Résumé :

L'intelligence artificielle évolue à l'intersection de plusieurs paradigmes, dont le web sémantique et l’apprentissage symbolique. Le web sémantique constitue un cadre structuré permettant de représenter les connaissances de manière formelle et interconnectée grâce à des technologies comme RDF et OWL. Il facilite l’organisation et l’exploitation des données, offrant ainsi des bases solides pour l'automatisation du raisonnement.
L’apprentissage symbolique, d’autre part, repose sur la manipulation de concepts abstraits et de règles logiques, mettant en avant la transparence et l'explicabilité des modèles. Il permet de formaliser des connaissances expertes et d’effectuer des inférences sur des données complexes, favorisant ainsi la prise de décision. La convergence entre ces approches ouvre des perspectives prometteuses en intelligence artificielle, en combinant la richesse sémantique des représentations avec des capacités avancées de raisonnement. Cette synergie permet d’exploiter des connaissances formelles pour renforcer l’apprentissage automatique, d’améliorer l’explicabilité des modèles et d’optimiser la prise de décision dans des environnements riches en données.
À travers cette complémentarité, plusieurs domaines d’application peuvent être explorés, notamment, la découverte des risques environnementaux, la traçabilité des médicaments, la vérification automatique des documents, la découverte de contraintes physiques pour la modélisation des matériaux, ainsi que la transformation automatique de questions en langage naturel en requêtes SPARQL à l’aide de modèles de langage (LLM). En intégrant le web sémantique et l’apprentissage symbolique, nous ouvrons la voie à des systèmes intelligents capables de mieux comprendre, structurer et raisonner sur des données complexes. Cette approche contribue au développement d’une intelligence artificielle plus interprétable, robuste et adaptée à des applications nécessitant un haut niveau de fiabilité et de transparence.
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