Pour comprendre plus en détail le fonctionnement du moteur de recherche de Google, nous allons étudier dans ce cours le fonctionnement du Knowledge Graph de Google.
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Qu’est-ce que le knowledge graph de Google ?
Le Knowledge Graph que l’on peut traduire en français par « graphique de connaissances », est une avancé de Google dans son objectif de devenir un moteur de réponse > assistant pour humain > […] > Intelligence artificielle.
L’idée derrière ce concept provient de l’approche « ontologique » des connaissances, qui consiste à structurer toutes les données accumulées sur le web de façon à pouvoir naviguer d’une connaissance à l’autre en fonction de leur liaison les unes entres elles.
Cette approche, d’un point de vue philosophique, tire ses racines de la question inaugurale dans la connaissance de l’Homme « qu’est-ce que l’Être ? ». Mais dans le contexte de l’informatique et des sciences de l’information :
Une ontologie définit un ensemble de primitives représentationnelles avec lesquelles modéliser un domaine de connaissance ou de discours. […] Le terme avait été adopté par les premiers chercheurs en intelligence artificielle (IA), qui reconnaissaient l’applicabilité des travaux de la logique mathématique et soutenaient que les chercheurs en IA pouvaient créer de nouvelles ontologies en tant que modèles informatiques permettant certains types de raisonnement automatisé.
Source : Ontology (2008) par Tom Gruber.
Concrètement cela offre la possibilité à l’heure actuelle, lorsqu’on effectue une requête, de proposer des informations en mimant le raisonnement que pourrait avoir un humain.
Par exemple en effectuant la requête « Amit Singhal », Google affiche à droite des résultats, un bloc contenant toutes les connaissances clés liées à cette entité nommée :
En 2019, Google déclarait avoir 1 milliard d’entités et 70 milliards relations entre ces entités.
Source : Industry-scale Knowledge Graphs: Lessons and Challenges (13/05/2019) par Natasha Noy, Yuqing Gao, Anshu Jain, Anant Narayanan, Alan Patterson et Jamie Taylor.
Comment fonctionne le Knowledge Graph ?
Pour fonctionner, le Knowledge Graph de Google doit construit une représentation de la connaissance avec des entités nommées (par exemple Amit Singhal) ou non (par exemple une chaise), auxquelles sont attribués des propriétés (par exemple Amit Singhal a pour propriété d’être un homme) et entre lesquelles des liens nommés (par exemple Gerard Salton a pour lien nommé d’avoir été le directeur de thèse de Amit Singhal) sont créés.
Pour finir, le knowledge graph peut regrouper les entités de par leur propriété ou leur lien en créant des classes.
Afin d’y parvenir, Google achète en 2012 le projet collaboratif Freebase qui a pour objectif de réunir et lier toutes les connaissances du web à la main.
Cette base de connaissance donne à Google un excellent point de départ dans la structuration des données, qu’il va agrémenter avec des algorithmes qui reconnaissent les entités et les relations parmi tous les contenus disponibles sur le web (grâce en partie au format de données) dont tout particulièrement Wikipédia, Wikidata ou encore The World Factbook.
D’autre part, ces connaissances vont être très utiles à Google pour lever les ambiguïtés sur les requêtes auxquelles plusieurs réponses peuvent être apportées.
Auteur : Thomas Viennet - Freelance SEO
Dernière mise à jour : 4 février 2024
Principales sources d’informations
- Ontology (2008) par Tom Gruber.
- Search result ranking and presentation (08/08/2012) Chen Zhou, Chen Ding, David Francois Huynh, JinYu Lou, Yanlai Huang, Hongda Shen, Guanghua Li, Yiming Li et Yangyang Chai.
- Generating related questions for search queries (14/03/2013) par Yossi Matias, Dvir Keysar, Gal Chechik, Ziv Bar-Yossef et Tomer Shmiel.
- Question answering using entity references in unstructured data (15/03/2013) par Dvir Keysar et Tomer Shmiel.
- Industry-scale Knowledge Graphs: Lessons and Challenges (13/05/2019) par Natasha Noy, Yuqing Gao, Anshu Jain, Anant Narayanan, Alan Patterson et Jamie Taylor.
- Formaseo Niveau 2 : Algorithmie des moteurs de recherche (Décembre 2020) par Guillaume et Sylvain Peyronnet, experts incontournables du domaine, fondateurs de yourtext.guru et babbar.tech.
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