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Publié le 19/06/2026 à 07:57:50 par Abondance
Open Knowledge Format : Google pose les bases d’un nouveau standard pour les agents IA
Ce qu'il faut retenir :
- L'OKF est un répertoire de fichiers Markdown avec un en-tête YAML, sans SDK requis, sans runtime propriétaire : n'importe quel agent peut le lire, n'importe qui peut en produire.
- Le format formalise le "LLM-Wiki pattern" décrit par Andrej Karpathy : une base de connaissances vivante, maintenue par les agents eux-mêmes, organisée en concepts liés entre eux.
- Pour le SEO et le GEO, ce standard représente un glissement majeur : il ne s'agit plus seulement d'être trouvé par les moteurs de recherche, mais de rendre sa connaissance exploitable par les agents.
- Google a déjà mis à jour son Knowledge Catalog pour ingérer l'OKF et le servir à ses propres agents, ce qui donne au format une crédibilité immédiate.
Le problème que l'OKF cherche à résoudre
Dans la plupart des organisations, la connaissance dont ont besoin les modèles est fragmentée entre des dizaines de systèmes incompatibles : catalogues de métadonnées avec leurs propres API, wikis internes, commentaires dans le code, documentation dans des drives partagés, et savoirs tacites dans la tête de quelques experts seniors.
Quand un agent doit répondre à une question comme "comment calculer nos utilisateurs actifs hebdomadaires depuis notre flux d'événements ?", il doit assembler la réponse depuis des plateformes mutuellement incompatibles. Chaque éditeur de catalogue réinvente les mêmes modèles de données, et la connaissance reste prisonnière de la surface qui l'a créée.
Le résultat : chaque équipe qui construit un agent résout le même problème d'assemblage de contexte depuis zéro, de manière bespoke, sans interopérabilité possible.
Ce qu'est concrètement l'OKF
L'Open Knowledge Format entend répondre à ce problème avec une approche délibérément minimaliste. Un bundle OKF est un répertoire de fichiers Markdown. Chaque fichier représente un concept : une table de base de données, une métrique métier, un runbook, une procédure, une API dépréciée. Le chemin du fichier correspond à l'identité du concept.
Chaque fichier commence par un bloc YAML avec un petit ensemble de champs structurés : type, title, description, resource, tags, timestamp. Seul le champ type est obligatoire. Tout le reste, y compris la structure du corps en Markdown, est laissé à la discrétion du producteur.
Voici à quoi ressemble un document OKF minimal, tel que fourni dans la spécification officielle de Google :
---
type: BigQuery Table
title: Orders
description: One row per completed customer order.
resource: https://console.cloud.google.com/bigquery?p=acme&d=sales&t=orders
tags: [sales, revenue]
timestamp: 2026-05-28T14:30:00Z
---
# Schema
| Column | Type | Description |
|------------|--------|-------------------------------------|
| order_id | STRING | Globally unique order identifier. |
| customer_id| STRING | FK to [customers](/tables/customers.md). |
# Joins
Joined with [customers](/tables/customers.md) on `customer_id`.
Les concepts se lient entre eux via des liens Markdown standard, transformant le répertoire en un graphe de relations. Les bundles peuvent aussi inclure des fichiers index.md pour la navigation hiérarchique, et des fichiers log.md pour l'historique chronologique des modifications.
Ce que Google insiste à souligner : pas de schéma de compression complexe, pas de nouveau runtime, pas de SDK obligatoire. Le bundle OKF est simple "du Markdown, des fichiers et du YAML frontmatter". Il peut être versionné dans Git, hébergé sur n'importe quel dépôt, rendu lisible sur GitHub, indexé par n'importe quel outil de recherche.
Les trois principes de conception
Google articule le design autour de trois axes.
- Minimalisme : l'OKF n'impose qu'une seule chose à chaque document ; un champ type. Ce que sont les types, quels autres champs inclure, quelle structure adopter dans le corps : tout cela reste à la discrétion du producteur. La spécification définit la surface d'interopérabilité, pas le modèle de contenu.
- Indépendance producteur/consommateur : un bundle rédigé à la main par un humain peut être utilisé par un agent IA. Un bundle généré par un pipeline d'export de métadonnées...