IA neuro-symbolique pour l'interprétation granulaire des données des bases STUPS© et OTARIES© : défis applicatifs et perspectives - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2023

IA neuro-symbolique pour l'interprétation granulaire des données des bases STUPS© et OTARIES© : défis applicatifs et perspectives

Abstract

Historiquement, l'intelligence artificielle (IA) s'est divisée en 2 courants selon les hypothèses faites pour modéliser l'intelligence humaine : l'IA symbolique, supposant que des symboles sont nécessaires, et l'IA statistique (plus particulièrement l'IA connexionniste) affirmant le contraire. Dernièrement, l'IA neuro-symbolique tente de réconcilier les 2. Les travaux présentés dans cet article sont en en collaboration avec la Police Scientifique française, dans le contexte du Plan National Stup. Nous présentons les problématiques métiers en lien avec le projet, puis en déduisons les problématiques scientifiques. Après un rappel des domaines de l'IA et leurs limites, nous présentons un état des lieux du domaine de l'IA neuro-symbolique. Nous discutons les défis applicatifs avant de finir par une présentation des premiers travaux qui ont été conduits. Des pistes d'approches basées sur l'état des lieux de l'IA neurosymbolique sont aussi présentées pour la suite des travaux.
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Dates and versions

hal-04164186 , version 1 (18-07-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04164186 , version 1

Cite

Sébastien Guillemin, Laurence Dujourdy, Ludovic Journaux, Ana Roxin. IA neuro-symbolique pour l'interprétation granulaire des données des bases STUPS© et OTARIES© : défis applicatifs et perspectives. CNIA 2023 - Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, PFIA, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.8-17. ⟨hal-04164186⟩
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