Fondements : Qu’est-ce qu’une IA avec une hiérarchie de la connaissance ?

L’intelligence artificielle a dépassé le stade de la simple exécution de tâches pour devenir un partenaire cognitif capable d’analyse et de recommandation. Cependant, pour atteindre un niveau de pertinence acceptable en entreprise, sa capacité à raisonner ne peut reposer sur des données brutes et désorganisées. La performance d’un système intelligent dépend moins de la quantité d’informations qu’il ingère que de la manière dont il les structure et les comprend. C’est ici qu’intervient le concept fondamental d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance, une approche architecturale qui transforme des données plates en un savoir-agir intelligible et fiable.

Au-delà des bases de données plates : le besoin d’une structure sémantique

Les bases de données traditionnelles, organisées en tables, lignes et colonnes, sont optimisées pour le stockage et la récupération d’informations factuelles et isolées. Elles excellent à répondre à des questions précises comme « Quel est le chiffre d’affaires du produit X au dernier trimestre ? ». Toutefois, elles atteignent rapidement leurs limites face à des requêtes qui exigent une compréhension du contexte, des relations et des implications. Un système IA s’appuyant sur une telle structure peut difficilement déduire des liens de causalité, comprendre des concepts abstraits ou naviguer dans des relations complexes. Il voit les « arbres » (les données individuelles) mais ne perçoit jamais la « forêt » (le domaine de connaissance dans son ensemble).

Une IA avec une hiérarchie de la connaissance surmonte cette limitation en organisant l’information selon un modèle sémantique. Plutôt que de stocker des faits isolés, elle cartographie les concepts et leurs interrelations. Cette structure permet au système de comprendre que « Paris » est la « capitale de » la « France », qui elle-même « est un pays » situé en « Europe ». Cette distinction est fondamentale, car elle dote l’IA d’une capacité de raisonnement analogique et déductif indispensable aux applications métier. Comme le soulignaient déjà les pionniers de l’IA, une organisation interne des savoirs est cruciale pour éviter de confondre associations statistiques et connaissances structurelles, un défi toujours d’actualité. La transition vers une base de connaissance hiérarchique n’est pas une simple évolution technique ; c’est un changement de paradigme architectural.

Le tableau suivant résume les différences fondamentales entre ces deux approches et leurs conséquences pour un système d’intelligence artificielle.

Caractéristique	Base de données plate	Base de connaissance hiérarchique	Implication pour l’IA
Structure	Tabulaire (lignes, colonnes)	Graphique ou arborescente (nœuds, relations)	Permet de modéliser des relations complexes et non linéaires.
Contenu	Données atomiques et explicites	Concepts, entités et relations sémantiques	L’IA peut inférer des informations implicites et comprendre le contexte.
Interrogation	Requêtes structurées (ex: SQL)	Requêtes en langage naturel, navigation sémantique	Flexibilité accrue et capacité à répondre à des questions ouvertes.
Raisonnement	Limité à la récupération de faits	Permet l’inférence, la déduction et l’analogie	Le système peut simuler un raisonnement et fournir des explications.
Maintenance	Ajout/modification de données simples	Requiert une gouvernance du modèle de connaissance	La qualité et la cohérence de l’IA dépendent de la gouvernance des données.

Définition et composants du modèle de connaissance hiérarchique

Dans le contexte de l’intelligence artificielle, une hiérarchie de la connaissance est un modèle de représentation qui organise les informations en structures arborescentes ou en graphes. Ce modèle ne se contente pas de stocker des données ; il formalise les relations logiques et sémantiques qui les unissent. Cette approche s’inspire de la manière dont la connaissance humaine est structurée, à travers des taxonomies, des ontologies et des réseaux de concepts. La mise en place d’une base de connaissances pour IA devient ainsi la première étape vers un système plus intelligent. Une IA avec une hiérarchie de la connaissance s’appuie sur plusieurs composants fondamentaux pour construire cette structure.

Ces composants forment un cadre logique que la machine peut interpréter et exploiter. Selon des recherches du MIT, l’idée qu’un système de représentation de la connaissance doit posséder un certain degré de hiérarchie est essentielle pour qu’il fonctionne efficacement. Les éléments constitutifs de ce modèle sont les suivants :

• Les nœuds (ou entités) : Ils représentent les concepts ou les objets du monde réel. Un nœud peut être une personne (ex: « Marie Curie »), un lieu (ex: « Paris »), une organisation (ex: « Institut Pasteur ») ou un concept abstrait (ex: « Radioactivité »). Chaque nœud est unique et possède des propriétés qui le décrivent.
• Les arêtes (ou relations) : Elles connectent les nœuds et décrivent la nature de leur lien. Ces relations sont typées et orientées pour porter une signification précise. Par exemple, une arête « a travaillé pour » peut relier le nœud « Marie Curie » au nœud « Institut Pasteur ». D’autres relations courantes sont « est un type de » (taxonomie) ou « fait partie de » (méréologie).
• Les attributs (ou propriétés) : Ce sont les caractéristiques spécifiques d’un nœud. Pour le nœud « Marie Curie », les attributs pourraient inclure sa date de naissance, sa nationalité ou les prix Nobel qu’elle a reçus. Ils enrichissent la description des entités et fournissent des données factuelles précises.
• L’ontologie : Il s’agit du schéma formel qui définit les types de nœuds, les types de relations et les contraintes qui régissent le modèle. L’ontologie agit comme un dictionnaire et une grammaire pour la base de connaissance, garantissant sa cohérence et son intelligibilité par la machine.

Bénéfices opérationnels et stratégiques d’une information structurée

Adopter une architecture d’IA avec une hiérarchie de la connaissance n’est pas une simple optimisation technique ; c’est une décision stratégique qui génère des bénéfices tangibles et mesurables. En dotant les systèmes d’une compréhension contextuelle de l’information, les entreprises améliorent radicalement la qualité de l’aide à la décision, la fiabilité des réponses automatisées et, in fine, l’expérience des utilisateurs finaux, qu’ils soient collaborateurs ou clients.

Amélioration du raisonnement complexe et de l’aide à la décision

Une base de connaissance structurée transforme une IA d’un simple outil de recherche d’information en un véritable assistant au raisonnement. Le système peut naviguer dans les relations entre les concepts pour identifier des schémas, anticiper des conséquences et formuler des recommandations fondées sur une analyse logique plutôt que sur une simple corrélation statistique. Une telle capacité est au cœur de la logique dans l’intelligence artificielle, un domaine de recherche initié par des pionniers comme John McCarthy. Cette amélioration se traduit par des avantages directs pour les métiers.

Pour une direction financière, l’IA peut analyser les dépendances entre fournisseurs et risques géopolitiques pour suggérer des ajustements de la chaîne d’approvisionnement. Pour une équipe marketing, elle peut identifier des segments de clientèle émergents en croisant des données comportementales avec des tendances de marché. L’utilisation d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance permet de :

• Effectuer des inférences logiques : Le système peut déduire de nouvelles informations qui ne sont pas explicitement stockées. Si A est lié à B et B est lié à C, l’IA peut inférer la relation potentielle entre A et C.
• Identifier les causes racines : En remontant les chaînes de dépendances, l’IA peut aider à diagnostiquer des problèmes complexes, que ce soit dans un processus de production ou dans l’analyse d’un incident de sécurité.
• Simuler des scénarios : La structure de connaissance permet de modéliser un système (une usine, un marché) et de simuler l’impact de différentes décisions (« que se passerait-il si… ? »), offrant un support puissant à la planification stratégique.
• Détecter des anomalies contextuelles : L’IA peut repérer des situations qui, bien que composées de données individuellement valides, sont incohérentes dans leur ensemble, signalant une fraude potentielle ou une erreur de processus.

Fiabilité et personnalisation des réponses pour une meilleure expérience utilisateur

La confiance est une condition sine qua non de l’adoption de l’IA. Les systèmes opaques ou sujets aux erreurs factuelles (« hallucinations ») dégradent rapidement cette confiance. Une IA avec une hiérarchie de la connaissance répond directement à cet enjeu en ancrant ses réponses dans un modèle de faits vérifiables. Cette approche structurelle est la clé pour construire des systèmes d’IA explicables.

Lorsqu’une IA génère une réponse, elle peut tracer le chemin de raisonnement qu’elle a suivi à travers le graphe de connaissance, rendant son processus de décision transparent et auditable. Cette traçabilité est essentielle dans les secteurs régulés (finance, santé) où la justification des décisions est une obligation. De plus, la compréhension du contexte permet une personnalisation beaucoup plus fine des interactions. L’IA peut adapter ses réponses en fonction du profil de l’utilisateur, de son historique de requêtes et du domaine de connaissance spécifique qu’il explore. L’amélioration de la performance de catégorisation de texte hiérarchique démontrée par des études académiques illustre bien comment la structure améliore la pertinence.

Exemple de fiabilité en pratique

La fiabilité n’est pas un objectif théorique mais un résultat architectural. Pour fournir un exemple concret, Algos a conçu son moteur d’orchestration pour opérer un cycle de validation itératif où un agent critique interne évalue la qualité de chaque réponse avant sa finalisation. Ce mécanisme, couplé à une stricte hiérarchie des sources de savoir, permet à Algos de garantir un taux d’hallucination inférieur à 1 %, assurant ainsi une pertinence factuelle absolue pour les cas d’usage en entreprise.

Anatomie d’une architecture IA fondée sur la connaissance

Pour qu’une IA avec une hiérarchie de la connaissance devienne opérationnelle, elle doit reposer sur une architecture robuste capable de gérer le cycle de vie de la connaissance : de son acquisition à son exploitation pour le raisonnement. Cette architecture combine des processus d’ingénierie des connaissances, des technologies de stockage spécialisées comme les graphes de connaissance, et des moteurs logiciels capables d’en extraire de la valeur.

Les mécanismes d’acquisition et de représentation des connaissances

La première étape consiste à peupler la base de connaissance. L’information pertinente pour l’entreprise est souvent disséminée dans une multitude de formats et de systèmes : documents texte, bases de données relationnelles, e-mails, etc. Le défi est d’extraire, de nettoyer et de structurer cette information pour la rendre exploitable. Les technologies de représentation de la connaissance, telles que les logiques, les règles ou les réseaux sémantiques, fournissent les outils de base pour cette tâche. Le processus d’acquisition et de représentation suit plusieurs étapes clés.

La construction d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance commence par la modélisation du domaine, souvent via des ontologies qui définissent les concepts et relations pertinents. Une fois ce cadre établi, les mécanismes automatisés entrent en jeu pour peupler la structure. Ces techniques sont au cœur des systèmes modernes de gestion du savoir.

• L’extraction d’entités et de relations (NER & RE) : Des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) analysent des corpus de textes non structurés (contrats, rapports, articles) pour identifier automatiquement les entités (personnes, lieux, produits) et les relations qui les lient.
• Le mapping de données structurées : Des processus transforment les données issues de bases de données relationnelles en un format de graphe. Par exemple, une table de clients et une table de commandes peuvent être mappées pour créer des nœuds « Client » et « Commande » reliés par une relation « a passé ».
• L’ingestion de vocabulaires contrôlés : L’intégration de taxonomies, de thésaurus ou d’ontologies existantes (qu’elles soient standards ou propriétaires) permet d’accélérer la construction du modèle et de garantir l’alignement avec les normes du secteur.
• La curation humaine et la validation : Bien que l’automatisation soit essentielle, une supervision par des experts métier est indispensable pour valider l’exactitude des informations extraites, résoudre les ambiguïtés et enrichir le modèle avec des connaissances tacites.

Le rôle du graphe de connaissance et du moteur d’inférence

Une fois la connaissance acquise et représentée, elle est généralement stockée dans une base de données orientée graphe, formant ce que l’on appelle un graphe de connaissance (Knowledge Graph). Cette structure est l’implémentation technique de la hiérarchie de la connaissance. Contrairement aux bases de données traditionnelles, elle est optimisée pour explorer rapidement des relations complexes et des chemins multi-niveaux.

Cependant, le graphe de connaissance n’est qu’un stockage passif. Pour l’activer, il faut un moteur d’inférence. Ce composant logiciel est le « cerveau » qui utilise le graphe pour raisonner. C’est lui qui exécute les requêtes, navigue dans les relations et applique des règles logiques pour déduire de nouvelles informations. Le processus de réponse à une question complexe se déroule typiquement comme suit :

1. Analyse de la requête : Le moteur d’inférence analyse la question de l’utilisateur pour en extraire les entités et les intentions.
2. Traduction en requête de graphe : La question est traduite dans un langage de requête spécifique aux graphes (ex: SPARQL, Cypher).
3. Navigation et exploration : Le moteur parcourt le graphe en suivant les relations pertinentes pour collecter les informations nécessaires.
4. Application des règles d’inférence : Il applique des règles prédéfinies (ex: « Si X est le PDG de Y, et Y est une filiale de Z, alors X travaille pour Z ») pour déduire des faits non explicites.
5. Synthèse et formulation de la réponse : Les informations collectées et déduites sont assemblées pour construire une réponse cohérente et compréhensible pour l’utilisateur.

Cette architecture, combinant graphe et moteur d’inférence, est le fondement d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance capable de fournir des réponses pertinentes et justifiées. Elle est au cœur de l’approche moderne de l’orchestration IA, où différents composants cognitifs sont coordonnés pour résoudre un problème.

Guide pratique pour structurer et alimenter la base de connaissance

La mise en œuvre d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance est moins un projet purement technologique qu’une initiative stratégique de gestion de l’information. Son succès repose sur une méthodologie rigoureuse qui aligne les objectifs métier, la modélisation des connaissances et les processus de validation des données. Une approche progressive et itérative est indispensable pour construire une base de connaissance à la fois riche, fiable et évolutive.

Définir la stratégie et le périmètre de la gestion de connaissance

Avant toute implémentation technique, la phase la plus critique est la définition de la stratégie. Tenter de modéliser l’intégralité des connaissances de l’entreprise en une seule fois est une recette pour l’échec. Il est impératif de commencer par un périmètre bien délimité, aligné sur un cas d’usage métier à forte valeur ajoutée. Par exemple, au lieu de viser « la connaissance produit », on pourrait commencer par « les informations techniques et de compatibilité pour la gamme de produits X ».

Les piliers d’une stratégie de connaissance efficace

Une stratégie de gestion de la connaissance pour l’IA doit reposer sur trois piliers. Premièrement, des objectifs métier clairs : que cherche-t-on à améliorer ? (ex: réduire le temps de réponse du support client, accélérer l’analyse de conformité). Deuxièmement, l’identification des domaines prioritaires : quelles connaissances sont les plus critiques et les plus complexes à gérer actuellement ? Troisièmement, la désignation de responsables (knowledge owners) : des experts métier doivent être impliqués dès le début pour définir le modèle, valider les données et garantir que l’IA reflète la réalité opérationnelle. Cette gouvernance initiale est un prérequis à la construction d’un framework d’orchestration IA performant.

Les phases de modélisation, d’extraction et de validation des données

Une fois la stratégie définie, le cycle de vie de la construction de la base de connaissance peut commencer. Ce processus est itératif : on commence par un modèle simple que l’on enrichit progressivement.

1. Modélisation (Conception de l’ontologie) : Cette première phase consiste à définir le « schéma » de la connaissance. En collaboration avec les experts métier, on identifie les principaux types d’entités (ex: « Client », « Contrat », « Clause »), leurs attributs (ex: « date de signature », « montant ») et les relations qui les lient (ex: « est signé par », « contient la clause »). Cette étape formalise le vocabulaire commun du domaine et pose les fondations d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance cohérente.
2. Extraction (Peuplement du graphe) : C’est la phase d’alimentation. Les mécanismes d’extraction décrits précédemment sont mis en œuvre pour scanner les sources de données identifiées (documents, bases de données, etc.) et peupler le graphe de connaissance conformément au modèle défini. Des technologies comme le Retrieval-Augmented Generation pour l’entreprise jouent un rôle clé pour connecter les modèles de langage aux sources de vérité documentaires.
3. Validation (Assurance qualité de la connaissance) : La connaissance extraite n’est jamais parfaite. Cette phase est cruciale pour garantir la fiabilité du système. Elle combine des outils automatisés (pour détecter les incohérences, les doublons, les données manquantes) et une validation manuelle par les experts métier. Ces derniers vérifient que les relations extraites sont correctes et que le raisonnement de l’IA est conforme à la logique du domaine. Ce cycle de validation est au cœur de la fiabilité des systèmes experts, un domaine dont l’histoire remonte à plusieurs décennies. Pour garantir cette fiabilité, des approches modernes comme celle d’Algos intègrent ce contrôle qualité directement dans l’architecture. Par exemple, le moteur CMLE Orchestrator d’Algos déconstruit chaque requête et consulte des sources de savoirs hiérarchisées (internes, externes, natifs) pour fiabiliser le contexte avant même d’élaborer une réponse, assurant ainsi une pertinence factuelle maximale.

Mesurer et gouverner la qualité pour améliorer la pertinence

Construire une IA avec une hiérarchie de la connaissance n’est pas un projet ponctuel. C’est un actif vivant qui doit être maintenu, enrichi et gouverné pour conserver sa valeur dans le temps. Sans une mesure continue de sa qualité et des processus de gouvernance clairs, la base de connaissance risque de devenir obsolète ou incohérente, dégradant ainsi la pertinence et la fiabilité du système IA qui s’appuie sur elle.

Indicateurs de performance clés (KPIs) pour la qualité de la connaissance

Pour piloter efficacement la qualité de la base de connaissance, il est nécessaire de mettre en place des indicateurs quantitatifs et qualitatifs. Ces KPIs permettent de suivre la santé du système, d’identifier les zones à améliorer et de justifier les investissements dans la gestion de la connaissance. Une approche de la mesure de la performance en IA doit être multidimensionnelle, couvrant à la fois la qualité intrinsèque des données et leur impact métier.

Le tableau suivant présente des exemples d’indicateurs clés regroupés par catégorie.

Catégorie de KPI	Exemple d’indicateur	Objectif métier associé
Complétude	Taux de couverture du modèle (concepts du domaine modélisés)	S’assurer que l’IA dispose de toutes les connaissances nécessaires pour traiter les cas d’usage cibles.
Précision	Pourcentage de faits validés par les experts	Garantir la fiabilité des réponses de l’IA et maintenir la confiance des utilisateurs.
Fraîcheur	Délai moyen de mise à jour des données après un événement	Assurer que les décisions prises par ou avec l’IA reposent sur des informations à jour.
Connectivité	Densité du graphe (nombre moyen de relations par nœud)	Mesurer la richesse contextuelle de la base de connaissance, qui conditionne la capacité de raisonnement.
Utilisation	Taux de requêtes résolues sans intervention humaine	Évaluer l’efficacité de l’IA et son impact sur la productivité des équipes.

Principes de gouvernance pour maintenir la cohérence du système IA

La gouvernance de la connaissance est l’ensemble des règles, processus et responsabilités qui assurent l’intégrité, la sécurité et l’évolution de la base de connaissance. Une gouvernance de l’IA efficace est proactive et collaborative, impliquant à la fois les équipes techniques et les experts métier. Les principes d’une recherche fondamentale en IA, comme ceux explorés à Stanford, incluent déjà des notions de gestion et d’acquisition sélective de connaissances comme étant essentielles.

Cadre de gouvernance pour une connaissance durable

Une gouvernance robuste s’articule autour de plusieurs axes. La gestion des versions du modèle (ontologie) est cruciale pour permettre des évolutions contrôlées sans casser les intégrations existantes. Des workflows de validation clairs doivent définir comment une nouvelle connaissance est proposée, vérifiée par un expert, puis intégrée dans le graphe de production. La gestion des accès garantit que seules les personnes autorisées peuvent modifier certaines parties critiques de la connaissance. Enfin, des rôles et responsabilités bien définis (ex: Knowledge Owner, Data Steward) assurent que chaque domaine de connaissance est sous la responsabilité d’un référent métier. Cette discipline est le fondement de la confiance et de la performance à long terme d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance. En guise d’illustration, la plateforme d’Algos est conçue pour hériter des permissions des systèmes sources du client, assurant que les droits d’accès aux informations sont respectés nativement par l’IA.

Intégration avec l’IA générative et défis d’évolution

L’avènement des grands modèles de langage (LLM) a ouvert des perspectives nouvelles, mais a également mis en lumière leurs limites intrinsèques, notamment leur tendance aux hallucinations et leur méconnaissance des données propriétaires. L’avenir de l’IA d’entreprise réside dans la synergie entre ces modèles et les architectures de connaissance structurée. L’intégration d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance avec l’IA générative permet de combiner la fluidité des LLM avec la rigueur factuelle des graphes de connaissance, tout en posant de nouveaux défis en matière de scalabilité.

Combiner hiérarchie et modèles de langage pour un contexte enrichi

Les LLM excellent dans la compréhension du langage et la génération de texte, mais ils ne « savent » rien au sens factuel du terme. Ils sont des moteurs de prédiction de séquences de mots. Une hiérarchie de connaissance agit comme un « garde-fou » contextuel et factuel pour ces modèles. Cette technique, souvent désignée sous le nom de Retrieval-Augmented Generation (RAG), consiste à utiliser le graphe de connaissance pour récupérer des informations précises et pertinentes avant d’interroger le LLM. L’analyse des hypothèses ontologiques et épistémologiques dans les méthodes d’explicabilité de l’IA souligne l’importance de ces fondations de connaissance.

Le RAG sur graphe : une synergie puissante

Dans une architecture RAG avancée, la question de l’utilisateur est d’abord utilisée pour interroger le graphe de connaissance. Le moteur d’inférence récupère un sous-graphe d’entités et de faits pertinents. Ce contexte factuel est ensuite injecté dans le prompt soumis au LLM, avec l’instruction de baser sa réponse exclusivement sur ces informations. Le résultat est une réponse qui bénéficie de la fluidité du LLM tout en étant ancrée dans la vérité de l’entreprise. C’est une approche fondamentale pour construire une architecture agentique fiable. Algos a poussé cette logique plus loin avec son moteur RAG avancé OmniSource Weaver, qui garantit que les réponses sont systématiquement ancrées dans les extraits les plus pertinents des documents sources, offrant une traçabilité complète.

Les enjeux de la scalabilité et de la maintenance à long terme

Si l’approche d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance est puissante, son déploiement à grande échelle présente des défis opérationnels significatifs qui doivent être anticipés. La valeur du système est directement proportionnelle à la taille et à la qualité de sa base de connaissance, mais la croissance de celle-ci engendre une complexité accrue. Les ontologies jouent un rôle clé dans la gestion de la complexité et le raffinement des connaissances, mais elles ne résolvent pas tous les problèmes.

La gestion d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance à l’échelle de l’entreprise nécessite une planification minutieuse et des investissements dans l’automatisation. Les défis principaux incluent :

• Performance des requêtes : À mesure que le graphe atteint des millions ou des milliards de nœuds et d’arêtes, le temps de réponse des requêtes complexes peut se dégrader. Cela nécessite une optimisation des modèles de données, une indexation intelligente et une infrastructure matérielle adaptée.
• Complexité de la mise à jour : Modifier le modèle de connaissance (l’ontologie) peut avoir des conséquences en cascade sur les données existantes et les applications qui l’utilisent. Des stratégies de migration de schéma et de gestion des versions sont indispensables.
• Automatisation de la validation : Le processus de validation manuelle par des experts ne passe pas à l’échelle. Il est nécessaire de développer des outils d’IA pour assister les experts en suggérant des corrections, en détectant des incohérences et en priorisant les données à vérifier.
• Intégration continue de nouvelles sources : L’environnement de l’entreprise évolue constamment. L’architecture doit être conçue pour intégrer facilement de nouvelles sources de données sans nécessiter une refonte complète du système, ce qui est une caractéristique clé d’une plateforme d’orchestration IA moderne.

En conclusion, la construction d’une IA avec une hiérarchie de la connaissance est un investissement stratégique qui permet de dépasser les limites des modèles généralistes pour créer des systèmes intelligents véritablement pertinents, fiables et explicables. C’est en structurant l’information à l’image d’un savoir organisé que les entreprises pourront exploiter tout le potentiel de l’intelligence artificielle pour l’aide à la décision et l’automatisation de processus complexes, faisant de l’IA non plus un simple outil, mais un partenaire cognitif gouverné et maîtrisé.