Au-delà de la philosophie : comment l'ontologie alimente l'IA moderne, la blockchain et la science

La question « Qu’est-ce qui existe ? » captive les penseurs depuis plus de deux millénaires. Des Formes de Platon aux systèmes d’intelligence artificielle d’aujourd’hui, la discipline de l’ontologie a façonné la manière dont l’humanité comprend la réalité — et, de plus en plus, la façon dont nous concevons le monde numérique. Mais l’ontologie est bien plus qu’un concept philosophique abstrait. En 2026, l’ontologie est devenue un cadre pratique alimentant tout, de l’interopérabilité des données médicales aux systèmes d’identité décentralisée, en passant par les moteurs de recommandation intelligents. Cette exploration révèle pourquoi la compréhension de l’ontologie est essentielle pour les chercheurs, les technologues et tous ceux qui cherchent à saisir comment le savoir est organisé aussi bien dans le monde physique que dans l’univers numérique.

La question éternelle : que signifie réellement l’ontologie ?

Au fond, l’ontologie pose des questions à la fois apparemment simples et profondément complexes : « Qu’est-ce qui existe ? » et « Quelles sortes de choses sont réelles ? » Le terme lui-même dérive de racines grecques — « ontos » (être, existence) associé à « -logie » (étude de) — bien que le concept remonte à des siècles de réflexion philosophique.

Dans le milieu académique, l’ontologie désigne l’étude systématique de l’existence et des catégories dans lesquelles toutes choses peuvent être classées. Les philosophes travaillant dans ce domaine cherchent à identifier les entités, à les regrouper selon des propriétés communes, et à cartographier les relations — causales, hiérarchiques, compositionnelles — qui les relient. Les catégories fondamentales sous examen incluent objets, propriétés, événements et relations.

On peut voir l’ontologie comme un système d’inventaire maître de la réalité elle-même. Si vous conceviez un univers de jeu vidéo, vous établiriez une liste exhaustive : les personnages ont certaines propriétés, ils accomplissent des actions (événements), ils interagissent avec des objets, et ces relations sont régies par des règles. L’ontologie remplit précisément cette fonction pour comprendre la réalité — à la fois l’univers physique que les philosophes ont contemplé pendant des siècles et les espaces d’information numérique qui n’ont émergé que récemment.

La distinction entre l’ontologie et sa cousine philosophique, la métaphysique, est subtile mais importante. Alors que la métaphysique s’intéresse à des questions plus larges sur la causalité, le temps et la nature même de l’univers, l’ontologie se concentre sur une mission spécifique : déterminer ce qui existe et établir les taxonomies par lesquelles nous classons l’existence.

De textes anciens à architectures numériques : tracer l’évolution de l’ontologie

Comprendre la filiation intellectuelle de l’ontologie permet de mieux saisir ses applications contemporaines. Aristote a construit l’un des cadres ontologiques les plus influents de l’histoire, en classant la réalité en substances (entités fondamentales), qualités (propriétés qu’elles possèdent) et relations (liens entre elles). Ce système a résonné à travers la théologie médiévale, où Thomas d’Aquin et Duns Scotus ont intégré la pensée ontologique dans des arguments théologiques sur Dieu, l’essence et l’être.

L’époque moderne a cristallisé l’ontologie comme discipline formelle. Au XVIIe siècle, le philosophe allemand Christian Wolff a élevé l’ontologie d’une simple enquête dispersée à un domaine philosophique systématique. Plus tard, Emmanuel Kant a révolutionné le domaine en remettant en question non seulement ce qui existe, mais aussi comment l’esprit humain structure l’expérience — soutenant que nos catégories de compréhension façonnent ce que nous pouvons connaître de la réalité. Cette intuition kantienne s’est révélée prophétique ; elle a anticipé le rôle que l’ontologie jouerait dans l’organisation de l’information numérique.

Le XXe siècle a vu l’ontologie se transformer d’une spéculation philosophique pure en une préoccupation technique. Les philosophes analytiques ont commencé à débattre de la nature précise des propriétés, des conditions d’existence et du rapport entre langage et réalité. Mais le changement le plus radical est survenu avec la révolution numérique. Avec l’émergence de l’informatique, les chercheurs ont compris que les machines nécessitent des représentations explicites et formelles du savoir. L’ontologie — l’art de cartographier ce qui existe et comment les choses se relient — est devenue indispensable aux systèmes informatiques.

Le champ de bataille : débats clés en ontologie façonnant les systèmes de connaissance

L’ontologie reste un territoire intellectuel contesté. Le débat fondamental oppose les réalistes aux anti-réalistes et constructivistes. Les réalistes soutiennent que des catégories comme « arbre », « justice » ou « nombre » possèdent une existence indépendante — elles existent que l’esprit y pense ou non. Les anti-réalistes et constructivistes argumentent au contraire que ces catégories sont des constructions mentales ou sociales, significatives uniquement dans le cadre des compréhensions humaines.

Ce débat apparemment abstrait a des implications concrètes. Par exemple, en ontologie médicale : un « maladie » est-elle un phénomène objectif avec une réalité indépendante, ou une classification que l’humain a imposée à la variation biologique ? La réponse influence la façon dont les chercheurs mènent des études épidémiologiques et dont les systèmes de santé organisent les données des patients.

Une controverse parallèle concerne les universaux versus les particuliers. L’abstraction de la « rougeur » existe-t-elle comme une propriété universelle, ou ne sont-ce que des choses rouges particulières — cette cerise, ce coucher de soleil — qui existent réellement en tant que particuliers ? Cette question a des implications profondes pour la construction des graphes de connaissances par les data scientists et pour la façon dont l’intelligence artificielle apprend à catégoriser le monde.

Dans le domaine de l’ontologie, des branches spécialisées ont émergé. L’ontologie formelle utilise la logique pour examiner les catégories les plus générales de l’être. L’ontologie appliquée cible des domaines spécifiques — médecine, ingénierie, finance — où une terminologie précise et des relations claires entre concepts deviennent cruciales. L’ontologie sociale explore une frontière fascinante : les entités dont l’existence dépend entièrement des pratiques sociales et de l’accord collectif, comme l’argent, les lois ou les marchés boursiers.

Construire des cartes de la réalité : l’ontologie dans les bases de données, l’IA et les graphes de connaissances

Dans le paysage technologique contemporain, l’ontologie a migré des séminaires philosophiques vers l’infrastructure des systèmes numériques. En sciences de l’information, une ontologie est une spécification formelle des concepts et relations dans un domaine donné. Elle sert de plan : définir les entités, leurs attributs, et les liens qui les relient.

Les graphes de connaissances illustrent ce principe en action. Les moteurs de recherche maintiennent des ontologies massives cartographiant les relations entre personnes, lieux, produits et concepts. Lorsqu’on recherche une information, ces ontologies sous-jacentes permettent au système de comprendre le contexte et de fournir des résultats pertinents. Des vocabulaires standard comme Schema.org offrent des cadres ontologiques partagés, permettant à différents sites d’annoter leur contenu de manière cohérente. Dans le domaine médical, des ontologies formelles telles que SNOMED CT et MeSH organisent la terminologie médicale avec une précision hiérarchique — essentiel pour que les dossiers patients soient consultables, comparables et intégrables à travers les systèmes de santé.

Dans le développement de l’intelligence artificielle, les ontologies se révèlent indispensables. Les systèmes d’IA nécessitent des représentations structurées des domaines qu’ils habitent. Un assistant IA pour la santé doit disposer d’une ontologie définissant maladies, symptômes, traitements et leurs interconnexions. Sans cette structure de connaissance formelle, le système ne peut pas raisonner efficacement ni maintenir la cohérence dans ses décisions.

Des outils pratiques permettent la construction d’ontologies dans des contextes techniques. Protégé, un éditeur d’ontologies open source développé à Stanford, permet aux chercheurs et ingénieurs de concevoir, visualiser et valider des ontologies. Le langage Web Ontology (OWL) fournit une syntaxe formelle pour exprimer des concepts ontologiques en format lisible par machine. Ces outils démocratisent le développement d’ontologies, le faisant passer du discours philosophique à la pratique des équipes d’ingénierie.

Couches de confiance et identité numérique : pourquoi les projets blockchain se nomment eux-mêmes Ontology

Le projet blockchain Ontology (ONT) représente une convergence fascinante : le choix du nom reflète une profonde cohérence entre principes philosophiques et architecture technologique. Comme l’ontologie philosophique qui interroge « qu’est-ce qui existe ? », le projet blockchain Ontology structure ce qui existe numériquement — identités, permissions, actifs et relations de confiance.

En tant que « couche de confiance » pour Web3, Ontology met en œuvre des solutions d’identité décentralisée répondant à un défi crucial du Web3. Dans des écosystèmes décentralisés sans autorités centrales, comment les participants vérifient-ils l’identité de leurs interlocuteurs ? Les systèmes d’identité traditionnels (passeports, permis de conduire) reposent sur des autorités centralisées. Les systèmes d’identité natifs à la blockchain doivent distribuer cette autorité tout en maintenant la certitude cryptographique.

C’est ici que l’ontologie devient une infrastructure pratique. Le protocole Ontology établit des spécifications formelles sur la structuration des identités numériques, les revendications qu’elles peuvent faire, et la vérification par d’autres participants. Il pose — et répond — à des questions fondamentales : qu’est-ce qui constitue une revendication d’identité valide ? Comment les différents documents d’identité se hiérarchisent-ils ? Quelles relations établissent la confiance entre des parties auparavant inconnues ?

Cette réflexion architecturale dépasse l’identité. Les protocoles d’ontologie clarifient aussi les relations entre différents actifs numériques, permissions et types de données. Ils permettent l’interopérabilité entre systèmes blockchain qui pourraient autrement parler des langages incompatibles. En ce sens, le projet Ontology incarne la plus profonde intuition de l’ontologie philosophique : la façon dont nous structurons et catégorisons la réalité façonne fondamentalement la manière dont nous pouvons interagir avec elle.

La frontière de la recherche : comment les hypothèses ontologiques influencent la méthodologie

Dans la recherche académique, notamment en sciences sociales, la conscience explicite de l’ontologie est cruciale. Avant de choisir des méthodes ou de concevoir des études, les chercheurs doivent affronter des questions ontologiques : quelles hypothèses sous-tendent mon inquiry sur ce qui existe dans le monde que j’étudie ?

Les chercheurs adoptant une ontologie objectiviste ou positiviste croient que la réalité existe indépendamment de la perception humaine. Les phénomènes sociaux, du marché du travail aux taux de criminalité, sont traités comme des faits objectifs mesurables par des méthodes quantitatives. Cette position ontologique mène généralement à des enquêtes à grande échelle, des expériences contrôlées et des analyses statistiques.

À l’inverse, les chercheurs interprétativistes ou constructivistes abordent l’ontologie différemment. Ils considèrent la réalité sociale comme construite par l’interaction humaine, l’interprétation et la création de sens. Cette ontologie justifie des méthodes qualitatives — entretiens approfondis, observations ethnographiques, analyses narratives — visant à comprendre comment les participants construisent leur propre sens.

Aucune de ces approches n’est universellement « correcte » ; mais la clarté ontologique permet une cohérence méthodologique. Un chercheur en santé étudiant les attitudes face à la vaccination doit décider : s’agit-il d’un comportement objectif avec des causes fixes (objectiviste), ou reflète-t-il des significations diverses et contextuelles que les gens attachent à l’intervention médicale (constructiviste) ? Ce choix ontologique influence la conception de la recherche, le recrutement, l’analyse des données et l’interprétation.

Ontologie, épistémologie et méthodologie : clarifier le cadre

Souvent, la confusion naît lorsque l’on confond trois concepts liés mais distincts : ontologie, épistémologie et méthodologie.

L’ontologie répond à la question fondamentale : qu’est-ce qui existe ? Elle concerne la nature même de la réalité. Par exemple : les classes sociales sont-elles des structures objectives ou des constructions humaines ?

L’épistémologie suit en quelque sorte : comment pouvons-nous savoir ce qui existe ? Elle concerne ce qui constitue une connaissance valide et les voies fiables vers la vérité. Par exemple : les données d’entretiens sur l’expérience de classe sociale comptent-elles comme une connaissance légitime, ou seul le données statistiques ?

La méthodologie vient en dernier : quels outils et procédures spécifiques allons-nous employer ? Par exemple : allons-nous réaliser des enquêtes, des entretiens, des groupes de discussion ou des observations ?

Ce raisonnement logique est important. Une ontologie floue mène à des engagements épistémologiques incohérents, ce qui peut conduire à des choix méthodologiques inadaptés. À l’inverse, une clarté sur les hypothèses ontologiques permet un raisonnement épistémologique cohérent et une sélection rigoureuse des méthodes.

Architecture pratique : mettre en œuvre l’ontologie dans des systèmes réels

Lorsque des organisations ou des équipes de développement construisent des ontologies de domaine à des fins concrètes, elles suivent un processus systématique. D’abord, elles listent les entités pertinentes — dans le domaine médical, maladies, symptômes, médicaments, procédures. Ensuite, elles définissent les relations : « la maladie A cause le symptôme B », « le médicament C traite la maladie A », « la procédure D nécessite l’équipement E ».

Troisièmement, elles expriment ces spécifications formellement à l’aide de langages comme OWL ou de cadres ontologiques spécialisés. Enfin, elles valident l’ontologie — en vérifiant si elle capture fidèlement la connaissance du domaine et si elle supporte les tâches de raisonnement que le système doit effectuer.

Ce processus de construction n’est pas seulement technique ; il exige une expertise approfondie du domaine. Une ontologie financière efficace nécessite que des professionnels de la finance clarifient précisément ce que signifient « actif », « passif », « profit » et « risque » dans leur contexte. Une ontologie biomédicale efficace requiert la collaboration entre biologistes, cliniciens et data scientists.

Ce besoin d’expertise explique pourquoi les ontologies constituent souvent des goulots d’étranglement dans de nombreux projets d’IA et d’intégration de données. Se précipiter pour construire une ontologie sans une compréhension approfondie des concepts du domaine aboutit à des systèmes qui représentent mal la réalité, entraînant des erreurs en prédiction, en décision et en raisonnement automatisé.

Pourquoi l’ontologie est essentielle : de la théorie à la transformation

La question apparemment abstraite — « Qu’est-ce qui existe ? » — résonne dans tous les domaines du travail de connaissance et du développement technologique contemporain. Comprendre l’ontologie offre des avantages cruciaux, que vous conceviez des systèmes d’IA, meniez des recherches, construisiez des plateformes de gestion des connaissances ou architecturiez des solutions blockchain.

Pour les technologues, une réflexion ontologique explicite évite des malentendus coûteux entre équipes. Lorsque ingénieurs, experts du domaine et parties prenantes opèrent à partir d’ontologies claires et partagées, l’intégration réussit et la maintenance des systèmes est facilitée. Pour les chercheurs, la clarté ontologique garantit la cohérence méthodologique et la validité des conclusions. Pour les organisations gérant des informations complexes, des ontologies formelles permettent une intégration cohérente des données et une interopérabilité accrue.

À l’avenir, alors que l’intelligence artificielle devient de plus en plus centrale dans la prise de décision en santé, finance, justice pénale et gouvernance, l’importance d’une ontologie rigoureuse devient encore plus critique. Les systèmes d’IA ne se contentent pas de traiter des données ; ils raisonnent sur ce qui existe dans leurs domaines et sur la façon dont les choses sont reliées. Si ces fondations ontologiques sont erronées, mal alignées avec la compréhension humaine ou biaisées, les systèmes qu’elles sous-tendent propageront des erreurs à grande échelle.

Inversement, lorsque les équipes de développement investissent dans la bonne conception ontologique — en impliquant des experts du domaine, en représentant diverses perspectives, en maintenant une explicabilité claire des catégories et relations — la technologie devient plus fiable, plus alignée avec les valeurs humaines, et plus apte à soutenir un progrès véritable.

Questions fréquemment posées

Qu’est-ce que l’ontologie en termes simples ?
L’ontologie est un inventaire systématique de ce qui existe et de la façon dont les choses se relient. Elle répond à la question « Qu’y a-t-il ? » en établissant des catégories et des connexions. Considérez-la comme la structure organisationnelle sous-jacente à la réalité — physique, sociale ou numérique.

En quoi l’ontologie diffère-t-elle de l’épistémologie ?
L’ontologie s’intéresse à ce qui existe (la nature de la réalité) ; l’épistémologie s’intéresse à comment nous pouvons savoir ce qui existe (les voies valides de connaissance et de vérité). L’ontologie concerne l’être ; l’épistémologie concerne la connaissance. Il faut connaître ce qui existe avant de pouvoir déterminer comment le connaître.

Pourquoi devrais-je m’intéresser à l’ontologie ?
La clarté ontologique influence tout : la validité de la recherche, la fiabilité technologique. Si vous construisez une IA, menez des recherches ou travaillez avec des données, vos hypothèses ontologiques implicites ou explicites déterminent les questions posées, les méthodes employées et la solidité de vos conclusions. Rendre ces hypothèses explicites évite des erreurs coûteuses.

L’ontologie peut-elle être fausse ?
Oui et non. Dans un domaine et un but donnés, une ontologie peut être plus ou moins adaptée. Une ontologie médicale peut être excellente pour organiser des dossiers patients mais inadéquate pour la recherche fondamentale. Une ontologie n’est pas « fausse » en soi, mais plutôt plus ou moins appropriée à son usage. Cependant, une ontologie peut aussi contenir de fausses hypothèses sur ce qui existe ou comment les choses se relient.

Quel est le lien entre l’ontologie philosophique et l’ontologie computationnelle ?
Les deux questionnent comment catégoriser et structurer la réalité. La philosophie le fait de manière conceptuelle ; la science informatique le fait de façon formelle et explicite pour permettre le raisonnement machine. Le projet Ontology illustre cette connexion — en utilisant des catégories structurées pour établir des relations de confiance dans des systèmes décentralisés.

Comment l’ontologie s’applique-t-elle à la blockchain et au Web3 ?
Les systèmes blockchain reposent sur des accords partagés sur ce qui existe numériquement — identités, tokens, permissions, états. L’ontologie rend ces accords explicites et vérifiables. Des projets comme Ontology (ONT) structurent ces éléments formellement, permettant l’interopérabilité et la confiance dans des environnements décentralisés où aucune autorité centrale ne peut imposer ses règles.

Conclusion

De la classification d’Aristote aux graphes de connaissances alimentant les moteurs de recherche, des débats philosophiques sur les universaux à l’identité blockchain, l’ontologie fournit le cadre essentiel pour comprendre ce qui existe et comment les choses se relient. À une époque où l’intelligence artificielle, l’intégration de données et les systèmes décentralisés prennent une place centrale, l’ontologie passe du domaine académique à une nécessité pratique.

La véritable évidence est que l’ontologie a toujours compté ; elle est simplement devenue visible. Chaque fois que vous organisez des informations, classifiez des entités ou raisonnez sur leurs relations, vous vous engagez dans des engagements ontologiques. Rendre ces engagements explicites — que vous soyez philosophe, chercheur ou ingénieur — affine la réflexion, évite les erreurs et favorise une innovation authentique.

Alors que la technologie médiatise de plus en plus l’expérience et la prise de décision humaines, assurer que nos systèmes reposent sur des ontologies claires, précises et éthiquement solides devient l’un des grands défis de notre époque. La question demeure aussi vitale aujourd’hui qu’à Athènes antique : « Qu’est-ce qui existe ? » et la façon dont nous y répondons façonne le futur que nous construisons.