La conceptualisation est le processus par lequel des idées ou des phénomènes bruts sont structurés et organisés en concepts abstraits, permettant une meilleure compréhension, modélisation et manipulation dans des systèmes d'intelligence artificielle (IA). Elle implique l'identification, la définition et la formalisation des entités, relations et propriétés clés d'un domaine, facilitant ainsi la création de modèles cognitifs ou informatiques cohérents. La conceptualisation se distingue d'autres approches, comme la classification ou la simple extraction de données, par sa capacité à créer des représentations sémantiques riches et réutilisables.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
La conceptualisation est utilisée dans la construction d'ontologies pour le web sémantique, l'élaboration de bases de connaissances, et la modélisation de domaines complexes (santé, finance, industrie). Par exemple, dans les assistants vocaux, elle permet de relier des commandes naturelles à des actions informatiques précises. Dans la vision par ordinateur, elle aide à convertir des objets détectés en concepts manipulables pour des raisonnements de haut niveau.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les outils dédiés à la conceptualisation, on peut citer Protégé (pour l'édition d'ontologies OWL), WebProtégé, TopBraid Composer, ainsi que des frameworks comme Apache Jena (Java) ou Owlready2 (Python). Ces outils facilitent la création, la gestion et l'exploitation de concepts dans des systèmes automatisés ou collaboratifs.
Derniers développements, évolutions et tendances
Les avancées récentes portent sur l'automatisation partielle de la conceptualisation via le machine learning, notamment l'extraction de concepts à partir de textes non structurés ou de graphes de connaissances massifs. L'intégration avec les grands modèles de langage (LLM) ouvre également la voie à des conceptualisations dynamiques et évolutives, adaptées à des domaines en mutation rapide.
