Créer une carte généalogique avec l’aide d’algorithmes (IA)

Pour qu’une intelligence artificielle comprenne une demande concernant la construction d’un itinéraire géographique depuis un texte, plusieurs outils et composants sont nécessaires. Voici une liste des éléments essentiels :

1. Traitement du langage naturel (NLP) : Les modèles NLP, tels que les réseaux de neurones récurrents ou les transformers, sont utilisés pour analyser et comprendre le texte de la demande. Ils permettent de convertir le texte en une représentation interne compréhensible par l’IA.
2. Extraction d’entités : Pour extraire les informations pertinentes de la demande, des techniques d’extraction d’entités nommées (NER) peuvent être utilisées. Cela permet d’identifier des éléments tels que les lieux, les noms de rue, les points d’intérêt, les dates, etc.
3. Analyse sémantique : L’IA doit être capable de comprendre la sémantique de la demande, y compris les relations spatiales entre les entités mentionnées. Cela peut nécessiter des modèles de compréhension sémantique et des graphes de connaissances.
4. Géolocalisation : Pour construire un itinéraire géographique, l’IA doit être capable de convertir des noms de lieux ou d’adresses en coordonnées géographiques (latitude et longitude). Des services de géocodage peuvent être utilisés à cette fin.
5. Cartes et données géographiques : L’IA a besoin d’accéder à des cartes et à des données géographiques actualisées, y compris des informations sur les routes, les transports en commun, les points d’intérêt, etc. Les services de cartographie et les API de données géographiques, comme celles fournies par Google Maps, peuvent être utilisés.
6. Planification d’itinéraire : Une fois que l’IA comprend la demande et a des données géographiques, elle doit être capable de planifier un itinéraire. Cela peut être réalisé en utilisant des algorithmes de routage, comme l’algorithme A*, qui tiennent compte de la distance, du temps de trajet, du mode de transport, des restrictions de circulation, etc.
7. Interface utilisateur : Une interface utilisateur conviviale est souvent nécessaire pour permettre aux utilisateurs de saisir leur demande et de visualiser l’itinéraire proposé. Une application web ou mobile peut être développée à cet effet.
8. Intégration des services tiers : Pour afficher des informations en temps réel, comme les horaires de transport en commun, les informations sur le trafic, les avis, etc., l’IA peut intégrer des services tiers via des API.
9. Apprentissage automatique (Machine Learning) : L’IA peut être améliorée en continu en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, notamment pour personnaliser les recommandations d’itinéraires en fonction des préférences de l’utilisateur.
10. Réponse à l’utilisateur : L’IA doit être capable de fournir à l’utilisateur l’itinéraire proposé de manière claire et concise, généralement sous forme de texte, de cartes ou d’instructions de navigation vocales.

En combinant ces composants et en les intégrant de manière cohérente, une IA peut comprendre une demande liée à la construction d’un itinéraire géographique depuis un texte et générer une réponse précise et utile pour l’utilisateur.

J’ai pensé à remercier chapGPT : "Merci. Ce n’est donc pas à la portée du citoyen ordinaire." et j’ai eu droit à un commentaire que voici.

Effectivement, la mise en place d’un système d’intelligence artificielle capable de comprendre des demandes complexes comme la construction d’itinéraires géographiques depuis un texte nécessite généralement une expertise technique avancée, des ressources en matière de traitement de données, de l’accès à des données géographiques et des capacités de calcul significatives. Cela dépasse généralement les compétences et les ressources d’un citoyen ordinaire.

Cependant, les applications grand public, telles que les applications de cartographie et de navigation, sont des exemples de systèmes qui utilisent ces technologies avancées pour fournir des fonctionnalités conviviales aux utilisateurs. Les citoyens ordinaires peuvent utiliser ces applications sans avoir besoin de comprendre les détails techniques sous-jacents. De plus, de nombreuses entreprises proposent des API de cartographie et de navigation qui permettent aux développeurs de créer des applications personnalisées utilisant ces fonctionnalités avancées sans avoir à tout construire depuis zéro.

En résumé, bien que la création d’une IA complexe pour la construction d’itinéraires depuis un texte soit une tâche complexe, les avantages de ces technologies sont rendus accessibles au grand public grâce à des applications conviviales et des outils de développement.