L’IA sans contexte, c’est du pilotage automatique dans le brouillard. Les graphes transforment clients, événements, réglementations et supply chain en une carte vivante de données, de règles et d’influences qui rend les réponses plus pertinentes et plus faciles à expliquer. Voici pourquoi les graphes rendent l’IA plus transparente, et donc plus gouvernable.
De la santé à la cybersécurité, en passant par la finance et les services publics, l’intelligence artificielle s’impose comme un moteur d’innovation dans tous les secteurs d’activité en France. Dans ce cadre, les enjeux d’éthique, de transparence et d’explicabilité deviennent prioritaires. L’IA générative cristallise des attentes fortes mais aussi des préoccupations légitimes. Pour que cette technologie libère son potentiel, elle doit être ancrée dans les spécificités locales, culturelles et réglementaires. C’est là que les bases de données de graphes ont un rôle à jouer.
Le contexte, facteur déterminant pour une IA pertinente
La plupart des systèmes d’IA s’appuient sur des données historiques pour produire leurs résultats. Or, cette approche montre ses limites dès que l’environnement devient imprévisible. La crise du COVID-19 en est un bon exemple. À cette période, de nombreux modèles prédictifs se sont révélés inopérants car les comportements de consommation ont évolué brusquement. Ce phénomène tend à devenir la norme plutôt que l’exception face à l’instabilité géopolitique, au changement climatique ou encore aux évolutions réglementaires.
Les graphes permettent de modéliser les relations entre chaque entité (clients, fournisseurs, réglementations, événements, etc.) plutôt que de traiter chaque élément de manière isolée. Ainsi, ils génèrent des prévisions solides dans des environnements changeants. Grâce à cette technologie, un acteur de l’e-commerce peut, par exemple, combiner les historiques d’achat, les pics liés aux soldes ou aux fêtes régionales, ainsi que les perturbations sur sa chaîne logistique, pour adapter ses stocks en temps réel. De même, une collectivité locale peut croiser des données relatives à la densité urbaine, aux infrastructures et aux risques climatiques pour améliorer sa planification urbaine.
Identifier les biais et tracer les données, un impératif réglementaire
En France, où le respect des droits fondamentaux est inscrit dans la loi, les biais algorithmiques peuvent être particulièrement sensibles, notamment dans les domaines du crédit, du recrutement ou de l’accès aux aides publiques. Pour respecter les réglementations en vigueur, la CNIL a récemment rappelé dans ses recommandations que tout système d’IA doit pouvoir faire l’objet d’un audit éthique. Par ailleurs, avec l’entrée en application de l’AI Act l’année dernière, 2026 marque un tournant : la traçabilité des décisions prises par l’IA devient obligatoire dans l’UE pour de nombreux cas d’usage.
Les bases de données de graphes permettent d’explorer les dépendances entre variables, et ainsi, de détecter des biais invisibles dans des systèmes traditionnels, pour ensuite corriger en amont les facteurs qui excluent certains groupes de population et éviter des effets discriminatoires dans les décisions algorithmiques. Par exemple, on peut faire des conjectures sur le niveau d’éducation, la situation géographique ou l’accès à un service public.
La technologie graphe facilite également la traçabilité des données (data lineage), depuis leur origine jusqu’à leur influence sur le modèle d’IA. Dans le secteur de l’assurance santé, par exemple, un graphe permettrait de démontrer comment une recommandation automatisée s’appuie sur une clause contractuelle spécifique, elle-même liée à l’historique du client et au contexte réglementaire.
Une opportunité stratégique pour les entreprises françaises
Des entreprises comme Klarna en Suède ou Novo Nordisk au Danemark ont démontré comment les graphes enrichissent l’IA en interne : meilleure gestion des connaissances, réduction des silos et amélioration de la productivité. En France, BNP Paribas Personal Finance a réduit la fraude de 20% grâce à la mise en place de cette technologie, en détectant des comportements suspects en temps réel grâce à l’analyse des connexions entre différentes demandes de crédit. Ces exemples confirment que la technologie graphe est aujourd’hui une composante critique des infrastructures d’IA à l’échelle.
Ces mêmes principes pourraient être appliqués dans les administrations publiques françaises pour détecter les fraudes, optimiser la gestion des aides ou analyser les impacts de nouvelles politiques à l’échelle régionale.
Alors que la France renforce sa quête de souveraineté numérique, à travers des initiatives comme le cloud de confiance et la stricte application du RGPD, les bases de données orientées graphes s’imposent comme un levier stratégique. Elles permettent de bâtir des systèmes d’IA non seulement responsables et explicables, mais aussi adaptés aux réalités locales. En définitive, cette approche soutient une innovation concrète, en parfaite adéquation avec les valeurs européennes.
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Par Adrien Boulad, Vice-President Europe du Sud, Neo4j
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