Commençons par lever une ambiguïté, parce qu'elle structure tout le reste.
L'annonce d'OKF parle de partage de la connaissance entre équipes et organisations. À la lecture, on imagine un format d'échange de données : je produis un bundle, vous le consommez, on se transmet du savoir.
Et pourtant. Quand on creuse un peu et qu'on ouvre les exemples livrés par Google dans son repo (les datasets GA4, Stack Overflow, Bitcoin) et l'agent d'enrichissement, on voit autre chose. Chaque concept décrit une table BigQuery : son schéma, le sens d'une colonne, les chemins de jointure, et un champ resource qui pointe vers la donnée, là où elle reste. La donnée ne voyage jamais.
Dit autrement : un concept qui décrit une table, c'est en pratique un skill. De la métadonnée, une grille de lecture pour un agent qui a déjà accès à l'entrepôt. Le bundle de référence est une couche d'annotation, un joli nom pour un skill posé sur des données que le producteur garde chez lui.
C'est utile, et c'est un usage parfaitement légitime du format. Mais c'est à un pas de la promesse. Le discours dit "partager la connaissance" ; la démonstration dit "décrire mes tables privées pour des agents". Le pointeur suppose que le lecteur peut le suivre.
Au passage : non, OKF n'est pas un levier de search, ni un nouveau llms.txt à coller sur son site pour plaire aux IA. On a creusé ce point ailleurs (Article linkedin en anglais) et on ne le refait pas ici. Mais on le redit clairement, parce que le raccourci est tentant.
Reste alors une question que les exemples n'abordent pas : et si le lecteur ne peut pas accéder à votre entrepôt, et si la connaissance qui vaut d'être partagée, c'est le résultat déjà calculé ?
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