Le web sémantique organise les informations sous forme de données identifiées et reliées. Une machine ne se contente alors plus de repérer des mots dans une page. Elle peut exploiter les relations entre une personne, une entreprise, un lieu, un produit ou un événement.
Qu'est-ce que le web sémantique ?
Le web sémantique désigne une vision du Web fondée sur des données dont les entités et les relations sont décrites de manière lisible par les logiciels. Son but est de rendre ces données faciles à connecter, réutiliser et interroger entre plusieurs sites, bases ou applications.
Dans le Web classique, un lien conduit d'une page à une autre, mais sa signification reste souvent implicite. Le mot « sémantique » ne signifie pas que l'ordinateur comprend un texte comme un humain. Il indique que les ressources et leurs relations portent un sens déclaré.
Comment fonctionne le web sémantique ?
Le fonctionnement du web sémantique repose sur trois opérations : identifier chaque ressource, décrire les relations sous forme de triplets et publier ces données dans des formats communs. Plusieurs jeux de données peuvent ensuite être réunis dans un graphe puis interrogés sans perdre le sens attribué à chaque relation.
Identifier les ressources sans ambiguïté
Une ressource peut représenter une personne, une société, un document, une ville ou une notion. Elle reçoit un identifiant unique, généralement une URI ou une IRI. Cet identifiant évite de confondre deux éléments portant le même nom et donne un point de référence commun aux applications.
Décrire les relations avec des triplets RDF
Le Resource Description Framework, ou RDF, exprime une information à l'aide de trois éléments : un sujet, un prédicat et un objet. Dans l'assertion « l'entreprise A possède le site B », l'entreprise constitue le sujet, « possède » forme le prédicat et le site représente l'objet.
Chaque triplet ajoute une relation au graphe. Une fois reliées, les données peuvent être interrogées avec SPARQL.
Quels standards composent le web sémantique ?
Le web sémantique utilise plusieurs standards qui se complètent selon le niveau de description ou de contrôle recherché.
- RDF représente les données sous forme de triplets.
- RDFS définit des classes, des propriétés et des hiérarchies simples.
- OWL décrit des ontologies plus riches et autorise certains raisonnements logiques.
- SKOS structure des thésaurus, des taxonomies et d'autres vocabulaires.
- SPARQL interroge et met à jour les graphes RDF.
- SHACL vérifie qu'un graphe respecte des contraintes définies à l'avance.
- JSON-LD, RDFa et Turtle servent à écrire ou à échanger les données.
Quelques données en JSON-LD peuvent suffire sur un site. Les projets qui réunissent plusieurs sources mobilisent davantage de standards.
Quelle différence avec le Web classique et le Web 3.0 ?
Le Web classique relie principalement des documents grâce aux URL et aux liens HTML. Le web sémantique relie aussi les éléments décrits dans ces documents. Il indique ce qu'ils représentent et la nature du lien qui les unit.
Les expressions « web sémantique » et « Web 3.0 » sont parfois utilisées comme des synonymes. Le web sémantique désigne pourtant des principes et des standards consacrés aux données liées. Web 3.0 reste une expression plus large. Le Web3 associé aux blockchains et aux applications décentralisées forme encore un autre sujet.
À quoi sert le web sémantique dans la pratique ?
Le web sémantique rapproche des données provenant de systèmes différents. Un catalogue culturel peut relier une œuvre à son auteur et à plusieurs institutions. Un système scientifique peut connecter des jeux de données et des publications.
Créer des graphes de connaissances
Les graphes de connaissances donnent une vue unifiée d'informations dispersées. DBpedia illustre ce principe en extrayant et en publiant sous forme structurée des informations issues des projets Wikimedia. Ces données sont accessibles par identifiant et peuvent être interrogées avec SPARQL.
Faciliter les échanges entre logiciels
Deux applications peuvent nommer différemment une même notion. Une ontologie partagée établit des correspondances et réduit les traductions manuelles entre bases, surtout lorsque plusieurs partenaires échangent des données sur la durée.
Apporter un cadre aux systèmes d'intelligence artificielle
Un graphe de connaissances peut compléter un modèle d'intelligence artificielle avec des relations explicites et des données interrogeables. Il ne corrige toutefois ni les erreurs des sources ni les défauts du modèle.
Quel est le lien entre web sémantique et référencement naturel ?
Les données structurées utilisées en SEO reprennent une partie de cette logique sans résumer tout le web sémantique. Schema.org sert à décrire une organisation, un article, un produit ou un événement avec JSON-LD, RDFa ou les microdonnées.
Pour Google, ce balisage fournit des informations normalisées sur une page et classe son contenu. Il peut rendre une page admissible à certains résultats enrichis, sans assurer leur affichage ni améliorer automatiquement son classement.
Sur un site d'entreprise, mieux vaut décrire uniquement les entités présentes dans la page. Déclarer des informations absentes du contenu produit un balisage fragile, pas un avantage SEO.
Quelles sont les limites du web sémantique ?
La technique ne corrige pas une donnée fausse. Elle peut même diffuser plus facilement une erreur lorsque plusieurs systèmes la réutilisent. La qualité dépend de la gouvernance des sources, de la stabilité des identifiants et des règles de validation.
Le coût se trouve surtout dans l'alignement des métiers, la maintenance des ontologies et la résolution des contradictions entre bases. Pour une petite structure, un balisage Schema.org propre peut suffire. Une architecture RDF complète ne se justifie que si plusieurs sources doivent réellement être reliées et interrogées.
Avant de lancer un projet, prenez un jeu de données concret et formulez trois requêtes auxquelles le système devra répondre. Si les relations nécessaires ne peuvent pas être nommées clairement, le problème se situe encore dans le modèle métier.
