🧠 Pipeline d'Extraction Google Knowledge Graph

Architecture Complète : Des Sources Web aux Knowledge Panels et Systèmes IA

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📡 Sources Web et Extraction de Données

🌐 Pages de Référence (Haute Topicalité)

Pages hautement topiques pour les entités populaires

📚 Wikipédia
🏢 Sites Officiels
🎬 IMDB
📰 Sources d'Autorités

Exemples Apple Inc.

• wikipedia.org/wiki/Apple_Inc
• apple.com
• Pages de dépôt SEC

🔗 Pages Connexes (Topicalité Modérée)

Pages contextuelles pour entités "longue traîne"

📝 Articles de Blog
📄 Mentions Presse
🔍 Contenu Contextuel
📊 Rapports Sectoriels

Extraction Multi-Entités

Une page → Enrichit plusieurs entités
Ex: "Top 10 restaurants parisiens" → 10 entités

⚡ Systèmes d'Extraction Spécialisés

Systèmes avancés d'extraction et de notation

🤖 SAFT
🔍 Tractzor
🏪 Chain Mining
📊 Notation Pages Référence

🔧 Chain Mining

McDonald's → prominentEntityId + sitechunk
Extraction spécialisée pour franchises/chaînes

⬇️
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🔍 UDR (WebRef/QRef) - Annotation et Résolution d'Entités

📝 Annotation d'Entités

Analyse automatique de texte et détection d'entités

🎯 REN (Reconnaissance Entités Nommées)
🔗 Liaison d'Entités
📊 Notation Confiance
🎭 Analyse Contexte

Exemple de Processus

"Apple a sorti l'iPhone" → Détecte Apple Inc. (entreprise) vs pomme (fruit)

🔧 Extraction CVT

Extraction de Types de Valeurs Complexes pour relations

👨‍👩‍👧‍👦 Relations Mariage
💼 Historique Emploi
🎓 Formation
🏆 Prix et Réalisations

Exemple Chaîne CVT

"Tom Cruise" → [CVT Mariage] → "Katie Holmes" → "2006-2012"

🆔 Résolution Multi-ID

Identification unifiée d'entités entre systèmes

🔍 Freebase MID
👤 Gaia ID
📍 Oyster ID
🏪 Cluster ID

Désambiguïsation

Même entité à travers sources multiples = identifiant unifié

⬇️
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🏗️ Livegraph - Infrastructure de Traitement et Validation

⚖️ Moteur de Triangulation

Validation obligatoire à 3 sources pour tous les faits

🔍 Source 1: Page Référence
📰 Source 2: Article Presse
🏢 Source 3: Base Données Officielle
✅ Validation Croisée Requise

Portail Qualité

Les faits nécessitent minimum 3 sources indépendantes avant entrée KG

🛡️ Sécurité et Gouvernance

Protection données multi-couches et conformité

🔐 Multi-Certification SPII
⚖️ Feedback Autorités
📋 Demandes Légales
👨‍💼 Curation Humaine

🔒 Certification SPII

Feedback autorités + demandes légales + certification info publique
Curateurs humains vérifient "sources multiples et/ou curateurs humains"

🧪 Innovation Données Faibles

Test sécurisé de nouvelles sources d'information

🧪 Tester Nouvelles Sources
⚖️ Résolution Conflits
📊 Notation Qualité
🔄 Intégration Graduelle

Mécanisme Sécurité

Nouvelles données marquées "faibles" perdent dans conflits vs données établies

⬇️
4
✨ Enrichissement d'Entités et Enrichissement Multi-Sources

🔗 Transfert de Support

Propagation hiérarchique d'informations

🏢 "Honda" → "Honda Civic"
🎬 "Mission Impossible" → "Tom Cruise"
🌍 "France" → "Paris"
📱 "iPhone" → "Apple"

🆔 Attribution ID Multiples

Attribution d'identifiants spécialisés

Freebase MID
Gaia ID
Oyster ID
Cluster Produit
Collection HRID
...

Exemple Tom Cruise

• freebaseMid: /m/tom_cruise
• gaiaId: person_gaia_123
• collections: [/collection/actors]
• COLLECTION_HRIDS labels confirmés en prod...

🏷️ Catégories Hyper-Fiables (Hyper Reliable)

Classification haute confiance

🍽️ Restaurant (Local)
🏪 Business (Commerce)
🎭 Personne (Divertissement)
📍 Lieu (Géographie)
⬇️
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🚀 TopicServer - API Publique et Filtrage

🔒 Filtrage Sécurité

Protection métadonnées internes

🚫 Masquer Données Debug
🔐 Filtrer Clés Triangulation
⚖️ Appliquer Contrôles Accès
📋 Imposer Citations

🌐 APIs Publiques

Interface propre et stable pour accès externe

📱 Apps Mobiles
🖥️ Services Web
🔗 Intégration Tiers
📊 Plateformes Analytics

🏷️ Attribution Source Données

Système namespace hiérarchique en production

🎯 kc: ontologie structurée (Knowledge Corpus?)
🌐 ss: extraction web (Structured Snippets?)
👨‍💼 hw: curé (Human Workflows?)
📊 Affichage basé Confiance

Exemple Production

• Âge: kc:/people/person:age
• Premier Prix: ss:/webfacts:first_award
• Athlète: hw:/collection/athletes:picked
Sources différentes = niveaux confiance différents

🎯 Applications de Sortie Finales

📊 Knowledge Panels

Informations enrichies dans résultats recherche

💬 Featured Snippets

Réponses directes aux questions

🗣️ Réponses Assistant

Google Assistant réponses

🔍 Améliorations Recherche

Enrichissement SERP contextuel

🤖 Aperçus IA

Réponses améliorées avec faits vérifiés KG

💎 Amélioration Gemini

LLM alimenté par connaissances structurées

🚀 Knowledge Graph : Avantage Concurrentiel IA de Google

Au-delà de la recherche traditionnelle, Google a confirmé que son Knowledge Graph alimente désormais les systèmes IA de nouvelle génération comme AI Mode et AI Overviews, fournissant un avantage concurrentiel confirmé par rapport aux autres LLM :

💎 Intégration Gemini

Officiel : AI Mode utilise "sources fraîches, temps réel comme le Knowledge Graph" combiné aux capacités de raisonnement de Gemini 2.0 pour analyse complexe et génération graphiques.

🎯 Précision Factuelle

Système de triangulation (3+ sources) et catégories hyper-fiables fournissent précision factuelle supérieure aux approches basées uniquement sur l'entraînement.

🎯 Gestion Entités Non-Ancrées

Gère entités sans MID KG, comblant lacunes de connaissances que modèles entraînés statiquement ne peuvent traiter efficacement.

👨‍💼 Couche Curation Humaine

Validation multi-sources avec curateurs humains vérifiant données "provenant de sources multiples et/ou curateurs humains" au-delà des processus automatisés.

Cet avantage architectural confirmé permet aux systèmes IA de Google de surpasser les concurrents sur la précision factuelle et les tâches de connaissances du monde réel grâce à l'intégration vérifiée du Knowledge Graph.

🔓 Fuites API Google - Attributs et Citations Utilisés

🏷️ Repository Webref KG Collection

ContentWarehouse.V1
"Un identifiant convivial (collection hrid). NOTE : Le nom du champ est trompeur, c'est le champ préféré à utiliser en production."
Révèle que HRID a des significations contextuelles : "Human Readable" vs "Hyper Reliable" selon l'usage.

⚡ Storage Graph Bfg Livegraph Provenance Metadata

Systèmes Internes
"ne devrait vraiment pas faire partie du proto Triple inter-systèmes du tout. Mais parce que Triple est utilisé à la fois comme API KG interne et externe"
Montre séparation stricte entre infrastructure interne et APIs publiques.
triangulationKey list(String.t)
weakData boolean

⚠️ Contrôles Triangulation

Critique Production
"ATTENTION ! Si vous êtes un nouveau client essayant d'activer la triangulation pour votre flux, veuillez contacter lg-composition@"
Approbation manuelle requise pour triangulation - montre l'importance critique de ce contrôle qualité.

🏪 Localsearch ChainId

Extraction Business
"Entité KG de la chaîne, trouvée et utilisée dans l'extraction de chaînes"
Extraction avancée pour chaînes et franchises commerciales.
prominentEntityId String.t
sitechunk String.t

📊 Repository Webref Reference Page Scores

Notation Qualité
"score [0,1] qui indique la topicalité unique"
Système de notation algorithmique pour sélectionner meilleures pages de référence.
singleTopicness number
selected boolean

🔍 Knowledge Answers Intent Query Implied Entity

Gestion Non-Ancrées
"défini à true quand l'entité n'a pas de mid KG"
Gère entités non ancrées dans KG, comblant lacunes connaissances LLM.
isUngroundedValue boolean

🛡️ StorageGraph Bfg Spii Certification

Gouvernance Données
"fourni via KGO / Entity Authority" + "fourni via demande légale"
Système certification SPII multi-sources.
authorityFeedback String.t
legalRequest String.t
publicInformation String.t

👨‍💼 Curation Humaine Confirmée

Contrôle Qualité
"Ces données générées ne sont étayées que par le document vs données KG qui ont été vérifiées à partir de sources multiples et/ou curateurs humains"
Confirmation explicite de couche validation humaine au-delà de la triangulation automatisée.

⚠️ Avertissements Systèmes Internes

Contrôles Production
"Ce champ est en cours et veuillez ne pas le remplir sans consulter ke-data-governance@"
Montre complexité contrôlée dans systèmes production avec exigences supervision manuelle.

🔄 Protection Writer Interne

Infrastructure
"Ceci est utilisé en interne par LG uniquement. Donc si défini par clients, ils seront supprimés par LG."
Démontre protection stricte infrastructure et contrôles d'accès.

🏷️ Attribution Données dans Knowledge Panels

SERP Production
"data_attrid": "kc:/people/person:children" vs "hw:/collection/visual_artists:influences" vs "ss:/webfacts:main_ingredient"
Extraction Knowledge Panel révèle hiérarchie sources directement dans SERP production.
kc: namespace validé
hw: namespace curation humaine
ss: namespace extraction web

🔧 Légende Technique

Étapes Pipeline : Étapes de traitement séquentielles
Composants : Modules fonctionnels dans chaque étape
Métadonnées : Informations debug et enrichissement
Sorties Finales : Applications face utilisateur
Intégration IA : Amélioration système IA moderne
Fuites API : Révélations systèmes internes

📚 Sources et Attribution

Sources Primaires : Documentation API Google ContentWarehouse V1 (Fuitée), Posts de Blog Officiels Google sur AI Mode & AI Overviews

Analyse et Recherche : Croisé avec annonces officielles Google et documentation développeur

Alimenté par Seg (RESONEO) • X • LinkedIn • RESONEO.com

& Damien Andell (1492.vision) ! • X • LinkedIn • 1492.vision