À l’ère de l'intelligence artificielle, les entreprises modernes sont confrontées à un défi critique : exploiter pleinement les connaissances accumulées au fil du temps pour optimiser leurs opérations et atteindre leurs objectifs stratégiques. L’information, qu’elle soit explicite ou tacite, constitue un atout inestimable qui, lorsqu’il est correctement géré, peut transformer la manière dont une entreprise opère, innove et se positionne sur le marché. Aujourd’hui, la capacité à capter, organiser, partager et réutiliser ces connaissances devient un facteur déterminant, donnant la capacité aux entreprises d’exploiter leur patrimoine immatériel.
Cette version de Semaphore marque une étape significative dans l’intégration de l’IA en introduisant des fonctionnalités plus avancées, comme la modélisation des connaissances assistée par l’IA. Ce développement représente un raffinement et une extension des capacités existantes, rendant l’IA encore plus importante dans le fonctionnement de la plateforme, notamment en facilitant la création et l’enrichissement des modèles de connaissances de manière plus automatisée.
Créer et enrichir des modèles sémantiques
Ainsi, AI Model Builder est un outil alimenté par l’IA qui s’appuie sur de grands modèles de langage (LLM) pour accélérer la création et l’enrichissement des modèles de connaissances sémantiques. Pour rappel, l’IA sémantique se réfère à l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle pour comprendre et traiter les significations des mots et des phrases (la sémantique) dans les données. Cela va au-delà de la simple reconnaissance de mots-clés : l’IA sémantique tente de saisir le contexte et les relations entre les concepts pour extraire des informations pertinentes.Semaphore 5,10 offre la possibilité de partager une même instance de Classification Server entre plusieurs projets distincts. Grâce à cette fonctionnalité, différentes équipes ou départements peuvent utiliser le même environnement de classification tout en maintenant des ensembles de données et des modèles distincts. Plusieurs modèles et ensembles de données peuvent coexister dans la même instance, avec des résultats affichés selon les critères définis par l’utilisateur.
Les utilisateurs peuvent produire des modèles sémantiques à partir d’un concept initial, et les enrichir avec des concepts spécifiques ou des étiquettes alternatives. En pratique, cette fonctionnalité permet de construire des ontologies complexes et des taxonomies personnalisées sans nécessiter une équipe de spécialistes dédiés. Un atout en temps de pénurie de profils.
Améliorer le partage et l’exploitation des données
Les capacités de cartographie de Semaphore 5.10 ont également été développées. Ce processus consiste à établir des correspondances entre les éléments de données de différentes sources ou systèmes. La cartographie des données est une composante essentielle pour assurer l’interopérabilité entre différents systèmes et formats de données au sein d’une entreprise. En intégrant des relations au sein des modèles de connaissances existants, cette version capture les similitudes entre les modèles et crée des relations cartographiques.Enfin, l’utilisation de SHACL (Shapes Constraint Language) améliore la qualité et la cohérence des données en établissant des règles et des validations pour les modèles de données. SHACL est un langage standard utilisé pour définir des règles de validation et des contraintes sur les données dans des graphes RDF (Resource Description Framework).
RDF est un modèle de données utilisé pour représenter des informations sur le Web de manière structurée, notamment dans les domaines du Web sémantique et des technologies liées aux données liées (Linked Data). Semaphore 5.10 propose une interface intuitive pour l’importation et l’exportation de SHACL.
