Table-ronde inaugurale : les métiers de l’information et des connaissances à l’heure de l’intelligence artificielle et des datas : entre mythes et réalités ! - Dossier spécial i-expo 2018
Animée par Antoine Dintrich, Directeur Général de l’IEEPI (Institut Européen Entreprise et Propriété Intellectuelle), la conférence inaugurale d’I-expo était consacrée cette année au thème phare de l’année 2018, l’intelligence artificielle.
Qu’est ce que l’IA et comment va t-elle interagir avec le monde de la veille et de la documentation. Cela va t-il nous permettre de « travailler de manière plus intelligente » ?
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L’IA expliquée par un professionnel
Parmi les intervenants, nous avions la chance de trouver un professionnel de l’IA, Eric Mazeran, « Director for the development of Prescriptive Analytics & Decision Optimization Software » chez IBM qui a ainsi pu définir clairement mais simplement ce qu’était l’IA appliquée.
Selon ses propres termes, l’intelligence artificielle est ce qui permet de « transformer les informations du monde extérieur (vidéos, sons, etc.) en données qui ont du sens pour la machine. ».
Elle va pouvoir intervenir à différents niveaux :
- pour interpréter ;
- pour prédire et détecter des tendances ;
- pour prendre des décisions ou mettre en œuvre des actions.
Pour autant, l’IA n’a absolument pas vocation à remplacer l’humain. La présence et l’implication humaine dans la boucle est indispensable surtout pour la phase de décision. L’IA est là pour offrir une « intelligence augmentée ».
Derrière le terme un peu fourre-tout d’intelligence artificielle se cachent en réalité différentes technologies. On en compte principalement quatre :
- le NLP - Natural Langage Processingqui permet de transformer ce que les gens disent et écrivent en quelque chose de compréhensible par la machine ;
- le Machine Learning, qui « décrit un processus de fonctionnement d’un système d’intelligence artificielle par lequel le système est doté d’un système d’apprentissage » (source : definitions-marketing.com) ;
- les Business Rulesqui permettent de gérer efficacement des tâches répétitives soumises à l’application de règles nombreuses et évolutives ;
- et l’Optimizationqui permet, à partir d’un ensemble de contraintes posées au départ, de trouver une solution ou un ensemble de solutions satisfaisants à ces contraintes.
Pour passer de la donnée non structurée à structurée, c’est essentiellement le NLP et le Machine Learning qui sont utilisés. Pour l’interprétation, on a recours au Machine Learning et aux Business Rules et pour la phase de décision, de prédiction et de prescription essentiellement aux Business Rules et à l’Optimization.
En conclusion, il a ensuite indiqué que la future réussite de l’IA appliquée résidait dans la capacité à combiner ces différentes technologies qui étaient auparavant en silos.
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