Rencontre du mois de mars (Paris, 26 mars 2024)

Lieu (26 mars, Paris):
BOPE Paris
13, Rue des petits hôtels, 75010 Paris
S'adresser à l'accueil

Horaire:
16:00-16:30 Accueil et réseautage
16:30-20:30 Présentations
20:30-21:00 Réseautage

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Génération semi-automatique de taxonomies et de graphes de connaissances.
Charles Borderie
Co-fondateur et PDG de Lettria

Lettria, basée à Paris depuis 2019, révolutionne la gestion des connaissances en combinant les LLMs et l'IA symbolique pour surpasser les limites actuelles de l'IA générique. La solution transforme tout document en graphe de connaissances, facilitant ainsi la prise de décisions en entreprise.

Lettria présentera sa plateforme ainsi que le « Démonstrateur de Détection d'Événements » qui permet d'effectuer l'extraction d'informations, la gestion des métadonnées et la recherche d'informations basée sur un KG.

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Intégration des graphes de connaissances pour résoudre les problèmes des plateformes de Data Analytics.

Vincent HENRY (Knowledge Scientist)
Chercheur en biologie des systèmes et expert de l’ingénierie des connaissances (Ontologies)

Frédéric CORRAL (Knowledge Scientist)
Expert des processus et des données industriels (Aéronautique, Spatiale, Militaire)

Les solutions et plateformes actuelles de Data Analytics sont coûteuses, longues à mettre en place et peu réutilisables. Il est toutefois possible de réduire ces problèmes par l'utilisation de graphes de connaissances afin de :

1. Unifier la connaissance, les processus et les données dans une seule plateforme;
2. Gouverner, capitaliser et sécuriser le savoir-faire de l’entreprise (Knowledge Management);
3. Répondre à tous les cas d’usages avec un modèle sémantique global et intelligent;
4. Injecter du sens et innover par l’apprentissage des erreurs;
5. Normaliser le vocabulaire des métiers pour le rendre accessible à tous.

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Contrôle qualité et documentation des données du portail Open Data du Parlement Européen.
Thomas Francart
Consultant Senior Web Sémantique

La société Sparna travaille avec les graphes de connaissances sémantiques et les ontologies depuis plus de 20 ans. Elle accompagne des organisations sur les sujets de formalisation d'ontologies métier, de migration, publication ou intégrations des données sémantiques. Sparna a été une des premières utilisatrices du standard SHACL, qui permet de spécifier la structure d'un graphe sémantique.

Cette présentation illustre comment ces spécifications sont utilisées par les équipes du Parlement Européen pour le contrôle qualité et la documentation des données du portail Open Data du Parlement Européen, et comment leur utilisation permet d'avoir une approche "model-driven" sur toute la chaine de traitement de l'information. Sparna utilise notamment sa propre suite d'outils basée sur SHACL, appelée SHACL Play.

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Utilisation des graphes de connaissances pour réduire les hallucinations des grands modèles de langage (LLM).
Yan Bodain, Ph.D.
Architecte de solutions, Ontotext

L'hallucination est un problème courant lorsque l'on travaille avec de grands modèles de langage (LLM). Les LLM génèrent un texte fluide, mais génèrent aussi souvent des informations inexactes ou incohérentes. L'un des moyens de prévenir ces hallucinations consiste à utiliser des graphes de connaissances qui fournissent des informations factuelles.

Cette présentation illustre comment mettre en œuvre un agent conversationnel basé sur le modèle GPT-4 d'OpenAI qui permet, à la fois, de saisir des requêtes en langage naturel tout en s'assurant que les réponses restent ancrées sur le contenu d'un graphe de connaissances.