{"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> 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 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> 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 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 Un graphe de connaissances utilise l’ontologie comme cadre pour ajouter des donn\u00e9es de la vie r\u00e9elle et leur donner du poids. Vous pouvez ajouter des donn\u00e9es granulaires telles que des informations d’identification et des informations qui sont sacro-saintes pour une personne ou une instance particuli\u00e8re. Il existe une repr\u00e9sentation absolue des propri\u00e9t\u00e9s, des relations, des n\u0153uds et des donn\u00e9es dans cette instance. <\/span><\/p>\n Gr\u00e2ce \u00e0 ces informations, il est possible de cr\u00e9er des instances sp\u00e9cifiques de relations ontologiques au sein des donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n Consid\u00e9rons un \u00e9cosyst\u00e8me de biblioth\u00e8ques pour signifier la diff\u00e9rence entre une ontologie et un graphe de connaissances avec un exemple. <\/span>diff\u00e9rence entre une ontologie et un graphe de connaissances \u00e0 l’aide d’un exemple.<\/b>. Dans une ontologie, la biblioth\u00e8que consisterait en une repr\u00e9sentation tabulaire des livres, des auteurs et des \u00e9diteurs sous forme de donn\u00e9es structur\u00e9es, \u00e9tant donn\u00e9 qu’il existe des parall\u00e8les entre les donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n Cependant, lorsque vous souhaitez cr\u00e9er un graphe de connaissances, vous pouvez utiliser la repr\u00e9sentation tabulaire de l’ontologie pour \u00e9laborer une repr\u00e9sentation graphique d’un livre, de l’auteur, de l’\u00e9diteur, etc. Il fournit une vue d’ensemble des donn\u00e9es structur\u00e9es et des informations d’identification uniques afin de fournir une vue d’ensemble de l’information. <\/span><\/p>\n Pour simplifier, l’ontologie est un cadre pour un graphe de connaissances. Pour simplifier encore, un <\/span>ontologie + donn\u00e9es = graphe de connaissances<\/b>.<\/span><\/p>\n Maintenant que nous savons comment cr\u00e9er des graphes de connaissances \u00e0 partir d’une ontologie, il est imp\u00e9ratif de savoir qu’il est impossible de tirer des conclusions sans donn\u00e9es structur\u00e9es, \u00e9tiquet\u00e9es et index\u00e9es. Les donn\u00e9es brutes doivent \u00eatre plac\u00e9es dans un <\/span> Ces donn\u00e9es doivent \u00eatre cr\u00e9\u00e9es dans une structure qui offre les meilleures chances de succ\u00e8s \u00e0 l’intelligence artificielle et au traitement du langage naturel (NLP) pour la recherche, l’extraction et le partage des donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n Dans les organisations qui disposent d’une multitude d’informations et de donn\u00e9es, un processus de cr\u00e9ation, d’\u00e9tiquetage et de gestion des donn\u00e9es doit \u00eatre bien \u00e9tabli et publi\u00e9 afin que les parties prenantes des donn\u00e9es de recherche et les propri\u00e9taires de la base de donn\u00e9es de connaissances soient bien conscients de leurs responsabilit\u00e9s et de l’importance de la mani\u00e8re dont les donn\u00e9es sont g\u00e9r\u00e9es. <\/span><\/p>\n Cela permet d’\u00e9liminer les connaissances tribales<\/a>, de cr\u00e9er une source unique de v\u00e9rit\u00e9 et d’h\u00e9berger des donn\u00e9es \u00e0 plusieurs variables \u00e0 partir desquelles il est possible de tirer des conclusions, de comparer des situations et de prendre des d\u00e9cisions plus rapidement. <\/span><\/p>\n Les graphes de connaissances sont cr\u00e9\u00e9s sur la base des requ\u00eates effectu\u00e9es par les utilisateurs dans un outil de gestion des connaissances. Il s’agit de requ\u00eates pr\u00e9d\u00e9finies, mais aussi de graphiques vivants bas\u00e9s sur des d\u00e9clencheurs intelligents. Lorsqu’une requ\u00eate arrive, les sch\u00e9mas correspondant aux cl\u00e9s sont identifi\u00e9s et les donn\u00e9es sont recherch\u00e9es pour les \u00e9l\u00e9ments correspondant \u00e0 ces sch\u00e9mas identifi\u00e9s. Les informations sont renvoy\u00e9es sous forme de graphiques aux parties prenantes concern\u00e9es. <\/span><\/p>\n Elle est rapide et agile et apporte une grande valeur ajout\u00e9e au processus de gestion des informations. <\/span><\/p>\n Bien qu’il s’agisse d’un concept relativement nouveau, les graphes de connaissances sont toujours utilis\u00e9s par les marques et les organisations autour de nous. Ils utilisent des donn\u00e9es inh\u00e9rentes et tirent parti de l’apprentissage automatique et de l’IA pour introduire des variables provenant de diff\u00e9rents domaines afin de fournir la version la plus exacte de la v\u00e9rit\u00e9 et les donn\u00e9es les plus pertinentes. <\/span><\/p>\n Quelques exemples de graphes de connaissances sont \u00e9num\u00e9r\u00e9s ci-dessous. <\/span><\/p>\n L’exemple parfait d’un graphe de connaissances est la recherche Google ou tout autre moteur de recherche. Une question telle que \u00ab\u00a0Combien d’allumettes peuvent tenir dans une piscine olympique\u00a0\u00bb serait impossible \u00e0 r\u00e9soudre. Cependant, l’index de recherche Google peut corr\u00e9ler la requ\u00eate \u00e0 plusieurs sources de donn\u00e9es et parvenir \u00e0 une conclusion bas\u00e9e sur des donn\u00e9es relationnelles pour fournir une valeur num\u00e9rique. <\/span><\/p>\n Comment les g\u00e9ants mondiaux de la vente au d\u00e9tail savent-ils qu’ils veulent et ont besoin de certains produits, de r\u00e9ductions, etc. En utilisant des donn\u00e9es historiques multi-vari\u00e9es et des p\u00e9pites d’information sur les tendances d’achat pass\u00e9es, le comportement des acheteurs et des consommateurs, la recherche continue d’\u00e9tudes longitudinales<\/a>, <\/span> Il est possible d’\u00e9valuer l’offre et la demande et d’adapter les strat\u00e9gies de marketing, les d\u00e9penses, la gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement, etc. afin d’offrir la meilleure exp\u00e9rience possible aux utilisateurs en utilisant les principes de la recherche atomique. <\/span> Combien de fois vous demandez-vous ce que vous allez regarder sur Netflix ? Netflix utilise un moteur intelligent pour adapter le contenu en fonction des habitudes de visionnage, de l’\u00e9valuation du contenu, du temps pass\u00e9 \u00e0 regarder le contenu, etc., ce qui lui permet de d\u00e9river des graphiques de connaissances non seulement \u00e0 une micro-\u00e9chelle par utilisateur, mais aussi \u00e0 une macro-\u00e9chelle bas\u00e9e sur des informations d\u00e9mographiques. <\/span><\/p>\n Mais vous avez \u00e9galement la possibilit\u00e9 de choisir parmi des recommandations. Souvent, ces recommandations vous conviennent et vous trouvez quelque chose que vous aimeriez regarder.<\/span><\/p>\n Les graphes de connaissances deviennent une partie int\u00e9grante de la recherche et des \u00e9quipes de recherche car ils fournissent des mod\u00e8les d’informations du monde r\u00e9el, utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour effectuer un raisonnement logique rapide, fournissent des donn\u00e9es structur\u00e9es et r\u00e9duisent la redondance. Ces graphiques facilitent \u00e9galement l’analyse et constituent un meilleur moyen de stocker et de g\u00e9rer les informations. <\/span><\/p>\n Les organisations du monde entier tirent parti de syst\u00e8mes et d’outils de gestion des connaissances tels que <\/span> L’int\u00e9gration d’un graphique de connaissances dans votre processus de recherche pour la gestion des connaissances est essentielle pour rester \u00e0 l’avant-garde et faire en sorte que les donn\u00e9es fassent le gros du travail.<\/span><\/p>\n
\n InsightsHub<\/span>
\n<\/a>. <\/span> <\/p>\nQu’est-ce qu’un graphe de connaissances ?<\/b><\/h2>\n
\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>\nDiff\u00e9rence entre une ontologie et un graphe de connaissances<\/b><\/h2>\n
Ontologie <\/b><\/h3>\n
\n
Graphique de connaissances <\/b><\/h3>\n
Fonctionnement des graphes de connaissances<\/b><\/h2>\n
\n outil de gestion des connaissances<\/span>
\n<\/a> avec les informations d’identification correctes, les balises, les p\u00e9pites d’information, les informations d’identification, les m\u00e9tadonn\u00e9es, les d\u00e9tails du projet, etc. <\/span> <\/p>\nExemples de graphes de connaissances<\/b><\/h2>\n
Algorithme de recherche de Google<\/b><\/h3>\n
Un g\u00e9ant mondial de la distribution utilise des graphes de connaissances pour la gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement et des stocks<\/b><\/h3>\n
\n la d\u00e9couverte continue<\/span>
\n<\/a> \u00e0 partir de sources d\u00e9mographiques vari\u00e9es, etc.<\/span><\/p>\n
\n recherche atomique<\/span>
\n<\/a> et en s’appuyant sur des outils de gestion des connaissances.<\/span><\/p>\nRecommandations de Netflix sur ce qu’il faut regarder ensuite !<\/b><\/h3>\n
Faire des graphes de connaissances une partie int\u00e9grante de la gestion des connaissances<\/b><\/h2>\n
\n InsightsHub<\/span>
\n<\/a> pour mieux g\u00e9rer les donn\u00e9es, r\u00e9duire le temps n\u00e9cessaire \u00e0 l’obtention d’informations et accro\u00eetre l’efficacit\u00e9 des donn\u00e9es ant\u00e9rieures, tout en r\u00e9duisant les co\u00fbts et en augmentant le retour sur investissement. <\/span> <\/p>\n