Les graphes de connaissance, expliqués

Aujourd'hui, de grandes quantités d'informations sont constamment générées et consommées, et il est crucial de donner un sens à ces données d'une manière structurée et significative. C'est là que les graphes de connaissances peuvent être utiles. Les graphes de connaissances sont des outils puissants qui permettent d'organiser, de relier et d'utiliser l'information. Ils sont au cœur de l'intelligence artificielle moderne et jouent un rôle essentiel dans l'amélioration des moteurs de recherche, des systèmes de recommandation, des assistants virtuels, etc.

Dans cet article, nous allons explorer les graphes de connaissances, leur fonctionnement et les nombreuses façons dont ils sont appliqués dans divers secteurs d'activité.

Qu'est-ce qu'un graphique de connaissances ?

Un graphe de connaissances est une manière de représenter les connaissances qui structure l'information sous forme d'entités, de relations et d'attributs. Il relie les concepts en illustrant la manière dont ils sont liés, offrant un réseau de faits qui permet d'approfondir les connaissances et de mieux comprendre le monde.

Un graphe de connaissances se compose essentiellement des éléments suivants :

• Entités (ou nœuds) : Ce sont les sujets ou les objets du graphe. Une entité peut représenter n'importe quoi, des personnes et des lieux aux produits et aux événements.
• Relations (ou arêtes) : Elles définissent la manière dont les entités sont liées les unes aux autres. Les relations sont généralement des verbes ou des actions qui décrivent le lien, comme "travaille à", "fait partie de" ou "est situé à".
• Attributs: Il s'agit de propriétés ou de caractéristiques des entités qui fournissent des informations plus détaillées. Par exemple, une entité "Alice" peut avoir des attributs tels que l'âge, la profession et l'adresse électronique.

Comment fonctionne un graphique de connaissances ?

Un graphe de connaissances représente des entités du monde réel et leurs relations dans une structure graphique en réseau. Voici un aperçu de son fonctionnement.

Ingestion des données

Les graphes de connaissances sont alimentés par des données provenant de diverses sources. Il peut s'agir de données structurées (telles que des bases de données), de données non structurées (telles que du texte provenant de documents ou de pages web) ou de données provenant d'interactions avec les utilisateur . Le défi consiste à identifier les entités et les relations pertinentes à partir de ces différentes sources de données et à les organiser de manière cohérente et utile.

Reconnaissance des entités et établissement de liens

L'une des premières étapes consiste à identifier les entités dans les données. Ce processus, connu sous le nom de reconnaissance d'entités, consiste à détecter les mots ou les phrases qui représentent des entités (comme "Albert Einstein" ou "Tour Eiffel"). Une fois identifiées, le système relie ces entités aux nœuds existants du graphe. Si l'entité est nouvelle, elle est ajoutée en tant que nouveau nœud avec les attributs pertinents.

Découverte des relations

Une fois les entités reconnues, le système identifie les relations entre elles. Par exemple, dans un article de presse, il peut détecter que "John Doe" et "XYZ Corp" sont liés par la relation "PDG de". Ces relations relient les nœuds du graphe, ce qui permet au graphe de représenter non seulement les entités elles-mêmes, mais aussi la manière dont elles sont reliées.

Compréhension du contexte

Les graphes de connaissances vont au-delà du simple stockage de données. Ils sont conçus pour comprendre le contexte des informations qu'ils représentent. Par exemple, un moteur de recherche utilisant un graphe de connaissances peut interpréter la requête "Quelle est la hauteur de la Tour Eiffel ?" et associer correctement "Tour Eiffel" à l'entité appropriée dans le graphe, en utilisant la relation "a une hauteur" pour retrouver la bonne réponse.

Inférence et raisonnement

Les graphes de connaissances peuvent également effectuer un raisonnement ou une inférence. Le système peut faire des suppositions éclairées sur de nouvelles relations ou de nouveaux faits en analysant les connexions entre les entités. Par exemple, si le graphe sait que "John est le PDG de XYZ Corp" et que "XYZ Corp est basée à New York", il peut déduire que John pourrait également vivre à New York.

Comment les graphes de connaissances sont-ils utilisés ?

Les graphes de connaissances ne sont pas seulement des constructions théoriques. Ils sont largement utilisés dans des applications pratiques et réelles. En voici quelques exemples marquants :

• Moteurs de recherche : Les moteurs de recherche comme Google utilisent les graphes de connaissances pour fournir des résultats de recherche plus pertinents et mieux adaptés au contexte. Plutôt que de simplement faire correspondre des mots-clés, le graphe de connaissances de Google comprend les relations entre les mots et les concepts.
• Systèmes de recommandation : Les plateformes commerce électronique et les services de streaming s'appuient fortement sur les graphes de connaissances pour recommander des produits ou des contenus. En analysant les relations entre les produits, les genres, les évaluations et les utilisateurs, le système peut suggérer des articles susceptibles d'intéresser un utilisateur fonction de ses préférences et de son historique de navigation.
• Assistants virtuels : Les assistants numériques tels qu'Amazon Alexa, Apple's Siri et Google Assistant utilisent des graphes de connaissances pour répondre aux questions et exécuter des tâches. Ces systèmes analysent les requêtes des utilisateur , comprennent les relations entre les entités et fournissent des réponses intelligentes.
• Santé : Les graphes de connaissances relient les entités médicales telles que les maladies, les symptômes, les médicaments et les patients. En reliant les différents aspects des données des patients, les professionnels de la santé peuvent mieux comprendre les diagnostics, les plans de traitement et la recherche médicale. Ils peuvent également aider à identifier des modèles, suggérer des traitements alternatifs ou trouver des interactions médicamenteuses qui pourraient ne pas être immédiatement évidentes.
• Finance : Les banques et les institutions financières utilisent les graphes de connaissance pour détecter les activités frauduleuses, analyser les tendances du marché et améliorer l'expérience des clients. En reliant diverses entités économiques, les graphes de connaissances peuvent mettre en évidence des schémas suspects, prédire les mouvements du marché et fournir des conseils financiers personnalisés.

Exemple de graphe de connaissances

Wikidata est un graphe de connaissances populaire, ouvert et entretenu en collaboration. Il s'agit d'une base de données centralisée pour les données structurées utilisées par Wikipédia et d'autres projets Wikimedia. Il relie des entités (telles que des personnes, des événements, des lieux, etc.) et fournit des relations. ) et fournit des relations :

• Entité: "Léonard de Vinci"
• Attribut: "Né en 1452"
• Relation: "Était un artiste"
• Entité apparentée: "Mona Lisa" (peinture de Léonard de Vinci)

Wikidata est un graphe de connaissances global, piloté par la communauté, qui peut être interrogé pour plus que des données liées à Wikipédia, et qui alimente également de nombreuses applications externes.

Il ne s'agit là que d'un exemple, mais les graphes de connaissances sont utilisés dans de nombreux autres domaines, tels que les soins de santé, la finance et le commerce électronique, afin d'améliorer l'organisation et la recherche d'informations.

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Les graphes de connaissances sont des outils transformateurs qui permettent aux systèmes d'intelligence artificielle de comprendre et d'interpréter le monde d'une manière plus structurée et plus significative. En organisant l'information sous forme d'entités et de relations interconnectées, ils permettent aux systèmes de répondre aux questions, de faire des prédictions et de fournir des expériences personnalisées.

Qu'il s'agisse d'améliorer les résultats de recherche, de faire des recommandations ou d'aider à la prise de décision, les graphes de connaissances jouent un rôle central dans le façonnement de l'avenir de la technologie. À mesure que l'IA évolue, les graphes de connaissances resteront sans aucun doute essentiels aux systèmes intelligents, stimulant l'innovation dans tous les secteurs d'activité.

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