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Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un des champs d'étude de l'intelligence artificielle. Son objet est de construire un système informatique capable d'engranger des faits et de les organiser selon leur sens ou leurs relations. Cela suppose que le système soit capable de détecter, dans les faits qu'on lui fournit, des éléments d'information pertinents pour construire les relations avec les autres faits.

Le résultat d'un système d'apprentissage automatique peut être :

• une base de données relationnelle,
• une ontologie,
• tout autre structure de données exploitable informatiquement.

Les résultats sont, pour le moment, relativement limités, car la principale difficulté est de définir comment repérer les éléments de sens dans les faits que le système reçoit : d'une certaine manière, le système doit comprendre les faits et c'est là tout le problème de l'intelligence artificielle depuis ses débuts.

On peut toutefois noter quelques résultats encourageants dans le domaine de la construction automatique d'ontologies propres à un domaine, par analyse de corpus de textes. Dans ce cas, le système construit une liste des principaux termes récurrents et tente de les relier en utilisant un dictionnaire ou un glossaire et une base de règles grammaticales. Il fournit en sortie une ontologie des termes du domaine, mais ce résultat reste partiel : l'utilisateur doit encore le corriger et l'affiner après coup.

Une retombée opérationnelle -bien que soumise à des critiques- est le moteur de recherche sémantique Kartoo . Il construit un arbre des relations entre des termes d'une requête lorsqu'ils sont présents dans différents sites webs. La technologie qui permet cela se base sur une indexation des sites webs fondée sur la mise en relation des mots qu'ils contiennent.