Cas d'utilisation et avantages du Knowledge Graph

Les graphes de connaissances ne sont pas simplement des concepts théoriques ; ils sont à l'œuvre dans diverses applications du monde réel. Examinons quelques cas d'utilisation importants dans lesquels ces graphiques font une différence tangible.

Cas d'utilisation des graphes de connaissances

Moteurs de recherche

• Résultats contextuels : Lorsque vous recherchez « Apple » sur Google, comment sait-il si vous parlez d'une entreprise technologique ou d'un fruit ? Les graphes de connaissances analysent le contexte de recherche et le comportement des utilisateurs pour fournir des résultats pertinents.
• Si vous souhaitez apprendre à tirer parti des graphes de connaissances pour créer une fonction de recherche sur votre site ou votre application, lire cet article de neo4j.
• Panneaux d'information : Vous avez remarqué les cases concises sur le côté droit de la recherche Google contenant des informations rapides sur des célébrités, des lieux ou des événements ? Cela est alimenté par leur graphe de connaissances, qui extrait les données connexes en un seul instantané concis.

Assistants virtuels

• Comprendre les requêtes : Lorsque vous interrogez Siri ou Alexa sur la météo ou les gros titres de l'actualité, les graphiques de connaissances aident à déchiffrer les intentions de l'utilisateur et à obtenir des réponses précises.
• Suggestions personnalisées : En fonction de vos interactions et de vos habitudes, ces assistants peuvent vous suggérer des chansons, des rappels ou même des recettes, grâce aux données interconnectées de leurs graphes de connaissances.

Recommandation de contenu

• Choix personnalisés : Des plateformes comme Netflix ou Spotify utilisent des graphes de connaissances pour comprendre les préférences des utilisateurs, en liant le contenu visionné ou écouté à de nouveaux choix potentiels. C'est pourquoi vous recevez des suggestions de films dans les genres que vous préférez ou des playlists musicales qui correspondent à vos goûts.
• Découvrabilité : En reconnaissant les relations entre les contenus, ces plateformes peuvent présenter aux utilisateurs des films, des émissions ou des titres moins connus qui correspondent à leurs préférences établies.

Bases de connaissances et support client

• Solutions plus rapides : Lorsque vous interrogez un problème technique dans un forum d'assistance ou un centre d'aide, les graphes de connaissances relient votre problème à des solutions potentielles, filtrant le contenu non pertinent.
• Support prédictif : En analysant les questions et problèmes courants, les entreprises peuvent proposer de manière proactive des solutions ou des conseils aux utilisateurs avant même qu'ils ne soient confrontés à un problème.

Plateformes de réseaux sociaux

• Recommandations d'amis : Vous êtes-vous déjà demandé comment Facebook suggère des personnes que vous pourriez connaître ? En analysant les amis communs, les groupes ou les pages aimées, le graphe de connaissances de la plateforme identifie les connexions potentielles.
• Suggestions de contenu : Des plateformes comme LinkedIn ou Twitter organisent le contenu de votre fil d'actualité en fonction de vos interactions, de votre liste de followers et de vos centres d'intérêt, afin que vous puissiez voir les publications les plus pertinentes pour vous.

En synthétisant de grandes quantités de données et en identifiant les liens complexes entre elles, les graphes de connaissances permettent à diverses plateformes et outils de fonctionner avec une efficacité et une précision accrues, améliorant ainsi l'expérience utilisateur de manière multiple.

Pour en savoir plus sur les différents cas d'utilisation du Knowledge Graph, vous pouvez lire chapitre 10 du livre Knowledge Graph de Hogan et al..

Secteurs bénéficiant des graphes de connaissances

Les graphes de connaissances offrent une approche polyvalente de la gestion des données et des informations. Diverses industries, avec leurs défis et leurs ensembles de données uniques, ont trouvé utile d'intégrer des graphes de connaissances dans leurs opérations. Allons plus loin.

Soins de santé

• Intégration des données : Les hôpitaux utilisent de multiples sources de données, des dossiers des patients aux résultats de laboratoire. Les graphes de connaissances intègrent ces données, offrant ainsi une vision complète du patient.
• Analyse prédictive : En identifiant des modèles dans les données des patients, les graphiques de connaissances peuvent aider à prévoir les problèmes de santé potentiels ou les résultats des traitements.
• Accélération de la recherche : Les chercheurs médicaux peuvent identifier des corrélations plus rapidement, ce qui pourrait accélérer la découverte de médicaments ou les méthodologies de traitement.

Finances

• Détection des fraudes : Les graphes de connaissances permettent de reconnaître rapidement des modèles de transactions inhabituels, ce qui permet de détecter rapidement les fraudes potentielles.
• Évaluation des risques : En analysant l'historique des transactions, les tendances du marché, etc., les banques peuvent prendre des décisions de prêt plus éclairées.
• Informations sur les clients : Les banques peuvent mieux comprendre les comportements et les préférences des clients, en adaptant leurs services en conséquence.

Commerce électronique

• Recommandations de produits : Les graphes de connaissances analysent l'historique des achats des utilisateurs, leurs habitudes de navigation et leurs préférences, ce qui permet de proposer des produits précis.
• Gestion des stocks : En comprenant les relations entre les produits et les modèles de vente, les entreprises peuvent optimiser les niveaux de stock.
• Relations avec les fournisseurs : Les graphiques de connaissances peuvent mettre en évidence l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, aidant ainsi les entreprises à choisir leurs fournisseurs ou à négocier efficacement avec eux.

Recherche et développement

• Collation des données : Les graphes de connaissances permettent aux chercheurs d'extraire des données de différentes sources, en éliminant les silos.
• Découverte de modèles : Grâce à des données interconnectées, les chercheurs peuvent facilement repérer les tendances, ce qui permet de tirer des conclusions plus rapides et plus précises.
• Stimulation de la collaboration : En visualisant les connexions de données, les équipes peuvent aligner leurs efforts de recherche, favorisant ainsi une meilleure collaboration.

Immobilier

• Informations sur les propriétés : Les graphes de connaissances peuvent relier les propriétés à divers paramètres tels que les équipements du quartier, les prix historiques et les données de propriété, ce qui aide à la fois les acheteurs et les vendeurs.
• Prévision de tendance : En analysant les mouvements du marché et les relations immobilières, les sociétés immobilières peuvent prévoir l'évolution des prix.
• Relations entre locataires et propriétaires : Les entreprises peuvent mieux comprendre les préférences des locataires, les historiques de location antérieurs et adapter les services en conséquence.

En substance, bien que les applications puissent différer, la valeur fondamentale des graphes de connaissances dans tous les secteurs réside dans leur capacité à relier les données, à fournir des informations contextuelles et à rationaliser les opérations.