Comprendre les concepts clés : sémantique, ontologie, knowledge graph
La sémantique : donner du sens aux données
La sémantique consiste à structurer et interpréter les données de manière à ce que l’IA comprenne ce qu’elles veulent dire, et pas seulement comment elles s’organisent.
La sémantique donne à l’IA la capacité de raisonner avec les concepts métier tels qu’ils existent réellement dans l’organisation.
L’ontologie : structurer les connaissances d’une organisation
Une ontologie est une représentation explicite des concepts clés d’un domaine (objets, actions, événements, rôles…) et des relations qui les unissent.
C’est, en quelque sorte, la carte mentale de l’entreprise, mais dans un format compréhensible par l’IA.
Elle décrit :
– les entités métier (client, machine, procédure, contrat…)
– leurs propriétés
– leurs relations
– leurs règles d’interaction
Contrairement à un dictionnaire de données, une ontologie formalise le sens, pas seulement les champs techniques.
Le knowledge graph : rendre la connaissance exploitable
Le knowledge graph est la matérialisation vivante de l’ontologie.
Il organise les données et les connaissances sous forme de graphe, permettant à l’IA de naviguer dans les liens, de comprendre les relations et d’inférer de nouvelles informations.
La méthode Cleyrop pour une ontologie métier fiable
Une ontologie générée et enrichie par l’IA
Cleyrop a fait un choix technologique fort : intégrer nativement une couche sémantique métier dans sa plateforme, alimentée automatiquement par les données de l’organisation.
La plateforme ingère tous types de données (structurées, non structurées, logs, IoT, documents…)
- assure gouvernance, qualité, traçabilité
- crée une base fiable pour l’IA
- génère automatiquement une première ontologie métier
- l’enrichit use case après use case, de manière organique
Cette approche permet à l’ontologie de devenir vivante et directement opérationnelle.
Une couche sémantique native : un différenciant stratégique
Une ontologie réellement utile doit être spécifique à chaque organisation. Il n’existe pas de modèle générique valable pour tous, ni de grille industrielle capable de capturer la singularité d’un métier.
Chaque entreprise possède son propre vocabulaire, ses processus, ses contraintes et ses règles internes.
C’est pourquoi Cleyrop construit une couche sémantique entièrement adaptée au contexte de chaque client, élaborée à partir de ses données réelles et de ses cas d’usage.
Le Knowledge Graph comme colonne vertébrale contextuelle
Le knowledge graph est la matérialisation vivante de l’ontologie.
Les cas d’usage Analytics, les Agents IA et l’Enterprise GPT s’appuient sur cette couche sémantique pour offrir :
- plus de précision;
- plus de pertinence;
- plus d’explicabilité;
- plus de confiance.
C’est ce qui permet d’aligner l’IA avec les métiers, et non l’inverse.