Introduction
L'intelligence artificielle classique (IA générative), portée par les modèles de langage massifs (LLM), a transformé la manière dont nous interagissons avec les données et automatisons certaines tâches. Pourtant, ces modèles ont des limites intrinsèques qui conduisent souvent à des résultats décevants. Dans ce livre blanc synthétique, nous explorons comment l’IA sémantique, combinant IA générative, IA symbolique (ontologies) et graphes de connaissances (KG), permet d’améliorer significativement l’efficacité et la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle en supervisant la recherche d'information par la connaissance et le raisonnement grâce au Graph-RAG raisonné (Retrieval-Augmented Generation).
L'approche IA classique (LLM) seule revient à n'utiliser qu'une partie de son cerveau
Utiliser un LLM seul, c’est comme n'utiliser que la partie créative de son cerveau : il génère de l'information de manière simple et fluide, mais sans réelle compréhension ni structure sous-jacente. Ce qui amène à des corrections contre-productive à cause :
-
des hallucinations : Génération d’informations incorrectes ou inventées.
-
du manque de contextualisation : Difficulté à comprendre et interpréter les concepts spécifiques à un domaine pour une réponse personnalisée.
-
de la dépendance aux données d'entraînement : Incapacité à intégrer dynamiquement des connaissances récentes ou spécifiques.
-
de l'absence de raisonnement logique structuré : Pas de vérification des inférences ou cohérences logiques.
Pour une décision importante, préférez vous mobiliser l'ensemble de votre cerveau ou juste une partie ?
Pour votre entreprise, c'est le même principe. L'IA Sémantique vous permet de combiner les avantages des différentes IA
L'IA sémantique : Une articulation vertueuse des IAs pour un cadre de raisonnement créatif et contrôlé
_edited_edited.png)
L’IA sémantique permet de structurer et contextualiser les données pour dépasser les limites de l'IA classique. Son architecture repose sur trois piliers pour bénéficier des avantages de chacun :
-
L'aire de la Créativité - IA Générative (LLM) : Produire du contenu à partir du langage naturel sans expertise technique. Elle rend accessible l'IA Symbolique dans le cadre de l'IA Sémantique.
-
L'aire de la Rationalité - IA Symbolique (Ontologie) : Formaliser la connaissance pour assurer la compréhension grâce à la sémantique et la cohérence du raisonnement grâce à la logique. Elle rend l'IA Générative fiable dans le cadre de l'IA Sémantique.
-
L'aire de la Mémoire - Graphe de connaissances (KG) : Structurer et contrôler les données par des relations pour un accès optimisé. Elle est centrale et assure la contextualisation de l'IA Générative dans le cadre de l'IA Sémantique.
Le Graph-RAG raisonné combine ces éléments pour permettre une interaction intelligente avec les données, en structurant les requêtes, garantissant la véracité des réponses et améliorant l’interprétation des résultats.
_edited.png)
Comparatif IA Générative vs IA Sémantique
.png)
La connaissance, l'expérience et la contextualisation :
Les piliers de l'intelligence réunis dans une ressource
L’IA sémantique repose sur une hiérarchie de contextualisation où l’ontologie joue un rôle clé pour passer d'un étage à l'autre :
-
Donnée : Valeurs brutes issues de diverses sources (ex. : chiffre d’affaires, taux de rotation des stocks). Un moteur de recherche permet d’indexer et de retrouver ces données mais sans structuration avancée. C'est le socle sur lequel s'appuiera l'intelligence pour trouver les faits auxquels s'adapter.
-
Information : Données rassemblées et mises dans un premier contexte sous forme de contenu adapté (ex. : évolution des ventes par trimestre). L’IA générative transforme la donnée brute en contenu compréhensible mais sans vérification rigoureuse. C'est l'intelligence au sens renseignement en anglais (ex. services de renseignement MI6 ou CIA). C'est l'étage du bilan sur lequel s'appuiera le raisonnement.
-
Connaissance : Règles et relations extraites des expériences pour intégrer l'informations dans un contexte plus large (ex. : corrélation entre saisonnalité et rupture de stock). L’IA symbolique, structure cette connaissance, assure sa cohérence logique et déduit . C'est l'étage de l'identification des généralités et particularité qui permettra une décision adaptée.
-
Intelligence : Capacité d’adaptation à partir de raisonnement basée sur des inférences logiques (ex. optimisation des flux logistiques). L’IA sémantique, en intégrant les différents niveaux de contextualisation, permet d’exploiter ces niveaux pour prendre des décisions éclairées et adaptées au contexte global.
_edited.png)
Levons une ambiguïté :
La différence entre une Ontologie et un Knowledge Graph est la même que entre une Main et une Paume.
_edited.png)
Dans le monde de la gestion des connaissances et de l’intelligence artificielle, il est courant de confondre ontologie et knowledge graph (Graphe de connaissances ; KG). Pourtant, leur distinction est essentielle pour comprendre la puissance du raisonnement sémantique.
Prenons l’exemple de la main. Une main est composée d’une paume, de doigts et d’un pouce. De même une ontologie est composée d’un modèle conceptuel, d’une terminologie et d’un KG.
-
Le knowledge graph serait la paume, une partie essentielle qui relie les éléments mais qui seule, ne peut pas saisir pleinement un objet. De même le KG est une partie essentielle qui permet de rassembler et connecter des informations pour les retrouver facilement (généralement en RDF) mais qui seul, ne propose ni signification précise, ni structuration intelligente.
-
Le modèle conceptuel (taxonomie, axiomes, règles logiques, relations…) correspondrait aux doigts, apportant la finesse et la structure qui permettent à la main de fonctionner. Le modèle conceptuel définit la structure du système (généralement en OWL). Abstrait, il a besoin du KG pour s'ancrer dans le monde réel. Il permet de saisir correctement l’objet (le KG) et de le manipuler intelligemment de manière adapté.
-
La terminologie serait le pouce, indispensable pour donner de la prise et de la précision à l’ensemble. La terminologie donne la signification précise. Elle normalise les concepts et le vocabulaire (généralement en RDFS, SKOS...), garantissant une interopérabilité et une compréhension contextualisée, claire et opérationnelle des données.
-
L’ontologie jouerait ici le rôle de la main entière, le tout. Elle apporte une organisation logique et systémique (généralement en interconnectant OWL, RDF(S), SKOS, SWRL...). Elle structure, articule et donne du sens dans un contexte, permettant comme la main d’agir de manière adaptée avec et sur son environnement.
L’ontologie comme la main apporte un niveau d'expressivité supérieur à ses composants pris individuellement. Prenons un exemple concret : utiliser un tournevis.
-
Un KG seul (paume seule) peut reconnaître un tournevis, l’identifier comme un outil, mais il n’a pas la capacité de l’utiliser efficacement.
-
Avec une ontologie (main complète), on sait non seulement ce qu’est un tournevis, mais aussi comment l’utiliser, avec quel type de vis, dans quel contexte et visser avec précision.
Ainsi, individuellement, chaque élément a une fonction, mais c’est l’intégration de l’ensemble qui fait émerger une intelligence capable de donner du sens et d’agir. Comme le disait Aristote : "Le tout est plus que la somme de ses parties."
C’est précisément cette synergie qui fait la force d’une approche basée sur l’ontologie. Un Knowledge Graph sans ontologie reste un simple réseau de connexions, là où une ontologie est un véritable cadre de compréhension, interopérable et exploitable à grande échelle.
Que contient concrètement une ontologie ?
_edited.png)
Une ontologie est la formalisation compréhensible par l'Humain et l'IA de votre capital de connaissances. Elle repose sur plusieurs composantes fondamentales :
-
Modèle conceptuel : Il définit et représente les concepts fondamentaux et les interactions des connaissances de l'entreprise. Il combine la taxonomie (classification hiérarchique des concepts) et les relations logiques (définition des connexions sémantiques entre concepts). L'ensemble du modèle doit être cohérent (raisonnement logique). Ce modèle peut être vue comme une cartographie opérationnelle qui explicite les connaissances et règles métiers tacites pour superviser l'IA.
-
Terminologie : Elle formalise la synonymie, acronymie, traduction, définition des termes et leur alignement avec les normes et standard du métier à partir de glossaires. Elle définit ainsi un vocabulaire commun à l'Humain et l'IA pour éviter toute ambiguïté.
-
Knowledge graph : Lui même supervisé par le modèle conceptuel, il formalise les catalogues et dictionnaires de données sous forme de graphes sémantiques cohérents. Il permet ainsi l'intégration des données réelles et leurs métadonnées sous une forme structurée, interopérable, contextualisée et interrogeable.
L'ontologie répond à des normes W3C, c'est donc une ressources multi-usage et autonome, indépendante des LLMs et des solutions éditeurs.
En résumé : L'IA symbolique, une solution accessible pour :
-
Guider la créativité de l'IA classique : Les LLM ne produisent plus de contenu en vase clos mais sont pilotés par des connaissances validées.
-
Corriger les erreurs : Vérification et ajustement des informations générées.
-
Assurant la traçabilité : Explication de chaque réponse en fonction des sources utilisées.
Conclusion : Vers un Nouveau Paradigme pour l’IA en Entreprise
L’ère des LLM seuls touche à ses limites. Pour des entreprises cherchant à exploiter pleinement leur capital de connaissance, le passage à l’IA sémantique est une nécessité stratégique. L’intégration du Graph-RAG permet de réconcilier IA générative et IA symbolique pour obtenir des résultats fiables, compréhensibles et actionnables.
-
Il est temps d’adopter une approche intelligente de l’IA !
-
Contactez-nous pour une démonstration et découvrez comment l'IA sémantique peut transformer votre entreprise.