Comment les graphes de connaissances améliorent et sécurisent les résultats de l'IA générative

Comment les organisations peuvent-elles centraliser efficacement une quantité colossale de données et les rendre utiles à la prise de décision avec les graphes de connaissances.

L’intelligence artificielle représente désormais un avantage stratégique pour toutes les entreprises. En France, l’ouverture du bureau parisien d’Open AI le mois dernier et l’engagement de l’Etat, notamment avec le Sommet pour l’action sur l’Intelligence artificielle qui s'est déroulé en février 2025 confirme l’intérêt grandissant et les enjeux liés à cette technologie. Récemment, une étude Deloitte a révélé que 79 % des chefs d’entreprises et leaders technologiques déclarent qu’ils s’attendent à ce que l’intelligence artificielle générative (GenAI) transforme leur entreprise dans les trois prochaines années. Mais pour l’implémenter dans les outils de l’entreprise, une question persiste depuis l'avènement des données numériques : Comment les organisations peuvent-elles centraliser efficacement une quantité colossale de données structurées et non structurées et les rendre utiles à la prise de décision ? Voyons comment les graphes de connaissances se sont imposés comme la pierre angulaire permettant à la GenAI de produire une valeur commerciale tangible.

Faire des données un levier stratégique accessible via une IA responsable

Comme toutes les technologies puissantes et en plein essor, la GenAI continue d'évoluer et de s'étendre. McKinsey estime que son adoption généralisée pourrait contribuer à l’économie mondiale à hauteur de 4,4 billions de dollars chaque année.

Malgré son énorme potentiel, la GenAI comporte aussi des risques. Aujourd’hui, seulement 25 % des directeurs et des cadres supérieurs estiment que leur organisation est bien préparée à aborder les questions de gouvernance et de risque liées à l'adoption de la GenAI. Selon un rapport d'analystes de l'Enterprise Strategy Group, de nombreuses organisations ont été confrontées à des défis lors du passage de l’expérimentation à l’application concrète de la GenAI au sein de leur entreprise, avec près de 40 % d’entre elles citant « la difficulté à valider et à évaluer les résultats, l'hésitation des employés à faire confiance aux recommandations, et les considérations éthiques dans le contenu généré ».

De plus, la quantité de données traitées par les entreprises ayant explosé de manière exponentielle, les approches traditionnelles de codage, de représentation et de gestion des données sont difficiles à mettre à l'échelle. C'est là que les graphes de connaissances entrent en jeu. Cet outil puissant stocke les données sous forme d'entités (ou nœuds) et de relations qui les interconnectent plutôt que dans des tableaux traditionnels avec des lignes et des colonnes. Il est largement établi que la puissance des données réside souvent dans les connexions entre les points de données et que le graphe de connaissances permet aux organisations de relier des données réparties dans de nombreux systèmes et sources en toute transparence, de les structurer et de fournir des connaissances enrichies qui favorisent la transformation de l'entreprise. Il devient alors plus simple d’exploiter et visualiser les connexions et interdépendances au sein de l’entreprise, offrant ainsi une meilleure compréhension de l’écosystème.

Dans un contexte où les régulations des données et de l’IA se renforcent, la structuration des données devient primordiale pour demeurer conforme aux exigences légales. Une bonne structuration des données via un graphe de connaissance rend les informations traçables, compréhensibles et exploitables, tout en respectant les principes éthiques de transparence et de protection des données.

Le moyen le plus puissant d'obtenir des informations plus intelligentes et de gagner en efficacité

Aujourd'hui, les organisations doivent être en mesure de poser des questions complexes, sur leurs propres données. Auparavant, cela nécessitait un travail considérable, réservé à une poignée de personnes disposant des autorisations et du savoir-faire technique nécessaires pour créer et interpréter les tableaux manuellement, ce qui était chronophage et coûteux. Les graphes de connaissances simplifient ce processus et démocratisent l'accès aux données, permettant aux dirigeants de prendre des décisions éclairées plus facilement et plus rapidement.

Désormais l’utilisation de GraphRAG (Retrieval Augmented Generation) combinant le traditionnel RAG et les graphes de connaissances représente une solution puissante pour obtenir des informations plus intelligentes et plus pertinentes. La méthode GraphRAG consiste à interroger un grand modèle de langage (LLM) en lui fournissant des informations structurées issues d’un graphe de connaissances et donc à l’entraîner avec des données de haute qualité.

Le GraphRAG est un mécanisme de recherche puissant qui améliore les applications GenAI en tirant parti de la richesse du contexte des structures des données connectées (dans un graphe de connaissances).

A contrario, les techniques autres que le GraphRAG, comme la recherche vectorielle classique, produisent des résultats souvent incomplets et peu explicables. Par exemple, un système purement vectoriel peut mentionner un produit sans inclure des informations pertinentes d'autres parties de la documentation qui pourraient fournir une réponse plus complète.

En associant la capacité de raisonnement des LLM et des IA génératives aux relations logiques définies dans un graphe de connaissances, l’entreprise peut générer des réponses enrichies et contextualisées. Les cas d’utilisation du GraphRAG en entreprise sont nombreux et variés. Cette technique est utilisée dans les domaines nécessitant un haut niveau de confiance et de transparence comme par exemple le légal et la conformité (analyse de contrats, lois et règlements), la recherche d’investissement (étude de marché, d’organisation, de tendances, etc.), la biotechnologie (découverte de médicaments, essais cliniques), les chaînes d’approvisionnement (évaluation des risques, conformité et durabilité) ou encore le journalisme d’investigation (découverte de connexions dans des ensembles de données complexes).

Ensemble, GenAI et graphes de connaissance permettent aux organisations d’accéder à un niveau d’efficacité supérieur dans leur prise de décisions et de réduire considérablement le risque d'erreurs. Avec le développement de l’intelligence artificielle dans toutes les branches de l’entreprise, les graphes de connaissances semblent donc devenir un levier stratégique incontournable. Si le potentiel de la GenAI est puissant et profond, ses capacités ne seront pleinement exploitées que si elle est utilisée de manière responsable, entraînée et alimentée avec des données sécurisées.