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Chronique /
Pierre Lombard |
| Mardi
10 septembre 2002 |
Intelligence
artificielle : retour discret dans l'entreprise Passée de mode, l'IA n'en a pas moins continuée de progresser, et l'entreprise peut dès aujourd'hui appliquer ses résultats. Explications. Une chronique de Pierre Lombard.-->
par Pierre Lombard
[Directeur e-business,
Benchmark Group] |
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L'intelligence
artificielle est passée de mode depuis la fin des
années 80. Modélisation des raisonnements
humains dans des systèmes experts, compréhension
du langage naturel, systèmes de vision, robots
intelligents, etc. : l'IA avait promis bien plus qu'elle
n'a pu tenir. Il ne faudrait pas croire pour autant que
les pistes de recherche qu'elle avait ouvertes ont été
abandonnées purement et simplement. Au
contraire,
les travaux s'y sont poursuivis sans doute plus sereinement.
Des résultats sont aujourd'hui applicables au sein
des entreprises. Dans quels domaines ? Les consultants
de Mc Kinsey classent aujourd'hui les systèmes
d'intelligence artificielle orientés business en
trois grandes catégories :
Les systèmes d'analyse numérique.
Il s'agit ici de détecter des informations contenues
dans de grands ensembles de données sans savoir
a priori ce qu'on l'on y cherche par des techniques de
datamining par exemple. On peut en déduire des
règles de fonctionnement d'un segment de marché
si les données analysées concernent les
habitudes de consommation de la clientèle, des
performances d'instruments financiers si elles concernent
ce domaine. La détection de fraude peut également
constituer une application de ces systèmes d'analyse
numérique. Une institution financière, en
analysant des mouvements de compte, pourra y détecter
des anomalies.
Les systèmes de décision à base de
règles.
Issus des systèmes experts, qui tentaient de modéliser
le raisonnement humain menant à une décision,
ces dispositifs peuvent être fort utiles lorsque
les paramètres d'un choix sont nombreux. L'évaluation
des clauses d'un contrat d'assurances, l'optimisation
d'un circuit de livraison en fonction de la nature des
marchandises, l'utilisation optimale d'une flotte d'appareils
représentent des exemples de ces applications.
Les systèmes autonomes. Ils font preuve
d'une certaine " intelligence " en effectuant
des choix lorsqu'ils sont face à une situation
particulière. Mener à leur terme des transactions
sur des places de marché, automatiser des chaînes
logistiques, effectuer des recherches sur le Web avec
des agents intelligents représentent quelques applications
de ces systèmes autonomes. La généralisation
de l'utilisation du langage XML facilitera l'action de
ces systèmes.
Tout comme elle devrait faciliter l'avancement du grand
projet de Web sémantique, où l'intelligence
artificielle jouera un rôle important. Comment le
W3C, l'organisme qui régit l'évolution des
standards du Web, définit-il ce projet ? Aujourd'hui,
seul un humain peut réellement utiliser l'information
disponible sur le Web. Les machines ne sont pas capables
de l'interpréter et ne fournissent donc que des
outils de localisation, de transfert, de mise en forme
et de présentation. Dans le Web sémantique,
l'information a une signification explicite grâce
à des repères XML qui caractérisent
son contenu. Nos ordinateurs pourront ainsi " avoir
une idée " de la nature de l'information qu'ils
manipulent. Cette nouvelle vision du Web s'appuie sur
deux concepts :
Une représentation plus riche, plus structurée,
plus rigoureuse de l'information elle-même, condition
première pour que des programmes puissent agir
sur le contenu ;
Des méta-données, c'est-à-dire une
description externe rigoureusement formalisée de
l'information principale. Des calculs sur les méta-données
permettent d'inférer des propriétés
sur les données qu'elles décrivent.
Le Web sémantique pourrait voir assez rapidement
des applications concrètes. Intégrer de
multiples sources d'information constitue l'une d'elles.
En effet, les méta données évoquées
ci-dessus feront " comprendre " à l'ordinateur
que l'on peut rapprocher tel et tel champ d'information
issus de fichiers d'origine diverses car ils concernent
le même domaine. Une nouvelle race de logiciels
est en train de se spécialiser sur ces fonctions
d'intégration sémantique et constituent
des outils assez puissants pour régler des problèmes
dus à la disparité des données. Plusieurs
fournisseurs tentent leur chance sur ce créneau
: Contivo, Modulant Solutions, Network Inference et Unicorn
Solutions. Leurs outils permettent de créer des
thesaurus, mémorisant les types de données
déjà enregistrées, établissant
systématiquement des listes de synonymes lorsque
de nouvelles informations sont saisies. On imagine l'intérêt
de tels systèmes lorsque les services Web se seront
généralisés et que les systèmes
d'information les plus divers tenteront de se faire comprendre
sur le Web. Un grand défi que ne manquera pas de
relever l'intelligence artificielle….
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| [Pierre
Lombard, Directeur e-business Benchmark
Group] |
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