L'enrichissement d'ontologie est le processus qui consiste à améliorer une ontologie existante en y ajoutant de nouveaux concepts, relations, attributs ou métadonnées. L'objectif est de rendre l'ontologie plus complète et représentative du domaine qu'elle modélise, facilitant ainsi l'intégration, l'analyse et la découverte des données.

L'enrichissement d'ontologie est crucial pour maintenir la pertinence et la précision d'une ontologie au fil du temps. À mesure que les domaines évoluent et que de nouvelles informations sont disponibles, l'enrichissement de l'ontologie garantit qu'elle reste un outil précieux pour l'organisation des données, l'interopérabilité sémantique et la prise de décision. Il permet également de combler les écarts entre les différentes sources de données en standardisant la terminologie et les relations utilisées.

En ajoutant de nouveaux concepts et relations à une ontologie, l'enrichissement permet de capturer des représentations plus détaillées et plus précises du domaine. Cela réduit les ambiguïtés, améliore la classification des données et la précision des requêtes de données. En conséquence, les ontologies enrichies contribuent à une meilleure qualité et fiabilité des données.

Les méthodes courantes d'enrichissement d'ontologie comprennent la conservation manuelle par des experts du domaine, l'extraction automatique de textes et de bases de données à l'aide du traitement du langage naturel (TLN) et des algorithmes de Machine Learning. Les approches hybrides qui combinent des techniques manuelles et automatisées sont souvent utilisées pour équilibrer précision et évolutivité.