​IA neuro-symbolique : la prochaine étape après les LLM, les agents et l’IA générative

​par : Stéphanie BIRON ( CEO d’Auxo Dynamics, ingénieur data & ia avec une expertise en sémantique sur les systèmes complexes)

​Cette présentation proposera une exploration de l’IA neuro-symbolique et de son potentiel pour transformer les usages de l’intelligence artificielle en entreprise.

​L’atelier débutera par une introduction aux principes fondamentaux de cette approche : comment faire dialoguer la puissance d’apprentissage des réseaux de neurones, au cœur du machine learning moderne et des LLM, avec la rigueur des systèmes symboliques, fondés sur des règles explicites, des graphes de connaissances, des ontologies et des mécanismes de raisonnement. Cette première partie permettra de comprendre en quoi le neuro-symbolique cherche à dépasser certaines limites de l’IA générative actuelle, notamment en matière d’explicabilité, de fiabilité, de structuration des connaissances et de raisonnement contrôlé.

​La présentation montrera ensuite comment ce “mariage” entre apprentissage statistique et représentation symbolique peut ouvrir la voie à des systèmes d’IA plus robustes, plus interprétables et mieux adaptés aux environnements métiers complexes. Plusieurs cas d’usage concrets seront présentés afin d’illustrer les apports de l’approche neuro-symbolique dans des contextes d’entreprise : exploitation de connaissances métier, aide à la décision, raisonnement sur des systèmes complexes, enrichissement de graphes de connaissances ou encore amélioration de la fiabilité des applications d’IA générative.

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