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  • Bonne pratique ontologique n°2 : des questions de compétences.
    KnowledgeGraph | ontologies

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

    ParSabine Bohnké 18 mars 2026

    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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  • Bonne pratique ontologique n°1 : le pragmatisme philosophique
    ingénierie des connaissances | Intelligence Artificielle | ontologies

    Bonne pratique ontologique n°1 : le pragmatisme philosophique

    ParSemsimo 10 mars 2026

    Cet article est le premier d’une série que je compte publier sur les bonnes pratiques en matière de développement d’ontologie et de mise en œuvre de Knowledge Graph. Je commencerai donc par le commencement, des articles sur ce qui est au cœur des knowledge graphs, les ontologies, et dans l’ingénierie de ces dernières, la conception, en mettant en avant le réalisme ontologique.

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  • Le blues de l’IA
    Intelligence Artificielle | KnowledgeGraph | Transformation numérique

    Le blues de l’IA

    ParSemsimo 25 juillet 2025

    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
    Architecture d'Entreprise | KnowledgeGraph | Processus de décision

    Knowledge graph et Architecture d’Entreprise

    ParSabine Bohnké 12 février 2024

    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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  • Clarote & AI4Media / Better Images of AI / User/Chimera / Licenced by CC-BY 4.0
    ingénierie des connaissances | Intelligence Artificielle | KnowledgeGraph

    L’IA hybride contre le syndrome de Frankenstein

    ParSemsimo 27 décembre 2023

    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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  • Une technologie d’IA, un idiot utile ? Une affaire d’entendement!
    gouvernance | Intelligence Artificielle | Intelligence Economique | Processus de décision

    Une technologie d’IA, un idiot utile ? Une affaire d’entendement!

    ParSabine Bohnké 26 mars 2023

    Il y a des expressions courtes qui en disent long sur une époque. Telle celle des dirigeants de Microsoft, cité dans cet article de CNBC , déclarant que la technologie Copilot boostée à GPT-X d’open AI, bien qu’ayant parfois des réponses fausses, fournit du « faux utile » (« usefully wrong »). On peut se sentir halluciner comme une IA à cette lecture. L’explication est que la génération de texte nous fait « gagner du temps », pour réaliser une présentation, envoyer un mail ou autre chose, et que cela seul est utile, au prix de quelques vérifications ultérieures, bien sûr. Du moins, tant que les gens réalisent que les réponses peuvent contenir des inexactitudes. Cela donne un peu envie de susurrer : c’est comme les « Fake News », non ? Pas de problème tant que les gens s’en rendent compte … Mais est-ce gagner quelque chose que perdre du discernement ?

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  • Intelligence Machine et Knowledge Graphs
    gouvernance | ingénierie des connaissances | Intelligence Artificielle | KnowledgeGraph

    Intelligence Machine et Knowledge Graphs

    ParSabine Bohnké 13 mars 2023

    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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  • Close Encounters of the Third Kind, compte flickr MIKI Yoshihito, Licence CC BY 2.0
    ingénierie des connaissances | Intelligence Artificielle | Intelligence Economique | Processus de décision

    ChatGPT et transformers : comment mettre plus d’intelligence dans la série ?

    ParSabine Bohnké 20 février 2023

    Les transformers sont des outils bluffants. Mais ils ne suffisent pas pour gérer des connaissances professionnelles. Il y a des points d’attention à garder en mémoire. Que peut-on dire des défauts des Transformers en traitement automatique du langage? Peu capables de faire des raisonnements logiques, les grands modèles de langage transformers interprètent les mots et leurs connexions dans un espace vectoriel. Ils sont énergivores lors de leur apprentissage et ont une empreinte écologique désastreuse. Ils absorbent et répercutent les biais de leurs données d’apprentissage et des humains qui les corrigent. Pour finir, leur usage, aussi bien à titre personnel qu’en entreprise, pose des problèmes cruciaux de fiabilité, de propriété intellectuelle et de protection d‘information. Il ne s’agit pas de jeter le bébé avec l’eau du bain. Seulement d’éclairer, avec quelques articles, certains faits liés à leur entraînement, à leur usage et à leur maturité.

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  • Les transformers et les aspirations des titans du Web
    ingénierie des connaissances | Intelligence Artificielle

    Les transformers et les aspirations des titans du Web

    ParSabine Bohnké 20 février 2023

    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. Ils ont poussé pour ce qu’un vocabulaire commun (schema.org) serve à annoter les pages Web (en RDFA ou JSON-LD) avec des métadonnées se référant à ce vocabulaire. On peut imaginer déjà le prochain mouvement.

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  • Comment bien éduquer un transformer ?
    ingénierie des connaissances | Intelligence Artificielle | Processus de décision

    Comment bien éduquer un transformer ?

    ParSabine Bohnké 20 février 2023

    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 le modèle ne peut pas expliquer comment il arrive à ses résultats. Le processus de prise de décision est caché. Mais il y a des probabilités que le système obtenu réplique des types de tournures ou de réactions typiques de son corpus d’entrée

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