Qu'est-ce que l'IA composite ?

Imaginez l'IA composite comme une grande équipe sportive où chaque joueur a ses points forts et où l'ensemble crée quelque chose de vraiment impressionnant. De même, les modèles d'IA sont des spécialistes : certains excellent dans la compréhension du langage, d'autres dans la détection de motifs, et d'autres encore dans l'application de la logique. Lorsque ces modèles collaborent, la solution obtenue est bien plus puissante que n'importe quel « joueur » isolé. Voyons ce qui rend l'IA composite si particulière.

Qu'est-ce que l'IA composite ?

L'IA composite est une méthodologie qui réunit plusieurs techniques d'intelligence artificielle comme le machine learning, le traitement du langage naturel (NLP), les graphes de connaissances et le raisonnement à base de règles pour traiter des problèmes métier complexes et concrets. En combinant, dans une solution unique, les forces de techniques statistiques, symboliques et basées sur la connaissance, les entreprises s'attaquent à des défis trop complexes ou nuancés pour un modèle d'IA isolé.

Points à retenir

• L'IA composite réunit plusieurs techniques d'IA, dont le machine learning, le NLP, les graphes de connaissances et le raisonnement à base de règles, au sein d'un seul système afin d'atteindre un objectif précis.
• L'objectif d'une solution d'IA composite est simple : fournir des résultats nuancés, fiables et faciles à expliquer.
• La création de solutions d'IA composite nécessite une plateforme prenant en charge différents types de modèles et aidant à unifier les données.

L'IA composite, en bref

La plupart des systèmes d'IA s'en tiennent à une technique principale, avec ses forces et ses limites. Par exemple, les modèles de machine learning reconnaissent très bien des motifs dans des images, mais ne sont pas toujours transparents. Les systèmes à base de règles sont clairs et faciles à auditer, mais peu flexibles lorsque les situations évoluent. L'IA composite comble ces lacunes en laissant chaque technique faire ce qu'elle fait le mieux. Par exemple, vous pouvez combiner des règles pour la conformité, du machine learning pour l'adaptabilité et un graphe de connaissances pour la compréhension du contexte. Au final, vous obtenez une solution robuste et fiable.

Imaginez un agent IA conversationnel aidant les utilisateurs au service desk. Il pourrait utiliser un modèle de langage neuronal pour comprendre les demandes, des règles pour automatiser des tâches et une base de connaissances interrogeable contenant les informations de l'entreprise. Cela crée un assistant IA qui non seulement comprend l'intention de l'utilisateur, mais qui apprend, raisonne et fournit des réponses de qualité en s'appuyant sur les ressources réelles de l'entreprise.

Cette approche ne se limite pas aux services d'assistance, elle est aussi précieuse pour la détection de fraude, l'automatisation de la conformité et la maintenance prédictive.

Pourquoi l'IA composite est-elle importante pour les entreprises ?

Les entreprises découvrent les limites de l'utilisation d'un seul modèle et d'un ensemble restreint de techniques. L'IA composite élargit le champ des possibles, aide à décider plus vite, à mieux utiliser les ressources et à rester agile. Quand les données évoluent ou que de nouvelles exigences apparaissent, il est plus simple d'ajouter ou d'ajuster des composants que de repartir de zéro.

L'IA composite intéresse particulièrement les entreprises qui exigent une automatisation fiable et explicable, car elle offre une traçabilité intrinsèque. Pour les secteurs réglementés, l'IA composite répond au besoin de résultats précis, fiables et auditables. Il ne s'agit pas seulement d'améliorer la performance, mais aussi de pouvoir montrer son travail. L'IA composite ouvre des perspectives en matière d'automatisation, de technologies agentiques, et au-delà.

Comment fonctionne l'IA composite ?

Qu'est-ce qui fait fonctionner l'IA composite ? Tout repose sur la combinaison de différentes techniques d'IA. Cela peut inclure le machine learning, le raisonnement symbolique, la représentation des connaissances, et plus encore. Les architectures d'IA composite empilent ces techniques pour que chacune apporte ses atouts. Cette collaboration s'opère grâce à une conception soignée du système. Les données circulent entre plusieurs composants, chacun effectuant des tâches spécifiques : des modules de traitement du langage naturel extraient le sens de textes non structurés, des graphes de connaissances apportent des liens contextuels riches, et des moteurs de raisonnement appliquent la logique métier ou les règles réglementaires.

L'IA composite orchestre ces éléments pour que leurs efforts combinés produisent de meilleurs résultats que n'importe quelle technique isolée. Les systèmes composites peuvent également s'attaquer à des tâches plus complexes qu'un modèle unique.

8 composants clés de l'IA composite

Les systèmes d'IA composite sont adaptatifs et modulaires. Ils permettent d'intégrer de nouvelles sources de données ou de mettre à jour des composants, y compris de nouveaux modèles d'IA générative, sans refondre l'application. Les composants fréquents des systèmes d'IA composite incluent

1. Machine learning : le machine learning permet d'apprendre à partir des historiques, de révéler des motifs non évidents, et de produire des prédictions ou recommandations. Il permet aussi une adaptation continue aux nouvelles informations.

2. Traitement du langage naturel : le NLP permet à l'IA de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain. C'est essentiel pour les assistants et agents conversationnels, l'analyse de documents et l'extraction de sens à partir de textes structurés et non structurés.

3. Graphes de connaissances : ils organisent les données en entités et relations interconnectées, apportent du contexte et soutiennent le raisonnement. Ils aident à cartographier les concepts, reconnaître les liens et soutenir une prise de décision mieux informée.

4. Systèmes à base de règles : ils appliquent une logique prédéfinie et transparente pour garantir la conformité, gérer les exceptions ou faire respecter les politiques. Ils offrent auditabilité et clarté, particulièrement importantes dans des environnements réglementés ou très structurés.

5. Algorithmes d'optimisation : lorsqu'il faut identifier la meilleure solution parmi plusieurs, ils équilibrent contraintes et objectifs. Ils aident à l'allocation des ressources, à la planification et à l'amélioration des processus.

6. IA symbolique : elle manipule logique, symboles et relations pour simuler le raisonnement et la résolution de problèmes. Elle s'appuie sur des règles et symboles explicites définis par l'humain pour raisonner, et permet d'intégrer règles, ontologies et savoir expert.

7. Vision par ordinateur/détection d'objets : la vision par ordinateur permet d'interpréter et d'analyser des contenus visuels, photos, vidéos ou documents scannés. Ces capacités couvrent la détection automatique d'objets, la détection de défauts et la recherche visuelle.

8. Robotic process automation (RPA) : bien que n'étant pas de l'IA, la RPA automatise des tâches répétitives et à base de règles dans les workflows. Intégrée à des composants d'IA, la RPA accroît l'efficacité et réduit les erreurs humaines.

Quels sont les aspects clés de l'IA composite ?

Chaque composant contribue à une IA plus flexible, sensible au contexte et capable de s'adapter à un large éventail de besoins métier. Voici quelques-uns de ces aspects en détail :

• Sens du contexte : en exploitant un savoir métier, souvent capturé via des graphes de connaissances et des règles expertes, ces systèmes aident à prendre des décisions plus pertinentes et éclairées.
• Flexibilité et évolutivité : son design modulaire facilite l'adaptation à l'évolution des besoins, tandis qu'une architecture scalable absorbe la croissance des volumes et de la complexité analytique.
• Collaboration humain-IA : en fournissant des explications, l'IA composite favorise la confiance et le raffinement des résultats.
• Précision et efficacité accrues : les forces complémentaires de plusieurs techniques réduisent les erreurs et accélèrent la résolution de problèmes.
• Intégration : en combinant méthodes symboliques, statistiques et de machine learning dans un même système, l'IA composite traite une grande variété de défis au fil de l'eau.

Cas d'usage de l'IA composite

Secteur public : les municipalités peuvent améliorer les services aux citoyens, prévenir la fraude et gérer des programmes via des modèles explicables, le NLP et des cadres de décision pilotés par l'IA.

Santé : l'IA composite soutient le diagnostic et la prise en charge en combinant, par exemple, machine learning pour l'analyse d'images, NLP pour le résumé de dossiers et raisonnement fondé sur la connaissance pour proposer des protocoles.

Finance : elle combine modèles statistiques, logique de détection de fraude et règles de conformité pour renforcer l'évaluation des risques et automatiser les rapports.

Industrie : elle sert à la maintenance prédictive, aux contrôles qualité et à l'optimisation des processus grâce aux capteurs, à la reconnaissance d'images et à des règles expertes pour des lignes plus performantes.

Retail : elle combine analytique prédictive, personnalisation et optimisation des stocks pour améliorer le marketing ciblé et la gestion des inventaires.

Transport et logistique : elle améliore la planification des itinéraires, la gestion de la supply chain et la maintenance prédictive grâce aux données en temps réel, aux algorithmes d'optimisation et aux systèmes à base de règles.

Créer, déployer et gérer des agents IA à l'échelle

Pour qu'une solution d'IA composite ou un agent IA ait de l'impact, il doit s'intégrer facilement à vos workflows et évoluer avec votre activité. Oracle Cloud Infrastructure AI Agent Platform fournit les outils pour créer, déployer et gérer des agents IA avancés avec vos modèles de machine learning et de langage préférés. Cette plateforme est conçue pour créer des agents virtuels qui offrent des services personnalisés et contextuels, et des expériences client engageantes, à l'échelle de l'entreprise.

L'IA composite représente la prochaine étape pour les entreprises en quête d'une automatisation fiable et d'une prise de décision plus intelligente. Attendez-vous à des intégrations plus profondes avec le savoir métier de l'organisation et à l'utilisation de leur modularité et flexibilité intrinsèques pour fournir des résultats hautement disponibles, précis et explicables.

FAQ sur l'IA composite

Quels sont les principaux types d'IA ?

On peut regrouper l'IA de différentes façons, mais dans un système d'IA composite, on retrouve souvent des modèles de machine learning, du traitement du langage naturel, des graphes de connaissances et des modèles de raisonnement à base de règles.

Qu'est-ce que l'IA composite et en quoi diffère-t-elle des approches d'IA traditionnelles ?

L'IA composite combine plusieurs techniques d'intelligence artificielle, comme le machine learning, le traitement du langage naturel et les graphes de connaissances, afin de résoudre plus efficacement des problèmes métier complexes qu'une seule méthode d'IA. À l'inverse, l'IA traditionnelle s'appuie souvent sur une technique ou un modèle unique. Cette flexibilité rend l'IA composite particulièrement adaptée à la résolution de problèmes complexes.

Quels sont les avantages de l'IA composite ?

L'IA composite permet d'adresser un éventail plus large de cas d'usage en combinant plusieurs approches d'IA, améliorant la précision, l'adaptabilité et l'interprétabilité par rapport aux solutions fondées sur une méthode unique. Associer le raisonnement symbolique au machine learning dans des systèmes d'IA composite renforce aussi la transparence et l'explicabilité, ce qui facilite la compréhension et la validation des décisions prises par l'IA.