Vérifiez la visibilité de votre entreprise dans l’IA
Gratuit, sans carte bancaire.
Un client demande les conditions d’un service. Le site propose une description générale, un guide présente une ancienne version de l’offre et une notice mentionne une exception passée inaperçue. Chaque document peut sembler correct, mais l’ensemble ne donne pas de réponse claire. Un système d’IA qui utilise ces contenus doit lui aussi résoudre ces divergences.
Préparer des connaissances pour l’IA commence donc par clarifier le sens des informations. Que décrit-on exactement ? Quand une condition s’applique-t-elle ? Quelle est sa source ? Open Knowledge Format aide à consigner ces connaissances sous une forme structurée et portable.
Qu’est-ce qu’Open Knowledge Format ?
Open Knowledge Format, ou OKF, est un format ouvert de représentation des connaissances destiné aux personnes et aux systèmes d’IA. Google Cloud l’a présenté le 12 juin 2026. L’idée de départ est simple : stocker les connaissances dans des fichiers texte que différents outils lisent selon des règles communes.
Il repose sur des documents Markdown, du texte avec une notation simple pour les titres, les listes et les liens. Un bloc YAML placé au début contient des métadonnées, de courts champs qui décrivent le contenu. Un ensemble de ces fichiers peut présenter des définitions d’indicateurs, des descriptions de données, des procédures ou les règles d’un service.
Le format n’impose ni cloud ni modèle d’IA particulier. Il facilite l’échange de connaissances entre outils. Enregistrer une information en OKF ne signifie pas, à lui seul, qu’un système externe l’a récupérée ou utilisée.
Source : Google Cloud - présentation d’Open Knowledge Format
L’article de Google décrit la version 0.1. Qu’apporte la version 0.2 ?
L’article de Google est une bonne introduction, mais il décrit la version initiale 0.1. La spécification consultée le 13 octobre 2026 indique déjà la version 0.2. Le projet dispose aussi de son propre dépôt. L’ancienne copie dans le répertoire knowledge-catalog/okf n’est plus maintenue.
La version 0.2 enrichit la description de la provenance, de la vérification et de l’actualité des connaissances. Elle permet notamment de préciser les sources, la façon dont le contenu a été préparé et confirmé, ainsi que le statut du document. C’est utile lorsque des agents d’IA créent ou actualisent une partie des contenus.
Seul le champ type reste toujours obligatoire. Il indique la nature de l’information décrite. Les champs supplémentaires et leurs dépendances doivent suivre la spécification. Respecter les exigences minimales du format ne signifie pas que le document contient tout ce dont le lecteur a besoin.
Source : spécification actuelle d’OKF 0.2
Annonce du transfert du projet vers un dépôt distinct
Comment OKF aide-t-il à organiser les connaissances pour l’IA ?
Un document décrit un concept ou un sujet. Des liens le relient à d’autres documents. La description d’un indicateur peut ainsi renvoyer aux définitions des données, et une procédure aux conditions concernées. Les fichiers peuvent être relus, versionnés et transférés entre systèmes.
Le dépôt du projet illustre aussi une séparation des rôles : un outil peut préparer les connaissances et un autre les lire. Une bibliothèque de fichiers peut servir à un agent, un moteur de recherche interne ou un navigateur de documentation. Chaque déploiement doit néanmoins assurer l’accès au contenu et la prise en charge du format par le système destinataire.
Source : dépôt d’Open Knowledge Format
Schéma illustratif : les documents sources sont vérifiés, intégrés à une base structurée, puis peuvent être lus par un système d’IA connecté. Réalisation originale fondée sur la documentation OKF ; illustration créée avec l’IA.
La base de connaissances Semly et OKF
Semly possède une base de connaissances et utilise Open Knowledge Format. C’est un élément important de la gestion des informations sur l’entreprise : il faut soigner à la fois la réponse et l’organisation des connaissances qui permettent de la construire.
Pour la personne chargée du marketing, cela se traduit par une tâche concrète. Rassembler les informations confirmées sur l’offre, expliquer les termes et supprimer les contradictions. Ce travail doit servir de base aux prochaines descriptions, aux guides et aux réponses aux questions des clients.
Si vous dirigez une entreprise de services, commencez par le périmètre, les prérequis et les exclusions. Si vous vendez des produits, organisez les usages, les caractéristiques et la compatibilité. Dans les deux cas, le lecteur doit comprendre quand l’information s’applique.
La base de connaissances et le blog peuvent remplir des rôles différents. Dans la base, vous maintenez une réponse précise à une question donnée. Un article de blog aide à comprendre le problème, comparer les approches et choisir la suite. Inutile de reproduire toute la procédure aux deux endroits.
À lire aussi : répartir les sujets entre blog et base de connaissances
Exemple : que signifie vraiment « compte actif » ?
Imaginons qu’une équipe souhaite utiliser l’IA pour expliquer des rapports produit. Dans un document, « compte actif » désigne tout compte disposant d’un accès valide. Dans un autre, il s’agit d’un compte sur lequel une action précise a été effectuée. Sans clarification, ces définitions peuvent produire des résultats différents.
Les données d’exemple expliquent la méthode et ne représentent les résultats d’aucune marque. L’exemple comprend 80 comptes disposant d’un accès valide. Sur 28 d’entre eux, au moins une opération approuvée a été réalisée pendant la semaine étudiée. Avec cette définition de l’activité, la part de comptes actifs est de 28 ÷ 80 × 100% = 35%.
La base devrait donc préciser la définition, l’événement qui fait entrer un compte dans le calcul, la période et les exclusions. Dire « l’activité est de 35% » ne suffit pas. Le lecteur ne sait ni ce qui a été compté ni s’il peut comparer cette valeur à un autre rapport.
| Élément de connaissance | Description dans les données d’exemple | Pourquoi le consigner ? |
|---|---|---|
| Définition | Compte avec au moins une opération approuvée dans la semaine | Distingue l’accès au produit de son utilisation |
| Base du calcul | 80 comptes avec un accès valide ; 28 actifs | Permet de reproduire le résultat de 35% |
| Exclusions | Comptes de test exclus des deux groupes | Évite de mélanger des populations différentes |
| Source et révision | Définition de l’événement identifiée et personne chargée de la vérifier | Facilite l’explication et les mises à jour |
La conclusion est simple : accordez-vous d’abord sur la définition, puis évaluez la réponse de l’IA. Si le système confond un compte actif et un compte disposant d’un accès, vérifiez qu’il a reçu la bonne description. Changer le format du fichier ne résout pas une définition non clarifiée.
Que préparer dans la base de connaissances de votre entreprise ?
Commencez par un domaine où les malentendus compliquent les décisions des clients ou le travail de l’équipe. Il peut s’agir du périmètre d’un déploiement, d’une condition d’utilisation d’une fonction ou du sens d’un indicateur. Vous n’avez pas besoin de refaire toute la documentation d’un coup.
Liste éditoriale pour préparer le contenu : sens, périmètre, source, actualité, exceptions et liens. Il s’agit d’une méthode de travail proposée, pas d’une liste des champs obligatoires d’OKF. Réalisation originale ; illustration créée avec l’IA.
- Choisissez une question à laquelle le lecteur doit obtenir une réponse sans ambiguïté.
- Rédigez une définition courte et les conditions dans lesquelles elle s’applique.
- Indiquez la source du fait et la personne chargée de le confirmer.
- Décrivez les exceptions et reliez le sujet aux instructions nécessaires.
- Supprimez les versions contradictoires des documents que vous maintenez.
- Vérifiez la réponse du système à la question de base et à un cas limite.
Le cas limite est particulièrement utile. Si un service couvre un type d’appareil, interrogez aussi le système sur un modèle non pris en charge. Une bonne documentation doit aider à reconnaître la limite, plutôt qu’à élargir l’offre dans la réponse.
OKF améliore-t-il la visibilité dans Google et les réponses d’IA ?
OKF concerne la représentation et l’échange des connaissances. La visibilité dans les réponses publiques d’IA dépend aussi de l’accès au contenu, de son utilité aux yeux du système et de son utilisation pour une question précise. Adopter le format ne confirme pas qu’une marque sera recommandée.
Google précise que les fondamentaux du SEO s’appliquent à AI Overviews et AI Mode. Une page doit être indexée et pouvoir apparaître avec un extrait de texte. Aucun fichier spécial pour l’IA ni type supplémentaire de données structurées n’est nécessaire. Le respect de ces conditions ne garantit pas l’affichage.
Source : Google Search Central - fonctionnalités d’IA et site web
Séparez donc les deux tâches. Vérifiez d’abord que votre base de connaissances contient des réponses correctes et actuelles. Évaluez ensuite la présentation de l’entreprise dans les systèmes publics d’IA. Cela permet de distinguer un problème de contenu d’une situation où ce contenu n’a pas été utilisé.
Par où commencer ?
Choisissez une information sur votre offre qui se prête aux malentendus. Consignez son sens, ses conditions et sa source. Vérifiez que les mêmes règles figurent dans la base de connaissances, sur la page produit et dans les instructions.
Ce travail fournit un point de départ concret pour utiliser OKF. Semly possède une base de connaissances et utilise ce format, mais la qualité de l’information commence toujours par les faits. Plus il est facile de comprendre le sens d’une phrase et sa validité dans le temps, plus il est facile de la vérifier et de l’utiliser de façon responsable.
Sources techniques consultées le 13 octobre 2026. La description des évolutions du standard concerne OKF 0.2 ; elle ne précise ni la version ni le périmètre de l’implémentation d’OKF chez Semly.
Partager :
