Introduction
Passez un moment à explorer Palantir et nos plateformes logicielles : vous tomberez vite sur un mot peu courant — ontologie. Nous l'employons si souvent qu'on en oublierait presque son origine : un concept philosophique grec assez obscur. Chez Palantir, l'ontologie désigne les technologies clés que nous avons bâties pour affronter la diversité des défis data rencontrés par les organisations du monde entier. Notre conviction est simple : sans notions d'ontologie, impossible de construire un écosystème de données réellement scalable et durable. Dans ce billet, nous précisons ce que nous entendons par ontologie, comment elle s'applique et pourquoi elle compte.
Qu'est-ce qu'une Ontologie ?
Un écosystème de données se définit par la façon dont il traite la donnée. Les questions habituelles portent sur les flux (D'où vient-elle ? Où va-t-elle ? Que fait-elle une fois arrivée ? Qui y accède et comment ?). Mais la question la plus cruciale — et trop souvent oubliée — concerne le sens : que signifient les données ?
Toutes les données du système sont en jeu — brutes, traitées, opérationnelles, et sorties de modèles computationnels. Rappel essentiel : la donnée n'a pas de sens en soi ; ce sont les utilisateurs de l'écosystème qui lui en donnent. Cela peut paraître philosophique, c'est en réalité l'un des enjeux les plus concrets d'un système data efficace.
Une ontologie, c'est la cartographie méthodique de la donnée vers des concepts sémantiques porteurs de sens. Les ontologies efficaces vivent en dehors de la donnée : elles forment un cadre qui facilite l'intégration, la création d'applications, la collaboration, et bien plus encore. Cette ontologie part d'un principe : la donnée est agnostique. Elle peut inspirer la structure, mais l'ontologie doit fonctionner quels que soient les jeux de données présents dans l'écosystème. Pour comprendre pourquoi, détaillons son rôle.
L'ontologie trace la carte qui relie données et sens en définissant ce qui compte. Ces éléments signifiants sont les noms, verbes et adjectifs de l'organisation. Une banque, par exemple, s'intéresse à des entités ou classes d'objets : Comptes, Transactions, Produits financiers. Chacune appelle une définition de classe d'objets dans l'ontologie, connectée à d'autres concepts par un réseau de relations. Chaque classe porte des propriétés qui la décrivent. Quand un compte, une transaction ou un produit existe dans la donnée, il se mappe vers une classe définie sous la forme d'un objet instancié. Ces objets peuvent être créés ou supprimés, liés ou déliés, et leurs propriétés évoluer. Aux data scientists de poser les définitions de classes dans l'ontologie pour permettre la création d'objets instanciés, ensuite opérationnalisables.
Pour atteindre ces trois niveaux d'abstraction, l'ontologie ne peut pas rester une idée : elle doit prendre la forme d'un ensemble de services capables d'exploiter ces concepts et de les rendre opérationnels dans les workflows et les applications data.
Pourquoi une Ontologie est-elle importante ?
Parce qu'elle crée un vocabulaire commun pour tous les acteurs d'un écosystème de données. Elle unifie ainsi des sources et des systèmes disparates, favorise la collaboration et les workflows dépendants. L'ontologie standardise la sémantique et définit des catégories de sens que chacun peut mobiliser au service d'objectifs personnels ou organisationnels. Les classes d'objets (personnes, installations, comptes, transactions, produits, matériaux, fournisseurs, etc.) ne sont pas de simples lignes de tableur : elles constituent la langue de la mission.
En mappant les données pertinentes à des classes d'objets conceptuelles, les utilisateurs d'un système d'exploitation des données savent immédiatement comment penser l'objet sous-jacent. Les applications et workflows se conçoivent alors de manière « ontologie-native », avec beaucoup moins de code et de développement spécifique. Les applications dépassent le simple traitement de données : elles deviennent des interfaces interactives qui pilotent la réussite opérationnelle.
Ainsi, l'ontologie fait le lien vivant entre données et applications. Avec une ontologie efficace, intégrer la donnée revient à mapper le brut vers l'ontologie, tandis que construire une application consiste à créer des modes d'interaction avec les objets ontologiques. On peut aussi embarquer une logique standardisée directement dans l'ontologie pour homogénéiser les usages — notamment : paramètres de sécurité, agrégations et filtres d'objets, transformations, webhooks vers des systèmes tiers, et autres mécanismes d'écriture en retour.
Résultat : plus besoin de cartographies au cas par cas entre jeux de données et applications. Les data scientists et les builders se concentrent sur l'essentiel, et la charge de gestion des pipelines comme des applications diminue.
Exigences pour un service d'Ontologie efficace
Le service d'Ontologie doit séparer pipelines de données et applications. Cette séparation entre couche data et couche applicative est une caractéristique fondatrice : elle réduit la charge de gestion de chaque couche et introduit une logique standardisée. Les nouvelles données se mappent à un seul endroit (l'ontologie) et de nouvelles applications exploitent la logique d'objets existante.
Le service d'Ontologie doit proposer un service de Métadonnées dynamiques pour créer, définir, modifier et déprécier les éléments de l'ontologie. C'est le « langage d'Ontologie », là où l'on définit objets, attributs et relations, pour construire le graphe d'objets. Les définitions doivent rester dynamiques afin d'introduire de nouveaux types d'objets, d'attributs et de relations, ou de faire évoluer les existants. La logique associée aux objets doit elle aussi être dynamique, afin que les applications s'appuient facilement sur ce contrat centralisé.
Le service d'Ontologie doit offrir un service d'Ensembles d'Objets pour regrouper des classes en ensembles (agrégations, filtres, recherches). Les objets véhiculent des entités sémantiquement riches ; l'ontologie doit fournir les mécanismes pour mobiliser ces sémantiques. Concrètement, un service d'Ensembles d'Objets décrit comment regrouper, filtrer ou rechercher les objets d'une classe. Si un regroupement par un attribut ou une relation est pertinent, ce service en définit les agrégations.
Le service d'Ontologie doit exposer un service de Fonctions d'Objets afin de définir des fonctions appelables sur des classes — jusqu'à de la logique avancée comme des modèles de ML. Les objets sont des abstractions puissantes, et l'une des forces de l'ontologie consiste à embarquer la logique dans les objets eux-mêmes. Si une logique doit s'exécuter sur un objet ou un ensemble d'objets, on la formalise en fonction. De la moyenne d'attributs à l'exécution de modèles, ces fonctions sont appelables par les applications, tout en restant standardisées à travers elles.
Le service d'Ontologie doit publier un service d'Actions sur les Objets pour définir comment les membres d'une classe peuvent évoluer. Une fois les classes établies, les objets changent au fil de leur vie dans l'écosystème data. Le service d'Actions encadre ces changements : règles, types, exigences. D'un simple toggle d'attribut au chaînage de plusieurs objets, ces actions se définissent et se standardisent à l'échelle de l'entreprise.
Le service d'Ontologie doit s'appuyer sur une couche de stockage d'objets performante pour traiter les objets en temps réel, y compris avec des attributs sensibles au temps ou en streaming. Comme toute solution de stockage, un service d'ontologie s'optimise autour de structures spécifiques. Il doit donc exposer une couche pensée pour tirer parti de l'Ontologie et de ses sous-services, afin d'offrir une expérience riche et interactive.
Le service d'Ontologie doit proposer un service de Webhooks pour pousser les données d'objets vers des systèmes externes ou écrire en retour vers les data stores sous-jacents. Même au cœur d'un écosystème moderne, des systèmes hérités ou des solutions ponctuelles peuvent ne pas tirer parti de l'ontologie complète. Pour s'y intégrer, le service doit exposer des Webhooks qui remappent les objets vers ces systèmes non « ontologie-aware », afin que la donnée reste exploitable, même si elle change dans la couche applicative. Ces mêmes mécanismes servent aussi à renvoyer de la couche applicative vers la couche data, pour maintenir la cohérence entre représentation data et représentation ontologique.
Le service d'Ontologie doit s'intégrer aux architectures de sécurité de l'entreprise, y compris l'autorisation vers les sources de données. Appliquer la sécurité de manière « ontologie-consciente » peut avoir l'impact le plus fort. On sécurise objets et attributs selon leurs sources, tout en protégeant types d'ontologie et services appelables. Atout majeur : les builders d'applications n'ont pas à recoder ces exigences — elles résident dans l'ontologie, pour plus de sécurité et de standardisation.
Conclusion
L'ontologie est la brique clé qui permet de dompter la donnée au service de meilleurs résultats, décisions et opérations — sans tomber dans les déséconomies d'échelle. Nous avons posé les exigences ontologiques d'un écosystème data efficace. Les motivations sont évidentes — et nombreuses. Mais la plus décisive reste la suivante : l'ontologie permet à l'écosystème de données de croître et d'évoluer dans le temps en créant de la valeur composable, plutôt qu'une complexité qui enfle sans fin.