Cet article propose une interprétation théorique de la complémentarité pour intégrer les Graphes de Connaissances (KG) et l'IA Explicable (XAI) afin de soutenir les évaluations pré-démolition dans l'exploitation minière urbaine. Les auteurs soutiennent que la valeur de ce processus réside non seulement dans la précision des prédictions, mais aussi dans la défendabilité des décisions à travers la lisibilité, la plausibilité, la traçabilité et la contestabilité.
L'étude identifie quatre modes d'intégration KG-XAI consolidés : Lifting, Constraining, Typing et Revising. Chaque mode est défini comme une opération typée sur les artefacts XAI et les structures de substrat du graphe de connaissances pour débloquer des propriétés distinctes de la défendabilité. Un exemple de porte coupe-feu issu du processus d'exploitation minière urbaine illustre ces modes en utilisant la pile W3C Linked Building Data.
Ces modes d'intégration contribuent à créer les artefacts réglementaires spécifiques requis par l'évaluation pré-démolition, répondant à la sous-spécification structurelle trouvée dans la littérature existante.