Ontologie vs graphe de connaissances : quelles différences ?

Une ontologie et un graphe de connaissances servent tous les deux à représenter les connaissances d’un domaine.

Ils sont souvent associés, mais ils ne désignent pas la même chose.

Une ontologie définit principalement :

• les concepts du domaine ;
• les catégories ;
• les types de relations ;
• les propriétés ;
• les contraintes ;
• les règles générales.

Un graphe de connaissances représente principalement :

• des entités concrètes ;
• des faits ;
• des relations observées ;
• des documents ;
• des événements ;
• des sources.

La différence peut être résumée ainsi :

L’ontologie définit la structure et le sens du domaine. Le graphe de connaissances contient les entités et les faits organisés selon cette structure.

Une ontologie peut exister sans graphe de connaissances. Un graphe peut également être construit sans ontologie formelle. Leur combinaison produit toutefois des systèmes plus cohérents, plus faciles à interroger et plus simples à maintenir.

Ce que vous allez comprendre

À la fin de cette page, vous saurez :

• définir une ontologie ;
• définir un graphe de connaissances ;
• distinguer modèle conceptuel et données concrètes ;
• comprendre la relation entre classes et instances ;
• savoir comment une ontologie structure un graphe ;
• identifier les cas où une ontologie légère suffit ;
• choisir entre ontologie, graphe ou architecture combinée.

Qu’est-ce qu’une ontologie ?

Une ontologie informatique est un modèle explicite des concepts d’un domaine et des relations qui peuvent les unir.

Elle décrit notamment :

• les classes ;
• les sous-classes ;
• les propriétés ;
• les relations ;
• les contraintes ;
• les axiomes ;
• parfois les règles.

Exemple dans le domaine de la formation :

Personne
├── Participant
└── Formateur

Ressource pédagogique
├── Formation
└── Certification

L’ontologie peut ensuite définir :

Un participant possède une compétence.

Une formation développe une compétence.

Une formation exige un prérequis.

Un formateur anime une session.

Elle peut également ajouter des contraintes :

Une session doit mettre en œuvre exactement une formation.

Une formation avancée doit posséder au moins un prérequis.

L’ontologie décrit ce qui peut exister dans le domaine et la manière dont ces éléments doivent être reliés.

Comprendre en détail les ontologies informatiques.

Qu’est-ce qu’un graphe de connaissances ?

Un graphe de connaissances représente des entités particulières et les relations qui les relient.

Exemple :

Marie Dupont → est une → Formatrice

Marie Dupont → anime → Session SEO septembre

Session SEO septembre → met en œuvre → Formation SEO avancée

Formation SEO avancée → développe → Compétence SEO

Dans ce graphe :

• Marie Dupont est une entité ;
• la session SEO de septembre est une entité ;
• la formation SEO avancée est une entité ;
• la compétence SEO est une entité ;
• les liens représentent des faits.

Le graphe décrit donc des éléments concrets.

Découvrir le fonctionnement des graphes de connaissances.

La différence entre classe et instance

La distinction entre classe et instance aide à comprendre la relation entre ontologie et graphe.

Classe

Une classe représente une catégorie générale.

Exemples :

Personne
Formation
Compétence
Entreprise
Produit

Instance

Une instance représente un élément particulier appartenant à cette classe.

Exemples :

Marie Dupont
Formation SEO avancée
Compétence SEO technique
Entreprise Alpha
Routeur X200

L’ontologie définit généralement les classes.

Le graphe contient principalement les instances.

Exemple

Ontologie :

Formateur est une sous-classe de Personne.

Graphe :

Marie Dupont est une instance de Formateur.

Grâce à l’ontologie, le système peut en déduire :

Marie Dupont est une Personne.

Modèle et faits

Une autre manière de comprendre la différence consiste à distinguer le modèle et les faits.

L’ontologie représente le modèle

Elle définit :

Une personne travaille pour une organisation.

Une organisation est située dans un lieu.

Une formation développe une compétence.

Le graphe représente les faits

Il contient :

Marie travaille pour Entreprise Alpha.

Entreprise Alpha est située à Toulouse.

Formation SEO développe Compétence SEO.

L’ontologie indique les relations possibles.

Le graphe indique les relations effectivement présentes ou affirmées.

Tableau comparatif

Ontologie	Graphe de connaissances
Définit le modèle du domaine	Contient les faits du domaine
Décrit des classes	Contient des instances
Définit les relations possibles	Stocke les relations observées
Peut définir des contraintes	Peut contenir des données invalides
Représente la sémantique générale	Représente les connaissances concrètes
Évolue relativement lentement	Évolue avec les données
Sert à contrôler la cohérence	Sert à interroger les entités
Peut permettre des inférences	Fournit les faits nécessaires aux inférences
Peut être petite et stable	Peut contenir des millions d’entités

Exemple complet dans la formation

L’ontologie

Classes

Personne
├── Participant
└── Formateur

Formation
Session
Compétence
Certification

Relations

Participant → possède → Compétence

Formation → développe → Compétence

Formation → exige → Compétence

Session → met en œuvre → Formation

Formateur → anime → Session

Contraintes

Une session doit mettre en œuvre exactement une formation.

Une formation doit développer au moins une compétence.

Le graphe

Marie → est une → Participante

Marie → possède → Compétence SEO débutant

Formation SEO intermédiaire → exige → Compétence SEO débutant

Formation SEO intermédiaire → développe → Compétence SEO intermédiaire

Session SEO octobre → met en œuvre → Formation SEO intermédiaire

Paul → anime → Session SEO octobre

Le graphe peut alors répondre à des questions concrètes :

• Marie possède-t-elle le niveau requis ?
• quelle session peut-elle suivre ?
• qui anime cette session ?
• quelle compétence développera-t-elle ?

Exemple dans le support technique

Ontologie

Incident → concerne → Produit

Incident → présente → Symptôme

Symptôme → peut indiquer → Cause

Test → vérifie → Cause

Procédure → traite → Cause

Graphe

Incident 458 → concerne → Routeur X200

Incident 458 → présente → Voyant rouge

Voyant rouge → peut indiquer → Perte de synchronisation

Test de ligne → vérifie → Perte de synchronisation

Procédure 4.2 → traite → Perte de synchronisation

L’ontologie définit le vocabulaire du diagnostic.

Le graphe décrit l’incident réel.

Une ontologie est-elle obligatoire pour un graphe ?

Non.

Il est possible de créer un graphe sans ontologie formelle.

Exemple :

Marie → travaille pour → Entreprise Alpha

Entreprise Alpha → située à → Toulouse

Cette représentation peut déjà être utile.

Cependant, sans ontologie, plusieurs problèmes peuvent apparaître :

• relations écrites de différentes manières ;
• types d’entités incohérents ;
• doublons ;
• ambiguïtés ;
• propriétés contradictoires ;
• absence de contraintes.

Exemples de relations redondantes :

travaille pour
est employée par
fait partie de
appartient à

Ces expressions peuvent désigner la même relation ou des relations différentes.

Une ontologie aide à choisir une relation de référence.

Un graphe est-il obligatoire pour une ontologie ?

Non.

Une ontologie peut être utilisée uniquement pour :

• définir un vocabulaire ;
• harmoniser des systèmes ;
• organiser une documentation ;
• vérifier des données ;
• construire un schéma d’échange ;
• décrire les concepts d’un domaine.

Elle peut exister sans contenir de nombreuses instances.

Ontologie légère et ontologie formelle

Toutes les ontologies ne possèdent pas le même niveau de précision.

Ontologie légère

Elle peut contenir :

• quelques classes ;
• une hiérarchie ;
• des définitions ;
• quelques relations ;
• des synonymes.

Elle convient notamment à :

• un site éditorial ;
• une base documentaire ;
• un RAG ;
• un catalogue ;
• une petite base métier.

Ontologie formelle

Elle peut ajouter :

• des cardinalités ;
• des incompatibilités ;
• des axiomes ;
• des équivalences ;
• des relations transitives ;
• des restrictions logiques.

Elle convient davantage lorsque :

• la cohérence doit être contrôlée ;
• des inférences sont nécessaires ;
• plusieurs systèmes doivent partager le même modèle ;
• les erreurs ont un coût important.

Comment l’ontologie contrôle-t-elle le graphe ?

L’ontologie peut imposer des règles de structure.

Exemple :

Relation :
anime

Sujet autorisé :
Formateur

Objet autorisé :
Session

Le triplet suivant est cohérent :

Marie → anime → Session SEO octobre

Le triplet suivant est incohérent :

Toulouse → anime → Marie

L’ontologie peut également imposer :

Une session possède exactement une date de début.

Une formation développe au moins une compétence.

Ces contraintes améliorent la qualité du graphe.

Ontologie, graphe et règles

L’ontologie définit le modèle.

Le graphe contient les faits.

Les règles produisent des conclusions.

Ontologie

Une formation exige une compétence.

Graphe

Formation avancée exige Compétence intermédiaire.

Marie possède Compétence débutante.

Règle

SI un participant ne possède pas la compétence requise
ALORS recommander une formation préparatoire.

Conclusion

Recommander la formation intermédiaire à Marie.

Cette architecture forme une véritable base de connaissances opérationnelle.

Ontologie et base de données graphe

Une base de données graphe est une technologie de stockage.

Elle peut stocker :

• des réseaux sociaux ;
• des itinéraires ;
• des transactions ;
• des dépendances techniques ;
• des graphes de connaissances.

Elle ne contient pas automatiquement une ontologie.

L’ontologie apporte la couche sémantique.

Ontologie et RDF

Dans une architecture RDF, l’ontologie et les données peuvent toutes deux être représentées sous forme de triplets.

Exemple d’ontologie :

Formateur → sous-classe de → Personne

Exemple de donnée :

Marie → type → Formateur

Le même modèle de graphe représente alors :

• le schéma ;
• les données ;
• les relations ;
• les annotations.

Ontologie et graphe de propriétés

Dans une base de données graphe orientée propriétés, l’ontologie peut être :

• documentée séparément ;
• intégrée dans le code ;
• représentée dans un schéma ;
• contrôlée par des contraintes ;
• ajoutée sous forme de nœuds.

La séparation entre modèle et données est alors souvent plus technique.

Ontologie et LLM

Une ontologie peut aider un LLM à :

• désambiguïser un terme ;
• identifier le type d’une entité ;
• choisir une relation ;
• construire une requête ;
• vérifier une réponse ;
• respecter un vocabulaire métier.

Exemple :

Le terme « session » peut être relié explicitement à :

Session de formation

et non à :

Session informatique

Graphe de connaissances et LLM

Le graphe peut fournir au LLM :

• les entités ;
• les faits ;
• les relations ;
• les chemins ;
• les sources ;
• les dates.

Le LLM peut ensuite transformer ces éléments en réponse lisible.

Architecture combinée

Question utilisateur
        ↓
Identification des concepts
        ↓
Ontologie
        ↓
Recherche dans le graphe
        ↓
Application des règles
        ↓
Réponse du LLM

Cette architecture combine :

• compréhension du domaine ;
• données concrètes ;
• raisonnement ;
• langage naturel.

Quand utiliser uniquement une ontologie ?

Une ontologie seule peut suffire lorsque l’objectif est de :

• définir un vocabulaire ;
• aligner plusieurs bases ;
• décrire un domaine ;
• valider une structure ;
• partager un schéma ;
• construire une taxonomie enrichie.

Quand utiliser principalement un graphe ?

Un graphe devient prioritaire lorsque l’objectif est de :

• stocker de nombreuses entités ;
• parcourir des relations ;
• détecter des connexions ;
• interroger des chemins ;
• intégrer plusieurs sources ;
• analyser un réseau.

Quand utiliser les deux ?

Utilisez une ontologie et un graphe lorsque :

• les concepts doivent être définis précisément ;
• les relations doivent être contrôlées ;
• plusieurs systèmes utilisent les données ;
• les réponses doivent être expliquées ;
• les graphes doivent évoluer sans perdre leur cohérence ;
• un assistant IA doit interroger les connaissances.

Méthode de construction combinée

Étape 1 — Définir les questions

Exemples :

• quelle formation développe cette compétence ?
• quelles personnes travaillent sur ce projet ?
• quelles procédures concernent ce produit ?
• quelles sources justifient cette relation ?

Étape 2 — Définir les classes

Personne
Organisation
Formation
Compétence
Document

Étape 3 — Définir les relations

travaille pour
développe
exige
mentionne
justifie

Étape 4 — Ajouter les contraintes

Une formation développe au moins une compétence.

Étape 5 — Ajouter les instances

Marie
Entreprise Alpha
Formation SEO
Compétence SEO

Étape 6 — Ajouter les faits

Marie → travaille pour → Entreprise Alpha

Étape 7 — Ajouter les sources

Chaque relation importante doit être rattachée à un document ou à une source.

Étape 8 — Tester les requêtes

Le système doit répondre aux questions définies au départ.

Erreurs fréquentes

Confondre ontologie et graphe

L’ontologie décrit le modèle. Le graphe contient les faits.

Construire un graphe sans vocabulaire contrôlé

Les relations deviennent incohérentes.

Construire une ontologie sans données réelles

Le modèle peut rester abstrait et inutilisable.

Créer trop de classes

Chaque classe doit répondre à un besoin.

Utiliser des relations vagues

est lié à

apporte peu de sens.

Ne pas gérer la provenance

Un fait sans source devient difficile à vérifier.

Confier toute la construction à un LLM

Le modèle peut inventer des classes ou des relations.

À retenir

1. Une ontologie définit les concepts et les relations possibles.
2. Un graphe de connaissances contient les entités et les faits.
3. Les classes appartiennent principalement au modèle ontologique.
4. Les instances appartiennent principalement au graphe.
5. Une ontologie peut exister sans graphe.
6. Un graphe peut exister sans ontologie formelle.
7. Leur combinaison améliore la cohérence et la compréhension.
8. L’ontologie peut imposer des contraintes au graphe.
9. Les règles peuvent produire des conclusions à partir des faits.
10. Les LLM peuvent utiliser l’ontologie pour comprendre et le graphe pour répondre.

Vérifiez votre compréhension

Quelle est la principale différence ?

L’ontologie définit la structure du domaine. Le graphe contient les connaissances concrètes.

Qu’est-ce qu’une classe ?

Une catégorie générale définie dans le modèle.

Qu’est-ce qu’une instance ?

Un élément particulier appartenant à une classe.

Une ontologie est-elle obligatoire ?

Non, mais elle devient utile lorsque la cohérence et la sémantique sont importantes.

Un graphe peut-il contenir des documents ?

Oui. Les documents peuvent être représentés comme des entités reliées à des personnes, sujets et sources.

Comment les deux structures travaillent-elles ensemble ?

L’ontologie définit les concepts et relations autorisés. Le graphe stocke les instances et faits correspondants.

Questions fréquentes

Une taxonomie est-elle une ontologie ?

Une taxonomie peut constituer la partie hiérarchique d’une ontologie, mais elle représente moins de relations et de contraintes.

Un graphe de connaissances est-il une base de données ?

Il peut être stocké dans une base de données, mais il désigne principalement une structure sémantique.

Une ontologie contient-elle des instances ?

Elle peut en contenir, même si les grandes quantités d’instances sont souvent gérées dans un graphe ou une base séparée.

Faut-il utiliser RDF ?

Non. RDF constitue une option standardisée, mais d’autres modèles de graphes peuvent être utilisés.

Une ontologie améliore-t-elle un RAG ?

Elle peut améliorer la désambiguïsation, le filtrage et la compréhension des relations.

Par quoi commencer ?

Commencez par les questions du système, puis définissez un petit vocabulaire et quelques relations avant de créer les données.

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