Présentation
Les entreprises découvrent que une couche d'intelligence scalable basée sur des graphes de connaissances livre le contexte institutionnel qui transforme les modèles d'IA génériques en systèmes de production fiables.
Microsoft utilise des graphes de connaissances pour alimenter ses agents d'IA, ce qui permet de réduire le temps de développement et d'améliorer la fiabilité des systèmes.
Contexte technique
Les graphes de connaissances sont une représentation de données qui permet de modéliser les relations entre les différentes entités d'une entreprise.
Ceci permet de créer une couche d'intelligence scalable qui peut être utilisée pour alimenter les agents d'IA, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées et de mieux comprendre le contexte de l'entreprise.
Fonctionnement
Le vice-président de l'ingénierie logicielle de Microsoft, Jeevan Pathuri, a expliqué que les graphes de connaissances permettent de créer une couche d'intelligence scalable qui peut être utilisée pour alimenter les agents d'IA.
Il a également souligné que la création d'une couche sémantique est essentielle pour extraire l'intelligence des données et faire fonctionner les systèmes d'IA de manière fiable.
Les graphes de connaissances permettent de modéliser les relations entre les différentes entités d'une entreprise, ce qui permet de créer une couche d'intelligence scalable.Implications et limites
Le marché des graphes de connaissances est en plein essor, avec une croissance projetée de 1,9 milliard de dollars aujourd'hui à près de 10 milliards de dollars d'ici 2032.
Cependant, la création d'une couche d'intelligence scalable nécessite un travail acharné et une compréhension approfondie des données et des relations entre les entités d'une entreprise.
