Documents pour «modèle statistique»

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Affiche du document La modélisation mathématique des langues naturelles

La modélisation mathématique des langues naturelles

Sylvain KAHANE

1h14min19

  • Généralités
  • Mathématiques
L'objet central de la linguistique contemporaine est de modéliser les langues naturelles et leur fonctionnement, c'est-à-dire comment un locuteur exprime un sens dans une langue donnée ou comment à partir d'un énoncé linguistique il récupère son sens. De questions sur la langue sont nées des branches fondamentales des mathématiques : la modélisation du sens (et du raisonnement) a donné la logique et la modélisation de la syntaxe a donné la théorie des langages formels et les bases de l'informatique.
Alors que ces objets mathématiques venus de la linguistique poursuivent une vie autonome, les modèles mathématiques de la langue continuent d'évoluer sur des architectures de plus en plus complexes intégrant un véritable calcul du sens et prenant en compte la diversité des comportements des mots et leur faculté de former toujours de nouveaux sens. Nous illustrerons notre propos par un fragment de modèle mathématique pour le français. Nous comparerons ces modèles symboliques avec les modèles statistiques basés sur l'analyse automatique de grands corpus textuels annotés. Nous nous intéresserons également aux (non) liens institutionnels entre linguistique et mathématique, ainsi qu'à la position de la linguistique mathématique par rapport à la linguistique informatique et au traitement automatique de la langue.
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Affiche du document L'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle

Jean-Paul HATON

1h16min33

  • Savoir et communication
L'intelligence artificielle (IA) a pour but de faire faire par une machine des tâches réputées intelligentes, que ce soit en s'inspirant du fonctionnement perceptif et cognitif humain ou non. Pour mener à bien cette tâche ambitieuse, l'IA est amenée à formaliser le savoir et les connaissances et à mécaniser les raisonnements dans les domaines de l'activité humaine. Les méthodes et techniques mises en oeuvre sont variées, pluridisciplinaires et souvent complémentaires : modèles symboliques fondés sur des connaissances, réseaux neuromimétiques, modèles stochastiques. Après un optimisme excessif des premiers travaux au cours des années 1950, l'IA a permis au cours des dernières années de mettre au point des applications pratiques résolvant des problèmes réels dans des domaines très divers tels que l'aide à la décision, le diagnostic, l'interprétation de signaux, la reconnaissance de la parole, le traitement du langage écrit, la robotique, l'interprétation d'images et la vision par ordinateur, les jeux, le réglage de machine, la conduite de processus industriels, etc. Ces domaines seront utilisés pour illustrer les principes et les méthodes présentées au cours de cette conférence. Les tendances actuelles de la recherche en IA ont trait à l'amélioration de la robustesse des systèmes mis au point, à l'approfondissement des connaissances dans un domaine d'activité et à l'interaction plus " naturelle " entre un utilisateur et une machine. Une autre tendance importante est l'intégration de l'IA dans des systèmes d'information plus généraux d'une entreprise ou d'une organisation.
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