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samedi 13 juillet 2024

Processus de classification et d'organisation de l'information en généalogie avec l'aide de l'IA

TUTORIEL : 

Processus de classification et d'organisation de l'information en généalogie avec l'aide de l'IA

Introduction

La classification et l'organisation de l'information sont des compétences cruciales en généalogie, permettant de structurer efficacement une grande quantité de données variées. Avec l'avènement de l'Intelligence Artificielle (IA), ce processus peut être grandement amélioré et accéléré. Cette formation vous guidera à travers le processus utilisé pour regrouper et catégoriser les termes liés à la généalogie ottomane et aux concepts associés, en intégrant l'utilisation de l'IA.

Objectifs de la formation

À la fin de cette formation, vous serez capable de :

  1. Comprendre l'importance de la classification en généalogie
  2. Maîtriser les étapes du processus de regroupement et de catégorisation
  3. Intégrer l'IA dans le processus de classification
  4. Appliquer ce processus amélioré par l'IA à d'autres ensembles de données généalogiques
  5. D'utiliser un prompte dans une IA de type GPT.


Le processus de classification intégrant l'IA

Étape 1 : Analyse initiale des données avec l'IA

Utilisez des outils d'IA pour effectuer une analyse préliminaire des termes

L'IA peut rapidement identifier les thèmes récurrents et suggérer des groupements initiaux

Examinez les suggestions de l'IA et affinez-les selon votre expertise

Étape 2 : Création de catégories préliminaires assistée par l'IA

Utilisez des modèles de langage avancés pour générer des titres de catégories potentiels

L'IA peut proposer des regroupements basés sur des relations sémantiques entre les termes

Évaluez et ajustez les suggestions de l'IA en fonction de votre connaissance du domaine

Étape 3 : Affinage des catégories avec l'aide de l'IA

Utilisez des algorithmes de clustering pour affiner les catégories

L'IA peut identifier des sous-catégories potentielles ou suggérer des fusions de catégories

Combinez l'analyse de l'IA avec votre jugement expert pour optimiser la structure

Étape 4 : Validation et révision assistées par l'IA

Utilisez des outils d'IA pour vérifier la cohérence des catégories

L'IA peut identifier les termes mal classés ou suggérer des réorganisations

Employez des techniques de visualisation de données basées sur l'IA pour avoir une vue d'ensemble

Étape 5 : Hiérarchisation et numérotation optimisées par l'IA

Utilisez des algorithmes d'optimisation pour suggérer le meilleur ordre des catégories

L'IA peut proposer différentes structures hiérarchiques basées sur divers critères

Étape 6 : Finalisation et présentation avec l'aide de l'IA

Utilisez des outils de génération de texte IA pour créer des descriptions concises des catégories

Employez des outils de mise en forme automatique pour présenter les résultats de manière claire et professionnelle.


Application pratique intégrant l'IA

Dans notre exemple de classification des termes liés à la généalogie ottomane, voici comment nous pourrions intégrer l'IA :

Utilisation d'un modèle de langage comme GPT pour une analyse initiale et des suggestions de groupement.

Emploi d'algorithmes de clustering pour affiner les catégories initiales.

Utilisation d'outils de visualisation de données basés sur l'IA pour identifier les relations entre les termes.

Application d'algorithmes d'optimisation pour déterminer la meilleure structure hiérarchique.

Génération automatique de descriptions concises pour chaque catégorie.


Avantages de l'intégration de l'IA

Accélération significative du processus de classification

Identification de relations et de motifs que l'œil humain pourrait manquer

Capacité à traiter de très grands ensembles de données

Suggestions innovantes pour la structuration et la catégorisation.


Limites et considérations

L'IA ne remplace pas l'expertise humaine, elle la complète

Les suggestions de l'IA doivent toujours être vérifiées et validées par un expert

La qualité des résultats de l'IA dépend de la qualité des données d'entraînement.


Conclusion

L'intégration de l'IA dans le processus de classification en généalogie offre de nouvelles possibilités pour organiser et analyser efficacement de grandes quantités d'informations. En combinant la puissance de l'IA avec l'expertise humaine, nous pouvons obtenir des classifications plus précises, plus rapides et potentiellement plus innovantes. Cependant, il est crucial de maintenir un équilibre entre l'automatisation et le jugement expert pour garantir la pertinence et la précision des résultats.


J'ai créé une version mise à jour de la formation qui intègre l'usage de l'IA dans le processus de classification en généalogie. 

Chaque étape du processus a été enrichie pour inclure des méthodes d'utilisation de l'IA.

Une section "Application pratique intégrant l'IA" a été ajoutée pour illustrer comment l'IA pourrait être utilisée dans notre exemple spécifique.

Une nouvelle section "Avantages de l'intégration de l'IA" a été incluse pour souligner les bénéfices de cette approche.

Une section "Limites et considérations" a été ajoutée pour rappeler l'importance de l'expertise humaine et les potentielles limitations de l'IA.

Cette formation mise à jour offre une perspective plus moderne et technologique sur le processus de classification en généalogie, tout en soulignant l'importance de combiner l'IA avec l'expertise humaine pour obtenir les meilleurs résultats.


Expliquer la méthode :

Voici le Prompte :

Extraire les mots qui composent l'index du livre, puis demander à l'IA de faire une liste, Me regrouper tous ces termes par famille en tenant compte que vous êtes un expert en généalogie et classement bibliographique, Me positionner des noms pour les regroupements et mettre en gras les titres définissant les familles de termes regrouper,  Si tu as besoin de compléments d'informations pour bien personnaliser le prompt, pose moi 3 questions rapides qui te permettront d'avoir toutes les données pour un résultat optimal :


Voici la liste des titres numérotés :

    1. Terminologie généalogique et dynastique
    2. Titres et rangs ottomans
    3. Outils et logiciels généalogiques
    4. Concepts et pratiques généalogiques
    5. Documents historiques et officiels
    6. Lieux et résidences impériales
    7. Personnalités ottomanes et royales
    8. Villes et régions importantes
    9. Institutions et organisations
    10. Concepts historiques et politiques
    11. Calendriers et datation
    12. Ressources et archives généalogiques
    13. Pratiques culturelles ottomanes
    14. Outils technologiques pour la généalogie
    15. Réseaux sociaux et plateformes en ligne
    16. Termes liés à la noblesse et à la royauté

Cette liste vous donne un aperçu clair des principales catégories que nous avons identifiées dans le regroupement des termes. Chacune de ces catégories englobe un aspect spécifique de la généalogie, de l'histoire ottomane, ou des outils et pratiques associés.



Rendu dans Word :

"Cette généalogie familiale." Ajout dans l'index de ce terme.

Rendu dans Word après l'application de la commande :


Une fenêtre s'ouvre avec la commande : Alt+MAj+X.


Un index est une liste de termes et de sujets rencontrés dans un document, assortie des numéros de page auxquels ils figurent. Pour créer un index, vous devez marquer les entrées d’index en indiquant le nom de l’entrée principale et la référence croisée dans votre document, puis générer l’index.

Fenêtre permettant de marquer les entrées d'index.

L'entrée et la sous-entée devra recevoir : "Terminologie généalogique et dynastique".


L'entrée et la sous-entée avec le terme additionnel et son rendu dans Word.

Rendu dans la table d'index :

Rendu dans la table d'index.

détail du Rendu dans la table d'index.

Créer et mettre à jour un index - Support Microsoft



LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.



PIERRE EROL GIRAUDY 







lundi 1 mai 2023

Un peu d'étymologie de l'AI et un voyage au cœur de son histoire.

 Un peu d'étymologie de l'AI et un voyage au cœur de son histoire et un roman.

Source le livre de Marvin MINSKY :  

"Intelligence Artificielle (7 .4) Domaine de recherche visant à faire faire aux machines des choses que les gens considérer comme nécessitant de l'intelligence. Il n'y a pas frontière claire entre la psychologie et l'artificiel L'intelligence parce que le cerveau lui-même est une sorte de machine. Pour une introduction à ce domaine, je recommande le manuel de Patrick Winston Artificial ln telligence, Addison-Wesley,1984." Marvin MINSKY.

Le mot "prompt" vient du mot latin "Promptus", qui signifie "visible, apparent, évident" ou "amener à l'avant". Le mot a été utilisé pour la première fois au milieu du XIVe siècle comme verbe signifiant "inciter à l'action, exhorter". La forme nominale du mot a été utilisée pour la première fois au début du XVe siècle pour signifier "prêt" dans la phrase "in prompte". Le sens de "indice, information suggérée, acte de suggestion" est apparu dans les années 1590. J'espère que cela vous aide ! ¹³

Source : conversation avec Bing, 30/04/2023

(1) . https://bing.com/search?q=traduire+cette+r%c3%a9ponse+en+fran%c3%a7ais.

(2) Google Traduction. https://translate.google.be/?hl=fr.

(3) Google Traduction. https://translate.google.fr/.

(4) DeepL Traduction – DeepL Translate : le meilleur traducteur au monde. https://www.deepl.com/fr/translator.

(5) Google Translate. https://translate.google.fr/?hl=en&tab=TT.

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Le terme "intelligence artificielle" a été créé par John McCarthy et est souvent abrégé par le sigle "IA" (ou "AI" en anglais, pour artificial intelligence). Le mot "intelligence" vient du latin "intelligentia", qui signifie "compréhension, discernement, intelligence". Le mot "artificiel" vient du latin "artificium", qui signifie "art, métier, habileté". ²³

John McCarthy, né le , à Boston (Massachusetts) et mort le  à Stanford (Californie)2, est le principal pionnier de l'intelligence artificielle avec Marvin Lee Minsky ; il incarne le courant mettant l'accent sur la logique symbolique.

La Société de l'esprit est à la fois le titre d'un livre édité en 1986, et le nom d'une théorie de la nature de l'intelligence développé par Marvin Minsky1.  La Société de l'esprit — Wikipédia (wikipedia.org) 

Source : conversation avec Bing, 30/04/2023

(1) Intelligence artificielle — Wikipédia. https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle.

(2) Définition de intelligence artificielle | Dictionnaire français. https://www.lalanguefrancaise.com/dictionnaire/definition/intelligence-artificielle.

(3) Définition de intelligence artificielle | Dictionnaire français. https://bing.com/search?q=Intelligence+artificielle+%c3%a9tymologie.

(4) intelligence artificielle — Wiktionnaire. https://fr.wiktionary.org/wiki/intelligence_artificielle.

(5) Étymologie :À propos de l'intelligence artificielle - La Jaune et la .... https://www.lajauneetlarouge.com/lintelligence-artificielle/.

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Le terme "Intelligence Artificielle" est souvent perçu de manière différente par les gens, certains la considérant comme une simple équation sans intérêt intellectuel, tandis que pour d'autres, c'est une théorie basée sur le silicium et la logique mathématique qui surpassera bientôt les capacités de pensée humaine. Marvin Minsky, un mathématicien et théoricien de la pensée, a dirigé une équipe de chercheurs au #MIT pendant une vingtaine d'années pour explorer les algorithmes permettant de simuler les comportements intelligents. Il a créé sa théorie de la "société de l'esprit", selon laquelle l'esprit serait composé d'une vaste bande d'innombrables petits agents autonomes dépourvus d'intelligence qui coopèrent ou se livrent bataille. Cette vue déconcertante des fonctions mentales nous permet de mieux comprendre l'esprit humain de manière plus humaniste.

 

"Le premier changement sera que les organisations pousseront à apporter des outils formés sur les grands modèles de langage (LLM) pour apprendre de leurs propres données et services.

Et ceci, en fin de compte, est la clé - l'importance et la valeur de l'IA générative aujourd'hui ne sont pas vraiment une question de transformation sociétale ou à l'échelle de l'industrie. Il s'agit plutôt de savoir comment cette technologie peut ouvrir de nouvelles façons d'interagir avec des quantités importantes et peu maniables de données et d'informations. .../... Une tendance connexe que nous avons constatée concerne les modèles de langage spécifiques à un domaine. Bien que ceux-ci ne fassent que commencer à émerger, le réglage fin des #LLM à usage général accessibles au public sur vos propres données pourrait constituer une base pour le développement d'outils de recherche d'informations incroyablement utiles. Ceux-ci peuvent être utilisés, par exemple, sur les informations produit, le contenu ou la documentation interne. Dans les mois à venir, nous pensons que vous verrez plus d'exemples de ceux-ci utilisés pour faire des choses comme aider le personnel de support client et permettre aux créateurs de contenu d'expérimenter plus librement et de manière plus productive." par Ken Mugrage.





HARRY HARRISON – MARVIN MINSKY 
LE PROBLEMEDE TURING 
TRADUIT DE L’AMERICAIN PAR BERNARD SIGAUD 
Préface de Gérard Klein


L’ouvrage qui conclut peut-être le mieux symboliquement cette époque – à supposer qu’elle soit conclue – est sans doute le roman de Marvin Minsky et Harry Harrison, Le Problème de Turing (1993). Minsky est l’un des fondateurs de la discipline de l’intelligence artificielle et peut-être le créateur du terme (à mon sens, un terme inadéquat pour une prétention insoutenable, mais bien calculé pour son efficacité médiatique). Harrison est un auteur de science-fiction un peu trop méconnu dont l’ouvrage le plus fameux reste Soleil vert pour son adaptation mémorable au cinéma.
Dans Le Problème de Turing, sorte de techno-thriller situé dans l’avenir proche, Minsky développe ses idées sur la société de l’esprit. Le point le plus singulier est la proximité affirmée de ce qui m’apparaît comme une utopie bien lointaine, l’intelligence artificielle.




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