Chapitre 1.
À propos du graphe de connaissances

1.1 Qu'est-ce qu'un graphe de connaissances ? 10
1.2 Intelligence artificielle et graphes de connaissances 16
1.3 Modèles de langage géants et graphes de connaissances 20

Chapitre 2.
Utilisation des graphes de connaissances

2.1 Google : Les débuts d’un nouveau moteur de recherche 29
2.2 Amazon : Connecter vos goûts 38
2.3 Intuit : Gérer les risques invisibles 53
2.4 Palantir : Transformer les connaissances dispersées en stratégie 59
2.5 Graphes de connaissances : l’arme secrète des entreprises 63
2.6 Graphes de connaissances pour la gestion des connaissances 69

Chapitre 3.
Ontologie : un modèle pour les graphes de connaissances

3.1 Le concept d'ontologie 76
3.2 Utilisation de l'ontologie 79
3.3 Construction d'une ontologie 81
3.4 Exemple de construction d'ontologie : Ontologie 84 pour les « Services de spectacle/d'exposition »
3.5 Outils d'édition et de gestion d'ontologies 108

Chapitre 4.
Cycle de vie d'un graphe de connaissances : le processus de construction et de gestion d'un graphe de connaissances

4.1 Collecte et prétraitement des données 118
4.2 Construction d'un graphe de connaissances 120
4.3 Stockage et hébergement des graphes de connaissances 133
4.4 Gestion et curation des graphes de connaissances 146
4.5 Utilisation et inférence des graphes de connaissances 159

Chapitre 5.
Architecture système pour l'utilisation des graphes de connaissances

5.1 Moteur de recherche utilisant des graphes de connaissances 173
5.2 RAG 176
5.3 Graphes de connaissances dans les systèmes de recommandation 178
5.4 Détection des fraudes 183
Chapitre 6.
La valeur des graphes de connaissances : avenir et perspectives
6.1 Pourquoi les graphes de connaissances suscitent-ils autant d'intérêt ? 189
6.2 Diffusion sur les marchés et dans les industries 191
6.3 Complémentarité entre les modèles linéaires à long terme (LLM) et les graphes de connaissances 194
6.4 L'avenir des graphes de connaissances : un bond en avant vers les technologies fondamentales 195

Au-delà de Palantir, ouvrir la voie à l'innovation en matière de connaissances en Corée

La transformation numérique n'est plus un choix, c'est une question de survie.
L'époque où l'on se contentait de collecter et d'analyser d'immenses quantités de données est révolue. Désormais, il nous faut organiser et relier ces données en fonction de leur signification, afin de pouvoir prendre des décisions pratiques et éclairées.
C’est précisément à ce stade que le graphe de connaissances entre en jeu.

Cet ouvrage analyse et illustre des cas d'entreprises du monde entier qui réalisent des progrès stratégiques considérables en tirant parti des graphes de connaissances, même en ce moment même.
Par exemple, Palantir a joué un rôle clé dans la lutte contre le terrorisme, la prédiction de la propagation des maladies infectieuses, la gestion des catastrophes et la conception de politiques grâce à ses systèmes d'analyse basés sur des graphes de connaissances et ses systèmes de soutien stratégique, en collaboration avec le département américain de la Défense, la CIA, les Centres pour le contrôle et la prévention des maladies (CDC) et la Maison Blanche.
Le cas de Palantir démontre la valeur du graphe de connaissances en tant qu'infrastructure de connaissances qui détermine les capacités stratégiques des nations et des organisations, et non pas seulement une question technique.

Notre objectif est de proposer une voie concrète aux entreprises nationales pour qu'elles prennent l'initiative de créer un « Palantir coréen ».
L'objectif principal de ce livre est de vous permettre de construire un système de soutien stratégique qui connecte, structure et déduit les connaissances à l'échelle de l'entreprise, plutôt que de simplement visualiser les données ou de les afficher sur un tableau de bord.

Cet ouvrage vise à répondre aux questions suivantes pour les dirigeants, les praticiens, les DSI (directeurs des systèmes d'information) et les DSI (directeurs de la gestion des connaissances) qui pilotent la transformation numérique au sein des entreprises, ainsi que pour les gestionnaires numériques, les planificateurs politiques et ceux qui envisagent une innovation administrative axée sur les données au sein des institutions publiques :

● Comment transformer l’immense quantité de données collectées et les divers documents accumulés quelque part en « connaissances significatives » ?
● Comment un graphe de connaissances combiné à un modèle de langage étendu (LLM) modifie-t-il la stratégie d'entreprise, les processus politiques et les services administratifs ?
● Une plateforme stratégique basée sur la connaissance comme Palantir (Corée) est-elle possible en Corée ?

Ce livre vise également à servir de pont entre le monde universitaire et la pratique en transmettant systématiquement les concepts de base, les méthodes de construction et les cas d'application des graphes de connaissances et des ontologies aux étudiants qui étudient l'intelligence artificielle, le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la génération de nombres augmentés hybride (RAG hybride) en études supérieures.

Le livre est structuré comme suit :

Le chapitre 1 examine le concept de graphes de connaissances et leur relation avec l'IA et le LLM.
Le chapitre 2 traite des cas de mise en œuvre de grandes entreprises et organisations telles que Google, Amazon et Palantir.
Le chapitre 3 décrit le concept et la méthode de conception de l'ontologie.
Le chapitre 4 décrit le cycle de vie d'un graphe de connaissances, de la collecte des données à leur utilisation pour l'inférence.
Le chapitre 5 traite des architectures techniques telles que les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche et les RAG hybrides.
Le chapitre 6 examine la valeur future des graphes de connaissances.

Ce livre ne se contente pas de présenter la technologie ; c'est un guide pratique pour transformer la structure des connaissances d'une organisation et rendre les politiques, les stratégies et les services plus intelligents.

Au-delà de Palantir, j'espère que ce sera la première étape vers une exploration collaborative de la manière de concevoir et de mettre en œuvre une infrastructure de connaissances adaptée à notre organisation, qu'elle soit privée ou publique.

Printemps 2025
Rédigé par Lee Kang-bae au nom de l'auteur