KNOWLEDGE GRAPH

Huit référentiels.
Un seul graphe.

158 000 compétences canoniques, 20 600 occupations, 18 073 junctions cross-standard. Construit en 24 mois de R&D CIFRE, validé par des experts métiers, mis à jour mensuellement.

CANONICALskillberg://158 K · 8 · 18 073PythonProject ManagementData AnalysisÉtudes R&DGestion de projetM1805Machine LearningCritical thinking15-2051SécuritéAnimation d'équipeMaintenanceDigital literacyRisk managementINFO-12OcupacionesProfessioniProfissõesESCOROMEO*NETCOMPETENTSingapore SSFCO-SISPEAI4ESCOPT
KG · v0.4 · 158 023 nodes
force-directed · rotated
18 073 junctions · 8 référentiels
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Le graphe en chiffres.

0k
compétences canoniques
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occupations
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référentiels couverts
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junctions cross-standard validées

Snapshot du 14 mai 2026 · Mise à jour mensuelle

01 · Référentiels

Les huit référentiels.

Pourquoi joindre ce qui n'a jamais été joint avant.

01

ESCO

Union européenne
3 008 occupations·13 939 skills

Standard européen officiel. Maintenu par la Commission européenne. Référentiel privilégié pour la mobilité intra-EU.

Junctions ↗
ROME4 218
O*NET3 102
COMPETENT2 901
SSF1 850
02

ROME

France Travail
532 occupations·10 124 skills

Référentiel France Travail (ex-Pôle Emploi). 532 fiches métier, structurant pour les RH françaises.

Junctions ↗
ESCO4 218
O*NET2 612
COMPETENT2 408
SSF1 410
03

O*NET

US Department of Labor
1 016 occupations·17 421 skills

US Department of Labor. Le référentiel le plus riche en données comportementales. Utilisé par tous les ATS US.

Junctions ↗
ESCO3 102
ROME2 612
COMPETENT2 119
SSF1 622
04

COMPETENT

France · sectoriel
452 occupations·8 942 skills

Référentiel France domestique sectoriel. Couvre les compétences professionnelles transverses non couvertes par ROME.

Junctions ↗
ESCO2 901
ROME2 408
O*NET2 119
SSF1 184
05

Singapore SSF

Gouvernement de Singapour
412 occupations·9 184 skills

Skills Framework gouvernemental de Singapour. Référence en Asie du Sud-Est, modèle pour le SkillsFuture.

Junctions ↗
ESCO1 850
ROME1 410
O*NET1 622
COMPETENT1 184
06

CO-SISPE

Espagne · occupations
2 319 occupations·compétences en cours

Référentiel d'occupations espagnol (CO-SISPE). 2 319 occupations importées ; extraction des compétences et junctions cross-standard en cours d'intégration.

Junctions ↗
En cours d'intégration
07

AI4ESCO

Italie · occupations
829 occupations·compétences en cours

Référentiel d'occupations italien (AI4ESCO). 829 occupations importées ; compétences et junctions cross-standard en cours d'intégration.

Junctions ↗
En cours d'intégration
08

PT

Portugal · occupations
664 occupations·compétences en cours

Référentiel d'occupations portugais. 664 occupations importées ; compétences et junctions cross-standard en cours d'intégration.

Junctions ↗
En cours d'intégration
02 · Skill Trees · IP propriétaire

Skill Trees.

Une compétence n'apparaît jamais seule. Elle a des prérequis.

La plupart des graphes de compétences sont des listes plates : un sac de mots avec des synonymes. Le graphe Skillberg ajoute une dimension fondamentale — l'ordre prérequis.

Pour maîtriser Deep Learning, il faut d'abord Calcul matriciel, Programmation Python, Statistiques bayésiennes. Ces prérequis ne sont pas hard-codés : ils sont auto-générés par notre algorithme à partir d'un corpus de programmes de formation, d'offres d'emploi, et de validations expertes.

Cette IP — les Skill Trees et leurs algorithmes de génération — est ce qui permet à Skillberg de répondre à des questions qu'aucune autre plateforme ne peut traiter : « Quel est le chemin le plus court pour qu'un développeur PHP devienne Data Engineer ? » ou « Quelles formations dois-je financer pour combler ce gap de compétences en 18 mois ? »

Inventé par Martin Vielvoye pendant son doctorat en IA et neurosciences. Au cœur du graphe Skillberg depuis le jour 1.

Deep LearningCalcul matricielProgrammation PythonStatistiques bayésiennesAlgèbre lin.Calcul vect.PythonNumPyProbabilitésInférencelevel 0 · skill ciblelevel 1 · prérequis directslevel 2 · prérequis indirects
PREREQUISITE_OF · depth ≤ 2
03 · Méthodologie

Comment on a construit le graphe.

Vingt-quatre mois de R&D CIFRE, trois sources, deux niveaux de validation.

01 · IP fondatrice

Data création

Construction des Skill Trees : chaque compétence est modélisée avec ses prérequis (graphe d'ordre). La structure propriétaire qui rend le graphe interrogeable.

02 · Mois 1–3

Ingestion brute

Import des 8 référentiels officiels via leurs APIs publiques. Normalisation en URIs canoniques skillberg://skill/{uuid} et skillberg://occupation/{uuid}.

03 · Mois 9–18

Jointure cross-standard

Algorithme propriétaire de matching sémantique entre référentiels, combinant embeddings + règles linguistiques + métadonnées officielles. 18 073 junctions ainsi produites.

04 · Mois 19–24

Validation experte

Chaque junction proposée par l'algo est revue par un binôme expert métier + ingénieur. Taux de validation actuel : 87 % des propositions algorithmiques.

Pipeline complet documenté dans le whitepaper. Données disponibles pour reproductibilité partielle sur demande académique.

05 · Schéma graphe

Schéma graphe.

Trois types de nœuds, six types d'arêtes. Stable depuis v1.0.

(:Skill {uri, label, referentials[], proficiency_levels[]})
(:Occupation {uri, label, isco_codes[], rome_code, esco_code})
(:Referential {name, version, last_sync})
 
(:Skill)-[:PREREQUISITE_OF]->(:Skill)
(:Skill)-[:BROADER_THAN]->(:Skill)
(:Skill)-[:NARROWER_THAN]->(:Skill)
(:Skill)-[:CO_OCCURS_WITH]->(:Skill)
(:Skill)-[:JOINS_VIA]->(:Skill) // cross-standard
(:Occupation)-[:REQUIRES]->(:Skill)
06 · Exemple de requête

Exemple de requête.

Tous les prérequis directs et indirects de Deep Learning :

MATCH p = (s:Skill)-[:PREREQUISITE_OF*1..3]->(t:Skill {label:'Deep Learning'})
RETURN s.label, length(p) as depth
ORDER BY depth ASC
Accès Cypher disponible sur tier Omni
PDF · 24 PAGES

Whitepaper : Construire un graphe de compétences canonique.

Architecture, méthodologie, métriques de validation, reproductibilité. 24 pages, en français.

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La console Skillberg permet de naviguer le graphe interactivement. Recherche, fiches, voisinage, prérequis. Gratuit après création d'un compte.

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« Le seul graphe de compétences qui sait quoi vient avant quoi. »

Le graphe est l'infrastructure.
Tout le reste — API, MCP, missions Intelligence — le rend disponible.

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