L'IA conversationnelle face à l'IA basée sur les graphes : quel avenir pour l'analyse de texte ?

La compréhension de la langue naturelle et l'intelligence artificielle pour l'analyse de texte ont connu des avancées remarquables grâce aux grands modèles de langage (LLMs). Ces modèles peuvent générer des textes fluides et cohérents sur divers sujets et domaines, ainsi que réaliser une gamme de tâches de traitement de la langue naturelle (NLP). Cependant, l'IA conversationnelle actuelle est limitée et ne capture pas toute la richesse sémantique et pragmatique du langage. Dans ce blog, nous soutenons que l'avenir de l'IA générative pour le texte réside dans une approche hybride qui combine l'intégration de connaissances basées sur un graphique, comme les graphiques de connaissances, et l'IA conversationnelle.

💡 Les graphes de connaissances stockent des informations en réseaux sémantiques, permettant aux IA de naviguer dans des relations complexes.

Chez Lettria, nous avons développé une plateforme combinant graphes de connaissances et LLM pour créer des modèles d'IA plus intelligents, générant des informations à partir de connaissances structurées et de texte brut. Notre solution connecte les graphes de connaissances à des LLM pré-entraînés et des modèles NLP personnalisés pour fournir une approche « du texte au graphe » qui permet :

Enrichissement des graphes : Les LLMs peuvent découvrir de nouvelles relations, attributs et connexions dans le texte, enrichissant les graphes de connaissances avec des informations hautement précises. À mesure que les modèles traitent plus de données, les graphes de connaissances deviennent vraiment intelligents.

Structuration du texte : Les LLMs excellent dans des tâches de NLP telles que la désambiguïsation, la résolution de références croisées et l'analyse syntaxique - transformant le texte non structuré en données structurées et l'intégrant de manière transparente dans les graphes de connaissances.

Réponse aux questions : Les LLMs, en particulier ceux affinés sur des données spécifiques à un domaine, fournissent une interface naturelle pour poser des questions complexes et obtenir des réponses basées sur des graphes de connaissances avec une compréhension contextuelle.

Plutôt que de s'appuyer sur une IA conversationnelle pré-construite ou d'utiliser les LLMs de manière isolée, la connexion de modèles génératifs, de graphes de connaissances et de NLP personnalisé permet de développer des solutions de manière responsable qui s'alignent sur les besoins de l'entreprise. Notre approche hybride humain-IA se concentre sur l'augmentation des connaissances et la structuration des données pour un système transparent et collaboratif qui s'améliore avec le temps.

IA conversationnelle ou basée sur les graphes : laquelle choisir pour votre entreprise ?

Bien que permettant toutes deux des interfaces intelligentes, ces approches présentent des avantages et inconvénients significatifs selon les besoins d'une entreprise. Comprendre les cas d’usage optimaux de chaque technologie permet de déterminer la meilleure solution pour développer des capacités d’IA de manière responsable.

L’IA basée sur les graphes connecte les connaissances en un réseau de relations sémantiques, naviguant efficacement dans des systèmes complexes. Ceci offre :

Avantages :

• Explicabilité : Les graphes de connaissances permettent de comprendre comment l’IA génère des résultats ou répond à des questions. Cette transparence renforce la confiance et facilite le débogage.
• Extensibilité : Les graphes peuvent s’étendre indéfiniment lors de l’ajout de nouvelles connaissances, adaptés aux domaines en constante évolution.
• Flexibilité : Les graphes de connaissances s’adaptent aux changements de relations ou de données, idéal pour des cas d’usage dynamiques. Le système IA évolue avec de nouveaux contextes.

Inconvénients :

• Implémentation complexe : Le développement de graphes de connaissances nécessite expertise technique et temps. Cette approche peut être surdimensionnée pour des cas simples.

L’IA conversationnelle fournit une interface utilisateur intuitive pour interroger des informations ou demander des actions. Ceci est idéal lorsque :

Avantages :

• Simplicité : L’IA conversationnelle a généralement une mise en place rapide et facile, bien adaptée au service client de base à grande échelle.
• Accessibilité : L’interface conversationnelle est très accessible pour de nombreux utilisateurs sur différentes plateformes et appareils.

Inconvénients :

• Contexte limité : L’IA conversationnelle peine avec des questions ou discussions complexes nécessitant compréhension des relations, du contexte ou de l’historique. Les réponses sont souvent génériques, sans personnalisation.
• Rigidité : Les interfaces conversationnelles dépendent de chemins comportementaux et réponses prédéfinis. Elles manquent de flexibilité pour de nouveaux contextes, limitant leur valeur pour des cas d’usage dynamiques.
• Boîte noire : Les systèmes d’IA conversationnelle peuvent être considérés comme des « boîtes noires » car leurs mécanismes internes et processus décisionnels sont souvent opaques et difficiles à comprendre. Ce manque de transparence complexifie le débogage ou l’alignement sur de nouveaux objectifs.

Clairement, les deux paradigmes ont leurs forces et faiblesses selon le cas d’usage et le domaine. Voici des exemples où l’IA conversationnelle ou basée sur les graphes est plus adaptée :

Service client ‍

L’IA conversationnelle excelle dans la gestion des questions basiques à grande échelle avec une interface simple et accessible. Cependant, elle peut être mise en difficulté par des questions complexes ou ambiguës nécessitant une compréhension ou un raisonnement approfondi. Dans ces cas, l’IA basée sur les graphes peut offrir plus de contexte, de personnalisation et d’explicabilité en exploitant les graphes de connaissances pour trouver des informations pertinentes depuis diverses sources.

Assistant virtuel

L’IA conversationnelle peut gérer des requêtes ou actions génériques comme la planification de rappels, la lecture de musique ou les commandes de nourriture. Cependant, elle n’est pas adaptée à des tâches sophistiquées nécessitant l’intégration de sources d’informations multiples, comme la planification de voyages ou la recherche des meilleures offres. L’IA basée sur les graphes peut offrir plus d’intelligence et de flexibilité en reliant des informations de différents domaines et services.

Diagnostic et recommandations

Dans des domaines comme la santé et la finance, nécessitant la compréhension d’historiques complexes, de relations entre symptômes ou facteurs de risque, et de recommandations étayées par des données, l’IA basée sur les graphes est idéale. Elle assure précision, fiabilité et explicabilité, et peut s’adapter à de nouvelles conditions, traitements ou découvertes. L’IA conversationnelle peut manquer de précision et de fiabilité, en particulier avec des informations sensibles ou critiques.

Comme nous pouvons le constater, l’IA conversationnelle et basée sur les graphes ont des forces et faiblesses différentes en compréhension et génération de langage naturel. Cependant, elles ne sont pas mutuellement exclusives et peuvent être combinées pour tirer le meilleur des deux mondes. Par exemple, Neo4j montre comment les graphes de connaissances peuvent alimenter l'IA conversationnelle en fournissant une compréhension contextuelle, une personnalisation, une compréhension de la langue naturelle et des interactions multimodales. De même, Deloitte prédit que l'avenir de l'IA conversationnelle impliquera une plus grande intégration de graphes de connaissances et d'autres sources de données structurées pour permettre des interactions plus intelligentes et humaines.

Graphes de connaissances : la compréhension de la langue naturelle à grande échelle

Les graphes de connaissances sont un moyen puissant de stocker des informations en un réseau de connexions sémantiques, permettant aux systèmes d’IA de naviguer dans des relations complexes entre différents domaines. Cependant, les graphes de connaissances seuls ne suffisent pas à exploiter tout le potentiel de la compréhension et de la génération de langage naturel. L’intégration de graphes de connaissances avec des modèles linguistiques et du NLP sur-mesure apporte de multiples bénéfices :

Intégrité des données.‍

Les graphes de connaissances structurent les informations, validant leur exactitude via des relations sémantiques et les retours utilisateurs. L’intégration d’aperçus basés sur le texte améliore la qualité des données dans le temps, le système d’IA apprenant de nouvelles sources et contextes.

Scalabilité.

Les connaissances basées sur les graphes peuvent s’étendre indéfiniment, connectant de nouvelles informations de manière décentralisée mais organisée. Chaque nouvelle connexion et idée apporte de la valeur, le système d’IA élargissant sa base de connaissances et ses capacités.

Adaptabilité.

Les graphes de connaissances s’adaptent aux changements d’informations et de relations, fournissant des connaissances dynamiques qui évoluent avec les besoins business et clients. L’intégration de modèles NLP permet une évolution rapide et précise.

Explicabilité.

Les connaissances basées sur les graphes offrent une vue transparente des connexions et relations entre informations, permettant l’explicabilité même avec la complexité croissante du système. Les utilisateurs peuvent voir précisément pourquoi et comment l’IA génère certains aperçus ou réponses.

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Notre plateforme exploite graphes de connaissances et modèles ensemble pour une approche éliminant toute « boîte noire » d’IA. Notre solution hybride offre une visibilité complète sur les capacités NLP guidant décisions et automatisations, garantissant le développement de systèmes transparents inspirant confiance sur le long terme. Plutôt que de dépendre d’interfaces conversationnelles seules, intégrer graphes de connaissances, modèles linguistiques et NLP sur-mesure fournit les bases de partenariats IA-humain collaboratifs stimulant l’innovation.

Conclusion : L’avenir de l’analyse de texte est hybride

Les LLM et l’IA conversationnelle ont permis d’énormes progrès dans la compréhension du langage naturel, mais dépendre d’une seule approche présente d’importantes limites. Les LLM peinent avec la confidentialité des données, la sécurité et l’explicabilité, tandis que l’IA conversationnelle manque de contexte et de flexibilité pour gérer des besoins linguistiques complexes.

Chez Lettria, nous pensons que l’avenir de l’IA pour l’analyse de texte repose sur des systèmes hybrides IA-humain combinant les forces de multiples approches. Notre plateforme intègre graphes de connaissances, LLM et modèles NLP sur-mesure adaptés à vos besoins. Cela apporte :

De la confiance : Les graphes de connaissances offrent de la transparence sur les idées et recommandations de notre IA. Les utilisateurs comprennent le raisonnement derrière chaque résultat.

De l'adaptabilité : Les connaissances basées sur les graphes évoluent dynamiquement avec les nouvelles données et relations, adaptées aux environnements changeants rapidement. Nos capacités d’IA s’étendent et s’adaptent à de nouveaux contextes.

Intégrité et confidentialité des données : Les graphes de connaissances valident les informations via des connexions sémantiques, et les modèles sur-mesure sont conçus avec vos données. Nous assurons intégrité, sécurité et gouvernance.

Efficience des coûts et des ressources : Notre approche hybride optimisée nécessite moins de ressources que l’exécution de vastes LLM, réduisant les dépenses et l’empreinte environnementale. Le NLP avancé devient accessible aux organisations de toutes tailles.

Plutôt que de dépendre uniquement de modèles pré-construits, notre méthodologie se concentre sur le développement d’une IA sur-mesure par la combinaison de graphes de connaissances, LLM et NLP spécialisé. Il en résulte une solution intégrée fournissant des insights alignés sur vos objectifs business et renforçant la confiance sur le long terme.

Si vous cherchez à tirer des informations exploitables de vos données textuelles de manière responsable et rentable, Lettria propose une plateforme NLP innovante pour développer une IA hybride sur-mesure. L’avenir de l’intelligence artificielle dépend de systèmes flexibles et transparents qui évoluent avec les défis dynamiques de votre secteur. Lettria ouvre la voie en fournissant une compréhension du langage naturel focalisée sur vos priorités et optimisant les connaissances et méthodes qui comptent le plus.

Contactez-nous dès aujourd'hui pour discuter de la manière dont notre approche NLP hybride peut renforcer la compréhension du langage naturel avec une capacité d'explication intégrée - en veillant à ce que votre voyage d'IA aboutisse à un partenariat stratégique, et non à une boîte noire. Vous pouvez également consulter notre plateforme et nos exemples de réussite, ainsi que nos récents articles de blog sur notre philosophie en matière de LLM (ci-dessous) pour en savoir plus sur la manière dont nous appliquons notre IA basée sur les graphes à divers domaines et défis.

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Notre point de vue sur les grands modèles de langage pour l'analyse de texte.