Construire le graphe de connaissances derrière les réponses directes : une preuve de concept d'ontologie sémantique.

À propos du client

La Société N, entreprise mondiale d'actualités et d'information, agrège des données provenant de publications sous licence, de sites web, de blogs, de journaux, de revues, de magazines, de transcriptions radio, d'images et de fils de presse, permettant aux utilisateurs d'exploiter les données, d'anticiper les tendances de marché et de diffuser des contenus pertinents dans toute une organisation. La clientèle de la Société N se compose depuis longtemps de bibliothécaires, de chercheurs et de gestionnaires de l'information jouant le rôle d'intermédiaires entre les données de la Société N et les utilisateurs métier qui, en définitive, ont besoin de réponses et non de listes d'articles.

Contexte sectoriel

En 2010 et 2011, les technologies du web sémantique, ontologies, triplets RDF, SPARQL et graphes de connaissances, étaient encore réellement au tout début de leur adoption en entreprise ; le Knowledge Graph de Google lui-même, construit en partie sur Freebase, que Google avait acquis en 2010, ne serait lancé publiquement qu'en 2012. Pour une activité d'intermédiation de l'information comme celle de la Société N, la plupart des produits d'information étaient jusque-là fondamentalement de type recherche-récupération, renvoyant une liste classée d'articles qu'un chercheur qualifié devait synthétiser en une réponse. Passer du renvoi d'articles susceptibles de répondre à une question à la réponse directe à la question elle-même, à partir de faits extraits et reliés à travers les contenus, représentait une évolution véritablement disruptive, suffisamment importante, compte tenu du caractère encore non éprouvé de la technologie, pour justifier une validation par une preuve de concept rigoureuse avant tout investissement produit de plus grande ampleur.

Situation actuelle

Le résultat d'une recherche dans la Société N comprend une liste d'articles et de données répondant potentiellement à la requête d'un utilisateur métier, et un bibliothécaire doit ensuite synthétiser ce contenu en un produit de recherche conforme aux besoins réels de l'utilisateur. L'hypothèse de travail de la Société N était que l'application de descriptions de contenu plus détaillées, la mise en relation de concepts et de faits dans une base de données orientée graphe et la construction de rapports répondant directement aux questions des utilisateurs fourniraient le socle d'un portefeuille de produits à forte valeur, et elle a mandaté Iknow pour éprouver cette hypothèse.

• Des listes d'articles au lieu de réponses directes. Le produit principal de la Société N renvoyait des listes d'articles plutôt que des réponses directes, obligeant un bibliothécaire à synthétiser lui-même la réponse à la question d'un utilisateur métier.
• Aucune approche éprouvée de mise en relation sémantique des contenus. Il n'existait aucune approche éprouvée pour utiliser les ontologies et les technologies sémantiques afin de relier concepts et faits à travers l'immense base de contenus de la Société N.
• Une technologie sous-jacente immature et non éprouvée. Les technologies du web sémantique sous-jacentes en étaient encore réellement au début de leur cycle de vie, avec peu de précédents en entreprise pour des applications de ce type.
• Aucune base de preuves pour un investissement produit de plus grande ampleur. La Société N avait besoin de preuves, et non d'hypothèses, qu'une approche sémantique pouvait apporter une valeur réelle avant de s'engager dans un développement produit complet.

• Évaluer la faisabilité et l'utilité de l'application d'ontologies aux contenus de la Société N.
• Recommander la pile technologique et l'architecture nécessaires pour décrire les contenus à l'aide d'une ontologie et extraire des faits structurés.
• Développer une preuve de concept pour éprouver le défi de développement réel et le rapport coût-bénéfice de l'approche.
• Recommander une nouvelle stratégie produit et une feuille de route fondées sur les résultats de la preuve de concept.

Comment Iknow a structuré le travail

Iknow a structuré la mission en quatre phases séquentielles, évaluation de faisabilité, recommandations de pile technologique, développement de la preuve de concept et recommandations de stratégie produit, reflétant la méthodologie de conception de graphes de connaissances et d'ontologies d'Iknow, qui consiste à valider une approche technologique non éprouvée par des preuves réelles avant de s'engager dans un développement produit à grande échelle.

Activités et décisions clés

• Phase 1 : évaluation de faisabilité. Lors de la phase 1, Iknow a évalué la faisabilité et l'utilité des ontologies pour valoriser les contenus de la Société N, en livrant un rapport et une présentation sur le fonctionnement des ontologies et la faisabilité de leur application aux contenus de la Société N.
• Phase 2 : recommandations de pile technologique. Lors de la phase 2, Iknow a recommandé une pile de technologies et une architecture nécessaires pour décrire les contenus à l'aide d'une ontologie et extraire des triplets dans des formats de sortie conformes aux exigences du client.
• Phase 3 : développement de la preuve de concept. Lors de la phase 3, Iknow a développé une preuve de concept pour mesurer l'ampleur du défi de développement et le rapport coût-bénéfice de la description des contenus par une ontologie.
• Phase 4 : recommandations de stratégie produit. Lors de la phase 4, Iknow a recommandé une nouvelle stratégie de développement produit et les prochaines étapes pour monétiser la solution, sur la base des résultats de la preuve de concept.
• Architecture d'enrichissement sémantique et d'interaction utilisateur. Iknow a conçu une architecture d'enrichissement sémantique et d'interaction utilisateur combinant des modules de connaissances sectoriels et des règles linguistiques avec un moteur d'extraction de connaissances alimentant une base de connaissances fédérée, ainsi qu'un parcours d'interaction utilisateur traduisant les requêtes par mots-clés en requêtes SPARQL structurées.
• Preuve de concept pétrole et gaz. Iknow a collaboré avec l'un des clients pétrole et gaz de la Société N pour développer une preuve de concept propriétaire portant sur les acquisitions de champs pétroliers, reliant données descriptives du secteur pétrolier, informations sur les acheteurs et les vendeurs, détails de localisation, valorisations et prix de transaction.

Parties prenantes et collaboration

Iknow est intervenu comme contractant principal, en travaillant directement avec la Société N et en s'associant à l'un des clients pétrole et gaz de la Société N pour concevoir, construire et évaluer la preuve de concept.

Éprouver une technologie non validée sans surengager les ressources

Les ontologies, RDF et SPARQL étaient encore des technologies en maturation, avec peu de précédents en entreprise, et s'engager dans un développement produit complet avant d'établir une faisabilité réelle faisait courir le risque d'un investissement considérable gaspillé. Iknow y a répondu en structurant la mission en quatre phases rigoureuses, allant de l'évaluation de faisabilité aux recommandations technologiques puis à une preuve de concept délimitée, avant tout engagement de développement produit.

Prouver une valeur métier réelle dans un domaine crédible et concret

Une démonstration générique ou hypothétique risquait de prouver la faisabilité technique sans démontrer que l'approche pouvait soutenir un produit réel. Iknow y a répondu en s'associant directement à l'un des vrais clients pétrole et gaz de la Société N pour construire la preuve de concept autour des acquisitions de champs pétroliers, un cas d'usage à la valeur réelle, plutôt qu'une démonstration artificielle.

Résultats quantitatifs

• Structure du projet : un projet en quatre phases livré sur neuf mois, de la faisabilité à la stratégie produit.
• Architecture livrée : une architecture complète d'enrichissement sémantique et d'interaction utilisateur conçue, incluant une base de connaissances fédérée et une capacité de requête fondée sur SPARQL.
• Preuve de concept achevée : une preuve de concept opérationnelle et réussie, construite avec un vrai client pétrole et gaz de la Société N.
• Feuille de route livrée : une feuille de route de mise en œuvre des ontologies, par phases, sur 10 ans.
• Durée de la mission : une mission de neuf mois.

Résultats qualitatifs

Le projet a abouti à une preuve de concept réussie et à un nouveau calendrier de développement produit. Les technologies sémantiques n'en étant qu'à leurs débuts, Iknow a élaboré une feuille de route de mise en œuvre relativement longue, sur 10 ans, donnant à la Société N le temps d'affiner son approche et de l'itérer, un chemin réaliste, au rythme délibérément mesuré, plutôt qu'un calendrier comprimé aux promesses excessives. La preuve de concept pétrole et gaz a apporté à la Société N des preuves tangibles, ancrées dans l'une de ses propres relations clients, que l'approche sémantique pouvait fonctionner et, à terme, soutenir des produits à plus forte valeur au-delà de la simple récupération d'articles.

Délai avant impact

Au cours de la mission de neuf mois, Iknow a livré l'évaluation complète de faisabilité, les recommandations technologiques, une preuve de concept opérationnelle et la stratégie produit, offrant à la Société N un chemin structuré allant de la première livraison de produits à des produits sémantiques pleinement aboutis en quatre ans.

Compétences clés

• Conception et implémentation de graphes de connaissances
• Conception et développement d'ontologies
• Développement de preuves de concept en IA et technologies sémantiques
• Stratégie de nouveaux produits pour les services d'information

Méthodes et référentiels

• Méthodologie en quatre phases, de la faisabilité à la stratégie produit
• Architecture d'enrichissement sémantique orientée services
• Validation de preuves de concept en partenariat avec les clients

Technologies et outils

• Ontologies, triplets RDF et technologie de requête SPARQL
• Base de connaissances fédérée et architecture de triple store