Présentation du 23 Janvier lors de la journée MEDEF / AFIA sur l'Intelligence Artificielle - recommandations aux entreprises sur la base du groupe de travail de l'Académie des Technologies
Expériences de gestion des connaissances avec IDELIANCE: supprimons le document!Jean Rohmer
Cet article tire quelques leçons de la conception et
de l’usage de l’outil IDELIANCE depuis une di-
zaine d’années. Idéliance est un outil de gestion de
réseaux sémantiques développé à partir de 1993,
c’est à dire à une époque où Internet était encore
très peu répandu dans l’industrie, et le Web sé-
mantique tout à fait in
existant. Nous résumons
brièvement les caractéristiques de Idéliance, et
nous nous intéressons surtout aux applications in-
dustrielles qui en ont été faites. Ceci est l’occasion
de s’interroger sur les
motivations des « cols
blancs » vis à vis de la gestion des connaissances,
que nous opposerons ici à la gestion documen-
taire.
Mots clés :
Ingénierie des connaissances ; représen-
tation des connaissances ; attitudes personnelles et
collectives face à la gestion des connaissances
Comment penser son contenu e-tourisme pour les moteurs de recherche ? [Frères...Guillaume Peyronnet
Les moteurs de recherche utilisent des algorithmes pour qualifier la pertinence des contenus d'une page web.
Pour écrire des contenus - pour l'e-tourisme ici - on peut s'aider d'une analyse algorithmique pour déterminer quels sont les termes importants de la thématique étudiée, et ainsi concevoir des textes qui ont toutes les raisons d'être considérés comme pertinents par un moteur de recherche.
De l'IA au Calcul Littéraire: Pourquoi j'ai zappé le Web Sémantique Jean Rohmer
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)
Présentation du 23 Janvier lors de la journée MEDEF / AFIA sur l'Intelligence Artificielle - recommandations aux entreprises sur la base du groupe de travail de l'Académie des Technologies
Expériences de gestion des connaissances avec IDELIANCE: supprimons le document!Jean Rohmer
Cet article tire quelques leçons de la conception et
de l’usage de l’outil IDELIANCE depuis une di-
zaine d’années. Idéliance est un outil de gestion de
réseaux sémantiques développé à partir de 1993,
c’est à dire à une époque où Internet était encore
très peu répandu dans l’industrie, et le Web sé-
mantique tout à fait in
existant. Nous résumons
brièvement les caractéristiques de Idéliance, et
nous nous intéressons surtout aux applications in-
dustrielles qui en ont été faites. Ceci est l’occasion
de s’interroger sur les
motivations des « cols
blancs » vis à vis de la gestion des connaissances,
que nous opposerons ici à la gestion documen-
taire.
Mots clés :
Ingénierie des connaissances ; représen-
tation des connaissances ; attitudes personnelles et
collectives face à la gestion des connaissances
Comment penser son contenu e-tourisme pour les moteurs de recherche ? [Frères...Guillaume Peyronnet
Les moteurs de recherche utilisent des algorithmes pour qualifier la pertinence des contenus d'une page web.
Pour écrire des contenus - pour l'e-tourisme ici - on peut s'aider d'une analyse algorithmique pour déterminer quels sont les termes importants de la thématique étudiée, et ainsi concevoir des textes qui ont toutes les raisons d'être considérés comme pertinents par un moteur de recherche.
De l'IA au Calcul Littéraire: Pourquoi j'ai zappé le Web Sémantique Jean Rohmer
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)
Compte-rendu de la première réunion du groupe national d'Infolab du jeudi 11 ...Fing
La Campagne Infolab a été lancée le jeudi 11 avril à l’occasion de la première rencontre du groupe de travail national, portant sur le thème « Culture de la donnée et médiations ». Acteurs associatifs (Libertic, Open Street Map, collectifs citoyens Open Data Tours, Poitiers, Les Petits-Débrouillards, Décider Ensemble, La Fonderie…), membres de collectivités territoriales (Région PACA, Communauté urbaine de Bordeaux, CG Gironde, CG Hauts-de-Seine, CG Manche, Mairies de Paris et de Rennes…) et grands comptes (Alcatel Lucent, La Poste, La Caisse des dépôts, Gemalto…) étaient rassemblés pour entamer une réflexion sur la culture de la donnée et ses différentes formes de médiation. Retour sur cette journée…
Bienvenue en GAFAMIE !
La boucle est bouclée :
Sur les articles critiquant l’usage du cloud Microsoft pour héberger le « Health Data Hub », s’affiche … de la pub pour le cloud Microsoft …
De la pub microsoft dans les articles sur le health data hubJean Rohmer
Bienvenue en GAFAMIE !
La boucle est bouclée :
Sur les articles critiquant l’usage du cloud Microsoft pour héberger le « Health Data Hub », s’affiche … de la pub pour le cloud Microsoft …
Les 40 ans de l'Institut Fredrik Bull avec liens video: 40 ans d'informatique...Jean Rohmer
Une journée exceptionnelle avec les grands noms de l'informatique française, pour faire un retour sur les 40 dernières années et donner une vision du futur
Utiliser le langage d'intelligence artificielle PROLOG pour résoudre des jeux mathématiques et géométriques: combien y-a-t-il de de triangles dans une figure ?
Arithmetics with symbolic Artificial Intelligence and Prolog: it's a child's...Jean Rohmer
The document discusses how to teach arithmetic concepts like addition and multiplication to a computer using PROLOG. It describes modeling the concepts after how children naturally learn them. Addition is defined recursively and grounded in the basic concept of counting numbers. With just two PROLOG rules, the computer can now solve addition problems. Multiplication can also be implemented in a similar recursive manner, grounded in previous knowledge.
L'informatique n'est pas l'amie des donnéesJean Rohmer
Voici la présentation que j'ai faire au colloque GREC-O "Les systèmes complexes face au tsunami exponentiel du numérique".
Pour moi, une donnée est une phrase entière, un énoncé.
J'y explique que l'ordinateur "matériel" n'a pas été fait pour traiter les données, les langages de programmation non plus.
Et que cela handicape beaucoup les utilisations de l'informatique.
This document explains how to build a deductive inference engine for rule-based systems, business rules. It leads to a useful architecure for Complex Event Processing and Data streams
Intelligence Artificielle: résolution de problèmes en Prolog ou Prolog pour l...Jean Rohmer
Ce papier explique en détail et de manière pédagogique comment résoudre des problèmes en intelligence artificielle à l'aide du langage Prolog. Les classiques du loup, chèvre et chou, et de la tour de Hanoï sont expliqués en détail. On décrit comment appliquer l'approche "general problem solver" en Prolog
Artificial Intelligence Past Present and FutureJean Rohmer
A presentation from IFIP Congress 2004, where I give my vision of the evolution of AI, reasons of AI winter, and belief that it is the monly way to improve Information Processing in the future
Semantic networks, business rules, inference engines, and complex event proc...Jean Rohmer
Theses slides describe the principles of semantic networks (or triples) as a general and flexible representation format. We introduce the notion of deduction rules / inferences on semantic networks / triples. The detailed design of an inference engine -forward chaining- is introduced. It uses the so-called "delta driven computing" to optimise inference. The gereralization to forward chaining is provided, using the "Alexander Method". Principles of the implementation in Java are introduced, with appropriate methods on matrix operations, inparticular relational Join operations. FInally, we show how we can implement "Complex Event processing" and trigger mechanisms.
Ideliance is a precursor of so-called Semantic Web. FIrst version was developped in 1993. It allows individuals and groups to organize their personal or collective / corporate knowledge as a semantic network. This document is a presentation of the product written in year 2000. Ideliance has been marketed for large companies like Air LIquide, France Telecom, PSA, CEA, EDF, GDF, Danone, Merckk. It has been used in Military Intelligence applications. It has been designed by Sylvie Le Bars (Arkandis.com) Jean Rohmer, and implemented mainly by Stéphane Jean and Denis Poisson.
1) The document discusses potential issues with overreliance on standards and methods in computer science and information systems. It argues that strict adherence to standards can increase failure risks and limit innovation.
2) Some standards are proposed before the concepts they aim to standardize are fully developed or widely adopted, called "standards of fantasy." This can misdirect significant resources into unrealistic projects.
3) The document draws parallels between overreliance on standards in computer science and the misuse of methods in the financial sector that contributed to the financial crisis, such as securitization obscuring risks. Overall it argues for more liberal and human-centered approaches to programming instead of rigid standardization.
This document introduces Litteratus Calculus, a new semantic framework based on minimal autonomous sentences called inferons. An interlogos is a subset of words common to two inferons, and an argos is a graph connecting inferons and interlogos. Litteratus Calculus uses inductive analogy operations to perform queries, inferences, and other tasks over inferons. The goal is to build a more sustainable and democratic semantic web where any person can contribute inferons without extensive formatting or logic rules.
Compte-rendu de la première réunion du groupe national d'Infolab du jeudi 11 ...Fing
La Campagne Infolab a été lancée le jeudi 11 avril à l’occasion de la première rencontre du groupe de travail national, portant sur le thème « Culture de la donnée et médiations ». Acteurs associatifs (Libertic, Open Street Map, collectifs citoyens Open Data Tours, Poitiers, Les Petits-Débrouillards, Décider Ensemble, La Fonderie…), membres de collectivités territoriales (Région PACA, Communauté urbaine de Bordeaux, CG Gironde, CG Hauts-de-Seine, CG Manche, Mairies de Paris et de Rennes…) et grands comptes (Alcatel Lucent, La Poste, La Caisse des dépôts, Gemalto…) étaient rassemblés pour entamer une réflexion sur la culture de la donnée et ses différentes formes de médiation. Retour sur cette journée…
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La boucle est bouclée :
Sur les articles critiquant l’usage du cloud Microsoft pour héberger le « Health Data Hub », s’affiche … de la pub pour le cloud Microsoft …
De la pub microsoft dans les articles sur le health data hubJean Rohmer
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Sur les articles critiquant l’usage du cloud Microsoft pour héberger le « Health Data Hub », s’affiche … de la pub pour le cloud Microsoft …
Les 40 ans de l'Institut Fredrik Bull avec liens video: 40 ans d'informatique...Jean Rohmer
Une journée exceptionnelle avec les grands noms de l'informatique française, pour faire un retour sur les 40 dernières années et donner une vision du futur
Utiliser le langage d'intelligence artificielle PROLOG pour résoudre des jeux mathématiques et géométriques: combien y-a-t-il de de triangles dans une figure ?
Arithmetics with symbolic Artificial Intelligence and Prolog: it's a child's...Jean Rohmer
The document discusses how to teach arithmetic concepts like addition and multiplication to a computer using PROLOG. It describes modeling the concepts after how children naturally learn them. Addition is defined recursively and grounded in the basic concept of counting numbers. With just two PROLOG rules, the computer can now solve addition problems. Multiplication can also be implemented in a similar recursive manner, grounded in previous knowledge.
L'informatique n'est pas l'amie des donnéesJean Rohmer
Voici la présentation que j'ai faire au colloque GREC-O "Les systèmes complexes face au tsunami exponentiel du numérique".
Pour moi, une donnée est une phrase entière, un énoncé.
J'y explique que l'ordinateur "matériel" n'a pas été fait pour traiter les données, les langages de programmation non plus.
Et que cela handicape beaucoup les utilisations de l'informatique.
This document explains how to build a deductive inference engine for rule-based systems, business rules. It leads to a useful architecure for Complex Event Processing and Data streams
Intelligence Artificielle: résolution de problèmes en Prolog ou Prolog pour l...Jean Rohmer
Ce papier explique en détail et de manière pédagogique comment résoudre des problèmes en intelligence artificielle à l'aide du langage Prolog. Les classiques du loup, chèvre et chou, et de la tour de Hanoï sont expliqués en détail. On décrit comment appliquer l'approche "general problem solver" en Prolog
Artificial Intelligence Past Present and FutureJean Rohmer
A presentation from IFIP Congress 2004, where I give my vision of the evolution of AI, reasons of AI winter, and belief that it is the monly way to improve Information Processing in the future
Semantic networks, business rules, inference engines, and complex event proc...Jean Rohmer
Theses slides describe the principles of semantic networks (or triples) as a general and flexible representation format. We introduce the notion of deduction rules / inferences on semantic networks / triples. The detailed design of an inference engine -forward chaining- is introduced. It uses the so-called "delta driven computing" to optimise inference. The gereralization to forward chaining is provided, using the "Alexander Method". Principles of the implementation in Java are introduced, with appropriate methods on matrix operations, inparticular relational Join operations. FInally, we show how we can implement "Complex Event processing" and trigger mechanisms.
Ideliance is a precursor of so-called Semantic Web. FIrst version was developped in 1993. It allows individuals and groups to organize their personal or collective / corporate knowledge as a semantic network. This document is a presentation of the product written in year 2000. Ideliance has been marketed for large companies like Air LIquide, France Telecom, PSA, CEA, EDF, GDF, Danone, Merckk. It has been used in Military Intelligence applications. It has been designed by Sylvie Le Bars (Arkandis.com) Jean Rohmer, and implemented mainly by Stéphane Jean and Denis Poisson.
1) The document discusses potential issues with overreliance on standards and methods in computer science and information systems. It argues that strict adherence to standards can increase failure risks and limit innovation.
2) Some standards are proposed before the concepts they aim to standardize are fully developed or widely adopted, called "standards of fantasy." This can misdirect significant resources into unrealistic projects.
3) The document draws parallels between overreliance on standards in computer science and the misuse of methods in the financial sector that contributed to the financial crisis, such as securitization obscuring risks. Overall it argues for more liberal and human-centered approaches to programming instead of rigid standardization.
This document introduces Litteratus Calculus, a new semantic framework based on minimal autonomous sentences called inferons. An interlogos is a subset of words common to two inferons, and an argos is a graph connecting inferons and interlogos. Litteratus Calculus uses inductive analogy operations to perform queries, inferences, and other tasks over inferons. The goal is to build a more sustainable and democratic semantic web where any person can contribute inferons without extensive formatting or logic rules.
Internet in 2020 rohmer open world forum 2011Jean Rohmer
The document discusses Jean Rohmer's views on the internet in 2020. It makes several claims: (1) Natural language will be the ultimate open source standard in 2020, as it has existed for over 100,000 years; (2) Everyone should develop a "Personet" to mirror their brain and connect/protect it from the global internet; (3) Increasing global intelligence relies on contributing natural language to the network with an "Alterity" attitude.
1. IDELIANCE MENTAL
Le nouveau « Concept Car » IDELIANCE
Copyright Jean Rohmer 2015-2020
Présentation Courante Janvier 2020
2. Faire sans s'égarer
le tour du monde littéraire
Denis Diderot, le Prospectus
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
3. Faire sans s'égarer
le tour du monde littéraire
Denis Diderot, le Prospectus
Passer de la notion de document
à la notion de phrase
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
4. Faire sans s'égarer
le tour du monde littéraire
Denis Diderot, le Prospectus
Passer de la notion de document
à la notion de phrase
… Et en finir avec Word, Excel, PowerPoint, Bases de Données !
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
5. Parcourir le« dernier kilomètre sémantique »
en lecture et en écriture
---
Continuum entre (structures / graphes)
et (documents / textes)
---
Vers un « Excel Sémantique »
Comme poste de travail de l’analyste
---
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
Acceptabilité + Interactivité
6. Historique de IDELIANCE
1993: Première version: « Mémoire Personnelle »
1994: Développement pour la gestion de connaissances personnelles dans le
projet européen EUREKA « MNEMOS » (BULL, CEA, MATRA, AEROSPATIALE)
1996: Etudes pour la DGA: modélisation du champ de bataille (Projet OCTO)
1998: Premières commercialisations d’un outil individuel
2000: Outil collectif sur serveur HTTP. Nombreux clients grands comptes civils et
Défense: Marketing, Veille, KM, Renseignement Militaire
2002-2010: Chez Thales. Lien avec outil de veille ARISEM, transposition des
concepts dans de grands projets France, Europe, Nato, OPEX. Contacts avec les
communautés « Semantic Wiki, Semantic Desktop ». Projet EDA OSEMINTI. …
projet VIRTUOSO…
2003 – 2013: Expérimentation en pur langage naturel: « Calcul Littéraire »
2015- … Début refonte totale: « IDELIANCE MENTAL ». Une demi-douzaine de
beta-testeurs depuis 3 ans
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
7. RESEAU SEMANTIQUE ET LOGIQUE DU 16 EME SIECLE DANS LA
CATHEDRALE DE GRENADE MODELISANT LA SAINTE TRINITE
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
8. Continuum entre données structurées (graphes)
et textes (documents)
• Voir tout énoncé / entité comme un texte
• Voir tout texte comme un graphe (Il n’y a plus de texte associé à un objet)
• Chaque ligne d’un texte est une entité (le texte est un graphe linéaire)
• Les compléments d’une relation peuvent être ordonnés (exemple des lignes d’un texte)
• Des termes lemmatisés sont automatiquement associés à chaque entité, venant enrichir le graphe
• Un terme: de 1 à 3 mots. Exemple: « neurone repondre valeur » « gaulle charles »
• En cours: représenter la structure hiérarchique des textes (titres/sous-titres)
• Notions d’Ontologies, Gazetteer, Entités Nommées: incorporées naturellement
• Terme <-> Entité <Relation> / Entité <appartenance> Catégorie
• Tout est indexé dans tous les sens en temps réel
• La notion de terme suffit à créer automatiquement des liens entre les entités sans poser des relations
de type graphe
• Bon terrain pour extraire des relations de type graphe par apprentissage automatique (compréhension
de texte)
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
9. Imports / Exports
• Import de documents .txt transformés en graphes avec termes
• Import Excel
• Export Excel
• Export HTML
• Export RTF Word
• Import / Export de tout ou partie d’une collection dans une autre en
format textuel simple (avec fusion)
• Export vers le serveur de graphes sémantiques XWIKI
• Copier / Coller automatiques « astucieux »
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
13. Phrases Récursives
Exemple d’application:
• Cotation de l’information
• Rattachement à des
sources multiples
• Gestion des droits à en
connaître, des diffusions,
de l’urgence, au niveau le
plus fin
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
20. Un Signal Faible
Est un « ENTRE-QUOI »
des termes d’un
Sujet de Préoccupation
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
21. Les AZIMUTS
1996, Sylvie Le Bars et Jean Rohmer
Fusion de navigation, découverte, requêtes, graph mining, business intelligence …
Puissante généralisation de la recherche par facettes
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
33. IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
Exploitation du célèbre rapport de
O. Ezratty sur le CES 2019
On veut écrire un
billet sur la
blockchain telle
que vue au CES
Las Vegas
« Le journaliste automatique »
(sort of analyste de Renseignement)
34. IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
On ne garde que les N termes les plus fréquents
contenus dans les phrases qui parlent de blockchain
35. Navigation Séquentielle (horizontale, verticale)
Beaucoup de graphes sont des listes ou des
arbres …
… A commencer par les graphes issus de textes /
documents
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
36. IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
Terme -2 Terme -1
Terme
(ou plusieurs)
Terme +1 Terme +2
Navigation HORIZONTALE dans une base de 100 articles scientifiques
37. IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
On a choisi le
terme
« strategy »
en position +1
Navigation HORIZONTALE dans une base de 100 articles scientifiques
38. IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
Navigation HORIZONTALE
N
a
vi
g
at
io
n
V
E
R
TI
C
A
LE
Lignes -2
Lignes -1
Lignes +1
Lignes +2
Terme -1
Terme +1
39. Un peu d’IA …
(mais la représentation c’est déjà beaucoup d’IA!)
Moteur d’Inférence en logique du 1er Ordre
Suggestions
Clustering
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
41. Apprentissage et Graphes
Dans un graphe, supervisé et non supervisé se ressemblent
Tout sous-graphe peut être un objet de clustering
Tour sous-graphe peut être un attribut
Clusters de sujets, de termes
Clusters de similarité
Clusters thématiques
Suggestions de nouvelles relations
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
42. Regroupement de pays d’Asie
(article de Olivier Ezratty)
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
43. Les mois de l’année
dans pages wikipedia FR / EN sur De
Gaulle et Churchill (300 ko)
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020
49. Implémentation de IDELIANCE MENTAL
• Tout en mémoire
• Structures de données optimisées de bas niveau
• Indexation totale mise à jour en instantané
• Pseudo langage logique interne
• Tous algorithmes «faits maison »
• Pas de bibliothèques ou composants externes style
Elastic Search …
• Exécutable tient en 6 Mo
• Le futur: Idéliance programmé en Idéliance pour
portabilité du code …
IDELIANCE MENTAL Janvier 2020