Graphes de connaissances et ingénierie contextuelle

Les agents d’IA passent du statut d’assistants passifs à celui de décideurs autonomes, ce qui crée un nouveau goulot d’étranglement crucial : le contexte. Les performances d’un agent dépendent désormais moins de son modèle sous-jacent que du contexte sur lequel il est capable de raisonner. Malheureusement, les architectures data traditionnelles ne saisissent que l’état actuel des opérations, passant complètement à côté du raisonnement tacite et des précédents historiques qui résident dans l’esprit des personnes et dans des conversations fragmentées.

Pour combler cette lacune, les entreprises doivent mettre en place une infrastructure à trois niveaux comprenant :

1. Des graphes de connaissances qui cartographient les informations dont dispose l'entreprise, en reliant des entités dispersées au sein de réseaux navigables.
2. Des ontologies qui définissent la signification de ces liens, en établissant des règles sémantiques communes et des garde-fous opérationnels stricts.
3. Des graphes contextuels qui rendent compte de la manière dont l'organisation prend réellement ses décisions, en enregistrant les traces décisionnelles, les exceptions aux règles et les chaînes causales au fil du temps.

Alors que les logiciels conçus pour les humains reflètent la réalité telle qu’elle est aujourd’hui, ceux destinés aux agents doivent refléter la manière dont cette réalité s’est construite. En fin de compte, ce sont les entreprises disposant du meilleur contexte qui s’imposeront au cours de la prochaine décennie dans le domaine de l’IA d’entreprise.