Le développement du Web au cours de ces dernières années a fait émerger un énorme graphe de données structurées, sémantiques résultant en partie de l’activité des utilisateurs, le LOD. Ce graphe, sémantique en format, contient souvent des informations provenant du Web Social, ce qui explique sa double nature - Sémantique et Sociale. Nous nous intéressons à l’utilisation de ce graphe afin de faciliter l’accès à l’information présente sur le Web, et ce de manière utile, informative et enrichissante pour l’utilisateur. Nous avons notamment étudiée cette problématique dans les scénarios de l’innovation sur le Web – pratiques visant à utiliser des technologies du Web pour contribuer à l’émergence de l’innovation. Une spécificité de ce contexte, assez peu abordé dans la littérature existante, est sans doute le besoin d’inciter les découvertes inattendues et fortuites. Au delà de la simple pertinence sollicitée dans toute situation de recherche et de recommandation sur le Web, le contexte d’innovation impose une certaine ouverture d’esprit pour permettre à l’utilisateur d’accéder aux informations inattendues mais néanmoins pertinentes, et permet par la même occasion de s’inspirer et de transposer des idées d’un domaine à l’autre. Cette présentation reprendra des travaux de thèse de Milan Stankovic qui ont donc pour objectif d’aider, de manière directe ou indirecte, les acteurs de l’innovation en ligne (e.g., les entreprises qui cherchent à innover, les experts et les porteurs d’idées) de faire des découvertes. Cet objectif ce décline particulièrement par les travaux de construction d’un système de recherche d’experts, un système de recommandation de mots-clés pertinents pour un problème et un système de recommandation de collaborateurs pour aider à un expert d’affronter des problèmes pluridisciplinaires. Nous aurons l'occasion de voir comment la richesse du Web Sémantique Social peut aider à inciter aux découvertes utiles dans ces différents scénarios.