# Construction few-shot et fusion de graphes de connaissances temporels dynamiques atomiques à partir de textes

Yassir Lairgi, Ludovic Moncla, Khalid Benabdeslem, Rémy Cazabet, Pierre Cléau

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Yassir Lairgi, Ludovic Moncla, Khalid Benabdeslem, Rémy Cazabet, Pierre Cléau. Construction few-shot et fusion de graphes de connaissances temporels dynamiques atomiques à partir de textes. Atelier Graphes de connaissances et Ontologies : de l'Apprentissage à l'Exploitation (GOLE), Conférence EGC 2026, Jan 2026, Anglet (64), France. hal-05486325

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Submitted on 30 Jan 2026

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# Construction few-shot et fusion de graphes de connaissances
temporels dynamiques atomiques à partir de textes

Yassir Lairgi*,***, Ludovic Moncla*, Khalid Benabdeslem**,
Rémy Cazabet**, Pierre Cléau***

*INSA Lyon, CNRS, Université Claude Bernard Lyon 1,
LIRIS, UMR5205, 69621 Villeurbanne, France
prenom.nom@insa-lyon.fr

**Université Claude Bernard Lyon 1, CNRS, INSA Lyon,
LIRIS, UMR5205, 69621 Villeurbanne, France
prenom.nom@univ-lyon1.fr

***GAUC, Lyon, France
prenom.nom@auvalie.com

**Résumé.** Avec la croissance rapide des données, extraire des connaissances de textes non structurés est devenu crucial pour l'analyse en temps réel, l'inférence temporelle et les mémoires dynamiques des agents. Pourtant, les graphes de connaissances traditionnels négligent souvent l'évolution des données, limitant leur adaptabilité. De plus, les approches récentes utilisant des modèles de langage en zero-shot ou few-shot, sans fine-tuning ni ontologies spécialisées, restent sujettes à l'instabilité et à une couverture incomplète des faits. Pour surmonter ces limites, nous proposons ATOM¹, une méthode few-shot et scalable pour construire et mettre à jour en continu des graphes de connaissances temporels à partir de textes non structurés. Notre approche segmente les documents en « faits atomiques » afin d'améliorer l'exhaustivité et la stabilité, génère des graphes temporels atomiques via une modélisation temporelle duale distinguant observation et validité, puis fusionne ces graphes en parallèle. Les résultats empiriques montrent des gains d'environ 18% en exhaustivité, 17% en stabilité, et plus de 90% de réduction de latence par rapport aux méthodes de référence.

# 1 Introduction

Les données non structurées croissent à un rythme sans précédent et constituent désormais
la majorité des données produites. Exploiter leur potentiel nécessite des méthodes fiables d'ex-
traction d'information et de structuration des connaissances. Parmi les modèles utilisés pour
transformer ces données en représentations exploitables, les graphes de connaissances (KG)
occupent une place centrale. La construction de KGs consiste à identifier des entités, relations
et attributs à partir de sources hétérogènes afin de produire une représentation structurée du

1. Le code, prompts, algorithmes et dataset sont disponibles : https://github.com/AuvaLab/itext2kg.
savoir (Zhong et al., 2023). Toutefois, la plupart des approches traditionnelles se concentrent sur des KGs statiques, qui offrent un instantané des connaissances mais négligent leur évolution. Comme le monde réel est fondamentalement dynamique, ces graphes rarement mis à jour perdent rapidement en pertinence. Les graphes de connaissances temporels (TKGs) répondent à cette limite en intégrant explicitement la dimension temporelle, en associant horodatages ou intervalles à chaque fait (par exemple : (Einstein, a reçu, Prix Nobel, 1921)). Ils permettent ainsi d'analyser les évolutions, de suivre les tendances et de raisonner sur les relations temporelles.

Les récents travaux autour de GraphRAG (Edge et al., 2024) et des architectures multi-agents (Xi et al., 2025) ont mis en évidence l'intérêt des TKGs pour la récupération et la modélisation d'informations évolutives (Wu et al., 2025). Les TKGs se révèlent également efficaces pour représenter les données dans les systèmes agentiques (Anokhin et al., 2025), soulignant leur capacité à capturer la dynamique du savoir dans des environnements adaptatifs. Les approches zero-shot et few-shot pour la construction de KGs, telles qu'AttacKG+ (Zhang et al., 2025), ou les pipelines de prompting itératif (Carta et al., 2023), LLM-Tikg (Hu et al., 2024), visent à générer des graphes sans entraînement spécifique. Bien qu'efficaces pour éviter le fine-tuning, ces méthodes souffrent d'incohérences, notamment des entités fragmentées et des relations mal résolues. Pour atténuer ces limitations, iText2KG (Lairgi et al., 2024) propose une construction incrémentale basée sur les embeddings. Toutefois, cette approche est limitée par la stochasticité des modèles (nuisant à l'exhaustivité/stabilité), ignore la dimension temporelle et souffre de problèmes de scalabilité. De même, Graphiti (Rasmussen et al., 2025) dépend exclusivement du prompting LLM, manquant aussi de scalabilité et ne résolvant pas les problèmes d'exhaustivité/stabilité des TKGs.

Pour répondre à ces limites, nous introduisons une nouvelle approche few-shot pour la construction de TKG dynamiques (DTKG) à partir de textes non structurés. Le reste de l'article est organisé comme suit : la Section 2 présente en détail la méthodologie proposée, la Section 3 décrit le protocole expérimental et les résultats obtenus, et la Section 4 conclut en discutant les apports et les perspectives futures.

# 2 Approche proposée

## 2.1 Modélisation temporelle duale

Notre proposition introduit une modélisation temporelle duale, distinguant la date d'observation de la période de validité des faits. Cette distinction est cruciale pour capturer la dynamique des TKG et permettre l'inférence temporelle relative (Rasmussen et al., 2025).

**Définition 1** (DTKG et Instantané). À chaque date d'observation $t \in T_{obs}$, un instantané (snapshot) $G_s^t$ est défini par un tuple $(\mathcal{E}^t, \mathcal{R}^t, T_{start}^t, T_{end}^t, \mathcal{F}^t)$, où $\mathcal{F}^t$ est l'ensemble des faits temporels sous forme de 5-uplets $(e_s, r_p, e_o, t_{start}, t_{end})$. Le DTKG global, mis à jour à $t$, est la fusion parallèle ($\oplus$) des instantanés passés :

$$G^t = G^{t-1} \oplus G_s^t = \bigoplus_{t' \in T_{obs}} G_s^{t'} \quad (1)$$

**Définition 2** (Fait Atomique et KG Atomique). Un texte non structuré $D_t$ est décomposé en faits atomiques $f_{t,i}$ (fragments unitaires d'information). Pour chaque $f_{t,i}$, un KG temporel
atomique $\mathcal{G}_i^t$ est extrait :

$$ \mathcal{G}_i^t = \text{ExtractQuintuples}_{\text{LLM}}(f_{t,i}) \qquad (2) $$

Le DTKG global résulte ainsi de la fusion de tous les KG atomiques extraits :

$$ \mathcal{G}^t = \bigoplus_{t' \in \mathcal{T}_{\text{obs}}} \left( \bigoplus_{i \in [1, m_{t'}]} \mathcal{G}_i^{t'} \right) \qquad (3) $$

Le framework proposé vise à maintenir un TKG cohérent en respectant deux critères ma-
jeurs lors de l'extraction parallèle et de la fusion : l'exhaustivité (C1) : capturer l'intégralité
des 5-uplets sémantiquement présents dans les données. La stabilité (C2) : garantir des résultats
quasi identiques lors d'exécutions répétées sur les mêmes entrées.

## 2.2 Framework modulaire : ATOM

### 2.2.1 Module-1 : Décomposition en faits atomiques

Le module 1 décompose les documents en faits atomiques (Figure 1) pour répondre à l'«
effet d'oubli » des LLMs qui omettent des relations clés dans les contextes longs (Liu et al.
(2023), Raina et Gales (2024)). Cette stratégie assure l'exhaustivité (C1) en prévenant la perte
d'information et améliore la stabilité (C2) en réduisant la variance de sortie. Le défi principal
est l'échelle : un document peut générer des milliers de faits atomiques. ATOM emploie une
architecture parallèle pour l'extraction et la fusion.

### 2.2.2 Module-2 : Construction de TKGs atomiques

Les 5-uplets sont extraits en parallèle de chaque fait atomique, produisant des TKGs ato-
miques $\mathcal{G}_i^t$ en calculant les embeddings des noeuds et relations. ATOM prétraite les 5-uplets

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIG. 1 – L’architecture parallèle d’ATOM. À l’instant t, nous notons $D_t$ les textes non struc-
turés, $f_{t,i}$ le i-ème fait atomique temporel, $\mathcal{G}_i^t$ le i-ème TKG atomique, $\mathcal{G}_s^t$ l’instantané du TKG
et $\mathcal{G}^t$ le TKG mis à jour.</figcaption></figure>
pour empêcher la coexistence de quintuplets contradictoires comme (John_Doe, is-ceo, X, [01-01-2025], [..]) et (John_Doe, is_no_longer-ceo, X, [01-01-2026], [..]). Les faits de validité finale sont transformés en contreparties affirmatives modifiant seulement $t_{end}$, permettant la correspondance directe lors de la fusion. Ce 5-uplet devient (John_Doe, is-ceo, X, [..], [01-01-2026]).

### 2.2.3 Module-3 : Fusion atomique parallèle et mise à jour DTKG

ATOM utilise un algorithme de fusion binaire en trois phases : résolution d'entité (correspondances exactes puis similarité cosinus avec seuil $\theta_E$), résolution de relation (fusion des noms avec seuil $\theta_R$), et résolution temporelle (alignement des faits). Contrairement à Graphiti, ATOM évite les appels LLM pendant la fusion, améliorant la scalabilité. La fusion itérative parallèle par paires produit un TKG consolidé, puis l'instantané $G_s^t$ est fusionné avec $G^{t-1}$ pour obtenir $G^t$. Un aperçu du pipeline d'ATOM est présenté dans la Figure 2.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIG. 2 – Aperçu du pipeline ATOM.</figcaption></figure>

# 3 Expérimentations

## 3.1 Protocol Expérimental

Les jeux de données existants tels que DocRedTan et al. (2022) et CS-GSKabal et al. (2024) présentent des incohérences ou manquent de données temporelles, pour cela nous en avons construit notre propre jeu de données à partir du sous-ensemble 2020-COVID-NYT issu de NYT News (Singh, 2023). Nous avons enrichi manuellement ce corpus constitué de 1 076 articles de faits atomiques et de 5-uplets en utilisant la date de publication comme la date d'observation. Graphiti est notre comparateur principal car il gère l'aspect temporel, tandis qu'iText2KG est inclus pour sa capacité de résolution d'entités. La température est fixée à 0, modèle d'embeddings text-embedding-3-large, et les seuils sont estimés à $\theta_E = 0.8$ et $\theta_R = 0.7$ selon Lairgi et al. (2024). Nous adaptons les métriques de Ghanem et Cruz (2024) aux 5-uplets temporels : $R_{MATCH}$, $R_{OM}$ et $R_{HALL}$ quantifient respectivement les taux de faits corrects, manqués et hallucinés. Leurs extensions temporelles ($R_{MATCH_t}$, $R_{OM_t}$, $R_{HALL_t}$) ciblent la validité des intervalles, pénalisant leur inexactitude, absence ou ajout injustifié.
## 3.2 Résultats et Analyse

Dans un premier temps, nous évaluons l'exhaustivité sur cinq LLMs de l'état de l'art (claude-sonnet-4, gpt-4o, mistral-large, gpt-4.1, o3-mini) en augmentant progressivement la taille du contexte. La Figure 3 révèle un "effet d'oubli" généralisé : l'exhaustivité chute à mesure que le contexte s'allonge. Seul claude-sonnet-4 maintient une haute performance pour la décomposition en faits atomiques. Globalement, la décomposition atomique (analyse de surface) résiste mieux à la charge contextuelle que l'extraction de 5-uplets, qui exige une compréhension sémantique et temporelle plus profonde. Pour garantir une exhaustivité > 0.8, nous fixons empiriquement la taille optimale de segment à < 400 tokens. Décomposition : claude-sonnet-4 est retenu pour sa performance supérieure. Extraction : gpt-4.1 est choisi pour son rapport coût/performance favorable face à Claude.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIG. 3 – Exhaustivité vs. nombre de tokens comme contexte pour (a) la décomposition en faits atomiques (b) l'extraction de 5-uplets.</figcaption></figure>

La stabilité est mesurée par la similarité cosinus entre les centroïdes des embeddings des ensembles de 5-uplets obtenus lors des exécutions indépendantes. Elle est évaluée en effectuant l'extraction trois fois sans modifier les paramètres, avec la première exécution (Run 1) comme référence. Le Tableau 1 montre que l'extraction basée sur les faits atomiques (F) produit des centroïdes quasi constants (écart-type minime) entre les exécutions. À l'inverse, l'extraction directe depuis les paragraphes (L) présente une forte variabilité. Ces résultats confirment que la décomposition atomique stabilise significativement la construction des TKGs, offrant un gain de stabilité d'environ 17% par rapport à l'approche classique.

<table><caption>TAB. 1 – Stabilité $S_r$ par réexécution multiple de l'extraction de 5-uplets (modèle : gpt-4.1-2025-04-14, ref : Run 1). (F) faits atomiques et (L) paragraphes principaux.</caption><thead><tr><th>Jeu de données</th><th>Run 2</th><th>Run 3</th></tr></thead><tbody><tr><td>2020-COVID-NYT (F)</td><td><strong>0.944 ± 0.024</strong></td><td><strong>0.943 ± 0.025</strong></td></tr><tr><td>2020-COVID-NYT (L)</td><td>0.776 ± 0.214</td><td>0.773 ± 0.214</td></tr></tbody></table>
Construction few-shot de graphes de connaissances temporels dynamiques

Par ailleurs, l'extraction de 5-uplets depuis les faits atomiques (F) surpasse celle depuis les paragraphes originaux (L), comme indiqué dans le Tableau 2, offrant un gain de ~ 18% en exhaustivité temporelle ($R_{MATCH_t}$) et de ~ 31% en exhaustivité factuelle ($R_{MATCH}$), validant ainsi le point C1. Toutefois, cette approche entraîne une hausse de ~ 9% des hallucinations ($R_{HALL}$) dues aux inférences du LLM et accroît l'omission temporelle ($R_{OM_t}$) par perte d'information lors de la décomposition. C'est un compromis qui peut être contrôlé par le fine-tuning d'un modèle spécifique de décomposition.

<table><caption>TAB. 2 – Métriques de qualité des 5-uplets. L'extraction est réalisée sur (F) faits atomiques et (L) paragraphes principaux.</caption><thead><tr><th>Métrique</th><th>2020-COVID-NYT (L)</th><th>2020-COVID-NYT (F)</th></tr></thead><tbody><tr><td>R<sub>MATCH</sub></td><td>0.405 ± 0.150</td><td><strong>0.720 ± 0.143</strong></td></tr><tr><td>R<sub>MATCH<sub>t</sub></sub></td><td>0.176 ± 0.123</td><td><strong>0.354 ± 0.165</strong></td></tr><tr><td>R<sub>OM<sub>t</sub></sub></td><td><strong>0.229 ± 0.131</strong></td><td>0.366 ± 0.158</td></tr><tr><td>R<sub>HALL<sub>t</sub></sub></td><td>0.000 ± 0.000</td><td>0.000 ± 0.000</td></tr><tr><td>R<sub>OM</sub></td><td>0.595 ± 0.150</td><td><strong>0.280 ± 0.143</strong></td></tr><tr><td>R<sub>HALL</sub></td><td><strong>0.333 ± 0.172</strong></td><td>0.428 ± 0.128</td></tr></tbody></table>

Tandis que les méthodes de référence comme iText2KG et Graphiti souffrent d'une latence élevée due à la séparation séquentielle des tâches, l'architecture d'ATOM maximise l'efficacité par le traitement parallèle des appels aux LLMs et la fusion des graphes (via 8 threads et des lots de 40 faits). Ceci permet une réduction de latence importante : 93.8% face à Graphiti et 95.3% face à iText2KG (Figure 4). Le temps de traitement est majoritairement dominé par les appels API externes, le module de résolution interne ne représentant que 13% de la latence totale.

Enfin, le Tableau 3 montre qu'ATOM et iText2KG sont comparables en résolution d'entités/relations (métriques de distance), ATOM surpassant Graphiti dont la résolution LLM-incrémentielle se dégrade. Cependant, la résolution temporelle (en raison de la limite d'espace, nous mettons les exemples illustrant cette résolution temporelle sur GitHub) révèle des différences critiques : ATOM modélise séparément la date d'observation et les périodes de validité. Ceci lui permet de détecter les relations similaires pour étendre leur historique de validité ($t_{start}$, $t_{end}$) et de suivre les événements. Inversement, Graphiti crée des relations distinctes et confond la date d'observation avec $t_{start}$ (e.g., date de publication → $t_{start}$), ce qui induit des attributions temporelles incorrectes.

<table><caption>TAB. 3 – Performance sur la construction DTKG.</caption><thead><tr><th>Métrique</th><th>ATOM</th><th>Graphiti</th><th>iText2KG</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1-Score-ER</td><td>0.994</td><td>0.959</td><td>0.977</td></tr><tr><td>F1-Score-RR</td><td>1</td><td>0.902</td><td>0.989</td></tr></tbody></table>
Latency comparison

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIG. 4 – Comparaison de latence des méthodes de référence en fonction du nombre de faits atomiques en entrée.</figcaption></figure>

4 Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté une approche few-shot et évolutive pour construire et mettre à jour dynamiquement des TKG à partir de textes non structurés. Les résultats expérimentaux indiquent que la décomposition en faits atomiques s’attaque efficacement aux défis d’exhaustivité et de stabilité souvent observés dans les méthodes de construction de TKG basées sur LLMs. L’architecture parallèle accélère la construction de TKG et permet un passage à l’échelle pour des textes non structurés plus grands. Les pistes de travail futures incluent l’évaluation quantitative de la résolution temporelle et le fine-tuning d’un LLM afin d’affiner la décomposition en faits atomiques.

Références

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Zhong, L., J. Wu, Q. Li, H. Peng, et X. Wu (2023). A comprehensive survey on automatic knowledge graph construction. *ACM Computing Surveys* 56(4), 1–62.

Summary

Extracting knowledge from unstructured text is crucial for real-time analysis, yet traditional
graphs lack dynamism while recent LLM-based methods suffer from instability and incom-
pleteness. We propose ATOM¹, a scalable few-shot framework for constructing dynamic tem-
poral knowledge graphs. By decomposing text into “atomic facts” and applying dual temporal
modeling (observation vs. validity), ATOM achieves ~18% higher exhaustivity and ~17%
better stability, while reducing latency by over 90% via parallel merging.