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# Architecture du graphe de connaissances

> Comment le graphe de connaissances adossé à Neo4j est structuré.

Le graphe de connaissances est la colonne vertébrale de xkat. Cette page explique
comment il est structuré en coulisses.

## Nœuds et relations

* Les **nœuds** représentent des compétences et des concepts — les mêmes nœuds que
  les créateurs conçoivent dans le [Studio](/fr/studio/knowledge-design) et que les
  apprenants explorent en [3D](/fr/learn/knowledge-graph).
* Les **relations** les connectent. La plus importante est **`REQUIRES`**, qui
  encode les prérequis et donne au graphe son ordre d'apprentissage.

## Propulsé par Neo4j

Le graphe est stocké et interrogé dans **Neo4j**, une base de données orientée
graphe bien adaptée au parcours des prérequis. Lorsqu'un cours est publié, ses
leçons sont synchronisées dans Neo4j sous forme de nœuds reliés par des relations
`REQUIRES` (et apparentées).

## Ce que le graphe permet

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Roadmaps personnalisées" icon="route">
    [MyRoads](/fr/learn/roadmap) parcourt les prérequis pour calculer un chemin vers
    votre objectif.
  </Card>

  <Card title="Exploration en 3D" icon="diagram-project">
    La structure connectée est rendue sous forme d'univers de compétences explorable.
  </Card>

  <Card title="Cartographie de la progression" icon="chart-line">
    L'achèvement est suivi par rapport aux nœuds, de sorte que la maîtrise est
    visible sur le graphe.
  </Card>

  <Card title="Connaissances réutilisables" icon="recycle">
    Des nœuds atomiques peuvent être connectés à travers les cours en un univers cohérent.
  </Card>
</CardGroup>

## Pour aller plus loin

<Card title="Pipeline de contrôle de l'IA" icon="gears" href="/fr/platform/ai-pipeline">
  Comment le contenu entre dans le graphe de façon fiable.
</Card>