Cherche "Apple" sur Google et tu vois un panneau a droite avec le logo, la date de creation, le CEO, le cours de l'action. C'est le Knowledge Graph en action. Il sait que "Apple" l'entreprise est different de "apple" le fruit, et il connait plein de faits sur les deux.
C'est quoi concretement un Knowledge Graph ?
Un Knowledge Graph, c'est essentiellement une gigantesque base de donnees de choses et de comment elles sont liees entre elles. Pas juste des mots-cles et des documents, mais des entites reelles : entreprises, personnes, produits, concepts, lieux.
Chaque entite a des attributs (Apple a ete fondee en 1976, son CEO est Tim Cook) et des relations avec d'autres entites (Apple fabrique l'iPhone, Apple est en concurrence avec Samsung, Apple a ete cofondee par Steve Jobs).
Cette structure permet aux systemes de repondre a des questions complexes. Pas juste "trouve des pages avec ces mots-cles" mais "quelles entreprises fabriquent des smartphones" ou "qui a fonde Apple."
Pourquoi les systemes IA s'appuient sur les Knowledge Graphs
Les LLM sont entraines sur du texte, ce qui leur donne des connaissances generales. Mais pour des informations actuelles, factuelles et specifiques a une entite, ils puisent souvent dans des structures de type Knowledge Graph, soit a travers leurs donnees d'entrainement, soit via de la recuperation en temps reel.
Quand tu demandes a ChatGPT des infos sur une entreprise specifique, il s'appuie sur des connaissances structurees a propos de cette entite. Dans quelle categorie elle est ? Qu'est-ce qu'elle fait ? Comment elle se compare a des entites similaires ?
Si ta marque existe clairement dans ces structures de connaissances, l'IA peut parler de toi avec assurance. Si tu es une presence floue et mal definie, l'IA a moins de matiere.
Comment entrer dans le Knowledge Graph
Pour le Knowledge Graph de Google specifiquement :
Revendique ton Google Business Profile. C'est le moyen le plus direct d'etablir ton entite aupres de Google.
Utilise les donnees structurees (schema markup). Schema Organization, schema Product, schema Person. Ca dit explicitement aux moteurs de recherche quel type d'entite tu es.
Wikipedia et Wikidata. Ce sont des sources majeures pour les Knowledge Graphs. Si tu es assez notable pour avoir une page Wikipedia, c'est un signal fort. (Ne la cree pas toi-meme, ca viole leurs regles. Mais tu peux t'assurer que les infos sur Wikidata sont exactes.)
Des informations coherentes partout. Meme nom, meme description, memes faits cles sur ton site, tes profils sociaux, les annuaires. Les Knowledge Graphs reconclient des informations de sources multiples. La coherence aide.
Le lien avec la visibilite IA
Voila pourquoi c'est important pour etre recommande par l'IA : la presence dans le Knowledge Graph signale la legitimite et la clarte.
Quand les outils IA decidient qui recommander, ils comparent essentiellement des entites. Si ton entite est bien definie dans ces systemes, s'il est clair ce que tu es, dans quelle categorie tu es, quels sont tes attributs, tu es plus facile a recommander.
Une marque qui existe en tant qu'entite claire avec des informations coherentes est plus facile a considerer comme fiable qu'une qui n'est qu'une vague collection de pages web.
Etapes concretes
La plupart des petites entreprises n'entreront pas dans Wikipedia, et c'est ok. Concentre-toi sur ce que tu peux controler :
- Google Business Profile (si applicable)
- Schema markup sur ton site
- NAP coherent (nom, adresse, telephone) dans les annuaires
- Une description de marque claire et coherente partout
- Des profils sur les plateformes pertinentes qui alimentent les systemes de connaissances (LinkedIn, Crunchbase pour le B2B, etc.)
L'objectif, c'est d'etre une entite bien definie, pas juste un site web. Penser en termes de Knowledge Graph force cette clarte.