Un outil de réflexion trans-auteurs, trans-époques et trans-bibliothèques.

En terme de classification intriquée FLP peut être appréhendé comme un système subjectif souple, au sens où la personne qui insère l'extrait appréhende chaque terme-formule comme un " quasi esprit "*, autrement dit une sorte d'univers-carrefour sémantique. 

Alors que dans un classement par Intelligence Artificielle, tout autant entremêlé, chaque mot-expression se retrouve vectorisé, transformé en une sorte d'être mathématique. Entité qui, avec l'affinement apporté par la force brute du traitement statistiques des métadonnées et leurs relations sémantiques, limite les possibilités d'erreurs, de malentendus... dont beaucoup furent, et sont encore, à la source de grandes découvertes humaines.

Application hors-sol qui donne l'impression de ne servir à rien, n'est qu'à aider quelques fous de lecture analytique à s'occuper, FLP reste néanmoins un outil statistique sans équivalent, puissant, souple et polyvalent, fondé sur ses possibilités d'explorations géographiques, temporelles, diachroniques,etc... et surtout sémantiques, c'est à dire : par caractères (a,b,c,d, etc), par mots ou bouts de mots, phrases... et autres combinaisons de la langue française. C'est un moteur de recherche, lié à une base de données intelligente créée collectivement, qui peut être appréhendé comme une encyclopédie d'un nouveau genre. 

Cet outil permettra souvent d'aller vers l'essentiel des idées. C'est à dire les formulations linguistiques les plus efficaces, au sens "des plus ramassées" pour qui veut bien voir au-delà des mots simples et/ou composés. C'est à dire leurs associations, en partant des plus sommaires, comme, par exemple : mort - libération, sagesse - amour, citation - béquille, etc. (voir le mode d'emploi détaillé pour plus à ce sujet). 

C'est aussi une approche non-séquentielle du langage, puisqu'on peut s'arrêter sur une pensée et, via le nuage de corrélats par exemple, verticaliser sa réflexion propre.

Nouvelle manière de lire, mais surtout de réfléchir, c'est à dire de ne pas nécessairement suivre tout le cheminement de pensée de tel ou tel, mais en en comparant plusieurs. Tout ceci à partir de fondations sobres, les mots (et leurs significations admises) - souvent en partant de leurs agencements les plus simples - tels que créés/combinés par les collectifs humains. 

En ce sens c'est un dictionnaire orthogonal.

(FLP) - Ta large et longue réponse quant à  la signification du terme "ontologie"  est une manière d'expliquer-exprimer-comprendre un mot-concept-terme-univers le plus profondément possible. Un peu comme une instanciation inversée. Non ?

(Gemini 2.0 Flash expérimental.) - Vous avez raison, l'idée d'une "instanciation inversée" est une façon intéressante de comprendre l'ontologie, surtout en lien avec son utilisation en informatique. Pour bien saisir cette analogie, revenons sur les concepts d'instanciation et d'ontologie :

Instanciation (en informatique et programmation orientée objet) :

- Une classe est un modèle ou un plan qui définit les propriétés et les comportements d'un type d'objet. Par exemple, la classe "Voiture" pourrait avoir des propriétés comme "marque", "modèle", "couleur", et des comportements comme "démarrer", "accélérer", "freiner".

- Une instance est une réalisation concrète de cette classe. Par exemple, "MaVoiture = nouvelle Voiture(marque="Renault", modèle="Clio", couleur="Bleue")" crée une instance spécifique de la classe "Voiture", avec des valeurs précises pour ses propriétés.

L'instanciation va donc du général (la classe) au particulier (l'instance).

Ontologie (en informatique) :

- Une ontologie définit les concepts d'un domaine et les relations entre ces concepts. Elle décrit la structure de la connaissance dans ce domaine. Par exemple, une ontologie du domaine des "Véhicules" pourrait définir les concepts "Voiture", "Camion", "Moto", "Roue", "Moteur", et les relations "une Voiture a un Moteur", "une Voiture a quatre Roues".

- L'ontologie est donc une description générale et formelle des concepts et de leurs relations.

L'instanciation inversée :

L'idée d'instanciation inversée pour décrire l'ontologie signifie que, au lieu de partir d'une classe générale pour créer des instances particulières, on part d'un ensemble d'observations ou d'exemples concrets pour construire une description générale et formelle des concepts sous-jacents.

- On observe des instances (par exemple, des voitures spécifiques avec leurs caractéristiques) et on cherche à identifier les concepts généraux qui les regroupent (par exemple, le concept de "Voiture" avec ses propriétés et ses relations avec d'autres concepts comme "Moteur" et "Roue").

- On remonte donc du particulier au général, en cherchant à formaliser la connaissance implicite dans les exemples observés.

En d'autres termes :

- L'instanciation crée des exemples à partir d'une définition.

- L'ontologie crée une définition à partir d'exemples (ou d'une analyse conceptuelle).

Pourquoi cette analogie est-elle pertinente ?

- Abstraction : L'ontologie est un processus d'abstraction qui consiste à identifier les concepts essentiels et les relations significatives dans un domaine. C'est le même processus d'abstraction qui est à l'œuvre, mais dans le sens inverse, lors de la création d'une classe en programmation orientée objet.

- Formalisation : L'ontologie vise à formaliser la connaissance, c'est-à-dire à la rendre explicite et interprétable par des machines. Cette formalisation est similaire à la définition d'une classe dans un langage de programmation.

- Généralisation : L'ontologie cherche à identifier les concepts généraux qui s'appliquent à plusieurs instances. C'est le mouvement inverse de la spécialisation qui se produit lors de l'instanciation.

L'expression "instanciation inversée" est  donc une métaphore intéressante pour comprendre le processus de construction d'une ontologie. Elle met en lumière le mouvement d'abstraction et de généralisation qui caractérise la démarche ontologique, en le comparant au processus inverse d'instanciation en programmation. Cela permet de mieux saisir comment l'ontologie cherche à capturer la structure profonde de la connaissance dans un domaine, en partant d'observations ou d'exemples concrets pour aboutir à une description formelle et générale.