5 avril 2019 / by Sabine Bohnké / ontologies, Processus de décision, Web sémantique / 1 comment
Les modèles utilisés par Semsimo, sont des modèles ontologiques formalisant une conceptualisation de la gouvernance des SI. Ils servent à assurer l’organisation des connaissances, en considérant les activités et l’existant d’une entreprise dans son ensemble, pour permettre d’optimiser au mieux, dans les choix d’évolutions du SI, l’équilibre entre les risques, la consommation des ressources, la création de valeur et l’alignement stratégique. Ils soutiennent donc une aide à la décision multicritère, entre autres pour la gestion des portefeuilles programmes et projets dans une organisation (PPPM). Je pourrais me contenter de dire cela, mais l’approche par ontologies suppose : d’une part, un engagement des parties prenantes dans la modélisation de cette gouvernance du SI, d’autre part, la compréhension du raisonnement utilisé dans cette approche d’aide à la décision multicritère. Du coup, voilà, j’utilise un terme mal compris, ou décrié : ontologie.
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Knowledge graph et Architecture d’Entreprise
12 février 2024 / by Sabine Bohnké / Architecture d'Entreprise, KnowledgeGraph, Processus de décision / 0 comments
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
27 décembre 2023 / by semsimo / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle, KnowledgeGraph / 0 comments
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
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, 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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Les transformers et les aspirations des titans du Web
20 février 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle / 1 comment
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 ?
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 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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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 à l’impératif de savoir exploiter des données métiers numérisées afin d’en tirer de la connaissance utile à la fois pour des décisions d’orientations stratégiques ou pour optimiser leur fonctionnement opérationnel.
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Vous modélisez en monde ouvert ou en monde clos?
24 avril 2019 / by Sabine Bohnké / Design, ontologies, Web sémantique / 0 comments
Même si le mot peine à se démocratiser, les ontologies OWL sortent (un peu) de leur anonymat. Avec la reconnaissance de la nécessité de « SMART data » pour exploiter le potentiel des « Big ». Elles profitent du regain d’intérêt pour les « graphes de connaissance », ou, en bon jargon, « knowledge graph ». Parce qu’elles sont une solution pour représenter les liens entre concepts qui permettent de faire raisonner les machines, dans un monde ouvert.
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Ontologie ! Ontologie ! Est-ce que j’ai une gueule d’ontologie ?
5 avril 2019 / by Sabine Bohnké / ontologies, Processus de décision, Web sémantique / 1 comment
Les modèles utilisés par Semsimo, sont des modèles ontologiques formalisant une conceptualisation de la gouvernance des SI. Ils servent à assurer l’organisation des connaissances, en considérant les activités et l’existant d’une entreprise dans son ensemble, pour permettre d’optimiser au mieux, dans les choix d’évolutions du SI, l’équilibre entre les risques, la consommation des ressources, la création de valeur et l’alignement stratégique. Ils soutiennent donc une aide à la décision multicritère, entre autres pour la gestion des portefeuilles programmes et projets dans une organisation (PPPM). Je pourrais me contenter de dire cela, mais l’approche par ontologies suppose : d’une part, un engagement des parties prenantes dans la modélisation de cette gouvernance du SI, d’autre part, la compréhension du raisonnement utilisé dans cette approche d’aide à la décision multicritère. Du coup, voilà, j’utilise un terme mal compris, ou décrié : ontologie.
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Le Web sémantique n’est plus le web de demain
18 janvier 2017 / by Sabine Bohnké / Intelligence Artificielle, ontologies, Web sémantique / 1 comment
Nombreux sont ceux qui prétendent que le Web sémantique est mort depuis longtemps, qu’il est inutile d’investir dans ses technologies et standards. Ils «n’auraient jamais marché» ou seraient «trop compliqués à utiliser» (RDF, OWL, SPARQL). Aujourd’hui, non seulement cette pensée est fausse, mais elle est de surcroît dangereuse, dans ce qu’elle laisse s’opérer. C’est à dire une exploitation d’un potentiel énorme par un très petit nombre de sociétés en situation de monopole. Le web sémantique n’est pas mort, il s’est transformé.
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