IA Symbolique
Au cœur de la technologie d’Inbenta
Notre plateforme de gestion des interactions client s’appuie sur une IA Symbolique, afin de maximiser les taux de self-care, tout en minimisant les efforts de déploiement.
Qu’est-ce que l’IA Symbolique ?
L’IA Symbolique vise à entraîner une intelligence artificielle selon les mêmes modèles d’apprentissage que le cerveau humain. Elle apprend la compréhension du monde en représentant ses différents concepts sous forme de symboles.
Les symboles jouent un rôle clé dans le raisonnement et les processus de pensée du cerveau humain. Nous apprenons à la fois des concepts concrets et abstraits, et créons des règles pour appréhender ces concepts. Ces règles peuvent être formalisées de manière à interagir avec la connaissance au quotidien.
L’IA symbolique reproduit ces mécanismes et s’attache à représenter la connaissance humaine à travers des symboles explicites, ainsi que des règles qui rendent possible la manipulation de ces symboles. L’IA symbolique a pour objectifs d’incorporer la connaissance humaine et ses règles comportementales dans des programmes informatiques.
Quelle est la différence entre l’IA symbolique d’Inbenta et le machine learning ?
L’IA symbolique d’Inbenta est à la source de notre puissante technologie de Traitement Automatique du Langage (NLP). Ces algorithmes associés à l’aggrégation lexicale et sémantique au sein du Lexique d’Inbenta permettent à nos clients d’obtenir des résultats optimum en réduisant, voire supprimant, la fastidieuse phase d’entrainement. C’est une avancée significative par rapport à la force brute des algorithmes de machine learning qui requièrent des mois d’entrainement, et une maintenance continue au fil des ajouts de données.
Du fait de son raisonnement basé sur des règles explicites, l’IA Symbolique permet à ses développeurs de visualiser facilement la logique derrière ses décisions. En cas de problème, il est possible de remonter le fil de ses comportements jusqu’à identifier la source précise l’instruction à l’origine de l’erreur. Cette logique est parfaitement analysable pour apporter des correctifs lorsque cela s’avère nécessaire.
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