Graphe de connaissance
Une représentation structurée du domaine d'une organisation — comptes, produits, relations, événements — sous forme de nœuds et d'arêtes sur lesquels les systèmes d'IA peuvent raisonner au lieu de récupérer des documents bruts.
L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.
Ce que c'est
Un graphe de connaissance modélise le métier lui-même : quel client détient quel compte, quel produit relève de quel contrat, quel incident a touché quel service, quel employé relève de quel gestionnaire. Il est structuré (nœuds et arêtes typés) plutôt que libre (documents), ce qui le rend interrogeable d'une façon que le retrieval non structuré ne peut égaler.
Pourquoi c'est important
Certaines questions ne trouvent pas de bonne réponse dans la récupération de documents. « Lesquels de mes clients sont touchés par la panne du service X ? » est une traversée de graphe, pas un problème de recherche. Le graphe de connaissance est la couche qui permet de répondre directement à ces questions.
En quoi ça diffère d'un catalogue de données
Un catalogue de données modélise les systèmes (où vivent les données, qui en est propriétaire). Un graphe de connaissance modélise le métier (ce que les données signifient). Les deux peuvent coexister ; le catalogue vient habituellement en premier parce qu'il n'exige pas de modélisation du domaine pour être utile.
Concepts liés
Catalogue de données, Recherche vectorielle, RAG, Source de vérité.
Ressources connexes
La carte propriétaire des systèmes opérationnels d'une organisation — schémas, documents, code, tickets, événements, propriétaires et permissions — reliés par les relations dont un agent a besoin pour retrouver, citer et agir.
Pipelines de retrieval qui combinent découpage, embeddings, filtrage par métadonnées, recherche hybride par mots-clés, reranking, permissions et évaluation — pas juste des lookups au plus proche voisin.
Le patron où un agent IA récupère du contexte pertinent dans vos données avant de générer une réponse — au lieu de s'appuyer uniquement sur ce que le modèle a appris à l'entraînement.
Le système ou la table unique faisant autorité où une information est officiellement définie — l'endroit auquel chaque autre copie doit pouvoir être retracée.
Comment ça fonctionne
Construit à partir de sources opérationnelles faisant autorité (CRM, facturation, observabilité) selon un schéma qui reflète le domaine. Stocké dans une base de données de graphe (Neo4j, TigerGraph) ou comme vue de graphe sur des données relationnelles. Interrogé en Cypher, GraphQL ou SQL avec récursion. Les agents peuvent interroger le graphe directement ou l'utiliser comme source de retrieval aux côtés des documents.