Dans un monde où l'intelligence artificielle (IA) façonne notre interaction avec la technologie, la manière dont les chatbots comprennent et traitent l'information est cruciale. Un article fascinant d'Anj Simmons met en lumière une limitation fondamentale des modèles de langage de grande taille (LLMs) : leur capacité à générer des réponses sans une compréhension profonde du contexte ou de la question posée.

Ce qu'on apprend

Malgré les progrès impressionnants des LLMs, comme ChatGPT ou Gemini, dans la fourniture de réponses informatives et apparemment intelligentes, ces modèles restent parfois à côté de la plaque lorsqu'il s'agit de questions nécessitant une analyse précise ou la recherche de critères spécifiques.

L'article démontre, à travers des exemples concrets, que sans une représentation explicite de la connaissance, même les LLMs les plus avancés peuvent produire des réponses erronées ou incohérentes.

La solution?

Incorporer une représentation explicite de la connaissance — une base de données, un graphe de connaissance, ou tout autre forme de stockage structuré d'informations. Ceci permettrait une recherche et un raisonnement plus précis et efficace, rendant les chatbots véritablement intelligents et fiables.

Perspectives pour un logiciel de gestion

Cette approche ouvre les portes d'un support utilisateur de niveau 0 amélioré. En effet elle implique qu'en tant qu'intégrateur d'ERP nous soyons plus attentifs à la manière de rédiger notre documentation utilisateur. Si nous avons une approche de rédaction de documentation utilisateur orienté graphe de connaissances, cela apportera de la pertinence aux réponses des Chatbot que nous mettons en oeuvre.

Lisez l'article complet pour plonger dans le futur de l'intelligence artificielle et des chatbots.

LLMs are not enough… why chatbots need knowledge representation