Dans cet article, nous présentons notre système Kepler-aSI, participatif au SemTab 2021, le Défi du Web sémantique sur l’alignement entre données tabulaires et graphes de connaissances. Ce système participe pour la deuxième fois à cette campagne, apportant des améliorations et de nouveaux aspects techniques. Kepler-aSI analyse les données tabulaires afin de détecter efficacement les correspondances correctes dans WikiData et DBpedia. Il convient de noter que chaque ressource de données, ou chaque tour de la campagne, impose un certain nombre de contraintes, nécessitant l’application de techniques avancées. Cette tâche s’avère particulièrement difficile pour les machines, exigeant un effort supplémentaire pour intégrer une capacité cognitive dans les méthodes d’alignement. Kepler-aSI repose toujours sur des requêtes SPARQL afin d’annoter sémantiquement les tables dans les graphes de connaissances (KG), permettant ainsi de résoudre les problèmes critiques liés aux tâches d’alignement. Les résultats obtenus lors de la phase d’évaluation sont encourageants et mettent en évidence les forces du système proposé.