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j [email_address] Blog: « PLEXUS LOGOS CALX » Quelques publications: SLIDESHARE JEAN ROHMER
De l’Intelligence Artificielle au Calcul Littéraire: Pourquoi j’ai zappé le Web Sémantique Jean Rohmer Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci « Les Rencontres du Web des Données » 14 Octobre 2011 Salle Triangle Musée Pompidou Organisées par Alexandre Monnin et  Gautier Poupeau
Je parle en tant que chercheur, programmeur et utilisateur de mes développements Je fais de l’informatique depuis 44 ans Je suis déçu par l’évolution de l’informatique Depuis 40 ans on n’a presque rien trouvé de neuf en logiciel Le logiciel n’est pas réductible à de l’ingénierie J’essaie de construire des Amplificateurs d’Intelligence J’écris  du contenu sémantique chaque jour depuis 1997  Le nœud du problème est le langage: langage de programmation et langage naturel
Etymologiquement, programmer veut dire « écrire à l’avance » Le futur n’est pas écrit, donc la programmation n’a pas de futur La programmation n’a pas de passé: on a oublié les meilleurs langages (Lisp, APL, Prolog) et l’Intelligence Artificielle des années 80. Il est très difficile de développer des applications intelligentes avec les langages à la mode On a oublié ce qu’était une application intelligente « Software Engineering » est une contradiction dans les termes Il y a deux sortes de langages de programmation: ceux faits pour programmer les machines (à la mode), ceux faits pour résoudre des problèmes difficiles (oubliés)
Le langage naturel est très structuré Seul les humains comprennent le langage naturel Comprendre le langage naturel demande un effort personnel  dont n’a idée aucune machine Nous ne savons pas comment nous comprenons la structure complexe du langage naturel Nous ne savons pas expliquer à une machine comment comprendre le langage naturel L’homme essaie depuis toujours d’inventer des langages calculables
Ce qu’une machine sait représenter, elle ne sait pas le comprendre Une connaissance hors de la tête de quelqu’un, ça ne veut rien dire Nous ne sommes pas assez intelligents pour fabriquer une machine aussi intelligente que nous
MESOPOTAMIE  V1
MESOPOTAMIE  V2
Mésopotamies On ne sait pas mieux faire d’applications intelligentes qu’il y a 20 ans ( 5300 ans ?) On a moins de temps et moins d’argent En pratique, des organismes très haut de gamme et très cruciaux pour la collectivité ne font que du Excel à la main
 
HISTOIRE Antiquité Moyen-âge Descartes et Leibniz Logique Mathématique Intelligence Artificielle  des années 80-95 Idéliance dans les année 95-05 Grands Projets Défense / Renseignement / Sécurité Calcul Littéraire
 
PAOLO ROSSI: « I filosofi e le macchine » (Feltrinelli, 2002) « La nascita della scienza moderna » (Laterza, 1997) Editi o riediti con il Mulino: « Clavis universalis » (1983),  « Il passato, la memoria, l’oblio » (1991, premio Viareggio 1992),  « Un altro presente » (1999),  « Francesco Bacone » (2004), « Speranze » (2008).  Frances A. Yates: The Art of Memory
(Peter Matussek:)   Giulio Camillo (1480 - 1544)  was as well-known in his era as Bill Gates is now. Just like Gates he cherished a vision of a  universal Storage and Retrieval System , and just like Microsoft Windows, his 'Theatre of the Memory' was, despite constant revision, never completed. Camillo's legendary Theatre of Memory remained only a fragment, its benefits only an option for the future. When it was finished,  the user  - so he predicted -  would have access to the knowledge of the whole universe
RAMON LLUL (1232 -1316) Arbor Scientiae: Ontologies Universelles Combinatoires « une lecture directe de l’alphabet que le Créateur a gravé dans les choses »
 
RESEAU SEMANTIQUE ET LOGIQUE DU 16 EME SIECLE DANS LA CATHEDRALE DE GRENADE MODELISANT  LA SAINTE TRINITE
IDEE D’UNE CONTINUITE ENTRE MÉMOIRE  / CONNAISSANCE  / LOGIQUE / RAISONNEMENT AUTOMATIQUE BRUNO (1548-1600)  BACON (1561-1626) COMENIUS (1592-1670) DESCARTES (1596 -1650)  LEIBNIZ (1646-1716)
DESCARTES ET LEIBNIZ PROJET D’UNE LANGUE UNIVERSELLE CALCULABLE ETROITEMENT ASSOCIEE A DES ONTOLOGIES UNIVERSELLES AVEC DES MECANISMES « COMBINATOIRES » VOIR AUSSI LE CONTEMPORAIN  PIERRE LEVY AVEC LE LANGAGE IEML
Descartes  « établir un ordre entre toutes les pensées, … de même qu ’il y en a un établi entre les nombres » « cette langue aiderait au jugement , lui représentant si distinctement les choses qu ’il lui serait presque impossible de se tromper » « je tiens que cette langue est possible … mais n ’espérez jamais la voir en usage … sauf au Paradis Terrestre … »
Leibniz « quoique cette langue dépende de la vraie philosophie, elle ne dépend pas de sa perfection » «  à mesure que la science des hommes croîtra, cette langue croîtra aussi » « alors raisonner et calculer sera la même chose »
GRANDES REALISATIONS IA DES ANNEES 1980-1995 Programmation en LISP et PROLOG Systèmes Experts Ingénieurs de la Connaissance Méthode KADS Tous les projets en « K » Plan« 5 ème Génération » Japonais Interrogation des bases de données en langage naturel Programmation par contraintes S’est terminé par l’ « AI Winter » Assez différent de l’IA d’aujourd’hui (statistiques, apprentissage automatique, optimisation combinatoire, business rules)
LANGAGES LISP (1962) ET  PROLOG  (1972) STUPIDEMENT IGNORES AUJOURD’HUI
LES SYSTEMES A BASE DE CONNAISSANCES DES ANNES 1980 LA DERNIERE TENTATIVE REUSSIE DE FAIRE DES APPLICATIONS « INTELLIGENTES »
METAPEDIA (1988 1992) 150 000 ARTICLES ENCYCLOPEDIQUES MODELISES EN RESEAUX SEMANTIQUES MULTIUTILISATEURS
METAPEDIA: 70 STATIONS DE TRAVAIL EN RESEAU POUR EXPERTS ET COGNITICIENS
OPEN KADS (1990) ATELIER DE GESTION DE CONNAISSANCES BIEN PLUS PUISSANT QUE PELLET  PROTEGE RACER And CO
CORAIL: INTERROGATION DE BASES DE DONNEES EN LANGAGE NATUREL (1990)
RAMSES: GESTION DE CRISE DES JO ALBERTVILLE 1992 / MODELISATION DES CONNAISSANCES / SYSTÈME EXPERT / LANGAGE NATUREL / PLANIFICATION
SACHEM (1989-1995) Conduite des Hauts-Fourneaux Le plus grand système expert au monde 25 Millions d’Euros Modélisation Objet des Connaissances Méthode de modélisations des connaissances: KADS (et origine de OWL) Une approche encyclopédique de la Sidérurgie (« le Savoir Fer »)
 
 
AI WINTER Sur les rasons de l’AI Winter, voir http://www.dfki.uni-kl.de/~sauermann/2006/05/17_talkjeanrhomer/rohmer-ai-pastpresentandfuture.PDF Je me réchauffe avec IDELIANCE 1993 … Conçu par Sylvie Le Bars ( www.arkandis.com ) et Jean Rohmer Implémenté principalement par Jean Rohmer, Stéphane Jean, Denis Poisson Actuellement propriété de Thales, qui en permet l’utilisation non commerciale sur simple demande
IDELIANCE S’est d’abord appelé: ORCCA : « Online Resources for Corporate Citizens Action » Et aussi: IDECRITURE MÉMOIRE PERSONNELLES
IDELIANCE 1993 …
PAS DE DEFINITION DE MODELE A PRIORI  MAIS EMERGENCE DES STRUCTURES SEMANTIQUES  PAR UN OUTIL DE DECOUVERTE / APPRENTISSAGE A PARTIR D’ENONCES SUJET / VERBE / COMPLEMENT INVERSES / CATEGORIES ENTRES A LA MAIN  OU IMPORTES DEPUIS DES DONNEES STRUCTUREES IDELIANCE
NOMBREUX OUTILS D’EXPLOITATION DE L’INFORMATION: GRAPHES  OPERATIONS SUR LES GRAPHES TABLEAUX DE BORD  REQUETES IMPORT: EXCEL, RELATIONNEL, XML EXPORT: EXCEL, WORD, XML, SIG LIAISON AVEC LE SYSTEME D’INFORMATION GEOGRAPHIQUE GEOCONCEPT IDELIANCE
 
 
GRAPHE « QUOI-ENTRE »
 
 
EXTRACTION SEMANTIQUE  ASSISTEE
FORMAT SVC
FORMAT SVC I
Format SVCI (Dès l’origine dans IDELIANCE) Pierre / habite à /  Marseille Marie  / travaille à  /  SNCM
Format SVCI (Dès l’origine dans IDELIANCE) Pierre / habite à /  Marseille /  E45 Marie  / travaille à  /  SNCM /  E657 E45   / parce que /  E657  /  E10 Max / dit que /  E10   /  E 123 Max dit que Pierre habite à Marseille parce que Marie travaille à SNCM
GRANDS PROJETS Défense / Sécurité / Renseignement UNE DOUCE ILLUSION PARTAGEE  DES PHYSICIENS AUX DECIDEURS VIA LES CHARLATANS
 
CONSTATS AI WINTER 1% des gens acceptent IDELIANCE Illusions Charlatans Que faire ? Sortir de l’immédiateté Réfléchir     Théorie Des Deux Trous Noirs
SEMANTIC NETS PRODUCTION SEMANTIC NETS MANAGEMENT SEMANTIC NETS ANALYSIS CAPTURE AND MERGE  HETEROGENEOUS SOURCES OF INFORMATION INTO AN UNIFIED  HUMAN READABLE FORMAT NAVIGATE, QUERY VISUALIZE, UPDATE, DESIGN, RESTRUCTURE, PUBLISH DEDUCTION,  ANALOGY, CLASSIFICATION, DISCOVERY, WEAK SIGNS DETECTION ASK MORE INFORMATIONS  FROM SOURCES ENRICH SEMANTIC NETS WITH ANALYSIS RESULTS A A A Continuous Collective Process From  Data to Knowledge
IT COSMOLOGY: DICTATURE OF TWO BLACKHOLES LBH :  LITTERATUS  Black Hole CBH:   CALCULUS  Black Hole PLAIDEURS COMPTABLES KM SQL XML WEB 2.0 Semantic WEB A.I.    Blasted Out! Realm of  DOCUMENTS  Realm of  PROGRAMS Forbidden zone! « dispute » « compute » Object Oriented Languages
Moins de  critique littéraire, moins de calcul scientifique Plus de critique scientifique, plus de calcul littéraire Fabriquer un Excel Littéraire Fabriquer un PowerPoint Sémantique Faire faire du calcul aux gens d’en haut Donner de la matière littéraire aux gens d’en bas Rêver un Foucault programmeur de « l’Archéologie du Savoir » Rêver un Spinoza  programmeur Rêver un Wittgenstein programmeur
SOFTWARE CRISIS The major cause of the software crisis is that the machines have become several orders of magnitude more powerful!  As long as there were no machines, programming was no problem at all When we had a few weak computers, programming became a mild problem Now we have gigantic computers, programming has become an equally gigantic problem Edsger   Dijkstra   1968
L’informatique technique est un mélange d’académisme, de bricolage, de marketing, de mode, de religions, de sectes Le management méprise l’informatique, les jeunes s’en détournent Les professionnels se barricadent dans un jargon technique repoussant et font du racket  « payez, et nous nous occupons de tout » (intégration, externalisation, cloud computing) On n’arrive pas à utiliser la puissance du hardware pour rendre le software plus simple « L’interconnexion des silos d’information par des Web Services conduit à des systèmes cauchemardesques » (Pierre Col, 11/10/ 2011) L’INFORMATIQUE TECHNIQUE EST UNE TARTE AU CITRON MERINGUEE: DEFINITIVEMENT FIGEE
ESSAYONS AUTRE CHOSE! PAS DE DOCUMENTS PAS DE BASES DE DONNEES PAS DE PROGRAMMES PAS D’ONTOLOGIES PAS DE MODELES PAS DE LOGIQUE FORMELLE PAS DE GRAMMAIRES PAS DE FORMATS LANGAGE NATUREL EMERGENCE DISCIPLINE GEOMETRIE ALTERITE SYMETRIE INTERACTION RESPONSABILITE LOCALITE  EDUCATION MOINS D’INGENIERIE INCULTE  PLUS D’UTILISATION  RESPONSABLE⌈
CLAIM Natural Language is the Ultimate Open Source Standard. Natural language exists for « more than » 100000 years Natural Language will exist in 2120 Which  Computer Format (like XML) will exist in 2120 ?
De la PRO-grammation À l’IM-PRO-grammation Feriez-vous confiance à un accompagnateur de voyage qui ne saurait pas IM-PRO-viser ?
Tim Berners-Lee: The Web is now  philosophical engineering Staline: Les écrivains sont les ingénieurs de l’âme Les ontologies sont produites par les ingénieurs du sens Les ingénieurs ne doivent pas fabriquer du sens Les ingénieurs doivent fabriquer des instruments de mise en contact / osmose avec l’information Le Web Sémantique, c’est l’Intelligence Artificielle sans les applications Le grand mérite du Web Sémantique à la W3C  est de  poser la question « Pourquoi ça ne marche pas » 
Tim Berners-Lee a commencé le Web car il savait le faire Tim Berners-Lee a commencé le Web Sémantique car il ne savait pas le faire
FREE  LIBRE OPEN  LOGICIELS  DONNEES
NET  =  NEXUS = NŒUD  = NASSE = RETS = RESEAU = FILET
Triplet RDF  URI
MY NAME IS TIM !
A quoi bon LIBERER les données  si c’est pour  les LINKER à des URI  dès leur sortie de prison ? LIBRE OU LIE, il faut choisir! N’échangeons pas une prison locale contre une prison mondiale Les URI ne sont pas des identifiants, mais des adresses, des lieux  (donc des URL) dans l’unique mémoire mondiale Les URI sont dans l’orbite du Trou Noir du Calcul Une information est un énoncé et non un identifiant Un énoncé a physiquement une adresse L’atome de sens c’est l’énoncé et non l’identifiant
On ne peut pas faire de systèmes ouverts avec des technologies  fermées On ne peut modéliser des données libres avec des à-priori d’ingénierie technique Par définition, l’intelligence artificielle ne peut être invisible Il ne faut pas cacher la technologie, il faut faire des technologies visibles Le seules données vraiment structurées sont celles liées à l’argent, aux chiffres Les chiffres se passent très bien d’URI Les chiffres sont leurs propres URI Les données les mieux structurées se passent d’URI Toutes les données non structurées sont très structurées (PPT, EXCEL, Langage Naturel, Document) Toutes les données structurées sont très peu structurées
LES SEULES DONNEES LIBRES SONT LES DONNEES SOUS FORME NATURELLE
Au commencement sont les énoncés Les (id) entités émergent des énoncés et non l’inverse On ne peut pas porter une entité à la connaissance de quelqu’un sans faire au moins  deux   énoncés Si l’atome est l’énoncé, on pourra se passer des documents dans le futur Si l’on n’a plus de documents, on n’a plus besoin de métadonnées Les métadonnées sont des énoncés comme les autres Non au monde carcéral des documents enserrés dans des rets de métadonnées enchaînées à des URI !
Dans un ordinateur, ne mettons que des énoncés Information  is  the System Usage  is  the Architect Practice  alterity  to  alter  IT Le Web 1.0 permet de lire facilement des choses écrites difficilement Le Web 2.0 permet d’écrire facilement des choses difficiles à lire Quand il s’agit de travailler, on retourne à Excel et à PowerPoint Faire un Web qui facilite et amplifie l’écriture, la lecture et le TRAVAIL / LA REFLEXION = Web 3.0!
Les ordinateurs, ont besoin de formats et de modèles Les humains détestent les formats et les modèles Le Software Engineering et la Programmation sont des bureaucraties de gestion de formats et modèles Les formats et modèles informatique ne sont pas biodégradables; ils s’accumulent et polluent Les formats sont manipulés en cachette du public   par des travailleurs spécialisés appelés programmeurs Il est difficile et couteux de démanteler les centrales à formats ( = les applications), et de recycler les formats Des organisations mondiales essaient d’imposer des formats et modèles standard J’ai choisi le langage naturel comme format standard
Une ontologie est un ensemble d’énoncés comme les autres Un dictionnaire, un tableau Excel, un thésaurus … sont des ensembles d’énoncés comme les autres On a le droit de vouloir faire des ontologies au sens du W3C  à condition de savoir que c’est impossible Faites les ontologies qui vous sont utiles sous la forme humaine que vous préférez Traduisez ces ontologies en énoncés en langage naturel Mélangez cette ontologie avec d’autres énoncés en langage naturel Faites du calcul littéraire sur les ensemble d’énoncés
Seule l’altérité, et non l’ontologie peut résoudre le problème de l’identité
Ne mettez pas d’ingénieurs dans la boucle Faites vous-même tout le travail sur le sens et le contenu Il ne faut pas informatiser les sciences humaines, il faut humaniser l’informatique C’est aux ingénieurs de construire l’appareil C’est aux autres de l’utiliser
DEMOGRAPHY, REPRESENTATION, COMPUTERS natural  language formal   logic user acceptance computer capabilities
Ne pas dire: « faire une machine humanoïde qui comprend le sens » Dire: « mettre dans les machines des informations humaines»  (cf injecter des cellules saines dans un organisme malade) Programmer la machine pour en faire un instrument qui met l’utilisateur en osmose avec les informations humaines Augmenter la surface de contact entre les gens et les formes naturelles Enaction ?
Calcul sur des Réseaux Sémantiques
 
MERGE MANY SOURCES INTO AN UNIQUE SEMANTIC NETWORK OF MEETINGS, PEOPLE, PLACES, DATES ... MEETING B MEETING C MEETING D MEETING A Paris London Munich Sept 23 Oct 17 John A. Kees C. Theo Z. Jamel B. Fred L. Hans X. Sven F. Marco  L. From web mining From database From Humint From Jane ’s files
Mapping of an Organisation  via a Journey from Informations to Intelligence Raw  Informations About Organisation XXX Intelligence  Report About Organisation XXX
LITTERATUS CALCULUS FUNDAMENTALS INFERON :  minimal and autonomous sentence in natural language INTERLOGOS :  set intersection (words) of two INFERONS ARGOS :  a subgraph of INFERONS and their INTERLOGOS
EXAMPLE There are two national airlines having scheduled flights to airport of Tivat Montenegro Airlines has regular flights serving Tivat Airport flights tivat airport airlines Montenegro Airlines  opens an Agency in Kotor montenegro airlines airlines
OUR GOAL IS TO REPLACE INFORMATION SYSTEMS, DOCUMENTS, DATABASES  BY  USERS INTERACTION   (WRITE, READ, QUERY, REUSE, ANALYSE, VISUALIZE, NAVIGATE, COMPUTE …) WITH  INFERONS
 
IDELIANCE « IN-BETWEEN »
 
AZIMUTS Inventé en 1996 par J. Rohmer et Sylvie le Bars Puissante généralisation des « facettes » introduites bien plus tard Donner les manettes  à l’utilisateur L’utilisateur va « IM-PRO-grammer
 
« QUOI-ENTRE » EN CALCUL LITTERAIRE
What are the domains of expertise of Laure which are also known of Polytechnique students?
AZIMUTS: la voie de la liberté Première tentative pour donner aux gens le pouvoir de faire du calcul littéraire sans « ingénieurs » Supprimer les applications : App-Killer  User is the Architect L’ontologie, c’est l’utilisation de l’information (Karima Rafes) C’est l’utilisateur (et non les logiciels ou les données) qui devient libre
SI ON REMPLACE  LES ENONCES  PAR DES IMAGES  ? SI ON REMPLACE LES INTERLOGOS PAR DES INTERSECTIONS D’IMAGES ? SI ON REPRESENTE UNE VIDEO COMME UN LIGNE D’IMAGES, CHACUNE PARTAGEANT DES INTERLOGOS AVEC  D’AUTRES IMAGES APPARTENANT A  D’AUTRES LIGNES ? VERS DES AZIMUTS SPATIO-TEMPORELS
« Turkey » looks like …. « Become Europe »
FULL LC: MINIMALISM … A: chien means dog B: chat means cat C: dog signifie chien D: cat signifie xxx Find xxx
FULL LC: Power of Symmetry means signifie chien - dog chat xxx cat A: chien means dog B: chat means cat C: dog signifie chien D: cat signifie xxx xxx ~  chat cat signifie chat !
Et même des grammaires …
???
Symétrie (palindromes)
Pratiquer le Calcul Littéraire C’est prendre ses notes sous forme d’inférons (cf  Idécriture ) En attendant que des outils les exploitent ( cryosémantique ).
Exemple de prise de note Atos Origin a 80% de ses serveurs d'hébergement au Maroc Il y a une grande zone d'industrie informatique offshore qui est construite à Fez Maroc >Soft Computing << organisation travaille en data mining [Gilles Venturi << Personne] <<+ @ > >Linedata emploie 1200 personnes << éditeur de logiciels développe des logiciels de [gestion financière, gestion épargne salariale] a comme client [BNP,AXA, Société Générale << Organisation] emploie [400/250/400/300] personnes en [France,USA,Angleterre,Tunisie] > L'examen de Certification Microsoft  70-511 coute 140 euros à passer
Altérité ( Alter IT ) Le système d’information dépend de la qualité de ses utilisateurs S’entrainer, s’améliorer au calcul littéraire S’entrainer, s’améliorer à  l’Idécriture
ANGE GARDIEN SEMANTIQUE PERSONET (Pierre Berger)
Pour conclure CONSTRUISONS ENSEMBLE LA THEORIE DE L’INFORMATION QUI NOUS MANQUE

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De l'IA au Calcul Littéraire: Pourquoi j'ai zappé le Web Sémantique

  • 1. j [email_address] Blog: « PLEXUS LOGOS CALX » Quelques publications: SLIDESHARE JEAN ROHMER
  • 2. De l’Intelligence Artificielle au Calcul Littéraire: Pourquoi j’ai zappé le Web Sémantique Jean Rohmer Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci « Les Rencontres du Web des Données » 14 Octobre 2011 Salle Triangle Musée Pompidou Organisées par Alexandre Monnin et Gautier Poupeau
  • 3. Je parle en tant que chercheur, programmeur et utilisateur de mes développements Je fais de l’informatique depuis 44 ans Je suis déçu par l’évolution de l’informatique Depuis 40 ans on n’a presque rien trouvé de neuf en logiciel Le logiciel n’est pas réductible à de l’ingénierie J’essaie de construire des Amplificateurs d’Intelligence J’écris du contenu sémantique chaque jour depuis 1997 Le nœud du problème est le langage: langage de programmation et langage naturel
  • 4. Etymologiquement, programmer veut dire « écrire à l’avance » Le futur n’est pas écrit, donc la programmation n’a pas de futur La programmation n’a pas de passé: on a oublié les meilleurs langages (Lisp, APL, Prolog) et l’Intelligence Artificielle des années 80. Il est très difficile de développer des applications intelligentes avec les langages à la mode On a oublié ce qu’était une application intelligente « Software Engineering » est une contradiction dans les termes Il y a deux sortes de langages de programmation: ceux faits pour programmer les machines (à la mode), ceux faits pour résoudre des problèmes difficiles (oubliés)
  • 5. Le langage naturel est très structuré Seul les humains comprennent le langage naturel Comprendre le langage naturel demande un effort personnel dont n’a idée aucune machine Nous ne savons pas comment nous comprenons la structure complexe du langage naturel Nous ne savons pas expliquer à une machine comment comprendre le langage naturel L’homme essaie depuis toujours d’inventer des langages calculables
  • 6. Ce qu’une machine sait représenter, elle ne sait pas le comprendre Une connaissance hors de la tête de quelqu’un, ça ne veut rien dire Nous ne sommes pas assez intelligents pour fabriquer une machine aussi intelligente que nous
  • 9. Mésopotamies On ne sait pas mieux faire d’applications intelligentes qu’il y a 20 ans ( 5300 ans ?) On a moins de temps et moins d’argent En pratique, des organismes très haut de gamme et très cruciaux pour la collectivité ne font que du Excel à la main
  • 10.  
  • 11. HISTOIRE Antiquité Moyen-âge Descartes et Leibniz Logique Mathématique Intelligence Artificielle des années 80-95 Idéliance dans les année 95-05 Grands Projets Défense / Renseignement / Sécurité Calcul Littéraire
  • 12.  
  • 13. PAOLO ROSSI: « I filosofi e le macchine » (Feltrinelli, 2002) « La nascita della scienza moderna » (Laterza, 1997) Editi o riediti con il Mulino: « Clavis universalis » (1983), « Il passato, la memoria, l’oblio » (1991, premio Viareggio 1992), « Un altro presente » (1999), « Francesco Bacone » (2004), « Speranze » (2008). Frances A. Yates: The Art of Memory
  • 14. (Peter Matussek:) Giulio Camillo (1480 - 1544) was as well-known in his era as Bill Gates is now. Just like Gates he cherished a vision of a universal Storage and Retrieval System , and just like Microsoft Windows, his 'Theatre of the Memory' was, despite constant revision, never completed. Camillo's legendary Theatre of Memory remained only a fragment, its benefits only an option for the future. When it was finished, the user - so he predicted - would have access to the knowledge of the whole universe
  • 15. RAMON LLUL (1232 -1316) Arbor Scientiae: Ontologies Universelles Combinatoires « une lecture directe de l’alphabet que le Créateur a gravé dans les choses »
  • 16.  
  • 17. RESEAU SEMANTIQUE ET LOGIQUE DU 16 EME SIECLE DANS LA CATHEDRALE DE GRENADE MODELISANT LA SAINTE TRINITE
  • 18. IDEE D’UNE CONTINUITE ENTRE MÉMOIRE / CONNAISSANCE / LOGIQUE / RAISONNEMENT AUTOMATIQUE BRUNO (1548-1600) BACON (1561-1626) COMENIUS (1592-1670) DESCARTES (1596 -1650) LEIBNIZ (1646-1716)
  • 19. DESCARTES ET LEIBNIZ PROJET D’UNE LANGUE UNIVERSELLE CALCULABLE ETROITEMENT ASSOCIEE A DES ONTOLOGIES UNIVERSELLES AVEC DES MECANISMES « COMBINATOIRES » VOIR AUSSI LE CONTEMPORAIN PIERRE LEVY AVEC LE LANGAGE IEML
  • 20. Descartes « établir un ordre entre toutes les pensées, … de même qu ’il y en a un établi entre les nombres » « cette langue aiderait au jugement , lui représentant si distinctement les choses qu ’il lui serait presque impossible de se tromper » « je tiens que cette langue est possible … mais n ’espérez jamais la voir en usage … sauf au Paradis Terrestre … »
  • 21. Leibniz « quoique cette langue dépende de la vraie philosophie, elle ne dépend pas de sa perfection » «  à mesure que la science des hommes croîtra, cette langue croîtra aussi » « alors raisonner et calculer sera la même chose »
  • 22. GRANDES REALISATIONS IA DES ANNEES 1980-1995 Programmation en LISP et PROLOG Systèmes Experts Ingénieurs de la Connaissance Méthode KADS Tous les projets en « K » Plan« 5 ème Génération » Japonais Interrogation des bases de données en langage naturel Programmation par contraintes S’est terminé par l’ « AI Winter » Assez différent de l’IA d’aujourd’hui (statistiques, apprentissage automatique, optimisation combinatoire, business rules)
  • 23. LANGAGES LISP (1962) ET PROLOG (1972) STUPIDEMENT IGNORES AUJOURD’HUI
  • 24. LES SYSTEMES A BASE DE CONNAISSANCES DES ANNES 1980 LA DERNIERE TENTATIVE REUSSIE DE FAIRE DES APPLICATIONS « INTELLIGENTES »
  • 25. METAPEDIA (1988 1992) 150 000 ARTICLES ENCYCLOPEDIQUES MODELISES EN RESEAUX SEMANTIQUES MULTIUTILISATEURS
  • 26. METAPEDIA: 70 STATIONS DE TRAVAIL EN RESEAU POUR EXPERTS ET COGNITICIENS
  • 27. OPEN KADS (1990) ATELIER DE GESTION DE CONNAISSANCES BIEN PLUS PUISSANT QUE PELLET PROTEGE RACER And CO
  • 28. CORAIL: INTERROGATION DE BASES DE DONNEES EN LANGAGE NATUREL (1990)
  • 29. RAMSES: GESTION DE CRISE DES JO ALBERTVILLE 1992 / MODELISATION DES CONNAISSANCES / SYSTÈME EXPERT / LANGAGE NATUREL / PLANIFICATION
  • 30. SACHEM (1989-1995) Conduite des Hauts-Fourneaux Le plus grand système expert au monde 25 Millions d’Euros Modélisation Objet des Connaissances Méthode de modélisations des connaissances: KADS (et origine de OWL) Une approche encyclopédique de la Sidérurgie (« le Savoir Fer »)
  • 31.  
  • 32.  
  • 33. AI WINTER Sur les rasons de l’AI Winter, voir http://www.dfki.uni-kl.de/~sauermann/2006/05/17_talkjeanrhomer/rohmer-ai-pastpresentandfuture.PDF Je me réchauffe avec IDELIANCE 1993 … Conçu par Sylvie Le Bars ( www.arkandis.com ) et Jean Rohmer Implémenté principalement par Jean Rohmer, Stéphane Jean, Denis Poisson Actuellement propriété de Thales, qui en permet l’utilisation non commerciale sur simple demande
  • 34. IDELIANCE S’est d’abord appelé: ORCCA : « Online Resources for Corporate Citizens Action » Et aussi: IDECRITURE MÉMOIRE PERSONNELLES
  • 36. PAS DE DEFINITION DE MODELE A PRIORI MAIS EMERGENCE DES STRUCTURES SEMANTIQUES PAR UN OUTIL DE DECOUVERTE / APPRENTISSAGE A PARTIR D’ENONCES SUJET / VERBE / COMPLEMENT INVERSES / CATEGORIES ENTRES A LA MAIN OU IMPORTES DEPUIS DES DONNEES STRUCTUREES IDELIANCE
  • 37. NOMBREUX OUTILS D’EXPLOITATION DE L’INFORMATION: GRAPHES OPERATIONS SUR LES GRAPHES TABLEAUX DE BORD REQUETES IMPORT: EXCEL, RELATIONNEL, XML EXPORT: EXCEL, WORD, XML, SIG LIAISON AVEC LE SYSTEME D’INFORMATION GEOGRAPHIQUE GEOCONCEPT IDELIANCE
  • 38.  
  • 39.  
  • 41.  
  • 42.  
  • 46. Format SVCI (Dès l’origine dans IDELIANCE) Pierre / habite à / Marseille Marie / travaille à / SNCM
  • 47. Format SVCI (Dès l’origine dans IDELIANCE) Pierre / habite à / Marseille / E45 Marie / travaille à / SNCM / E657 E45 / parce que / E657 / E10 Max / dit que / E10 / E 123 Max dit que Pierre habite à Marseille parce que Marie travaille à SNCM
  • 48. GRANDS PROJETS Défense / Sécurité / Renseignement UNE DOUCE ILLUSION PARTAGEE DES PHYSICIENS AUX DECIDEURS VIA LES CHARLATANS
  • 49.  
  • 50. CONSTATS AI WINTER 1% des gens acceptent IDELIANCE Illusions Charlatans Que faire ? Sortir de l’immédiateté Réfléchir  Théorie Des Deux Trous Noirs
  • 51. SEMANTIC NETS PRODUCTION SEMANTIC NETS MANAGEMENT SEMANTIC NETS ANALYSIS CAPTURE AND MERGE HETEROGENEOUS SOURCES OF INFORMATION INTO AN UNIFIED HUMAN READABLE FORMAT NAVIGATE, QUERY VISUALIZE, UPDATE, DESIGN, RESTRUCTURE, PUBLISH DEDUCTION, ANALOGY, CLASSIFICATION, DISCOVERY, WEAK SIGNS DETECTION ASK MORE INFORMATIONS FROM SOURCES ENRICH SEMANTIC NETS WITH ANALYSIS RESULTS A A A Continuous Collective Process From Data to Knowledge
  • 52. IT COSMOLOGY: DICTATURE OF TWO BLACKHOLES LBH : LITTERATUS Black Hole CBH: CALCULUS Black Hole PLAIDEURS COMPTABLES KM SQL XML WEB 2.0 Semantic WEB A.I.  Blasted Out! Realm of DOCUMENTS Realm of PROGRAMS Forbidden zone! « dispute » « compute » Object Oriented Languages
  • 53. Moins de critique littéraire, moins de calcul scientifique Plus de critique scientifique, plus de calcul littéraire Fabriquer un Excel Littéraire Fabriquer un PowerPoint Sémantique Faire faire du calcul aux gens d’en haut Donner de la matière littéraire aux gens d’en bas Rêver un Foucault programmeur de « l’Archéologie du Savoir » Rêver un Spinoza programmeur Rêver un Wittgenstein programmeur
  • 54. SOFTWARE CRISIS The major cause of the software crisis is that the machines have become several orders of magnitude more powerful! As long as there were no machines, programming was no problem at all When we had a few weak computers, programming became a mild problem Now we have gigantic computers, programming has become an equally gigantic problem Edsger Dijkstra 1968
  • 55. L’informatique technique est un mélange d’académisme, de bricolage, de marketing, de mode, de religions, de sectes Le management méprise l’informatique, les jeunes s’en détournent Les professionnels se barricadent dans un jargon technique repoussant et font du racket « payez, et nous nous occupons de tout » (intégration, externalisation, cloud computing) On n’arrive pas à utiliser la puissance du hardware pour rendre le software plus simple « L’interconnexion des silos d’information par des Web Services conduit à des systèmes cauchemardesques » (Pierre Col, 11/10/ 2011) L’INFORMATIQUE TECHNIQUE EST UNE TARTE AU CITRON MERINGUEE: DEFINITIVEMENT FIGEE
  • 56. ESSAYONS AUTRE CHOSE! PAS DE DOCUMENTS PAS DE BASES DE DONNEES PAS DE PROGRAMMES PAS D’ONTOLOGIES PAS DE MODELES PAS DE LOGIQUE FORMELLE PAS DE GRAMMAIRES PAS DE FORMATS LANGAGE NATUREL EMERGENCE DISCIPLINE GEOMETRIE ALTERITE SYMETRIE INTERACTION RESPONSABILITE LOCALITE EDUCATION MOINS D’INGENIERIE INCULTE PLUS D’UTILISATION RESPONSABLE⌈
  • 57. CLAIM Natural Language is the Ultimate Open Source Standard. Natural language exists for « more than » 100000 years Natural Language will exist in 2120 Which Computer Format (like XML) will exist in 2120 ?
  • 58. De la PRO-grammation À l’IM-PRO-grammation Feriez-vous confiance à un accompagnateur de voyage qui ne saurait pas IM-PRO-viser ?
  • 59. Tim Berners-Lee: The Web is now philosophical engineering Staline: Les écrivains sont les ingénieurs de l’âme Les ontologies sont produites par les ingénieurs du sens Les ingénieurs ne doivent pas fabriquer du sens Les ingénieurs doivent fabriquer des instruments de mise en contact / osmose avec l’information Le Web Sémantique, c’est l’Intelligence Artificielle sans les applications Le grand mérite du Web Sémantique à la W3C est de poser la question « Pourquoi ça ne marche pas » 
  • 60. Tim Berners-Lee a commencé le Web car il savait le faire Tim Berners-Lee a commencé le Web Sémantique car il ne savait pas le faire
  • 61. FREE LIBRE OPEN LOGICIELS DONNEES
  • 62. NET = NEXUS = NŒUD = NASSE = RETS = RESEAU = FILET
  • 63. Triplet RDF URI
  • 64. MY NAME IS TIM !
  • 65. A quoi bon LIBERER les données si c’est pour les LINKER à des URI dès leur sortie de prison ? LIBRE OU LIE, il faut choisir! N’échangeons pas une prison locale contre une prison mondiale Les URI ne sont pas des identifiants, mais des adresses, des lieux (donc des URL) dans l’unique mémoire mondiale Les URI sont dans l’orbite du Trou Noir du Calcul Une information est un énoncé et non un identifiant Un énoncé a physiquement une adresse L’atome de sens c’est l’énoncé et non l’identifiant
  • 66. On ne peut pas faire de systèmes ouverts avec des technologies fermées On ne peut modéliser des données libres avec des à-priori d’ingénierie technique Par définition, l’intelligence artificielle ne peut être invisible Il ne faut pas cacher la technologie, il faut faire des technologies visibles Le seules données vraiment structurées sont celles liées à l’argent, aux chiffres Les chiffres se passent très bien d’URI Les chiffres sont leurs propres URI Les données les mieux structurées se passent d’URI Toutes les données non structurées sont très structurées (PPT, EXCEL, Langage Naturel, Document) Toutes les données structurées sont très peu structurées
  • 67. LES SEULES DONNEES LIBRES SONT LES DONNEES SOUS FORME NATURELLE
  • 68. Au commencement sont les énoncés Les (id) entités émergent des énoncés et non l’inverse On ne peut pas porter une entité à la connaissance de quelqu’un sans faire au moins deux énoncés Si l’atome est l’énoncé, on pourra se passer des documents dans le futur Si l’on n’a plus de documents, on n’a plus besoin de métadonnées Les métadonnées sont des énoncés comme les autres Non au monde carcéral des documents enserrés dans des rets de métadonnées enchaînées à des URI !
  • 69. Dans un ordinateur, ne mettons que des énoncés Information is the System Usage is the Architect Practice alterity to alter IT Le Web 1.0 permet de lire facilement des choses écrites difficilement Le Web 2.0 permet d’écrire facilement des choses difficiles à lire Quand il s’agit de travailler, on retourne à Excel et à PowerPoint Faire un Web qui facilite et amplifie l’écriture, la lecture et le TRAVAIL / LA REFLEXION = Web 3.0!
  • 70. Les ordinateurs, ont besoin de formats et de modèles Les humains détestent les formats et les modèles Le Software Engineering et la Programmation sont des bureaucraties de gestion de formats et modèles Les formats et modèles informatique ne sont pas biodégradables; ils s’accumulent et polluent Les formats sont manipulés en cachette du public par des travailleurs spécialisés appelés programmeurs Il est difficile et couteux de démanteler les centrales à formats ( = les applications), et de recycler les formats Des organisations mondiales essaient d’imposer des formats et modèles standard J’ai choisi le langage naturel comme format standard
  • 71. Une ontologie est un ensemble d’énoncés comme les autres Un dictionnaire, un tableau Excel, un thésaurus … sont des ensembles d’énoncés comme les autres On a le droit de vouloir faire des ontologies au sens du W3C à condition de savoir que c’est impossible Faites les ontologies qui vous sont utiles sous la forme humaine que vous préférez Traduisez ces ontologies en énoncés en langage naturel Mélangez cette ontologie avec d’autres énoncés en langage naturel Faites du calcul littéraire sur les ensemble d’énoncés
  • 72. Seule l’altérité, et non l’ontologie peut résoudre le problème de l’identité
  • 73. Ne mettez pas d’ingénieurs dans la boucle Faites vous-même tout le travail sur le sens et le contenu Il ne faut pas informatiser les sciences humaines, il faut humaniser l’informatique C’est aux ingénieurs de construire l’appareil C’est aux autres de l’utiliser
  • 74. DEMOGRAPHY, REPRESENTATION, COMPUTERS natural language formal logic user acceptance computer capabilities
  • 75. Ne pas dire: « faire une machine humanoïde qui comprend le sens » Dire: « mettre dans les machines des informations humaines» (cf injecter des cellules saines dans un organisme malade) Programmer la machine pour en faire un instrument qui met l’utilisateur en osmose avec les informations humaines Augmenter la surface de contact entre les gens et les formes naturelles Enaction ?
  • 76. Calcul sur des Réseaux Sémantiques
  • 77.  
  • 78. MERGE MANY SOURCES INTO AN UNIQUE SEMANTIC NETWORK OF MEETINGS, PEOPLE, PLACES, DATES ... MEETING B MEETING C MEETING D MEETING A Paris London Munich Sept 23 Oct 17 John A. Kees C. Theo Z. Jamel B. Fred L. Hans X. Sven F. Marco L. From web mining From database From Humint From Jane ’s files
  • 79. Mapping of an Organisation via a Journey from Informations to Intelligence Raw Informations About Organisation XXX Intelligence Report About Organisation XXX
  • 80. LITTERATUS CALCULUS FUNDAMENTALS INFERON : minimal and autonomous sentence in natural language INTERLOGOS : set intersection (words) of two INFERONS ARGOS : a subgraph of INFERONS and their INTERLOGOS
  • 81. EXAMPLE There are two national airlines having scheduled flights to airport of Tivat Montenegro Airlines has regular flights serving Tivat Airport flights tivat airport airlines Montenegro Airlines opens an Agency in Kotor montenegro airlines airlines
  • 82. OUR GOAL IS TO REPLACE INFORMATION SYSTEMS, DOCUMENTS, DATABASES BY USERS INTERACTION (WRITE, READ, QUERY, REUSE, ANALYSE, VISUALIZE, NAVIGATE, COMPUTE …) WITH INFERONS
  • 83.  
  • 85.  
  • 86. AZIMUTS Inventé en 1996 par J. Rohmer et Sylvie le Bars Puissante généralisation des « facettes » introduites bien plus tard Donner les manettes à l’utilisateur L’utilisateur va « IM-PRO-grammer
  • 87.  
  • 89. What are the domains of expertise of Laure which are also known of Polytechnique students?
  • 90. AZIMUTS: la voie de la liberté Première tentative pour donner aux gens le pouvoir de faire du calcul littéraire sans « ingénieurs » Supprimer les applications : App-Killer User is the Architect L’ontologie, c’est l’utilisation de l’information (Karima Rafes) C’est l’utilisateur (et non les logiciels ou les données) qui devient libre
  • 91. SI ON REMPLACE LES ENONCES PAR DES IMAGES ? SI ON REMPLACE LES INTERLOGOS PAR DES INTERSECTIONS D’IMAGES ? SI ON REPRESENTE UNE VIDEO COMME UN LIGNE D’IMAGES, CHACUNE PARTAGEANT DES INTERLOGOS AVEC D’AUTRES IMAGES APPARTENANT A D’AUTRES LIGNES ? VERS DES AZIMUTS SPATIO-TEMPORELS
  • 92. « Turkey » looks like …. « Become Europe »
  • 93. FULL LC: MINIMALISM … A: chien means dog B: chat means cat C: dog signifie chien D: cat signifie xxx Find xxx
  • 94. FULL LC: Power of Symmetry means signifie chien - dog chat xxx cat A: chien means dog B: chat means cat C: dog signifie chien D: cat signifie xxx xxx ~ chat cat signifie chat !
  • 95. Et même des grammaires …
  • 96. ???
  • 98. Pratiquer le Calcul Littéraire C’est prendre ses notes sous forme d’inférons (cf Idécriture ) En attendant que des outils les exploitent ( cryosémantique ).
  • 99. Exemple de prise de note Atos Origin a 80% de ses serveurs d'hébergement au Maroc Il y a une grande zone d'industrie informatique offshore qui est construite à Fez Maroc >Soft Computing << organisation travaille en data mining [Gilles Venturi << Personne] <<+ @ > >Linedata emploie 1200 personnes << éditeur de logiciels développe des logiciels de [gestion financière, gestion épargne salariale] a comme client [BNP,AXA, Société Générale << Organisation] emploie [400/250/400/300] personnes en [France,USA,Angleterre,Tunisie] > L'examen de Certification Microsoft 70-511 coute 140 euros à passer
  • 100. Altérité ( Alter IT ) Le système d’information dépend de la qualité de ses utilisateurs S’entrainer, s’améliorer au calcul littéraire S’entrainer, s’améliorer à l’Idécriture
  • 101. ANGE GARDIEN SEMANTIQUE PERSONET (Pierre Berger)
  • 102. Pour conclure CONSTRUISONS ENSEMBLE LA THEORIE DE L’INFORMATION QUI NOUS MANQUE