Tribune libre : des ordinateurs capables de penser ? (Autonomy)
Emmanuel Mériot, Directeur régional Europe du Sud d’Autonomy (logiciels d’infrastructures), revient sur le concept du Meaning Based Computing, visant à « faire passer les ordinateurs au stade supérieur ».
La probabilité naît de l’information et l’information naît de la probabilité.
Même si nous n’en avons pas forcément conscience, la compréhension humaine est axée sur des calculs de probabilités et d’incertitudes s’appuyant sur la connaissance d’informations passées.
Depuis toujours, les ordinateurs fonctionnent sur un modèle différent – l’apprentissage, le raisonnement et la logique étant jusqu’alors l’apanage de l’homme.
Mais un nouveau paradigme informatique du nom de Meaning Based Computing (MBC) a prouvé sa capacité à faire passer les ordinateurs au stade supérieur.
Grâce à cette technologie, les ordinateurs peuvent désormais traiter l’information selon le processus humain et prennent les décisions fondées sur le sens du contenu, bien au-delà de la simple correspondance entre tags et mots-clefs.
L’idée que les ordinateurs doivent se conformer au monde des humains plutôt que l’inverse est le principe fondateur du Meaning Based Computing.
Au lieu d’être limité par une vision en noir et blanc, de ligne et de colonnes avec laquelle les ordinateurs mènent le monde, les solutions de MBC comprennent la subtilité des idées exprimées par les êtres humains dans leurs manières d’effectuer des recherches et leurs interactions avec les données.
En comprenant toutes les informations numériques et en identifiant les relations qui existent entre elles, la technologie de MBC permet d’automatiser une multitude de processus qui exigeaient jusqu’ici des interventions humaines lourdes et prolongées.
Ainsi, le Meaning Based Computing aide les organisations à maximiser l’utilisation de l’information, à révolutionner la gestion des connaissances et à transformer la manière d’interagir avec les données.
Les technologies qui peuvent être utilisées pour faire du MBC sont variées : linguistique, reconnaissance vocale et vidéo. Mais celle dont l’utilisation commerciale est la plus forte a été établie sur un modèle mathématique d’après les travaux scientifiques de Bayes et Shannon. Elle n’est pas limitée par les nuances du langage.
(lire la fin de la tribune page 2)