Knowledge Graph
Un graphe de connaissances est une structure de données qui représente des entités (personnes, objets, événements, concepts) et leurs relations sous forme de nœuds et d’arêtes. Cette approche permet de relier des informations disparates et de donner un sens global à des ensembles complexes de données.
Contexte
Les graphes de connaissances ont été popularisés par Google en 2012 pour enrichir les résultats de recherche. Ils sont utilisés dans des domaines variés : recherche d’information, recommandation de contenu, détection de fraudes ou encore médecine de précision.
Exemples d’utilisation
- Moteurs de recherche : relier une requête à des entités pertinentes (ex. “Einstein” → physicien, théorie de la relativité, Prix Nobel).
- Systèmes de recommandation : associer des films aux acteurs, réalisateurs et genres pour améliorer la personnalisation.
- Santé : cartographier des relations entre gènes, maladies et traitements.
Avantages et limites
- ✅ Permet de naviguer dans des données complexes.
- ✅ Améliore la précision et l’explicabilité des résultats.
- ❌ Construction coûteuse et complexe.
- ❌ Dépend fortement de la qualité des données sources.
Un graphe de connaissances n’est pas qu’une simple base de données : c’est une cartographie sémantique du monde. Chaque nœud représente une entité identifiable et chaque arête décrit une relation explicite. Cette structure rend les informations interrogeables de manière beaucoup plus intuitive et riche.
Dans le domaine culturel, par exemple, un graphe de connaissances peut relier un auteur à ses œuvres, ses influences et ses contemporains. Explorer ce graphe revient à parcourir une encyclopédie vivante, où les liens entre concepts apparaissent immédiatement.
Cependant, la création de graphes fiables pose de vrais défis : données incomplètes, incohérences entre sources, et nécessité d’une mise à jour continue. Pour y remédier, la recherche s’oriente vers des graphes “auto-évolutifs” capables d’intégrer automatiquement de nouvelles connaissances issues de textes, de bases de données ou même de modèles de langage.
📚 Références
- Hogan, A. et al. (2021). Knowledge Graphs. ACM Computing Surveys.