Les prédictions de l’IA ont besoin d’une mise à la terre: pourquoi les ontologies sont essentielles à l’intégrité contextuelle | par Hercilio Rui Diniz Duarte | Mai 2025

Dans la course à développer des modèles d’IA de plus en plus puissants, il existe un angle mort persistant qui menace la qualité, la fiabilité et la sécurité des prévisions d’IA: contexte. Lorsque l’IA génère une réponse incorrecte ou trompeuse, la cause profonde réside souvent dans un contexte faible ou mal appliqué, et pas simplement dans un manque de données ou de puissance de calcul.

Le problème avec les prédictions sans contexte

Prenons un exemple apparemment petit mais illustratif:

«Un contrat peut être signé par n’importe qui, y compris des personnes non qualifiées, comme un contrat intelligent.»

Cette phrase est livrée avec une confusion contextuelle:

• Dans la pratique juridique, un contrat impliquant généralement une représentation légale doit être signé par un avocat qualifié.
• Dans le développement de la blockchain, un «contrat intelligent» n’est pas un accord juridiquement contraignant, mais plutôt code autonome qui exécute des opérations sur chaîne dans certaines conditions.

Lorsque les systèmes d’IA brouillent ces deux significations très différentes du terme «contrat», la prédiction qui en résulte devient non seulement erronée, mais également potentiellement nocive, en particulier dans des environnements réglementés comme le droit, la finance ou les soins de santé.

Pourquoi filtrer les mauvaises prédictions ne suffit pas

Les développeurs d’IA se concentrent souvent sur le filtrage de «mauvaises prévisions» à l’aide de seuils probabilistes, d’ingénierie rapide ou de rétroaction des utilisateurs. Bien que utiles, ces méthodes ne traitent pas du problème de base: L’IA ne «comprend» pas la vérité, elle la motive.

Pour vraiment valider si la sortie d’une IA est contextuellement appropriée, nous avons besoin d’un Cadre de vérité fondé sur la connaissance du domaine. C’est là que les ontologies entrent en jeu. Nourrissons nos modèles avec des prédicats (sujets) à l’esprit, oubliez les objets pendant une seconde! «La pensée est des sujets».

Ontologies: véritables cadres contextuels

Une ontologie est un Représentation structurée des connaissances Dans un domaine, définissant les concepts (par exemple, avocat, contrat), leurs propriétés (par exemple, qualifications, autorisations) et les relations entre eux (par exemple, «seul un avocat qualifié peut légalement signer un contrat au nom d’un client»).

Contrairement aux ensembles de données bruts ou aux corpus non structurés, Les ontologies appliquent les règles et le contexte. Ils nous permettent de demander:

• Cette déclaration générée par l’IA contredit-elle les principes juridiques connus?
• Ce concept (comme «contrat intelligent») est-il utilisé dans le bon domaine?
• Les autorisations et les rôles sont-ils cohérents avec ce qui est ontologiquement valide?

Les ontologies servent ainsi garde-corps sémantique pour les sorties AI.

Vers les systèmes d’IA au contexte

Si nous voulons des systèmes d’IA qui peuvent faire confiance à la prise de décision du monde réel, en particulier dans les domaines à enjeux élevés, nous devons aller au-delà des prédictions statistiques. Voici une feuille de route:

1. Intégrer les ontologies du domaine en architectures rapides.
2. Utiliser moteurs de raisonnement pour détecter les contradictions ou les erreurs de classification dans les sorties d’IA.
3. Développer systèmes hybrides qui combinent de grands modèles de langage (LLM) avec des connaissances symboliques (comme les ontologies de hibou ou les graphiques de connaissances).
4. Activer Résolution de contexte Avant la prédiction, par exemple, demandez «est-ce un contrat légal ou un contrat de blockchain?» Avant de générer du texte.

Ce changement passe l’IA de la «prédiction de texte» à la «compréhension significative», une évolution nécessaire si nous appliquons une IA de manière responsable.

Exemple Java: valider la production d’IA avec une ontologie légale

Supposons que nous ayons une ontologie légale où:

• UN Person Peut ou non être un Lawyer
• Seulement un QualifiedLawyer peut signer un LegalContract

Nous simulerons cela en utilisant des cours Java simples et une logique (normalement vous utiliseriez une ontologie de la chouette ou un moteur de raisonnement comme Apache Jena ou l’API OWL, mais nous garderons cela pratique et lisible):

class Person {
String name;
boolean isQualifiedLawyer;
public Person(String name, boolean isQualifiedLawyer) {
this.name = name;
this.isQualifiedLawyer = isQualifiedLawyer;
}
public boolean canSignLegalContract() {
return isQualifiedLawyer;
}
}
class LegalContract {
String title;
Person signedBy;
public LegalContract(String title) {
this.title = title;
}
public boolean sign(Person person) {
if (person.canSignLegalContract()) {
this.signedBy = person;
System.out.println(person.name + " signed the contract.");
return true;
} else {
System.out.println("ERROR: " + person.name + " is not qualified to sign this contract.");
return false;
}
}
}
public class OntologyValidator {
public static void main(String() args) {
Person aiSuggestedPerson = new Person("Alice (AI generated)", false); // AI wrongly assumed anyone can sign
Person qualifiedLawyer = new Person("Bob (Qualified Lawyer)", true);
LegalContract contract = new LegalContract("Employment Agreement");
// Try signing with unqualified person (AI suggested)
contract.sign(aiSuggestedPerson); // Should fail
// Correctly sign with a qualified lawyer
contract.sign(qualifiedLawyer); // Should succeed
}
}