Une vision simpliste de la complexité ?
Contexte et importance de la visualisation des données
Dans notre monde hyperconnecté, comprendre l’information complexe qui nous entoure est essentiel. Pour ce faire, nous avons tendance à utiliser des schémas de pensée simples, souvent représentés par la théorie des graphes sous forme de chemins, boucles et arbres. Cependant, la réalité est bien plus complexe et ces trois éléments de base ne suffisent pas à la représenter entièrement. Il est nécessaire de les combiner pour obtenir une image plus fidèle de notre environnement informationnel.
Problématique des schémas simples et la complexité de l’information
Les schémas de pensée simples montrent rapidement leurs limites lorsqu’il s’agit de représenter des réseaux complexes, tels que les réseaux sociaux ou les interactions entre données d’une entreprise. Nous devons trouver des moyens plus sophistiqués pour capturer cette complexité croissante. L’intelligence artificielle (IA) et la visualisation de données sous forme de graphes se révèlent être des outils puissants pour atteindre cet objectif.
Les bases de la théorie des graphes
Définitions et concepts des graphes : chemins, boucles et arbres
- Chemins : Une séquence de nœuds où chaque nœud est connecté par une arête unique.
- Boucles : Un chemin où le point de départ et le point d’arrivée sont le même nœud.
- Arbres : Une structure hiérarchique où chaque nœud est connecté par un seul chemin à chaque autre nœud, formant ainsi une arborescence.
Limites des représentations simples des graphes
Prenons l’exemple de l’ensemble des connaissances d’une personne, c’est-à-dire son réseau social au sens propre du terme. Si nous représentons ce réseau comme un graphe en étoile, nous obtenons une simple arborescence. Cependant, en regroupant ces connaissances en fonction de leurs propres relations, des régions apparaissent où les personnes se connaissent toutes entre elles, révélant une structure bien plus complexe.
Les 3 schémas de base qui nous permettent de raisonner plus facilement. Ils sont omniprésents dans nos pensées pour nous aider à simplifier le monde qui nous entoure.
La complexité de l’information moderne
Abondance et interconnexion des données
Aujourd’hui, l’information est non seulement abondante, mais aussi de plus en plus liée. Nous collectons des données en masse, les stockons dans des bases de données et cherchons des critères de tri pour les analyser.
Collecte et tri des données dans les entreprises
Les entreprises et les institutions utilisent divers critères pour trier ces données, mais souvent, ces critères ne suffisent pas à révéler les structures sous-jacentes. Au mieux, ces données sont utilisées pour entraîner des systèmes d’intelligence artificielle capables de les interroger.
Les graphes dits « complexes » sont des combinaisons des 3 éléments précédents
Le rôle de l’intelligence artificielle dans la gestion de l’information
L’IA comme outil d’analyse des données
L’IA est récemment utilisée pour créer des chatbots sur la documentation des entreprises, de manière similaire aux moteurs de recherche Intranet précédemment utilisés. Ces chatbots permettent de trouver plus de documents car ils interrogent des concepts plutôt que de simples mots-clés.
La structure en réseau de l’IA et son efficacité
L’IA elle-même a une structure en réseau et est particulièrement efficace pour pondérer les relations entre des données, à condition de lui fournir des critères pertinents. Par exemple, dans notre développement d’un moteur de recherche d’actualité, nous utilisons les entités nommées (personnes, entreprises, marques…) pour relier les articles entre eux, extrayant ainsi les grands sujets.
Visualisation des données sous forme de graphe
Avantages de la visualisation des données en graphe
La visualisation des données sous forme de graphe permet une meilleure compréhension d’ensemble. Elle aide à dégager les relations importantes entre les informations, simplifiant ainsi les graphes complexes très chargés qui proposent une vue exhaustive des liens entre les données.
Combinaison de structures simples et complexes dans les graphes
En combinant des structures simples comme les arbres et quelques boucles, on peut représenter les alternatives et les rétroactions de manière claire et compréhensible. Une illustration d’un raisonnement avec des choix et une rétroaction peut montrer comment cette approche simplifie l’information sans la dénaturer.
L’IA au service de la simplification des graphes
Techniques de simplification des graphes par l’IA
L’IA utilise diverses méthodes pour simplifier les graphes complexes. Elle aide à identifier et à mettre en avant les relations importantes, rendant les graphes plus lisibles et exploitables.
Interprétation et utilisation des graphes simplifiés
Les graphes simplifiés permettent une meilleure réflexion et peuvent être utilisés comme support de décision. Ils sont flexibles et peuvent évoluer dans le temps en fonction des paramètres que l’on modifie.
