{"id":800349,"date":"2022-05-17T08:14:19","date_gmt":"2022-05-17T15:14:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/graphiques-de-connaissances\/"},"modified":"2022-05-17T08:14:19","modified_gmt":"2022-05-17T08:14:19","slug":"graphiques-de-connaissances","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/graphiques-de-connaissances\/","title":{"rendered":"Graphiques de connaissances : Ce qu’ils sont et comment ils fonctionnent"},"content":{"rendered":"

On dit \u00e0 juste titre que les donn\u00e9es sont le nouveau p\u00e9trole ! Sans donn\u00e9es, elle peut s’av\u00e9rer inutile, \u00e0 moins qu’elle ne tisse une histoire. <\/span>Les graphiques de connaissances<\/b> offrent la possibilit\u00e9 de transformer les donn\u00e9es en connaissances \u00e0 l’aide d’outils et de plates-formes de gestion des connaissances tels que <\/span>
\n InsightsHub<\/span>
\n<\/a>. <\/span> <\/p>\n

Forrester sugg\u00e8re que <\/span>entre 60 et 73 % des donn\u00e9es ne sont jamais utilis\u00e9es \u00e0 des fins d’analyse<\/b>. Ces chiffres se traduisent globalement par une collecte r\u00e9guli\u00e8re de donn\u00e9es dans le domaine de la recherche. Comment exploiter le v\u00e9ritable potentiel des donn\u00e9es en utilisant les graphes de connaissances comme un outil essentiel dans votre processus de gestion des connaissances ?<\/span><\/p>\n

Qu’est-ce qu’un graphe de connaissances ?<\/b><\/h2>\n

Les graphes de connaissances (KG) sont d\u00e9finis comme une base de connaissances qui s’appuie sur un mod\u00e8le de donn\u00e9es structur\u00e9 pour repr\u00e9senter les entit\u00e9s du monde r\u00e9el et leurs relations. Ils sont utilis\u00e9s pour stocker l’interconnexion de diverses entit\u00e9s qui comprennent des objets, des \u00e9v\u00e9nements, des situations et des concepts avec des donn\u00e9es \u00e0 leur base. Toutes ces donn\u00e9es interconnect\u00e9es constituent un mod\u00e8le graphique connu sous le nom de \u00ab\u00a0graphes de connaissances\u00a0\u00bb. <\/span><\/p>\n

Les graphes de connaissances mettent en place une structure permettant de d\u00e9river le contexte des donn\u00e9es en utilisant des liens et des m\u00e9tadonn\u00e9es s\u00e9mantiques. Ils fournissent donc un cadre permettant d’unifier les donn\u00e9es, d’effectuer des analyses et de partager ces donn\u00e9es sous forme d’informations. <\/span><\/p>\n

Pour couronner le tout, le KG est un concept dynamique qui n\u00e9cessite peu ou pas d’intervention manuelle de la part des humains et des machines et qui peut se recalibrer et se remodeler avec le temps, contrairement aux mod\u00e8les de donn\u00e9es traditionnels.<\/span><\/p>\n

Ces techniques avanc\u00e9es de gestion des donn\u00e9es pourraient aider les entreprises \u00e0 sortir de l’orni\u00e8re des bases de donn\u00e9es conventionnelles, en utilisant le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et la puissance s\u00e9mantique pour mieux utiliser les donn\u00e9es. Ils peuvent \u00eatre cr\u00e9\u00e9s de toutes pi\u00e8ces, par exemple par des experts du domaine, appris \u00e0 partir de sources de donn\u00e9es non structur\u00e9es ou semi-structur\u00e9es, ou assembl\u00e9s \u00e0 partir de graphes de connaissances existants.<\/span><\/p>\n

G\u00e9n\u00e9ralement assist\u00e9e par une vari\u00e9t\u00e9 de m\u00e9canismes semi-automatiques ou automatis\u00e9s de validation et d’int\u00e9gration des donn\u00e9es. En d’autres termes, un graphe de connaissances est une m\u00e9thode proc\u00e9durale permettant de mod\u00e9liser le domaine de connaissances \u00e0 l’aide d’experts du domaine, de liens entre les donn\u00e9es et d’algorithmes d’apprentissage automatique.<\/span><\/p>\n

En raison de la nature agile de la repr\u00e9sentation des donn\u00e9es et de la rapidit\u00e9 avec laquelle il est possible d’en tirer des conclusions et des id\u00e9es, les graphiques de connaissances constituent d\u00e9sormais un \u00e9l\u00e9ment essentiel de l’\u00e9tude de march\u00e9. <\/span>
\n \u00e9tudes de march\u00e9<\/span>
\n<\/a> processus. Ils contribuent \u00e9galement \u00e0 \u00e9liminer les connaissances tribales et \u00e0 cr\u00e9er une source unique de v\u00e9rit\u00e9, tout en s’appuyant sur les donn\u00e9es et les connaissances ant\u00e9rieures.<\/span><\/p>\n

Diff\u00e9rence entre une ontologie et un graphe de connaissances<\/b><\/h2>\n

Les ontologies sont tr\u00e8s souvent \u00e9voqu\u00e9es lorsqu’il est question de graphes de connaissances, mais il existe une diff\u00e9rence entre les deux. Bien qu’ils soient utilis\u00e9s de mani\u00e8re interchangeable, il existe une diff\u00e9rence entre les deux. Comme ils utilisent tous deux des n\u0153uds et des ar\u00eates, la confusion entre ce qu’est une ontologie et ce qu’est un graphe de connaissances est encore plus grande. <\/span><\/p>\n

Ontologie <\/b><\/h3>\n

Une ontologie est un mod\u00e8le de donn\u00e9es rigide qui d\u00e9finit uniquement les \u00e9l\u00e9ments de notre \u00e9cosyst\u00e8me et les propri\u00e9t\u00e9s utilis\u00e9es pour les d\u00e9crire. Dans une ontologie, des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9s de donn\u00e9es sont cr\u00e9\u00e9s sur la base de propri\u00e9t\u00e9s partag\u00e9es sans fournir d’informations sp\u00e9cifiques. <\/span><\/p>\n

L’ontologie se compose de trois \u00e9l\u00e9ments principaux :<\/span><\/p>\n