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L'évolution continue des villes pose des défis importants en termes de gestion et de compréhension de leurs dynamiques complexes. Avec la demande croissante de transparence et la disponibilité grandissante de données urbaines ouvertes, il est devenu important d'assurer la reproductibilité de la recherche scientifique et des calculs dans le domaine de l'urbanisme. Pour comprendre les décisions passées et d'autres scénarios possibles, nous avons besoin de solutions qui vont au-delà de la gestion des graphes de connaissances urbaines. Dans ce travail, nous explorons les solutions existantes et leurs limites, et expliquons le besoin et les approches possibles pour l'interrogation à travers de multiples versions de graphes.

La multiplication de plateformes offrant des données ouvertes a permis de faciliter l'accès à des informations pouvant être utilisées pour la recherche, l'innovation et la prise de décision. Apportant transparence et disponibilité, les données ouvertes sont mises à jour régulièrement, nous pouvons alors observer leurs évolutions à travers le temps. Nous nous intéressons plus particulièrement à l'évolution des données urbaines qui permet à des acteurs de mieux comprendre les dynamiques et de proposer des solutions pour améliorer la qualité de vie des citoyens. C'est dans ce contexte que nous nous intéressons à la gestion des données urbaines et à la nécessité de pouvoir interroger ces données à travers les versions disponibles. Afin d'avoir la capacité de comprendre notre héritage urbain et de proposer de nouveaux scénarios, nous devons être en mesure de chercher de la connaissance à travers des versions concurrentes des graphes de connaissances urbaines. À travers ces travaux, nous présentons le système ConVer-G (Versionnement Concurrent de Graphes de Connaissances) permettant le stockage et l'interrogation de multiples versions concurrentes de graphes.

Les phénomènes évolutifs, souvent complexes, peuvent être représentés à l'aide de graphes de connaissances, qui ont la capacité de modéliser des données hétérogènes provenant de multiples sources. De nos jours, un nombre considérable de sources fournissant des mises à jour périodiques aux graphes de connaissances dans divers domaines sont librement accessibles. L'évolution des données présente un intérêt pour les systèmes de gestion des graphes de connaissances. Il est donc essentiel d'organiser ces données en constante évolution afin de les rendre facilement accessibles et exploitables à des fins d'analyse. Dans cet article, nous présenterons et formaliserons la représentation condensée de ces graphes évolutifs et proposerons une nouvelle solution appelée QuaQue qui permet d'effectuer des requêtes sur plusieurs versions de graphes. Nous présenterons également les résultats de notre benchmark comparant notre solution aux approches existantes.