{"id":84955,"date":"2024-01-29T22:04:52","date_gmt":"2024-01-29T21:04:52","guid":{"rendered":"https:\/\/intercoaching.fr\/ia-neuro-symbolique-la-cle-de-lintelligence-artificielle-du-futur\/"},"modified":"2024-01-29T22:04:52","modified_gmt":"2024-01-29T21:04:52","slug":"ia-neuro-symbolique-la-cle-de-lintelligence-artificielle-du-futur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intercoaching.fr\/en_gb\/ia-neuro-symbolique-la-cle-de-lintelligence-artificielle-du-futur\/","title":{"rendered":"IA neuro-symbolique : la cl\u00e9 de l&rsquo;intelligence artificielle du futur ?"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u2019est-ce que l\u2019IA neuro-symbolique ?<\/h2>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\">\n<div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Tutorial: NEURo-symbolic AI fOr meNtal hEalthcare\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/ERqJ2E5uK28?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div>\n<\/figure>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligence artificielle (IA) est un domaine en pleine expansion qui combine des techniques d\u2019apprentissage automatique (machine learning) et de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour permettre aux machines d\u2019imiter l\u2019intelligence humaine. Dans ce paysage en constante \u00e9volution, l\u2019IA neuro-symbolique \u00e9merge comme une approche prometteuse pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes complexes.<br>L\u2019IA neuro-symbolique est un sous-domaine de l\u2019IA qui vise \u00e0 int\u00e9grer les approches bas\u00e9es sur les r\u00e9seaux de neurones artificiels et les approches symboliques plus traditionnelles. Les r\u00e9seaux de neurones artificiels sont inspir\u00e9s du fonctionnement du cerveau humain, tandis que les approches symboliques se concentrent sur la manipulation de symboles et de r\u00e8gles logiques.<br>Cette fusion entre les deux approches permet de combiner les avantages des r\u00e9seaux de neurones, tels que la capacit\u00e9 \u00e0 apprendre des mod\u00e8les \u00e0 partir de donn\u00e9es, avec la capacit\u00e9 des approches symboliques \u00e0 raisonner et \u00e0 manipuler des connaissances symboliques.<br>Dans le contexte de l\u2019IA neuro-symbolique, les r\u00e9seaux de neurones sont utilis\u00e9s pour apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es brutes, telles que des images ou des textes, et extraire des caract\u00e9ristiques significatives. Ces caract\u00e9ristiques sont ensuite traduites en symboles logiques compr\u00e9hensibles par les algorithmes de raisonnement symbolique.<br>Cette combinaison permet \u00e0 l\u2019IA neuro-symbolique de surmonter certaines des limitations des m\u00e9thodes d\u2019IA traditionnelles. Par exemple, les approches purement symboliques peuvent \u00eatre limit\u00e9es par la difficult\u00e9 de repr\u00e9senter des connaissances complexes ou de g\u00e9rer l\u2019incertitude, tandis que les approches purement bas\u00e9es sur les r\u00e9seaux de neurones peuvent manquer de transparence et de compr\u00e9hensibilit\u00e9.<br>En int\u00e9grant les deux approches, l\u2019IA neuro-symbolique peut \u00eatre utilis\u00e9e pour r\u00e9soudre une vari\u00e9t\u00e9 de probl\u00e8mes complexes, tels que la traduction automatique, la reconnaissance vocale, la planification et le raisonnement. Elle offre \u00e9galement la possibilit\u00e9 de cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019IA qui peuvent expliquer leurs d\u00e9cisions et interagir de mani\u00e8re plus naturelle avec les utilisateurs.<br>Cependant, malgr\u00e9 ses avantages, l\u2019IA neuro-symbolique pr\u00e9sente \u00e9galement des d\u00e9fis. L\u2019un des d\u00e9fis principaux r\u00e9side dans l\u2019int\u00e9gration des deux approches, qui n\u00e9cessite de d\u00e9velopper des m\u00e9thodes efficaces pour traduire les connaissances apprises par les r\u00e9seaux de neurones en symboles compr\u00e9hensibles.<br>En conclusion, l\u2019IA neuro-symbolique est une approche prometteuse qui vise \u00e0 combiner les avantages des r\u00e9seaux de neurones artificiels et des approches symboliques traditionnelles. En int\u00e9grant ces deux approches, elle ouvre de nouvelles perspectives pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes et cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019IA plus compr\u00e9hensibles et interactifs.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Les avantages de l\u2019IA neuro-symbolique<\/h2>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\">\n<img width=\"1344\" height=\"768\" src=\"https:\/\/intercoaching.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/IA-neuro-symbolique-la-cle-de-lintelligence-artificielle-du-futur-.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"ia neuro symbolique : la cl\u00e9 de l'intelligence artificielle du futur ?\" decoding=\"async\">\n<\/figure>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante \u00e9volution, et l\u2019IA neuro-symbolique est une approche qui associe les avantages de l\u2019apprentissage automatique bas\u00e9 sur les donn\u00e9es et de la repr\u00e9sentation symbolique du savoir. Cette combinaison permet de cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019IA plus performants et plus interpr\u00e9tables.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Compr\u00e9hension plus approfondie des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019IA neuro-symbolique utilise des r\u00e9seaux de neurones artificiels pour apprendre \u00e0 partir des donn\u00e9es, mais elle va plus loin en incorporant \u00e9galement des connaissances symboliques dans le processus d\u2019apprentissage. Cela permet de b\u00e9n\u00e9ficier de la puissance de la mod\u00e9lisation statistique tout en offrant une compr\u00e9hension plus profonde des donn\u00e9es en les reliant \u00e0 des concepts symboliques abstraits.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">2. Interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e9sultats<\/h4>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019un des principaux avantages de l\u2019IA neuro-symbolique est sa capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des mod\u00e8les interpr\u00e9tables. Contrairement aux approches purement bas\u00e9es sur les donn\u00e9es, o\u00f9 les d\u00e9cisions sont souvent prises de mani\u00e8re algorithmique sans explication claire, l\u2019IA neuro-symbolique permet d\u2019expliquer les raisons et les processus qui ont conduit \u00e0 une d\u00e9cision sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">3. Adaptation aux nouvelles connaissances<\/h4>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019IA neuro-symbolique est \u00e9galement avantageuse lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019adapter les mod\u00e8les existants \u00e0 de nouvelles informations et de nouvelles connaissances. Les syst\u00e8mes bas\u00e9s uniquement sur les donn\u00e9es peuvent avoir du mal \u00e0 int\u00e9grer de nouveaux concepts, mais l\u2019IA neuro-symbolique permet d\u2019ajuster facilement les mod\u00e8les symboliques pour inclure de nouvelles informations et prendre en compte de nouvelles perspectives.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">4. Gestion de l\u2019incertitude<\/h4>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un autre avantage de l\u2019IA neuro-symbolique est sa capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer l\u2019incertitude. Le mod\u00e8le neuronal peut produire des r\u00e9sultats probabilistes, qui peuvent \u00eatre combin\u00e9s avec les connaissances symboliques pour obtenir des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises et plus fiables. Cela est particuli\u00e8rement utile dans des domaines o\u00f9 l\u2019incertitude est pr\u00e9dominante, tels que les soins de sant\u00e9 ou la finance.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">5. Explicabilit\u00e9 des r\u00e9sultats<\/h4>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans certains domaines, il est crucial de pouvoir expliquer comment une d\u00e9cision a \u00e9t\u00e9 prise par un syst\u00e8me d\u2019IA. L\u2019IA neuro-symbolique offre cette capacit\u00e9 en fournissant une repr\u00e9sentation symbolique du raisonnement effectu\u00e9 par le mod\u00e8le neuronal. Cela est essentiel dans des domaines tels que le droit, o\u00f9 la transparence et l\u2019explicabilit\u00e9 des d\u00e9cisions sont n\u00e9cessaires.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">6. Adaptabilit\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rentes t\u00e2ches<\/h4>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019IA neuro-symbolique offre une grande flexibilit\u00e9 et peut \u00eatre adapt\u00e9e \u00e0 diff\u00e9rentes t\u00e2ches et domaines d\u2019application. Elle permet de combiner diff\u00e9rents types de donn\u00e9es et connaissances pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes. Cette adaptabilit\u00e9 en fait une approche polyvalente, capable de s\u2019adapter \u00e0 des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques et \u00e0 des environnements changeants.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En conclusion, l\u2019IA neuro-symbolique pr\u00e9sente de nombreux avantages par rapport aux approches bas\u00e9es uniquement sur les donn\u00e9es ou sur les connaissances symboliques. Elle offre une compr\u00e9hension plus approfondie des donn\u00e9es, une interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e9sultats, une adaptabilit\u00e9 aux nouvelles connaissances, une gestion de l\u2019incertitude, une explicabilit\u00e9 des r\u00e9sultats et une adaptabilit\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rentes t\u00e2ches. Cette combinaison de techniques permet de cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019IA plus performants et plus adaptables, ouvrant ainsi de nombreuses perspectives d\u2019application dans de nombreux domaines.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Les d\u00e9fis rencontr\u00e9s par l\u2019IA neuro-symbolique<\/h2>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\">\n<img width=\"1344\" height=\"768\" src=\"https:\/\/intercoaching.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/IA-neuro-symbolique-la-cle-de-lintelligence-artificielle-du-futur-1-1.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"ia neuro symbolique : la cl\u00e9 de l'intelligence artificielle du futur ?\" decoding=\"async\">\n<\/figure>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligence artificielle (IA) neuro-symbolique est un champ de recherche passionnant qui cherche \u00e0 combiner les approches symboliques et les techniques d\u2019apprentissage automatique pour cr\u00e9er des syst\u00e8mes intelligents capables de comprendre et de raisonner sur le monde. Cependant, malgr\u00e9 ses promesses, cette approche est confront\u00e9e \u00e0 plusieurs d\u00e9fis de taille qui n\u00e9cessitent une r\u00e9flexion et des solutions innovantes.<br><strong>D\u00e9fi 1: La repr\u00e9sentation de la connaissance<\/strong><br>L\u2019IA neuro-symbolique repose sur la combinaison de connaissances symboliques repr\u00e9sent\u00e9es explicitement avec des connaissances implicites apprises par les r\u00e9seaux de neurones. Le d\u00e9fi consiste \u00e0 trouver des moyens efficaces de repr\u00e9senter ces connaissances de mani\u00e8re \u00e0 faciliter l\u2019apprentissage, la g\u00e9n\u00e9ralisation et le raisonnement. Il est essentiel de trouver un \u00e9quilibre entre la capacit\u00e9 d\u2019abstraction et la pr\u00e9cision de la repr\u00e9sentation pour obtenir des r\u00e9sultats optimaux.<br><strong>D\u00e9fi 2: L\u2019apprentissage symbolique<\/strong><br>L\u2019un des principaux avantages de l\u2019IA neuro-symbolique est sa capacit\u00e9 \u00e0 apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es. Cependant, le processus d\u2019apprentissage symbolique peut \u00eatre complexe et n\u00e9cessite une compr\u00e9hension approfondie des concepts symboliques et de leur lien avec les donn\u00e9es brutes. La mise en place de m\u00e9canismes d\u2019apprentissage efficaces et de techniques d\u2019extraction automatique de concepts reste un d\u00e9fi majeur \u00e0 relever.<br><strong>D\u00e9fi 3: La combinaison du symbolique et du sub-symbolique<\/strong><br>Un autre d\u00e9fi fondamental est de trouver des moyens de combiner efficacement les m\u00e9thodes symboliques et les m\u00e9thodes sub-symboliques dans un m\u00eame syst\u00e8me. Les m\u00e9thodes symboliques sont utiles pour repr\u00e9senter explicitement les r\u00e8gles et les concepts, tandis que les m\u00e9thodes sub-symboliques sont id\u00e9ales pour apprendre \u00e0 partir de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es non structur\u00e9es. Trouver un \u00e9quilibre entre ces deux approches pour tirer parti de leurs avantages respectifs est une t\u00e2che complexe.<br><strong>D\u00e9fi 4: L\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les<\/strong><br>L\u2019IA neuro-symbolique cherche \u00e0 cr\u00e9er des mod\u00e8les intelligents capables de raisonner et de prendre des d\u00e9cisions de mani\u00e8re compr\u00e9hensible pour les \u00eatres humains. Cependant, l\u2019opacit\u00e9 des mod\u00e8les bas\u00e9s sur les r\u00e9seaux de neurones peut rendre difficile la compr\u00e9hension et l\u2019interpr\u00e9tation du raisonnement effectu\u00e9 par ces syst\u00e8mes. Il est essentiel de d\u00e9velopper des techniques permettant de rendre les mod\u00e8les neuro-symboliques plus transparents et interpr\u00e9tables.<br><strong>D\u00e9fi 5: Le calcul intensif<\/strong><br>La combinaison d\u2019approches symboliques et sub-symboliques n\u00e9cessite des ressources de calcul importantes. Les mod\u00e8les neuro-symboliques peuvent \u00eatre complexes et n\u00e9cessiter des calculs lourds pour faire face \u00e0 des ensembles de connaissances volumineux. L\u2019optimisation des algorithmes et l\u2019utilisation de mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9 sont des d\u00e9fis essentiels \u00e0 relever pour rendre l\u2019IA neuro-symbolique plus pratique et accessible.<br>En conclusion, l\u2019IA neuro-symbolique est confront\u00e9e \u00e0 plusieurs d\u00e9fis qui n\u00e9cessitent des efforts de recherche et de d\u00e9veloppement continu. La repr\u00e9sentation de la connaissance, l\u2019apprentissage symbolique, la combinaison des m\u00e9thodes symboliques et sub-symboliques, l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les et les contraintes de calcul sont tous des d\u00e9fis importants auxquels il faut faire face pour faire progresser cette approche et exploiter pleinement son potentiel dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le potentiel de l\u2019IA neuro-symbolique pour l\u2019intelligence artificielle du futur<\/h2>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\">\n<img width=\"1344\" height=\"768\" src=\"https:\/\/intercoaching.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/IA-neuro-symbolique-la-cle-de-lintelligence-artificielle-du-futur-1-2.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"ia neuro symbolique : la cl\u00e9 de l'intelligence artificielle du futur ?\" decoding=\"async\">\n<\/figure>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"fr\" dir=\"ltr\">Int\u00e9ressante performance d'AlphaGeometry, une IA neuro-symbolique qui progresse dans la r\u00e9solution de probl\u00e8mes de maths en s'appuyant sur un mod\u00e8le de langage neuronal qui guide un moteur de d\u00e9duction symbolique. <a href=\"https:\/\/t.co\/2OPjDoldNB\">https:\/\/t.co\/2OPjDoldNB<\/a><\/p>\u2014 Lancelot PECQUET (@LancelotPecquet) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/LancelotPecquet\/status\/1748039953055969784?ref_src=twsrc%5Etfw\">January 18, 2024<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligence artificielle (IA) a connu des avanc\u00e9es significatives ces derni\u00e8res ann\u00e9es, permettant des applications de plus en plus puissantes dans divers domaines, tels que la m\u00e9decine, les transports et la finance. L\u2019IA neuro-symbolique \u00e9merge comme une approche prometteuse pour am\u00e9liorer encore davantage les capacit\u00e9s des syst\u00e8mes d\u2019IA. Cette approche combine les avantages de l\u2019IA symbolique, ax\u00e9e sur la logique et le raisonnement, avec l\u2019apprentissage profond inspir\u00e9 par le fonctionnement du cerveau humain. Dans cet article, nous explorerons le potentiel de l\u2019IA neuro-symbolique pour fa\u00e7onner l\u2019avenir de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Les bases de l\u2019IA neuro-symbolique<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019IA traditionnelle repose sur des syst\u00e8mes symboliques qui utilisent des r\u00e8gles logiques et des algorithmes pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes. Toutefois, cette approche est limit\u00e9e dans sa capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer des donn\u00e9es complexes et \u00e0 reconna\u00eetre des sch\u00e9mas non lin\u00e9aires. L\u2019IA neuro-symbolique vise \u00e0 combler cette lacune en int\u00e9grant des r\u00e9seaux de neurones artificiels dans les structures symboliques. Cela permet aux syst\u00e8mes d\u2019apprendre \u00e0 partir des donn\u00e9es tout en conservant la capacit\u00e9 de raisonner et d\u2019interpr\u00e9ter les r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019un des principaux avantages de l\u2019IA neuro-symbolique est sa capacit\u00e9 \u00e0 combiner la puissance de l\u2019apprentissage profond avec la compr\u00e9hension du raisonnement symbolique. Les r\u00e9seaux de neurones peuvent apprendre \u00e0 reconna\u00eetre des sch\u00e9mas complexes \u00e0 partir de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, ce qui permet aux syst\u00e8mes d\u2019IA de s\u2019adapter et d\u2019am\u00e9liorer leurs performances au fil du temps. Cette approche offre \u00e9galement une meilleure interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e9sultats, ce qui est essentiel dans des domaines tels que la m\u00e9decine et le droit.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Applications potentielles<\/h4>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019IA neuro-symbolique pr\u00e9sente un large \u00e9ventail d\u2019applications potentielles. Dans le domaine de la sant\u00e9, par exemple, elle peut aider les m\u00e9decins \u00e0 diagnostiquer des maladies complexes en analysant des donn\u00e9es m\u00e9dicales et en utilisant des r\u00e9seaux de neurones pour d\u00e9tecter des sch\u00e9mas significatifs. Dans le secteur financier, elle peut \u00eatre utilis\u00e9e pour pr\u00e9dire les tendances du march\u00e9 et prendre des d\u00e9cisions d\u2019investissement \u00e9clair\u00e9es. Dans les voitures autonomes, l\u2019IA neuro-symbolique permettrait aux v\u00e9hicules de comprendre et d\u2019interagir avec leur environnement de mani\u00e8re plus intelligente et s\u00e9curis\u00e9e.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">D\u00e9fis et limites<\/h4>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bien que l\u2019IA neuro-symbolique ait un grand potentiel, elle pr\u00e9sente \u00e9galement des d\u00e9fis et des limites. La combinaison des r\u00e9seaux de neurones et des structures symboliques peut rendre les syst\u00e8mes d\u2019IA complexes \u00e0 concevoir, \u00e0 entra\u00eener et \u00e0 d\u00e9ployer. De plus, l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e9sultats reste un d\u00e9fi majeur, car il peut \u00eatre difficile de comprendre la logique derri\u00e8re les d\u00e9cisions prises par les r\u00e9seaux de neurones. Enfin, l\u2019IA neuro-symbolique n\u00e9cessite des ressources computationnelles importantes, ce qui peut limiter son adoption dans certaines applications.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019IA neuro-symbolique offre un potentiel important pour fa\u00e7onner l\u2019intelligence artificielle du futur. En combinant les forces de l\u2019IA symbolique et de l\u2019apprentissage profond, cette approche permet aux syst\u00e8mes d\u2019apprendre \u00e0 partir de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es tout en conservant une capacit\u00e9 de raisonnement et d\u2019interpr\u00e9tation. Bien qu\u2019il reste des d\u00e9fis \u00e0 surmonter, tels que la complexit\u00e9 de conception et l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e9sultats, l\u2019IA neuro-symbolique repr\u00e9sente une \u00e9tape prometteuse vers des syst\u00e8mes d\u2019IA plus performants et plus accessibles dans de nombreux domaines.<\/p>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-right kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;right&quot;,&quot;id&quot;:&quot;84955&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;0&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;0&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Notez cet article&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;0\\\/5 - (0 votes)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;IA neuro-symbolique : la cl\u00e9 de l\\u0026#039;intelligence artificielle du futur ?&quot;,&quot;width&quot;:&quot;0&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; 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