Abstract
L’infrastructure de recherche pour les sciences humaines et sociale Huma-Num IR* développe un observatoire des usages dans le cadre de l’Equipex+ COMMONS, avec les infrastructures OpenEdition et Métopes. L’observatoire des usages, mis en œuvre au sein de l’infrastructure par le Huma-Num Lab se concentre pour l’instant sur les usages de la plateforme ISIDORE, afin d’alimenter les réflexions autour du programme ISIDORE 2030. L’objectif est d’anticiper les besoins évolutifs des utilisateurs (chercheurs, étudiants, journalistes, associatifs), qui recourent de plus en plus massivement à des agents conversationnels, pour adapter ISIDORE en conséquence.
Dans ce contexte, une expérimentation de type GraphRAG a été mise en place avec la société Sparna pour intégrer les données d’Isidore (notices documentaires, collections, sources, auteurs, etc.) avec les IA via le protocole MCP (Model Context Protocol). MCP permet d’intégrer des “connecteurs” à des agents conversationnel en IA générative grâce à un protocole standardisé (“de fait” à défaut d’être un standard officiel).
Le projet a consisté à charger l’intégralité des données d’Isidore en RDF (en le ré-inscrivant ainsi comme un instrument du Web sémantique) dans un triplestore QLever (~ 400 millions de triplets), à en faire une description en SHACL à l’aide de l’outil SHACL Play, à enrichir manuellement le modèle SHACL avec des instructions pour l’IA, puis à exposer, via le protocole MCP, 3 choses :
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La description de la structure du graphe en SHACL
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Un service de réconciliation d’entités nommées qui s’appuie sur l’API de suggestion existante d’Isidore
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L’interrogation SPARQL du graphe proprement dite L’originalité de l’approche consiste à ne pas exposer à l’IA seulement l’accès SPARQL au graphe, mais aussi la documentation de sa structure et une fonction de réconciliation d’identifiant, lui permettant ainsi de générer la ou les requêtes correctes dans le graphe. L’objectif est que même des modèles IA “moyenne gamme” arrivent à écrire les bonnes requêtes et à répondre correctement.
Les résultats de cette expérimentation sont bons et montrent comment les IA peuvent tirer parti des graphes de connaissances. Elle valide l’apport d’MCP comme protocole permettant de répondre aux usages des utilisateurs.Toute cette approche s’inscrit dans la continuité d’un objectif de valorisation des graphes de connaissances dans les canaux d’accès à l’information que sont les outils d’IA. L’architecture utilisée est reproductible et généralisable sur d’autres graphes de connaissances (entrepôts de données tel que NAKALA, etc.). L’enjeu est de stabiliser cette expérimentation afin de la mettre en production.
Autrices et auteurs
Stéphane Pouyllau: Ingénieur de recherche hors classe au CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique), Stéphane Pouyllau est spécialisé en informatisation des données de la recherche en sciences humaines et sociales. Il est responsable du HN Lab et directeur adjoint de Huma-Num IR* (UAR3598), il pilote la réalisation de la plateforme de recherche ISIDORE en particulier dans le cadre du programme ISIDORE 2030.
Thomas Francart: Fondateur et dirigeant de Sparna, Thomas est un expert reconnu dans les systèmes de gestion d’ontologie et de graphes de connaissances et leur intégration avec les outils d’analyse linguistique, les moteurs de recherche ou les IAG. Il travaille depuis 20 ans avec les technologies sémantiques des graphes de connaissances comme RDF, OWL, SHACL, SKOS et SPARQL, les thésaurus et les taxonomies
Liens
- Article HNLab : https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/04/MCP-isidore/
- Article Sparna : https://www.sparna.fr/en/posts/mcp-protocol-over-sparql-endpoints/
- Post LinkedIn : https://www.linkedin.com/posts/thomasfrancart_gr%C3%A2ce-%C3%A0-ce- prototype-nous-avons-d%C3%A9velopp%C3%A9-share-7458084056937697280-PR7Q/