Avec le nombre sans cesse croissant de graphes de connaissances RDF, le nombre d’intercon- nexions entre ces graphes à l’aide de la propriété owl:sameAs a explosé. De plus, comme plusieurs tra- vaux précédents l’ont indiqué, l’identité définie par la sémantique de owl:sameAs est peut-être trop rigide dans de nombreux cas. En effet, l’identité devrait être considérée comme dépendante du contexte. Ces faits conduisent à des données de mauvaise qualité lors de l’utilisation des capacités d’inférence de owl:sameAs. L’identité contextuelle pourrait être une voie possible vers une connaissance de meilleure qualité. Contrai- rement à l’identité classique, avec l’identité contextuelle, seules certaines propriétés peuvent être propagées entre des entités contextuellement identiques. Dans la continuité de ces travaux sur l’identité contextuelle, nous proposons une approche, fondée sur les plongements de phrases, pour trouver semi-automatiquement un ensemble de propriétés, pour un contexte d’identité donné, qui peuvent être propagées entre des entités contextuellement identiques. Les cas d’utilisation fournis montrent que l’identification des propriétés qui peuvent être propagées aide les utilisateurs à obtenir les résultats souhaités qui répondent à leurs besoins lorsqu’ils interrogent un graphe de connaissances, c’est-à-dire des réponses plus complètes et plus précises.