Depuis quelques années, les Knowledge Graphs ("graphes de connaissances"), ces réseaux sémantiques construits à partir des relations établies entre des entités de types différents (personnes, évènements, lieux, situations, concepts, etc.) ont la cote auprès des outils de recherche et de veille professionnels. Nombre d’entre eux mettent d’ailleurs en avant leur utilisation dans leur discours commerciaux. On notera bien qu’il s’agit ici d’une technologie utilisée en arrière-plan sur laquelle l’utilisateur final n’a pas directement la main.
D’une part, de nouveaux outils indiquent mettre cette technologie au cœur de leurs produits, ce qui, selon eux, viendrait « révolutionner » la recherche et la veille. C’est par exemple le cas d’IP Rally, un nouvel outil de recherche brevets qui met en avant « une technologie unique basée sur un Knowledge Graph ». IP Rally se présente comme une alternative aux outils à base d’IA qui sont de véritables boîtes noires et les outils fondés sur la recherche par mots-clés classique.
D’autre part, des outils, déjà bien en place, communiquent également régulièrement sur l’intégration de Knowledge Graphs dans leurs produits. C’est par exemple le cas du lecteur RSS Feedly pour son « assistant intelligent » Leo mais aussi d’EBSCO pour sa nouvelle interface EDS lancée fin 2020 ou encore de Dow Jones (Factiva) dans son produit DNA lancé à la fin de l’année 2019.
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Pourtant, le concept de Knowledge Graph n’est pas nouveau et a été largement popularisé dès 2012, lorsque Google a introduit son propre Knowledge Graph dans son moteur et a abondamment communiqué sur le sujet. On rappellera que Google définit son Knowledge Graph comme une base de connaissances utilisée par son moteur pour compiler les résultats de recherche avec des informations sémantiques issues de sources diverses.
Et Google n’est pas le seul géant du Web à y avoir recours depuis des années. Facebook, LinkedIn, Amazon, Netflix utilisent également leurs propres Knowledge Graphs propriétaires dans leurs produits pour à la fois comprendre les intentions et besoins informationnels des internautes mais aussi pour leur proposer des recommandations pertinentes.
C’est ce que nous avons cherché à comprendre dans cet article de BASES.
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