Lancé en mai dernier, le Knowledge Graph de Google est une gigantesque base de données de 500 millions d’objets dont le moteur de recherche se sert pour associer les mots clés avec des éléments réels, afin de livrer des réponses plus pertinentes. D’abord disponible uniquement en anglais, ce service est désormais activé dans l’Hexagone. Un représentant de Google France a livré des explications à Futura-Sciences.

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    Puissant par sa taille (30.000 milliards d'URL uniques indexées), GoogleGoogle veut aussi l'être en se montrant toujours plus pertinent. Être capable de livrer des informations essentielles concernant un lieu, un monument, une ville, une personne célèbre, une œuvre, sans que l'internaute ait à cliquer sur des dizaines de liens dans les résultats de recherche, voilà ce que Google a cherché à faire avec son Knowledge Graph, à l'instar des fonctionnalités de Wolfram Alpha. Sous cette appellation se cache une nouvelle technologie de recherche, introduite en mai dernier aux États-Unis, et désormais disponible en France.

    Le Knowledge Graph se matérialise par un nouveau panneau qui apparaît sur le côté droit d'une page de résultats lorsque la requête correspond à une « entité » avec laquelle le moteur de recherche a établi un lien. Tapez par exemple le nom du président de la République François Hollande et vous obtiendrez une fiche de synthèse indiquant ses date et lieu de naissance, sa taille, le nom de ses enfants, celui de sa conjointe, le tout accompagné d'une série de photos.

    Plus de 500 millions d’objets pour le Knowledge Graph

    « Le Knowledge Graph, c'est la définition d'entités et non plus de chaînes de caractères », a expliqué à Futura-Sciences un représentant de Google France. Ces « entités » sont en fait une gigantesque base de données de 500 millions d'objets (monuments, personnalités, villes, formations sportives, films, etc.) entre lesquels le Knowledge Graph a tissé plus de 3,5 milliards de faits et de relations. Ainsi, lorsque l'on tape « Tour Eiffel » dans Google, le moteur ne reconnaît pas simplement deux mots, mais une entité à laquelle il associe des attributs comme sa taille, sa date de constructionconstruction, le lieu où elle se trouve, le nom de son concepteur...

    Exemple d’un résultat produit par le Knowledge Graph de Google lorsque l’on effectue une recherche sur Marie Curie. Les internautes peuvent signaler la présence d’une erreur sur les informations présentes dans la fiche de synthèse. © Google

    Exemple d’un résultat produit par le Knowledge Graph de Google lorsque l’on effectue une recherche sur Marie Curie. Les internautes peuvent signaler la présence d’une erreur sur les informations présentes dans la fiche de synthèse. © Google

    Le Knowledge Graph peut aussi saisir qu'une requête peut recouvrir plusieurs réalités. « Taj Mahal » peut faire référence au célèbre mausolée indien ou bien au musicien de blues éponyme. Dans ce cas, il propose à l'internaute des résultats prenant en compte ces nuances pour lui permettent d'ajuster sa recherche en un clic. « Vos résultats sont plus pertinents, parce que nous comprenons ce que sont ces entités, avec les nuances de signification que cela implique, de la même façon que vous », explique dans un billet de blog Amit Singhal, vice-président chez Google.

    L'internaute peut contribuer au Knowledge Graph

    Adapter le Knowledge Graph à la langue de Molière a nécessité un « important travail d'ingénierie », nous a-t-on expliqué, afin d'associer la chaîne de caractères en français aux bonnes entités. De plus, les internautes peuvent contribuer à améliorer le système en signalant une erreur éventuelle dans une fiche de synthèse. Pour cela, il suffit de cliquer sur le lien « Signaler un problème » au bas du panneau.

    Aussi puissant soit-il, le Knowledge Graph « n'est qu'un début », nous a assuré le représentant de Google France. « Cinq cents millions d'entités, c'est encore peu. Nous allons augmenter ce nombre et établir encore plus de relations entre les entités. » Mais jusqu'où veut aller Google ? La réponse d'Amit Singhal ne laisse aucun doute sur les ambitions du géant américain. « Nous sommes fiers, au travers du Knowledge Graph, de faire notre premier (tout petit) pas vers une recherche plus intelligente et plus proche de [quelque chose comme] l'ordinateurordinateur de Star Trek que j'ai toujours rêvé de construire. » Il reste encore beaucoup de chemin à parcourir pour que la réalité rejoigne la fiction...