5 mai 2021 / by Sabine Bohnké / data centric, gouvernance, ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, ontologies, sémantique / 0 comments
Intelligence artificielle ou data science sans conscience ?
Posted by Sabine Bohnké / data centric, gouvernance, ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, ontologies, sémantique
Science sans conscience n’est que ruine de l’âme. Cette citation de Rabelais peut s’appliquer aujourd’hui à beaucoup de sujets connexes à la data science. Il y a celui des entreprises pilotées par les données (data driven). On peut aussi traiter des architectures « data-centric » mettant l’accent sur les données et leurs modèles conceptuels comme actifs essentiels de l’entreprise. L’idée étant de construire, sur un noyau central fait de « données », des systèmes d‘information agiles et durables servant la performance globale. Ce sont deux approches de niveau stratégique et deux sujets distincts. Néanmoins, quand on traite d’implémentation, on peut recourir dans l’un ou l’autre cas à des algorithmes de machine learning ou des solutions de représentation des connaissances et mécanismes de raisonnement. Autrement dit, nous parlons ici de disciplines liées à l’intelligence artificielle, mises au service d’un objectif commun aux deux approches.
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Intelligence artificielle ou data science sans conscience ?
5 mai 2021 / by Sabine Bohnké / data centric, gouvernance, ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, ontologies, sémantique / 0 comments
Intelligence artificielle ou data science sans conscience ?
Posted by Sabine Bohnké / data centric, gouvernance, ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, ontologies, sémantique
Science sans conscience n’est que ruine de l’âme. Cette citation de Rabelais peut s’appliquer aujourd’hui à beaucoup de sujets connexes à la data science. Il y a celui des entreprises pilotées par les données (data driven). On peut aussi traiter des architectures « data-centric » mettant l’accent sur les données et leurs modèles conceptuels comme actifs essentiels de l’entreprise. L’idée étant de construire, sur un noyau central fait de « données », des systèmes d‘information agiles et durables servant la performance globale. Ce sont deux approches de niveau stratégique et deux sujets distincts. Néanmoins, quand on traite d’implémentation, on peut recourir dans l’un ou l’autre cas à des algorithmes de machine learning ou des solutions de représentation des connaissances et mécanismes de raisonnement. Autrement dit, nous parlons ici de disciplines liées à l’intelligence artificielle, mises au service d’un objectif commun aux deux approches.
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Ecosystèmes d’affaires, GAFAM et règles du jeu
5 février 2021 / by Sabine Bohnké / Intelligence Economique, Transformation numérique / 0 comments
Sommes-nous devant un paradoxe ? Les écosystèmes d‘affaires/d’innovation sont des leviers de développement efficaces. En tablant sur la co-évolution des capacités d’acteurs en réseau, la synergie créée accroit la portée des efforts de tous. La logique d’écosystème, propice à la diversité des intervenants, aboutit à la création de valeur pour l’ensemble des parties prenantes. Néanmoins, dans le secteur IT (Information Technology), elle a construit aussi une situation oligopolistique. Après la convergence des médias et des technologies autour de l’échange d’information, nous sommes à l’ère de l’interaction virtuel-réel. Sur ce nouveau terrain de jeu des affaires, un petit nombre de sociétés ayant réussi à devenir des firmes pivots pour la plupart des usages du numérique, deviennent des super prédateurs.
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