Comment le contexte rend l'IA plus fiable et efficace

Comment le contexte rend l'IA plus fiable et efficace

L'intelligence artificielle devrait être guidée non seulement par des normes techniques solides, mais aussi par des normes éthiques solides. Le contexte est un principe clé qui se recoupe dans ces deux domaines. L'information contextuelle permet non seulement d'obtenir des systèmes d'IA plus performants et plus précis, mais aussi d'offrir une perspective éthique plus claire à ceux qui la créent et la façonnent.

Les systèmes d'IA et d'apprentissage machine sont plus efficaces, fiables et robustes lorsqu'ils sont étayés par des informations contextuelles fournies par des plates-formes de graphes. Nous expliquerons pourquoi et comment le contexte doit être intégré dans les systèmes d'IA afin de s'assurer qu'ils sont vraiment fiables, robustes et dignes de confiance

Nous parlerons aussi de traitement du langage naturel (NLP), avec la plate-forme Hume de GraphAware :
La plate-forme Hume est un moteur de compréhension (insight engine) basé sur l'analyse du langage naturel et les graphes.
A partir de données structurées et non structurées (texte), Hume permet de construire des graphes de connaissance pour :

• réaliser de la recherche d'information pertinente et meme predictive
• améliorer la pertinence des chatbots
• fournir des recommendations avancées
• explorer de manière visuelle et contextuelle les donnees
• ...
  Ces graphes de connaissance, construits de maniere collaborative, permettent de mettre en evidence des connaissances présentes mais auparavant enfouies et non détectées.

Ce meetup est organisé en partenariat avec :

• Zenika (https://www.zenika.com)