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Intégration du machine learning et des réseaux de connaissances : Expert System fait avancer l’intelligence artificielle

Une approche innovante permet d’améliorer les processus basés sur les connaissances et constitut une avancée déterminante dans le domaine de l’IA

Expert System a dévoilé de nouvelles avancées dans l’application des réseaux de connaissances et du machine learning au traitement du langage naturel, consolidant ainsi sa position de leader de l’IA. Publiés dans le Semantic Web Journal[1], les résultats des équipes de R&D des Labs d’Expert System sont entérinés par la plus importante étude empirique réalisée à ce jour sur le sujet. Ces résultats viennent confirmer que l’approche d’Expert System dépasse les efforts de ses concurrents et établit un nouvel état de la technique dans ce domaine.

Bien que le machine learning et le deep learning soient des méthodes extrêmement populaires, la communauté scientifique spécialisée dans l’IA est loin d’être rassurée par leur capacité à comprendre le langage naturel, à l’expliquer et à raisonner. En comparaison, les réseaux de connaissances fournissent des descriptions détaillées, fiables et exploitables et offrent ainsi des explications claires des résultats du traitement cognitif. Par conséquent, les données non structurées (telles que le langage naturel) peuvent être comprises et traitées plus rapidement et avec plus de précision. Ce sont ses capacités à simuler l’intelligence humaine qui permettent aux algorithmes d’IA d’améliorer les processus basés sur les connaissances grâce à la compréhension du langage naturel (CLN) et au traitement du langage naturel (TLN).

« Malgré son hyper médiatisation, le machine learning seul ne parvient toujours pas à comprendre le langage naturel dans des scénarios réels du monde de l’entreprise. À l’inverse, notre approche basée sur les réseaux de connaissances se révèle très performante en toute circonstance » déclare Marco Varone, Président et directeur technique d’Expert System. « Notre approche consiste à fournir au machine learning une multitude d’informations intégrées à notre réseau de connaissances, ce qui nous permet d’atteindre de meilleurs résultats avec moins d’effort et de nous approcher d’une vraie compréhension du langage naturel. »

L’approche leader sur le marché d’Expert System est basée sur des recherches scientifiques sur l’intégration neuro-symbolique de l’IA en matière de compréhension de textes et du langage naturel. L’entreprise joue notamment un rôle de chef de file dans le domaine des réseaux de connaissance, que Gartner a récemment identifié comme l’une des nouvelles tendances technologiques qui estomperont la frontière entre être humain et machine. L’avancée dévoilée par Expert System permet désormais aux modèles de machine learning et de depp learning d’exploiter la même qualité de données que celles fournies par le réseau de connaissance de Cogito®. Les applications concrètes d’IA permettent désormais de combiner agilement un large corpus de connaissance structurées particulièrement adéquat et des modèles fondés sur des données extraites d’importants corpus de documents.

[1] Au format papier dans le prochain numéro du Semantic Web Journal sous le titre Vecsigrafo: Corpus-based word-concept embeddings – Bridging the statistic-symbolic representational gap in natural language processing. Preprints actuellement disponibles ici.


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