13 mars 2023 / by Sabine Bohnké / gouvernance, ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, KnowledgeGraph / 0 comments
Qu’est-ce qu’on appelle Intelligence Artificielle, in fine ? Les deux mots accolés ne conduisent qu’à des définitions bancales ou à un oxymore. Une machine de type système informatique, exécutant des algorithmes, n’a ni intelligence ni sentience. Pas plus qu’un texte ou des paroles n’évoquent d’expériences à ses sens absents, elle n’a de raisonnements poussés. Néanmoins, […]
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Intelligence Machine et Knowledge Graphs
13 mars 2023 / by Sabine Bohnké / gouvernance, ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, KnowledgeGraph / 0 comments
Qu’est-ce qu’on appelle Intelligence Artificielle, in fine ? Les deux mots accolés ne conduisent qu’à des définitions bancales ou à un oxymore. Une machine de type système informatique, exécutant des algorithmes, n’a ni intelligence ni sentience. Pas plus qu’un texte ou des paroles n’évoquent d’expériences à ses sens absents, elle n’a de raisonnements poussés. Néanmoins, […]
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ChatGPT et transformers : comment mettre plus d’intelligence dans la série ?
20 février 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, Intelligence Economique, Processus de décision / 0 comments
Après avoir bien joué avec les nouveaux agents conversationnels type ChatGPT (potentiellement moins avec Bard) si on expliquait le fonctionnement des modèles de langage derrière construits sur l’architecture Transformer (GPT-3, Bloom, LaMDA, Gopher, Chinchilla …) ? On pourrait d’ailleurs préciser pourquoi ces outils bluffants ne suffisent pas pour gérer des connaissances professionnelles. Ou quels sont […]
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Les transformers et les aspirations des titans du Web
20 février 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle / 1 comment
Vers les approches neurosymboliques L’étape suivant les modèles transformers semble de plus en plus s’orienter vers une combinaison d’IA symbolique et de réseaux neuronaux. Il s’agirait d’approches « neurosymboliques ». Dans ce contexte, il n’y a rien d’étonnant à ce que les géants du Web, tels que Google, Microsoft, FaceBook… développent depuis un moment leurs knowledge Graphs. […]
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Comment bien éduquer un transformer ?
20 février 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, Processus de décision / 0 comments
Un transformer peut se comporter comme une personne mal éduquée Dans l’apprentissage profond (deep learning), une fois l’espace multidimensionnel créé avec toutes les représentations des tokens calculées, les neurones et les connexions entre couches de neurones établies par l’apprentissage initial, on a affaire à une boîte noire entre l’entrée et la sortie. Cela signifie que […]
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Les données d’apprentissage : l’alpha et l’omega d’un transformer
20 février 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle / 0 comments
Le problème des données d’apprentissage De l’épisode 1 on peut conclure qu’un agent conversationnel basé sur un grand modèle de langage ne raisonne pas. Il joue sur des similarités textuelles, traduites dans un espace vectoriel. La façon même de répondre, de pouvoir reproduire un style, dépend de ses données d’apprentissage. Peut-on dès lors réellement utiliser […]
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L’arrivée des transformers dans le monde de l’IA
20 février 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, Processus de décision / 0 comments
ChatGPT utilise un modèle transformer : and so what ? ChatGPT est un agent conversationnel (ChatBot) qui utilise un modèle transformer GPT-3.5 (Generative Pre-trained Transformer) pour comprendre et répondre à des questions d’utilisateurs. Il reprend les principes d’InstructGPT et utilise un apprentissage par renforcement avec un feedback humain (RLHF) pour améliorer ses réponses. Soyons honnêtes […]
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Entretien avec un robot: ChatGPT
5 janvier 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, Processus de décision / 2 comments
Un défi qui reste à relever Assisterions-nous à une nouvelle vague épidémiologique d’un battage publicitaire disproportionné sur les miracles tant attendus de l’intelligence artificielle ? On peut se le demander avec les articles incessants depuis un mois sur le robot conversationnel ChatGPT. Pour en avoir le cœur net, j’ai décidé de tester quelques questions via […]
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La fabrique des données: une bonne idée?
8 décembre 2022 / by Sabine Bohnké / gouvernance, ingénierie des connaissances, ontologies, Processus de décision, sémantique / 5 comments
Gnothi seauton (traduit en latin par Nosce te ipsum ou temet nosce) est une expression signifiant « Connais-toi toi-même ». Elle était l’une des trois maximes gravées au fronton du temple d’apollon à Delphes. L’entreprise doit se connaître elle-même et connaître son environnement Dans le monde économique tel qu’il est actuellement, les entreprises font face […]
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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
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 […]
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Un monde rempli d’incohérences n’empêche pas de raisonner
27 mai 2019 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, ontologies, Web sémantique / 1 comment
Connaissances et raisonnements sont liés pour les humains, mais aussi pour les machines. Pour leur donner une forme d’intelligence, il faut relever l’enjeu de représentation des connaissances et de logique de raisonnement. C’est le domaine du «SRR : symbolic representation and Reasoning », un des deux paradigmes, avec le Machine Learning, de l’intelligence artificielle. Certes, […]
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