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La compréhension du langage naturel et l'intelligence artificielle pour l'analyse de texte ont connu des avancées remarquables grâce aux grands modèles linguistiques (LLM). Ces modèles peuvent générer des textes fluides et cohérents sur divers sujets et domaines, ainsi qu'effectuer une gamme de tâches de traitement du langage naturel (NLP). Cependant, le paradigme actuel de l'IA générative pour le texte est limité par l'interface conversationnelle, qui ne parvient souvent pas à saisir la riche sémantique et la pragmatique du langage naturel. Dans cet article de blog, nous soutenons que l'avenir de l'IA générative pour le texte réside dans une approche hybride qui combine l'intégration des connaissances basée sur des graphiques, tels que les graphes de connaissances, et l'IA conversationnelle.
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Chez Lettria, nous avons développé une nouvelle plateforme qui combine la technologie des graphes de connaissances avec les LLM pour créer des modèles d'IA plus intelligents qui génèrent des informations à la fois à partir des connaissances et du texte. Notre plateforme exploite la puissance des graphes de connaissances pour représenter et stocker des informations structurées provenant de diverses sources, ainsi que la capacité des LLM à extraire et à déduire de nouvelles connaissances à partir de textes non structurés. En connectant les graphes de connaissances à des modèles de langage pré-entraînés et à des modèles de NLP personnalisés adaptés à vos besoins, Lettria propose une solution « texte-graphe de connaissances » permettant de :
- Enrichissement du graphe de connaissances : Les LLM peuvent découvrir de nouvelles relations, attributs et connexions dans le texte, enrichissant ainsi les graphiques de connaissances avec des informations très précises. À mesure que les modèles traitent de plus en plus de données, les graphes de connaissances deviennent réellement intelligents.
- Structuration du texte : Les LLM excellent dans les tâches de NLP telles que la désambiguïsation, la résolution des coréférences et l'analyse syntaxique, qui permettent de transformer du texte non structuré en données structurées et de l'intégrer de manière fluide à des graphes de connaissances.
- Réponse à la question : Les LLM, en particulier ceux qui sont affinés sur des données spécifiques à un domaine, fournissent une interface naturelle pour poser des questions complexes et obtenir des réponses basées sur des graphiques de connaissances avec une compréhension contextuelle.
Plutôt que de s'appuyer sur une IA conversationnelle prédéfinie ou d'utiliser les LLM de manière isolée, la connexion de modèles génératifs, de graphes de connaissances et de NLP personnalisée permet de développer de manière responsable des solutions adaptées aux besoins de l'entreprise. Notre approche hybride humain-IA concentre les ressources sur l'augmentation des connaissances et la structuration des données pour un système transparent et collaboratif qui s'améliore au fil du temps.
IA basée sur des graphiques ou IA conversationnelle : laquelle convient le mieux à votre entreprise ?
Alors que l'IA basée sur les graphes et l'IA conversationnelle permettent toutes deux des interfaces intelligentes, les approches présentent des avantages et des inconvénients importants en fonction des besoins de l'entreprise. Comprendre les cas d'utilisation dans lesquels chacun excelle permet de déterminer la solution optimale pour développer les capacités d'IA de manière responsable.
L'IA basée sur les graphes connecte les connaissances sous la forme d'un réseau de relations sémantiques, permettant de gérer la complexité à grande échelle. Cela fournit :
Avantages :
- Explicabilité : Les connaissances basées sur des graphiques offrent de la transparence quant à la façon dont l'IA génère des résultats ou répond à des questions. Cette visibilité sur le « processus de raisonnement » renforce la confiance et permet de résoudre les problèmes.
- Évolutivité : Les graphiques peuvent évoluer à l'infini au fur et à mesure que de nouvelles connaissances se connectent, ce qui convient aux domaines dans lesquels l'information augmente ou évolue rapidement.
- Flexibilité : Les connaissances basées sur les graphes s'adaptent à mesure que les relations ou les données changent, ce qui est idéal pour les cas d'utilisation dynamiques. Le système d'IA évolue dans de nouveaux contextes.
Inconvénients :
- Mise en œuvre complexe : L'élaboration de graphes de connaissances nécessite une expertise technique et du temps. L'approche peut être surdimensionnée pour des cas d'utilisation simples.
L'IA conversationnelle fournit une interface utilisateur intuitive pour interroger des informations ou demander des actions. C'est idéal lorsque :
Avantages :
- Simplicité : L'IA conversationnelle a généralement une mise en œuvre rapide et facile, parfaitement adaptée au service client ou aux questions de base à grande échelle.
- Accessibilité : L'interface conversationnelle est très accessible pour de nombreux utilisateurs sur toutes les plateformes et tous les appareils.
Inconvénients :
- Contexte limité: L'IA conversationnelle est confrontée à des questions ou à des discussions complexes nécessitant une compréhension des relations, du contexte ou de l'histoire. Les réponses sont souvent génériques sans personnalisation.
- Rigidité: Les interfaces conversationnelles dépendent de voies comportementales et de réponses prédéfinies. Ils manquent de flexibilité pour les nouveaux contextes, ce qui limite leur valeur dans les cas d'utilisation dynamiques.
- Boîte noire: Les systèmes d'IA conversationnelle peuvent être considérés comme des « boîtes noires » car leur fonctionnement interne et leurs processus décisionnels sont souvent opaques et difficiles à comprendre. Ce manque de transparence complique la résolution des problèmes ou l'alignement du système d'IA sur de nouveaux objectifs.
Il est clair que les deux paradigmes ont leurs avantages et leurs inconvénients, selon le cas d'utilisation et le domaine. Voici quelques exemples de cas d'utilisation dans lesquels l'IA conversationnelle ou l'IA basée sur des graphes sont plus adaptées :
- Service à la clientèle: L'IA conversationnelle excelle dans la gestion des questions de base courantes pour de nombreux utilisateurs grâce à une interface simple et accessible. Cependant, il peut avoir du mal à répondre à des questions complexes, peu communes ou ambiguës qui nécessitent une compréhension ou un raisonnement plus approfondis. Dans ces cas, l'IA basée sur des graphes peut fournir plus de contexte, de personnalisation et d'explicabilité, en tirant parti des graphes de connaissances pour trouver des informations pertinentes provenant de diverses sources.
- Assistant virtuel: L'IA conversationnelle peut gérer des requêtes ou des requêtes génériques et déclencher des actions simples, comme définir des rappels, écouter de la musique ou commander de la nourriture. Cependant, il peut ne pas être adapté à des tâches sophistiquées nécessitant l'intégration de plusieurs sources d'informations, telles que la planification d'un voyage ou la recherche des meilleures offres. L'IA basée sur les graphes peut apporter plus d'intelligence et de flexibilité, en connectant des informations provenant de différents domaines et services.
- Diagnostic et recommandations: Dans des domaines tels que la santé et la finance, qui nécessitent de comprendre les histoires complexes des utilisateurs, les relations entre les symptômes ou les facteurs de risque et des recommandations étayées par des données, l'IA basée sur des graphiques est idéale. Il offre précision, fiabilité et explicabilité et peut évoluer à mesure que de nouvelles conditions, de nouveaux traitements ou de nouvelles connaissances apparaissent. L'IA conversationnelle peut ne pas fournir le même niveau de précision et de fiabilité, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations sensibles ou critiques.
Comme nous pouvons le constater, l'IA conversationnelle et l'IA basée sur des graphiques présentent des forces et des faiblesses différentes en matière de compréhension et de génération du langage naturel. Cependant, ils ne s'excluent pas mutuellement. En fait, ils peuvent être intégrés pour créer des solutions hybrides combinant le meilleur des deux mondes. Par exemple, Neo4j montre comment les graphes de connaissances peuvent dynamiser l'IA conversationnelle en fournissant une prise de conscience contextuelle, une personnalisation, une compréhension du langage naturel et des interactions multimodales. De même, Deloitte prédit que l'avenir de l'IA conversationnelle impliquera une plus grande intégration des graphes de connaissances et d'autres sources de données structurées afin de permettre des interactions plus intelligentes et similaires à celles de l'homme.
Graphiques de connaissances : compréhension du langage naturel à grande échelle
Les graphes de connaissances constituent un moyen puissant de stocker des informations sous la forme d'un réseau de connexions sémantiques, permettant aux systèmes d'IA de gérer des relations complexes entre les domaines. Cependant, les graphiques de connaissances ne suffisent pas à eux seuls à saisir le plein potentiel de la compréhension et de la génération du langage naturel. L'intégration de graphes de connaissances à des modèles de langage et à une PNL personnalisée offre de nombreux avantages :
- Intégrité des données : Les graphes de connaissances structurent les informations, en validant la précision grâce à des relations sémantiques et aux commentaires des utilisateurs. L'intégration d'informations textuelles améliore la qualité des données au fil du temps, car le système d'IA apprend à partir de nouvelles sources et de nouveaux contextes.
- Évolutivité : Les connaissances basées sur des graphiques peuvent évoluer à l'infini, connectant de nouvelles informations de manière décentralisée mais systématiquement organisée. Chaque nouvelle connexion et chaque nouvelle connaissance apportent une valeur ajoutée, car le système d'IA élargit sa base de connaissances et ses capacités.
- Adaptabilité : Les graphes de connaissances s'adaptent à l'évolution des informations et des relations, fournissant des connaissances dynamiques qui évoluent en fonction des besoins des entreprises et des clients. L'intégration de modèles de PNL permet une évolution rapide et précise, car le système d'IA met à jour sa compréhension et sa génération du langage naturel.
- Explicabilité : Les connaissances basées sur des graphes offrent une vision transparente des connexions et des relations entre les informations, ce qui permet de les expliquer même si le système gagne en complexité. Les utilisateurs peuvent voir exactement pourquoi et comment l'IA génère des informations ou des réponses particulières, ainsi que fournir des commentaires et des corrections.
Notre plateforme exploite conjointement des graphiques de connaissances et des modèles pour une approche qui élimine l'IA « boîte noire ». Notre solution hybride offre aux entreprises une visibilité complète sur les capacités du NLP en matière de prise de décisions et d'automatisation, garantissant ainsi que les ressources développent des systèmes transparents qui suscitent la confiance sur le long terme. Plutôt que de s'appuyer sur des interfaces conversationnelles isolées, l'intégration de graphes de connaissances, de modèles linguistiques et de NLP personnalisée constitue une base pour des partenariats collaboratifs entre l'homme et l'IA qui stimulent l'innovation.
Conclusion : l'avenir de l'analyse de texte par IA est hybride
Les LLM et l'IA conversationnelle ont permis des progrès considérables dans la compréhension du langage naturel, mais le fait de se fier uniquement à l'une ou l'autre approche présente des limites importantes. Les LLM rencontrent des difficultés en matière de confidentialité, de sécurité et d'explicabilité des données, tandis que l'IA conversationnelle ne dispose pas du contexte et de la flexibilité nécessaires pour répondre à des besoins linguistiques complexes.
Chez Lettria, nous pensons que l'avenir de l'IA pour l'analyse de texte dépend de systèmes hybrides homme-IA combinant les forces de plusieurs approches. Notre plateforme intègre des graphes de connaissances, des LLM et des modèles NLP personnalisés adaptés à vos besoins. Cela fournit :
Explicabilité et confiance
Les graphes de connaissances offrent de la transparence sur les informations et les recommandations de notre IA. Les utilisateurs comprennent le raisonnement qui sous-tend chaque résultat.
Évolutivité et adaptabilité
Les connaissances basées sur les graphes évoluent de manière dynamique avec de nouvelles données et de nouvelles relations, adaptées à des environnements en évolution rapide. Nos capacités d'IA évoluent et s'adaptent à de nouveaux contextes.
Intégrité et confidentialité des données
Les graphes de connaissances valident les informations par le biais de connexions sémantiques, et des modèles personnalisés sont conçus à partir de vos données. Nous garantissons l'intégrité, la sécurité et la gouvernance.
Efficacité des coûts et des ressources
Notre approche hybride optimisée nécessite moins de ressources que la gestion de grands LLM, ce qui réduit les dépenses et l'impact environnemental. Le NLP avancé est réalisable pour les organisations de toutes tailles.
Plutôt que de s'appuyer uniquement sur des modèles prédéfinis, notre méthodologie se concentre sur le développement d'une IA adaptée à vos besoins en combinant des graphes de connaissances, des LLM et une PNL spécialisée. Le résultat est une solution intégrée fournissant des informations qui correspondent à vos objectifs commerciaux et renforcent la confiance sur le long terme.
Si vous souhaitez obtenir des informations exploitables à partir de vos données textuelles de manière responsable et rentable, Lettria propose une plateforme NLP innovante pour développer une IA hybride adaptée à vos besoins. L'avenir de l'intelligence artificielle dépend de systèmes flexibles et transparents qui évoluent en fonction des défis dynamiques de votre secteur. Lettria ouvre la voie en fournissant une compréhension du langage naturel axée sur vos priorités, en optimisant les connaissances et les méthodes les plus importantes.
Contactez-nous dès aujourd'hui pour discuter de la manière dont notre approche hybride de la PNL peut améliorer la compréhension du langage naturel grâce à une explicabilité intégrée, garantissant ainsi que votre parcours vers l'IA débouche sur un partenariat stratégique, et non sur une boîte noire. Vous pouvez également consulter notre plateforme et exemples de réussite, ainsi que notre récent articles de blog sur notre philosophie concernant les LLM (ci-dessous) pour en savoir plus sur la façon dont nous appliquons notre IA basée sur des graphes à divers domaines et défis.
Les LLM sont à la croisée des chemins et la Lettria aide les utilisateurs à trouver leur voie
Notre point de vue sur les grands modèles linguistiques pour l'analyse de texte
Les graphes de connaissances constituent un moyen puissant de stocker des informations sous la forme d'un réseau de connexions sémantiques, permettant aux systèmes d'IA de gérer des relations complexes entre les domaines.
