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Un Knowledge Graph structuré les connaissances sous forme de relations entre entites, permettant une comprehension sémantique.
Un Knowledge Graph (graphe de connaissances) est une representation structurée des connaissances sous forme de triplets entite-relation-entite. Exemple : [Paris]-[est capitale de]-[France]. Cette structuré permet aux systèmes IA de naviguer entre concepts relies, de répondre a des questions complexes, et de raisonner sur les relations. Google Knowledge Graph alimente les encadres des résultats de recherche. En entreprise, un KG structuré les connaissances métier pour alimenter chatbots et moteurs de recherche internes.
Un Knowledge Graph permet au chatbot de : naviguer entre concepts relies ('quels sont les produits de cette categorie ?'), répondre a des questions multi-sauts ('qui est le directeur de la filiale qui gère ce contrat ?'), desambiguiser les termes ('Apple' = entreprise ou fruit selon le contexte), et enrichir les réponses avec des informations connexes. C'est complementaire au RAG pour une base de connaissances structurée.
Une base de données relationnelle stocke des tables avec des lignes et colonnes (schema rigide). Un Knowledge Graph stocke des relations flexibles entre entites (schema evolutif). Le KG excelle pour representer des connaissances interconnectees et hetérogenes. La base de données excelle pour les transactions et requêtes structurées. Les deux sont souvent complémentaires dans une architecture IA.
La construction d'un KG passe par : identifiér les entites métier (produits, clients, procédures), definir les types de relations, extraire les entites et relations des documents existants (NER + extraction de relations), valider avec les experts métier, et choisir une base de données graphe (Neo4j, Amazon Neptune). C'est un investissement significatif mais stratégique pour les grandes organisations.
K-Means est un algorithme de clustering qui regroupe les données en K clusters bases sur la similarite.
K-Means est un algorithme d'apprentissage non supervise qui partitionne les données en K groupes (clusters) en minimisant la distance entre chaque point et le centre (centroide) de son cluster. C'est l'algorithme de clustering le plus utilise pour sa simplicite et son efficacité. Applications : segmentation de clients, compression d'images, détection d'anomalies. La principale difficulte est de choisir le bon nombre K de clusters.
K-Means sert a : segmenter les clients en groupes comportementaux (pour le marketing cible), identifiér des patterns dans les logs (sécurité, operations), regrouper des documents similaires (organisation de connaissances), et détecter des anomalies (les points eloignes des clusters sont suspects). C'est un outil de decouverte qui revele des structurés cachees dans les données.
Plusieurs méthodes aident a choisir K : la méthode du coude (tracer la variance intra-cluster vs K, chercher l'inflexion), le score silhouette (mesure de coherence des clusters), l'expertise métier (combien de segments ont un sens business ?), et l'experimentation iterative. Il n'y a pas de valeur universelle : le bon K depend des données et de l'objectif.
K-Means suppose des clusters spheriques et de taille similaire. Il echoue sur des formes complexes. Il est sensible a l'initialisation (différentes executions peuvent donner différents résultats) et aux outliers. Le nombre K doit être specifie a l'avance. Pour des cas plus complexes, DBSCAN ou clustering hierarchique peuvent être plus adaptes.
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