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Au sein de certains milieux de haut degré de spécialisation, le langage technique est prépondérant. Difficile alors, pour qui n’est pas spécialiste, d’en extraire des informations et de partager les connaissances sur des sujets tels que l’aéronautique, le nucléaire, ou la pharmacologie. Mais il existe à présent des technologies fondées sur l’IA aptes à pratiquer l’exercice avec fiabilité, de façon moins fastidieuse et potentiellement plus fiable que ne le ferait un humain mal relié aux spécialistes.
L’accès à l’information, au sein même des entités des secteurs de haute technologie, ou dans des buts de communication avec d’autres entités, est un enjeu important mais difficile à gérer : en effet, des concepts pointus doivent être intelligibles, sans qu’il soit nécessaire de faire appel à un spécialiste à chaque phrase ou au moindre élément de jargon. Il faut donc traiter les éléments de langage pour accéder à l’information, et de nouvelles approches ont des résultats concluants.
Une IA capable d’intégrer au-delà du contenu
Bien sûr, savoir intégrer, trier et retranscrire le contenu informationnel issu de domaines précis et à haute valeur technique, c’est bien. Mais cela risque encore de fournir des résultats un peu brouillons, porteurs de malentendus: un retour vers l’expert risque donc de se faire, afin de vérifier la bonne logique d’intégration de l’information. La nouveauté, c’est que l’on s’attache dorénavant à intégrer la structure des documents ainsi que la langue utilisée : syntaxe, mises en pages, ponctuation, etc. Une IA en fait des éléments facilitant sa capacité d’apprentissage propre.
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Concrètement, analyser la structure d’un document permet à l’IA de comprendre les mécanismes de hiérarchisation de l’information afin de mieux cibler celle-ci. Analyser le niveau de langage et le style rédactionnel lié à telle ou telle spécialité est aussi utile. Enfin, dans des domaines très spécialisés, les sources sont généralement très normées: les rapports, livres blanc ou tout autres types de documents doivent suivre des gabarits précis. Intégrer ces normes permet à l’IA de cibler l’information tout en collant au sujet.
En somme, il s’agit maintenant de ne plus se contenter d’analyser le fond d’une source documentaire, mais également d’en analyser la forme, afin de s’approprier le langage d’une spécialité sans risquer de s’éloigner de celle-ci.
Comment cela fonctionne t-il ?
Une IA est comme un cerveau, et donc comme un muscle : il faut l’entraîner. Donc, la superviser, certes, mais uniquement pour valider: pas besoin d’experts en permanence supervisant le contenu!
L’intelligence artificielle soumet à l’expert quelques échantillons extraits de données, qui sont validées ou non. L’IA adapte ses prédictions en fonction de ces validations, analysant en temps réel les paramètres utiles (contenu, jargon, syntaxe, logique interne…). L’IA apprend également, au fur et à mesure, à se corriger elle-même, et à intégrer ses ”erreurs” à la poursuite de son travail.
L’économie de temps est bien réelle : les experts métiers (détenteurs permanents de l’information ”dans son jus”) et les ingénieurs travaillant sur l’IA (mais ne maîtrisant pas l’information bon vulgarisée) sont bien moins sollicités. Avant de déployer ces technologies, les acteurs devaient de part et d’autre faire effectuer des va-et-vient par l’information. Or, une information qui circule un peu trop, c’est une information fragilisée. Minimiser les transits va donc au-delà de considérations économiques. Cela offre un avantage sécuritaire important, dans la mesure où l’entité spécialisée, qui peut être soucieuse de conserver ses données, peut se permettre de trier en interne l’information, et gérer seule le partage de cette dernière à l’extérieur.
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