertoire UDDI – Universal Description, Discovery and Integration) [42]. RDF ne présuppose rien par rapport l’architecture des méta données et laisse une entière liberté par rapport à cela.
19 Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification. W3C Recommendation 22 February 1999. Newest
Version: http://www.w3.org/TR/REC-rdf-syntax
20 RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema. W3C Working Draft 05 September 2003. Latest Version:
http://www.w3.org/TR/rdf-schema/
21 DARPA : Defence Advanced Research Projects Agency - US Department of Defence.
22 Une ontologie établit une terminologie commune, plus un consensus sur son interprétation entre des membres d’une
communauté de communication. Ces membres peuvent être humains ou des agents artificiels. Les ontologies représentent un
champ de recherche bien établi en philosophie et intelligence artificielle…
23 DCMI term declarations represented in RDF schema language : http://dublincore.org/schemas/rdfs/
24 Synonyme dans notre contexte de méta données, avec le mot attribut. Cette note est un exemple d’ambiguïté possible de
synonymie, une autre ambiguïté courante étant l’homonymie.
