Conception et mise en œuvre de graphes de connaissances.
Connectez les données, les contenus et l'expertise de votre organisation au sein d'un graphe de connaissances interrogeable et prêt pour l'IA — et activez les cas d'usage que les systèmes déconnectés et les bases de données plates n'ont jamais pu offrir.
Services de gestion de l'information
La situation — Quand les clients viennent nous voir
Les organisations font appel à nous pour des projets de graphe de connaissances lorsque :
- Les données et les contenus se trouvent dans des référentiels déconnectés, sans modèle formel décrivant comment les entités, les concepts et les relations sont liés — rendant peu fiables, voire impossibles, l'analyse transversale entre systèmes, le raisonnement par l'IA et la traçabilité réglementaire
- Les applications de GenAI, de RAG ou de recherche intelligente sont sous-performantes parce que la couche sémantique dont ces systèmes dépendent — un graphe peuplé et interrogeable d'entités et de relations — n'a jamais été construite
- Les organisations des secteurs des services financiers, des sciences de la vie, de la santé, de l'édition, du secteur public ou de la défense, où la résolution d'entités, la réutilisation des connaissances, la conformité réglementaire ou le lignage des données dépendent de la représentation de relations que les bases de données relationnelles et les taxonomies ne peuvent pas modéliser de manière adéquate
- Les organisations qui ont conçu une taxonomie et une ontologie et qui sont désormais prêtes à peupler un graphe d'instances — en connectant les données du monde réel au schéma conceptuel et en activant des cas d'usage spécifiques
- Les entreprises qui consacrent 40 à 60 % de leur budget informatique au déplacement et au mappage de données entre applications cloisonnées — et qui reconnaissent qu'un graphe de connaissances constitue le fondement architectural permettant d'éliminer définitivement ce coût
Ce que nous faisons — Notre approche
// Phase 1
Cadrage des cas d'usage et conception de l'architecture
Nous travaillons avec les parties prenantes métier et techniques pour définir le périmètre du graphe de connaissances — en identifiant les entités, les relations et les cas d'usage (recherche sémantique, vue Client 360, résolution d'entités, conformité réglementaire, RAG, recommandation) qui seront activés lors de la première phase. Nous concevons l'architecture du graphe de connaissances — fondation ontologique, approche d'intégration des sources de données, sélection du triplestore, et plan de phasage « voir grand, commencer petit » qui apporte une valeur concrète par cas d'usage à chaque incrément.
// Phase 2
Fondation ontologique et modélisation des données
Nous concevons ou affinons le schéma ontologique qui structurera le graphe de connaissances — en définissant les hiérarchies de classes, les définitions de propriétés, le modèle de relations et la logique de transformation des données nécessaire pour mapper les données des systèmes sources vers le modèle du graphe.
// Phase 3
Peuplement du graphe et intégration
Nous transformons et chargeons les données des systèmes sources dans le graphe de connaissances — en rédigeant et en exécutant des scripts de transformation ETL/ELT, en validant les données du graphe pour garantir l'intégrité de la logique et du raisonnement, et en assurant l'intégration avec la plateforme de triplestore choisie (GraphDB, MarkLogic, Amazon Neptune ou équivalent).
// Phase 4
Activation des cas d'usage
Nous activons les cas d'usage prioritaires sur le graphe peuplé — en développant des requêtes SPARQL, des intégrations de recherche sémantique, des couches API ou des connexions IA/RAG qui apportent une valeur métier démontrable. Chaque phase livre un cas d'usage fonctionnel, et pas seulement un jalon structurel.
// Phase 5
Gouvernance, formation et feuille de route d'expansion
Nous concevons le modèle de gouvernance du graphe de connaissances — l'intendance des données pour le contenu du graphe, la gestion des évolutions de l'ontologie, ainsi que les processus de versionnage et de publication qui maintiennent le graphe à jour. Nous assurons la formation des équipes internes et fournissons une feuille de route d'expansion par phases pour l'ajout de domaines et de cas d'usage supplémentaires.
Ce que vous obtenez — Les livrables
- Conception de l'architecture du graphe de connaissances — fondation ontologique, approche d'intégration, sélection du triplestore et plan de phasage
- Schéma ontologique (RDF/OWL) structurant le graphe de connaissances
- Graphe de connaissances peuplé avec les données intégrées des systèmes sources
- Scripts de transformation des données et documentation d'intégration
- Résultats des tests de validation et de raisonnement du graphe
- Bibliothèque de requêtes SPARQL pour les cas d'usage prioritaires
- Intégrations spécifiques aux cas d'usage (recherche sémantique, RAG, API, résolution d'entités, rapports de conformité) — selon le périmètre défini
- Modèle de gouvernance du graphe de connaissances — intendance, versionnage et gestion des changements
- Formation des équipes internes et supports de transfert de connaissances
- Feuille de route d'expansion par phases pour des domaines et cas d'usage supplémentaires
Connectez vos données, vos contenus et votre expertise au sein d'un graphe de connaissances qui rend l'IA fiable et relègue la dette d'intégration au passé.
L'équipe d'Iknow spécialisée dans les graphes de connaissances allie une expertise en conception ontologique à une solide capacité de mise en œuvre. Discutons de votre cas d'usage.
