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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Le blues de l’IA
25 juillet 2025 / by semsimo / Intelligence Artificielle, KnowledgeGraph, Transformation numérique / 0 comments
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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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 données d’apprentissage : l’alpha et l’omega d’un transformer
20 février 2023 / by Sabine Bohnké / ingénierie des connaissances, Intelligence Artificielle / 0 comments
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 le terme intelligence à son sujet ? En tous cas, ses capacités découlent de la nature des données sur lesquelles il a été entrainé.
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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 : ces deux phrases n’apprennent rien à personne. Ceux qui travaillent dans le domaine le savent déjà. Quant aux autres, cela ne clarifie rien. Car le premier point d’interrogation demeure : qu’est-ce qu’un modèle Transformer ?
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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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