Des chatbots aux graphes de connaissances : pourquoi les analystes ont besoin d'un nouveau moyen d'accéder aux données et de les analyser

Présentation

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLM) ont fait d'énormes progrès en matière de 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, ont la capacité de générer du texte semblable à celui d'un humain et peuvent être entraînés sur d'énormes quantités de données pour créer une base de connaissances. Cette évolution a ouvert de nouvelles possibilités aux 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'ils peuvent utiliser leurs propres données pour créer des modèles spécifiques à leurs besoins commerciaux.

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

Utilisation 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 présente des inconvénients très importants.

Exactitude

• L'un des principaux problèmes des 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.
• De plus, 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 avec les chatbots est leur manque d'explicabilité. En d'autres termes, il n'existe 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 des décisions et de résoudre les problèmes en cas de problème.

LÉGITIMITÉ

• Pour les analystes, il est important de bien comprendre la source de toute 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 entraîner 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 nécessitent un jugement et une expertise humains. Les analystes doivent souvent prendre des décisions sur la base d'une combinaison de données structurées et non structurées, ainsi que de leurs propres connaissances et expériences.
• Les chatbots n'ont peut-être pas la capacité d'intégrer ce niveau de complexité dans leurs réponses.

Confidentialité des données

La confidentialité des données est une préoccupation majeure lorsque les analystes envoient des informations sensibles à des fournisseurs de cloud étrangers. Lorsque les analystes envoient des informations critiques telles que des données financières ou stratégiques à des serveurs externes, ils peuvent exposer ces informations à un risque d'accès ou de compromission par des personnes ou des organisations non autorisées.

Le cas spécifique des analystes

Malgré ces problèmes, les LLM sont devenus populaires auprès des employés 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 bénéficieraient pas de ce type d'expérience utilisateur : les analystes.

Les analystes doivent ajouter une couche d'expertise et de prise de décision en s'appuyant sur de nombreux points de connaissances structurées. Les interfaces conversationnelles ne sont pas conçues pour les aider à saisir ces informations et à effectuer correctement leur travail.

Les analystes ont besoin de données structurées, telles que des tableaux, des graphiques et des graphiques, pour visualiser et analyser efficacement les informations. Les chatbots ne peuvent pas fournir ce niveau de détail, pas plus qu'ils ne peuvent fournir l'analyse requise 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 certaines 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.

De plus, 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 prendre en compte 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 répondre aux limites des chatbots et offrir aux analystes une meilleure expérience utilisateur, les Knowledge Graphs sont devenus une solution puissante.

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

Voici quelques manières dont les analystes de tous les secteurs (financier, médical, renseignement, etc.) peuvent exploiter les graphes de connaissances pour prendre des décisions concernant de grandes quantités de données textuelles :

• Extraction d'entités et création 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 en fonction de leurs relations.
  - Cela peut aider les analystes à identifier des modèles, des liens et des tendances qui peuvent ne pas être évidents à partir de certains éléments de texte.‍
• Regroupement et classification des entités: les graphes de connaissances peuvent regrouper et classer des 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 de sujets: Les graphes de connaissances peuvent utiliser des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour identifier des sujets et des thèmes dans des données textuelles et les associer à des entités et à des concepts spécifiques.
  - Cela peut aider les analystes à comprendre le contexte et l'importance des informations, et à identifier les tendances et problèmes émergents.‍
• Analyse et visualisation du réseau: les graphes de connaissances peuvent fournir une représentation visuelle des relations entre les entités, les concepts et les thèmes, permettant aux analystes d'identifier des clusters, des sous-groupes et des acteurs clés.
  - Cela peut aider les analystes à comprendre la structure et la dynamique d'informations complexes et à identifier les menaces et opportunités potentielles.‍
• Analyses prédictives et prévisions: Les graphes de connaissances peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique 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 opportunités potentiels et à prendre des mesures proactives pour les atténuer ou les exploiter.

En utilisant les graphes de connaissances, les analystes peuvent accéder à des informations, les interroger et les valider afin de prendre les décisions les plus intelligentes possibles. Cela permet d'identifier plus facilement les modèles, les tendances et les informations.

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.

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Lettria est une plateforme sans code qui transforme n'importe quel document textuel en un graphe de connaissances enrichi sans effort. Il exploite le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour extraire des entités, des concepts et des relations du texte et le transformer en un graphe de connaissances structuré et enrichi.

Grâce à Lettria, les organisations peuvent facilement créer et gérer leurs propres graphes de connaissances, même si elles ont peu ou pas d'expertise technique. La plateforme fournit une interface conviviale qui permet aux utilisateurs de télécharger des documents, d'extraire des connaissances et de visualiser les résultats de 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 graphe de connaissances à vos systèmes et outils de données existants, ce qui vous permet d'exploiter vos données de manière nouvelle et puissante.