Par Frederic Alexandre , Inria Un des problèmes que l’IA n’a toujours pas résolu aujourd’hui est d’associer des symboles – des mots par exemple – à leur signification, ancrée dans le monde réel – un problème appelé l’ « ancrage du symbole » . Par exemple, si je dis : « le chat dort sur son coussin car il est fatigué », la plupart des êtres humains comprendra sans effort que « il » renvoie à « chat » et pas à « coussin ». C’est ce qu’on appelle un raisonnement de bon sens. En revanche, comment faire faire cette analyse à une IA ? La technique dite de « plongement lexical » , si elle ne résout pas tout le problème, propose cependant une solution d’une redoutable efficacité. Il est important de connaître les principes de cette technique, car c’est celle qui est utilisée dans la plupart des modèles d’IA récents, dont ChatGPT… et elle est similaire aux techniques utilisées par Cambridge Analytica par exemple. Le plongement lexical, ou comment les systèmes d’intelligence artificielle
Talend leader mondial des solutions d’intégration big data et cloud, dévoile les résultat d’une enquête* menée auprès de décideurs informatiques afin de déterminer leurs priorités pour 2017. Il en résulte que le big data, l’analytique et la gouvernance se distinguent tout particulièrement parmi les projets prioritaires. Ainsi, l’analytique en temps réel, la gestion des métadonnées et l’accès aux données en libre-service constituent près de 70 % des projets envisagés en 2017, tandis que les technologies basées sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (machine learning) connaissent un certain intérêt.
L’enquête démontre que les projets big data sont en plein essor, avec une priorité accordée à l’analytique en temps réel :
- Un peu plus de 80 % des répondants affirment avoir au moins une initiative big data prévue en 2017, soit presque le double du nombre de projets achevés en 2016. Ces projets big data tourneront notamment autour de l’analytique et de la vision à 360° de leurs clients. Les grandes entreprises ont donc atteint un niveau de maturité sans précédent sur le plan du traitement de leurs données.
- Ainsi, 26 % des personnes interrogées font de l’analytique en temps réel leur priorité pour 2017. Viennent ensuite la gestion des métadonnées et la préparation de données en libre-service, avec respectivement 20 et 18 % des répondants. Les projets liés à l’intelligence artificielle/apprentissage automatique et à l’internet des objets (IoT) rentrent également dans le périmètre des priorités des DSI (10 % et 5 % d’entre eux, respectivement).