Des Chatbots aux Knowledge Graphs : Pourquoi les analystes ont besoin d'une nouvelle façon d'accéder aux données et de les analyser

Introduction

Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLM) ont fait d'énormes progrès dans la compréhension des langues, les entreprises tirant parti de leurs capacités pour accéder à un volume de connaissances sans précédent.

Ces modèles, tels que le GPT-4 d'OpenAI, sont capables de générer des textes semblables à ceux d'un être humain et peuvent être entraînés sur des quantités massives de données pour créer une base de connaissances. Cette évolution a ouvert de nouvelles possibilités pour les organisations de personnaliser leurs propres modèles linguistiques, qui sont recherchés pour leurs avantages à court terme.

À court terme, les entreprises pourront utiliser ces modèles pour créer leurs propres modèles linguistiques sur des documents et des bases de données propriétaires. Cela signifie qu'elles peuvent utiliser leurs propres données pour créer des modèles spécifiques à leurs besoins.

Cela leur permettra d'accéder à de grandes quantités de données et de les comprendre beaucoup plus rapidement qu'auparavant, sans intervention humaine.

Usage et limites de l'expérience conversationnelle

Suivant les tendances récentes, l'ajout d'un chatbot pour interroger la base de connaissances personnelle d'une entreprise peut être intéressant, mais il présente des inconvénients très importants.

Précision

• L'un des principaux problèmes posés par les chatbots est le manque de fiabilité des informations générées par l'IA. En effet, les chatbots utilisent une approche statistique pour générer des réponses, ce qui peut entraîner la fourniture d'informations incorrectes.
• En outre, il n'existe aucun moyen de vérifier l'exactitude des informations générées par l'IA, ce qui rend difficile la confiance dans les informations fournies.

Explicabilité

• Un autre problème des chatbots est qu'ils ne sont pas explicables. En d'autres termes, il n'y a aucun moyen de comprendre comment l'IA est parvenue à une conclusion ou à une réponse particulière.
• Il est donc difficile pour les entreprises de comprendre comment l'IA prend ses décisions et de résoudre les problèmes lorsqu'ils surviennent.

Légitimité

• Pour les analystes, il est important de bien comprendre la source d'une information et sa légitimité avant de prendre une décision sur la base de cette information.
• Les chatbots peuvent ne pas être en mesure d'évaluer la crédibilité et la fiabilité des sources qu'ils utilisent, ce qui peut conduire à la présentation d'informations inexactes ou biaisées.

Raisonnement

• Les chatbots peuvent ne pas être en mesure de traiter des requêtes ou des scénarios complexes qui requièrent le jugement et l'expertise d'un humain. Les analystes doivent souvent prendre des décisions basées sur une combinaison de données structurées et non structurées, ainsi que sur leurs propres connaissances et expériences.
• Les chatbots peuvent ne pas avoir la capacité d'intégrer ce niveau de complexité dans leurs réponses.

Protection des données

La confidentialité des données est une préoccupation essentielle lorsque les analystes envoient des informations sensibles à des fournisseurs de services en nuage étrangers. Lorsque les analystes envoient des informations critiques, telles que des données financières ou stratégiques, à des serveurs externes, ils risquent que des personnes ou des organisations non autorisées accèdent à ces informations ou les compromettent.

Le cas particulier des analystes

Malgré ces problèmes, les LLM sont devenus populaires auprès des cols blancs qui cherchent à augmenter leur productivité, à générer du contenu plus facilement ou à accéder à n'importe quelle source d'information.

Cependant, il existe un groupe particulier de professionnels qui ne bénéficierait pas de ce type d'expérience utilisateur : les analystes.

Les analystes doivent ajouter une couche d'expertise et de prise de décision basée sur de nombreux points de connaissance structurés. Les interfaces conversationnelles ne sont pas conçues pour les aider à saisir ces informations et à accomplir correctement leur travail.

Les analystes ont besoin de données structurées, telles que des tableaux, des diagrammes et des graphiques, pour visualiser et analyser efficacement les informations. Les chatbots ne peuvent pas fournir ce niveau de détail, ni l'analyse nécessaire pour prendre des décisions éclairées.

Alors que les LLM permettent aux organisations d'accéder à une énorme quantité de connaissances, l'utilisation actuelle des chatbots pour interroger cette base de connaissances présente des limites importantes. Les entreprises doivent trouver des moyens de vérifier l'exactitude des informations générées par l'IA et de s'assurer qu'elles sont explicables.

En outre, les chatbots ne conviennent pas aux professionnels tels que les analystes, qui ont besoin de données structurées pour analyser efficacement les informations. Il est essentiel de tenir compte de ces limites et de travailler au développement de meilleures interfaces qui apportent de la valeur à tous les utilisateurs.

L'essor des graphes de connaissances donne du pouvoir aux analystes

Pour pallier les limites des chatbots et offrir aux analystes une meilleure expérience utilisateur, les graphes de connaissances se sont imposés comme une solution puissante.

Les graphes de connaissances sont des structures de données qui organisent les connaissances de manière à ce qu'elles puissent être facilement comprises et interrogées par les humains et les machines. Ils peuvent représenter des entités, des concepts et leurs relations, et fournir une vue claire et structurée des données.

Voici comment les analystes de tout secteur (financier, médical, renseignement, etc.) peuvent exploiter les graphes de connaissances pour prendre des décisions à partir de grandes quantités de données textuelles.

• Extraction d'entités et établissement de liens: Les graphes de connaissances peuvent extraire des entités du texte - telles que des personnes, des organisations, des lieux et des événements - et les relier entre elles sur la base de leurs relations.
  - Cela peut aider les analystes à identifier des modèles, des connexions et des tendances qui pourraient ne pas être évidents à partir de morceaux de texte individuels.‍
• Regroupement et classification des entités: Les graphes de connaissances peuvent regrouper et classer les entités en fonction de leurs attributs, tels que le sentiment, la localisation ou la pertinence par rapport à un sujet spécifique.
  - Cela peut aider les analystes à identifier rapidement les informations pertinentes et à filtrer le bruit.‍
• Modélisation et analyse des sujets: Les graphes de connaissances peuvent utiliser des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour identifier des sujets et des thèmes dans les données textuelles et les mettre en correspondance avec des entités et des concepts spécifiques.
  - Cela peut aider les analystes à comprendre le contexte et l'importance des informations et à identifier les tendances et les questions émergentes.‍
• Analyse et visualisation des réseaux: Les graphes de connaissances peuvent fournir une représentation visuelle des relations entre les entités, les concepts et les thèmes, permettant aux analystes d'identifier les groupes, les sous-groupes et les acteurs clés.
  - Cela peut aider les analystes à comprendre la structure et la dynamique d'informations complexes et à identifier les menaces et les opportunités potentielles.‍
• Analyse prédictive et prévision: Les graphes de connaissances peuvent utiliser les algorithmes de Machine Learning pour prédire les tendances et les événements futurs sur la base de données historiques et d'informations actuelles.
  - Cela peut aider les analystes à anticiper les risques et les opportunités potentiels, et à prendre des mesures proactives pour les atténuer ou les exploiter.

En exploitant les graphes de connaissances, les analystes peuvent accéder à des points d'information, les interroger et les valider afin de prendre les décisions les plus judicieuses possibles. Il est ainsi plus facile d'identifier des modèles, des tendances et des idées.

En outre, ils peuvent nous permettre de comprendre les relations entre les points de données, ce qui peut les aider à prendre de meilleures décisions en fonction du contexte des données.

Meet Lettria: Une plateforme sans code pour créer des graphes de connaissances à partir de textes

Lettria est une plateforme sans code qui transforme n'importe quel document textuel en un site graphe de connaissances enrichi sans aucun effort. Elle s'appuie sur le traitement du langage naturel (NLP) et Machine Learning (ML) pour extraire des entités, des concepts et des relations du texte et les transformer en un document structuré et enrichi graphe de connaissances.

En utilisant Lettria, les organisations peuvent facilement créer et gérer leurs propres graphes de connaissances, même si elles n'ont que peu ou pas d'expertise technique. La plateforme offre une interface conviviale qui permet aux utilisateurs de télécharger des documents, d'extraire des connaissances et de visualiser les résultats d'une manière claire et structurée.

En hébergeant votre propre graphe de connaissances sur vos propres serveurs avec Lettria, vous avez un contrôle total sur vos données et pouvez garantir la confidentialité et la sécurité de vos informations. Vous pouvez également intégrer facilement votre site graphe de connaissances à vos systèmes et outils de données existants, ce qui vous permet d'exploiter vos données de manière nouvelle et puissante.