Des lettres et des chiffres

L’analyse formelle en bout de course

« Au commencement était le Verbe… et le Verbe s’est fait chair. » Puis les hommes se sont mis à assembler des mots entre eux pour s’exprimer. Le langage, cette fonction qui nous semble tellement élémentaire, a été l’un des premiers grands chantiers de l’Intelligence Artificielle. En effet, dès la fin des années cinquante, l’expérience de Georgetown, menée notamment par IBM, a suscité un espoir démesuré : « within three or five years, machine translation would be a solved problem ». Cet espoir fut à la hauteur de la désillusion provoquée par les faibles résultats constatés. read more

Le prix de la chose

Avec l’arrivée prochaine d’une nouvelle version de notre solution AFS et avec le changement d’année, donc d’exercice commercial, se pose immanquablement la question de la grille tarifaire.

La difficulté pour un éditeur de logiciels comme Antidot n’est pas tant de fixer un prix que de définir les variables qui permettent de calculer une valeur. Quelles sont les métriques à utiliser, sachant que les objectifs sont : read more

Le sens de la sémantique

Une très grande confusion règne autour du mot « sémantique » qui est utilisé à toutes les sauces dès qu’il s’agit de moteurs de recherche, et force est de constater que les discours marketing des acteurs ne vont pas dans le sens de la clarté.

Tout d’abord, il y a l’indexation sémantique : celle qui consiste, lors de l’analyse d’un document, à rattacher chaque mot à un concept sous-jacent. Ainsi, par exemple, pour le mot jaguar, il faut déterminer s’il s’agit du félin, de la voiture ou de l’avion. Et ça, c’est compliqué. Tout d’abord, il faut une “liste” de concepts cibles (le sens du truc qui est derrière le mot) pour pouvoir transformer le mot en concept. Il faut donc avoir modélisé tous les concepts… Autant dire que c’est peine perdue : cela sous entendrait que tout le monde pense de la même façon et se représente le monde à l’identique. Ensuite, il ne faut pas se tromper lors de l’analyse : faux amis, ambiguïté… Et d’ailleurs, tout ça est tellement compliqué que ça n’a jamais marché. C’est sans doute une des grandes errances et un Graal illusoire des moteurs de recherche des années 80-90. Les grands acteurs de ce domaine se sont dès lors fixé des objectifs plus modestes, mais dont les résultats sont plus probants : extraction d’entités nommées, data mining, etc. read more