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IA
Symbolique
IA symbolique & systèmes à base
de règles – Hypatie
Chez Hypatie, nous combinons l’intelligence artificielle symbolique avec les méthodes statistiques pour développer des systèmes experts, des moteurs de règles métiers et des solutions d’aide à la décision fondées sur la logique, la modélisation et l'interprétabilité.
Technologies & Outils
L'IA symbolique est une autre approche de l'intelligence artificielle. Elle utilise des symboles et des règles de traitement de l'information pour effectuer des tâches. Les symboles peuvent être des concepts, des objets, des relations, etc.
Nos Services Incluent :
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Langages de règles : Prolog, Drools, RuleML, JESS
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Graphes de connaissance : RDF, OWL, SPARQL, Neo4j
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Systèmes hybrides : règles + NLP + machine learning
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Moteurs de règles métiers: Camunda DMN, OpenL Tablets
Notre approche
Les algorithmes d'IA symbolique traitent des symboles, qui représentent des objets ou des concepts du monde, ainsi que leurs relations.
Notre principale approche de l'Intelligence Artificielle symbolique repose sur la programmation logique, où règles et axiomes sont utilisés pour effectuer des inférences et des déductions.
Les cas d’usage sont multiples :
Systèmes d’expertise médicale ou juridique
Moteurs de règles dans des logiciels métiers (assurance, fiscalité, RH…)
Diagnostic automatisé (pannes, anomalies)
Outils d’aide à la décision basés sur des réglementations
Solutions d’évaluation & scoring explicables
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Modélisation des connaissances
Nous structurons votre connaissance métier dans des graphes, des ontologies ou des moteurs de règles. Cela permet de rendre vos processus formalisables, vérifiables et explicables, contrairement aux modèles black box.
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Construction de moteurs de règles
Nous créons des systèmes capables de prendre des décisions en fonction de conditions logiques. Ces règles peuvent être modifiées facilement, sans redévelopper le code (no-code / low-code rule engines).
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Hybridation IA symbolique & IA statistique
Pour maximiser les performances, nous combinons l’IA symbolique avec des modèles d’apprentissage automatique. Par exemple : extraction d’informations via NLP, puis décision via moteur de règles.
Nous suivre
Nous sommes disponibles
Lun-Sam: 10.00 am
à 7.00pm