LinkedIn appelle son Skills Graph un « knowledge graph ». Pourtant, ni ontologie formelle ni raisonneur. Plongée dans son architecture (LIquid, Datalog, KG-BERT) et pourquoi ESCO et O*NET n’y changent rien
Wikidata est-il un knowledge graph RDF ? Volume de triplets, migration Blazegraph vers QLever, réconciliation d’entités : décryptage technique d’un cas à part
Stocker des données en graphe ne suffit pas à faire un Knowledge Graph. La « connaissance » commence quand des axiomes et des règles d’inférence permettent de déduire de nouveaux faits.
Validation des ontologies par les Competency Questions : panorama des besoins, des outils (CLaRO, ROBOT, CQChecker), apports et limites des LLMs.
Dans un knowledge Graph, on a deux types de cycles de vie à considérer, qui se nourrissent l’un l’autre. Le cycle de vie de l’ontologie, et les cycles de vie des graphes d’ensembles de données qui s’y réfèrent.
Pourquoi une « couche sémantique » ne remplace pas un raisonneur ontologique
dbt, Looker, Timbr.ai, Microsoft Fabric IQ revendiquent tous une semantic layer. Derrière cette étiquette commune se cachent des réalités architecturales radicalement différentes.
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Vos Knowledge Graphs tiendront-ils la route ? Découvrez pourquoi ignorer les ontologies de fondation crée des failles invisibles qui compromettent le raisonnement et la pérennité de vos systèmes d’IA.
Évitez les ontologies monolithiques ! Découvrez l’architecture multi-niveaux pour construire un réseau d’ontologies et un graphe de connaissances maintenable, extensible et interopérable.
Un patron de conception est une solution éprouvée à un problème récurrent de modélisation. Appliqués aux ontologies, les Ontology Design Patterns (ODPs) en sont la déclinaison formelle : des modules réutilisables, formellement spécifiés et bien documentés.
Troisième bonne pratique sur la série ontologies et knowledge Graph.
L’interopérabilité sémantique repose sur un pari : que les ontologies seront définies une fois, bien, et réutilisées partout. Ce pari se heurte en pratique à des questions que tout ontologue finit par se poser.
Deuxième bonne pratique sur la série ontologies et knowledge Graph. Ici j’aborde les questions de compétences, et leur importance dans un processus de formalisation des exigences qui va permettre de valider que l’ontologie correspond aux usages recherchés, voire son adéquation au domaine modélisé.
Cet article est le premier d’une série que je compte publier sur les bonnes pratiques en matière de développement d’ontologie et de mise en œuvre de Knowledge Graph. Je commencerai donc par le commencement : la conception des ontologies.