Ontoloy Design Patterns : la modularité comme principe de réutilisabilité

Un patron de conception est une solution éprouvée à un problème récurrent de modélisation. Appliqués aux ontologies, les Ontology Design Patterns (ODPs) en sont la déclinaison formelle : des modules réutilisables, formellement spécifiés et bien documentés. Reste cependant à disposer de collections accessibles, bien référencées , avec des ODPs fiables et validés.

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Bonne pratique ontologique n°3 : la réutilisabilité, partie 1

Troisième bonne pratique sur la série ontologies et knowledge Graph.
L’interopérabilité sémantique repose sur un pari : que les ontologies seront définies une fois, bien, et réutilisées partout. Ce pari se heurte en pratique à des questions que tout ontologue finit par se poser — où trouver des ontologies fiables ? Comment maîtriser leur évolution ? Faut-il tout réutiliser ou seulement une partie ? L’article ci-dessous pose le diagnostic. Le suivant proposera une réponse.

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Bonne pratique ontologique n°2 : des questions de compétences.

Deuxième bonne pratique sur la série ontologies et knowledge Graph. Ici j’aborde les questions de compétences, et leur importance dans un processus de formalisation des exigences qui va permettre de valider que l’ontologie correspond aux usages recherchés, voire son adéquation au domaine modélisé. Cette bonne pratique ne traite qu’un aspect de la qualité des ontologies et d’autres articles suivront pour compléter des sujets rapidement évoqués ici, comme les métriques de qualité structurelles ou la réutilisation.

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Le blues de l’IA

En juillet, on m’a beaucoup évoqué le côté bluffant des IAs génératives (LLMs). La terminologie me semble en effet adéquate : du bluff. L’intelligence artificielle générative est un artifice de simulation de pensées. Et au-delà du bluff, les conséquences des engouements et usages actuels me donnent un peu le blues. Cet article met des paroles sur cette musique.

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Knowledge graph et Architecture d’Entreprise

Pour que l’approche des graphes de connaissances appliquée à l’architecture d’entreprise fonctionne, il ne faut pas se tromper de cible. Ainsi que suivre les bonnes pratiques de construction, tant pour la conception que l’implémentation. Cet article développe aussi bien les enjeux en la matière que les moyens d’y arriver

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L’IA hybride contre le syndrome de Frankenstein

Clarote & AI4Media / Better Images of AI / User/Chimera / Licenced by CC-BY 4.0

En 2024, faudra-t-il freiner ou accélérer la course à l’IA générative ? Cela ressemble un peu à une injonction à souscrire à un choix binaire qui imposerait un clivage artificiel entre le camp des transhumanistes/technosolutionistes/optimistes incurables et celui des technophobes/inadaptés/pessimistes invétérés. On peut toutefois tabler raisonnablement que l’ IA hybride restera le vrai enjeu de 2024, pas la taille des modèles. En effet, face à la course folle de l’hashtag#IA
générative, le couple LLMs et knowledgegraph semble bien être
le mariage de raison.

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Intelligence Machine et Knowledge Graphs

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, on peut lui donner la capacité à associer un sens explicite à des mots, dans le contexte où ils sont exprimés. L’intelligence machine : une plaisanterie? Toutefois, c’est la différence entre comprendre l’esprit d‘un texte (l’intelligence) ou le prendre à la lettre, voire en trahir l’interprétation

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