12 juin 2026 : Google Cloud dévoile l'Open Knowledge Format
Pas un service. Pas un produit. Un format. L'OKF est un standard ouvert et neutre, pensé pour représenter les connaissances d'une entreprise dans une forme commune à tous les agents IA. L'analogie est simple : c'est au savoir des agents ce que le HTML a été aux navigateurs en 1993. Un socle lisible partout, par n'importe qui et par n'importe quelle machine.
Petite précision qui compte : l'initiative vient de Google Cloud (les équipes Data Cloud et BigQuery), et elle s'adresse d'abord aux agents IA. Ce n'est pas une astuce de référencement, c'est une couche d'interopérabilité.
Ce qu'un agent IA ne connaît pas (et que l'OKF centralise)
Un agent IA ne connaît pas le contexte interne de ton entreprise. Ce savoir est éparpillé : wikis, Notion, Drive, commentaires de code, têtes des collaborateurs. L'OKF le rassemble dans une base lisible par n'importe quel agent.
le sens exact d'une métrique propre à ton activité ;
le schéma d'une table de données interne ;
la procédure à suivre en cas d'incident ;
les liens entre tout ça, qui n'existent nulle part de façon exploitable.
L'OKF v0.1 tient en 3 briques
La spécification v0.1 tient sur une seule page. Aucun runtime, aucun SDK obligatoire.
Du Markdown : lisible partout, rendu sur GitHub, indexable par n'importe quel outil.
Des fichiers simples : livrables, versionnables, hébergeables dans un dépôt Git.
Du YAML en en-tête : quelques champs structurés (type, titre, tags, timestamp), un seul obligatoire en v0.1, le champ
type.
Chaque fichier représente un concept : une table, une API, une procédure. Les fichiers se lient entre eux par de simples liens Markdown. Résultat : un graphe de connaissances directement exploitable par un agent.
OKF contre RAG : la nuance qui change tout
On confond vite les deux. Le RAG est une technique de récupération au moment de la requête. L'OKF est un format de représentation, structuré en amont. L'OKF structure, le RAG exploite. Les deux se complètent.
avec l'OKF, le savoir est écrit une seule fois, dans une forme canonique ;
l'agent extrait uniquement les concepts utiles, pas tout le wiki ;
moins de tokens gaspillés, moins d'erreurs de définition.
Le jeu ne se joue plus comme avant
Avant, l'objectif était d'être trouvé par les moteurs de recherche. Maintenant, il faut être activable par les agents IA, pas seulement trouvable. C'est l'émergence d'un nouveau rôle : le Knowledge Engineer, celui qui rend le savoir d'une organisation exploitable par les machines.
Le motif n'est pas tout à fait neuf. Andrej Karpathy avait décrit l'idée du « LLM Wiki » dans un gist publié en avril 2026 : une base de connaissances vivante, maintenue et tenue à jour par les agents eux-mêmes. L'OKF en formalise la couche d'interopérabilité.
Mais attention : l'OKF est en v0.1
Google le dit lui-même : c'est un point de départ, pas un standard achevé. Et la valeur d'un format dépend entièrement de son adoption par les autres acteurs.
si Anthropic, OpenAI et Meta l'adoptent, l'OKF devient le HTML des agents IA ;
si Google reste seul, le risque est de retomber dans un « AMP-bis » captif ;
aujourd'hui, c'est surtout le Knowledge Catalog de Google Cloud qui l'ingère nativement ;
le vrai signal à surveiller : les réactions d'Anthropic et d'OpenAI dans les prochains mois.
Trois niveaux, trois métiers, une seule règle
Ceux qui structurent leur savoir maintenant fourniront les agents de demain.
SEO : rendre ton contenu trouvable par les moteurs.
GEO : rendre ton contenu citable par les IA.
OKF : rendre ton savoir exploitable par les agents.
La règle n'a pas changé : adapte-toi ou disparais.
Source de l'annonce : Google Cloud, « Introducing the Open Knowledge Format », 12 juin 2026.
