Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle
Le thème de la confiance dans les
systèmes de management de la connaissance
est celui de l'intervention :
"Ausculter, explorer, qualifier et exploiter
une base de connaissance industrielle" .
Comment embarquer la communauté des jeunes chercheuses et chercheurs en Intelligence Artificielle dans le grand défi de la confiance dans les systèmes de management de la connaissance ?
Alain Berger se propose de traiter ce sujet lors de la Keynote, le vendredi 3 juillet aux Rencontres des Jeunes Chercheurs en IA ou RJCIA à 10h30 à Arras, France.
Dans cette perspective, il convient de rappeler les différentes phases du cycle de vie d'une base de connaissance.
Une fois le domaine retenu avec son périmètre précisé, il y a l’élicitation que nous avons associée à la structuration et la modélisation de la connaissance, qui est la phase où l'on collige cette connaissance à partir d'entretiens et de documents (etc.).
Lorsque les contenus sont prêts selon l'ingénieur de la connaissance, la validation prend en compte l’applicabilité de l’élément de la connaissance et l'exploitation, cette dernière concerne les droits à la consultation, à la contribution, et ainsi à la vie de ce patrimoine de connaissance.
Les approches ontologiques et taxonomiques et leur complément indexation ou liages transforment un ensemble d'éléments de connaissance en un réseau, un graphe qui porte toute la sémantique du domaine.
Comment apprécier ce graphe qui est alors en construction, en mûrissement ?
Il a aujourd'hui de nombreuses analyses pour comprendre ce que portent ce représentation :
L'effet miroir est le premier effet Waouh !.
L'outil - chez Ardans le KB-Scope - qui présente le graphe, révèle le jumeau numérique en construction de l'expert qui se confie à l'ingénieur de la connaissance dans ce projet. Cela a un impact car l'expert n'a pas conscience de ce qu'il sait, d'autant qu'aux écrits existants sont ajoutés l'implicite enfin explicité, les retours d'expérience, les petites notes du carnet (ou du fichier excel) etc.
Deux exemples très concrets de cet effet Waouh ! où le processus de l'ingénierie de la connaissance construit un graphe qui par l'outil révèle des schémas explicitant les expertises métiers dans l'industrie manufacturière et l'industrie spatiale.
Le second effet Waouh ! est lié à la contribution en exploitation de la base de connaissance dans une architecture logicielle où l'expertise est constituée de connaissances structurées ontologiquement et taxonomiquement, produites à l'issue d'un processus (cycle en Omega) où ces connaissances sont validées par l'expert, et enrichies par un graphe qui lie topologiquement ces connaissances : un GraphRAG naturel !
Si l'on transmet un prompt à une telle base de connaissance, il saura être augmenté par cette architecture et le LLM éventuellement finement réglé (ou fine tuned) pour fournir une réponse, a priori , d'une meilleure qualité.
Si l'objectif est de restituer à un utilisateur une réponse pertinente, efficiente et sûre ou digne de confiance, il est important de disposer d'outil d'auscultation et de visualisation de base de connaissance afin de savoir justifier au mieux de l'existant consolidé, quand, et par qui dans quel contexte.
La conférence est réalisée dans le cadre des RJCIA ou Rencontres des Jeunes Chercheurs en IA, qui se tient au sein de la Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA) à Arras.
L'inscription est nécessaire et s'effectue sur le site de la PFIA : Inscription RJCIA 2026
Crédits photographiques : Alain Berger - Ardans (c) 2026
Il s'agit d'oiseaux Noddi brun et Noddi Marianne (Anous tenuirostris) de l'île aux Cocos dans le lagon de Rodrigues - Maurice.
Pour l'anecdote, ils vivent sur une réserve, aiment se prélasser sur la plage ou les toits des bateaux qui transportent les visiteurs et certains restent perchés sur le toit sur le retour vers l'île de Rodrigues (d'où la photographie en ombre chinoise prise sous la bâche du toit).
