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Technologie Multi-Agents de NOFY

NOFY est une intelligence artificielle hybride composée d'une multitude de plateformes indépendantes, intégrant chacune un noyau de 11 agents principaux, chacun spécialisé dans des tâches spécifiques et travaillant en collaboration pour traiter des ontologies et résoudre des problèmes complexes. Cette approche modulaire permet à chaque plateforme de fonctionner de manière autonome tout en offrant une diversité de services et d'expertises, gratuits ou payants.

SAT, le cœur de Nofy...

Il n'est pas immédiatement évident de voir la connexion entre le problàme de la satisfiabilité (SAT) et des domaines comme les réseaux de neurones ou l'IA symbolique, qui sont souvent perçus comme appartenant à des paradigmes différents de la logique formelle et de la satisfiabilité booléenne.

Cependant, tout problème en IA, peut être vu comme un problème SAT, en raison de la nature fondamentale de la satisfiabilité comme concept logique.

En effet, quelles que soient les méthodes d'apprentissage utilisées, supervisées ou non, les réseaux de neurones ne font que transformer des entrées en sorties en suivant des relations internes (via les poids et les biais). Ces relations, qu'elles soient explicitement définies (comme dans les systèmes experts) ou apprises (dans l'apprentissage par renforcement), sont fondamentalement des règles et une règle n'est rien d'autre qu'une combinaison de variables.

Ces variables proviennent de l'ontologie définie par la requête de l'usager. Certaines de ces variables devront être estimées par inférence bayésienne, tandis que celles dont les valeurs sont imprécises, exprimées sous forme de variables linguistiques, seront quantifiées par logique floue.

Opérationnellement, si nous avons n variables, il y a 2ⁿ combinaisons possibles de ces variables, ce qui est une caractéristique fondamentale du problàme SAT. Ces combinaisons correspondent à des clauses dans le cadre de SAT..

La quantité 2ⁿ représente une barriàre combinatoire infranchissable pour l'ensemble de nos concurrents, sans aucune exception.

Éléments de comparaison entre Nofy, système d'IA hybride, multi-agents, basé sur des ontologies et les autres systèmes d'IA.

Critères	Nofy	Fine Tuning, Transfer Learning, prompt engenering/a>	Data-trainings
	Nofy, système IA hybride, décentralisé, multi-agents, à base d'ontologie	Modèles pré-entraînés sur de vastes ensembles de données (Fine tuning).	Modèles entraînés à partir de zéro sur d'énormes ensembles de données, souvent non étiquetées, pour apprendre des représentations générales (Data-training).
Données	Apprend avec moins de données, y compris des données symboliques, des connaissances d'experts et des données structurées/non structurées.	Nécessite des ensembles de données de taille moyenne à grande, principalement des données numériques étiquetées.	Nécessite d'énormes quantités de données, souvent non étiquetées, pour un apprentissage efficace.
Type de données	Traite divers types de données : symboliques (ontologies, règles), numériques, textuelles, etc.	Principalement des données numériques (images, sons, séries temporelles), mais peut traiter du texte.	Principalement des données numériques et textuelles, mais peut inclure d'autres modalités.
Adaptabilité	Très adaptable à de nouveaux contextes et tâches grâce à l'ontologie, au moteur de règles et au méta-moteur.	Adapté à la tâche pour laquelle le modèle a été pré-entraîné, nécessite un fine-tuning pour de nouvelles tâches.	Peut être adapté à de nouvelles tâches avec un réentraînement important et un réglage fin des hyperparamètres.
Complexité de mise en œuvre	Plus complexe en raison de la conception de l'ontologie et des règles, mais potentiellement plus puissant et flexible.	Plus simple et plus rapide à mettre en œuvre, mais moins flexible et dépendant du modèle pré-entraîné.	Très complexe et coûteux en ressources (calcul, stockage, énergie).
Interprétabilité	Très interprétable grâce à l'ontologie, aux règles explicites et à l'historisation des requêtes.	Interprétabilité limitée, souvent considérée comme une "boîte noire", mais des techniques existent (visualisation, analyse de sensibilité).	Très faible interprétabilité, les modèles apprennent des représentations complexes difficiles à comprendre.
Précision	Potentiellement élevée grâce à la combinaison de différentes techniques et à la capacité de raisonnement symbolique.	Peut être élevée sur la tâche spécifique, mais dépend de la qualité des données de fine-tuning et du modèle pré-entraîné.	Peut être élevée avec suffisamment de données et un réglage fin des hyperparamètres, mais dépend de la qualité des données.
Exactitude	élevée si l'ontologie et les règles sont bien définies et que les données sont de qualité.	Dépend de la qualité des données de fine-tuning et de la pertinence du modèle pré-entraîné pour la tâche.	Dépend de la qualité et de la quantité des données d'entraînement.
Robustesse	Potentiellement très robuste grâce à la décentralisation, à la logique floue et à la capacité de raisonnement symbolique.	Moins robuste aux perturbations et aux erreurs dans les données de fine-tuning.	Moins robuste, peut être sensible au surapprentissage et aux biais dans les données d'entraînement.
Efficacité	Peut être optimisée grâce à la décentralisation, à l'utilisation de techniques spécifiques (FFT) et à l'apprentissage incrémental.	Peut être efficace si le modèle pré-entraîné est bien adapté à la tâche et que le fine-tuning est bien réalisé.	Peut être très coûteux en temps et en ressources (calcul, énergie) pour l'entraînement initial.
Explicabilité	Très explicable grâce à l'ontologie, aux règles et à l'historisation des requêtes.	Moins explicable, mais des techniques d'analyse post-hoc existent.	Très faible explicabilité, les modèles apprennent des représentations complexes difficiles à interpréter.
Transparence	Très transparente grâce à la modularité, à la traçabilité des actions et à la représentation explicite des connaissances.	Moins transparente, les mécanismes internes du modèle sont souvent opaques.	Très faible transparence, les modèles sont considérés comme des "boîtes noires".
Généralisation	Bonne généralisation grâce à l'ontologie et à la capacité de raisonnement symbolique.	Généralisation limitée à la tâche pour laquelle le modèle a été entraîné et fine-tuné.	Bonne généralisation si le modèle est bien conçu et entraîné sur des données diversifiées.
Apprentissage continu	Apprend de différentes sources (données, règles, interactions) et s'améliore continuellement grâce à l'ajout de nouvelles connaissances dans l'ontologie.	Apprentissage continu limité, nécessite souvent un fine-tuning supplémentaire avec de nouvelles données.	Peut être mis en place avec des techniques spécifiques (apprentissage par renforcement, apprentissage incrémental).
Biais	Les biais doivent être gérés avec attention dans la conception de l'ontologie et des règles, mais la transparence peut aider à les identifier et à les corriger.	Peut amplifier les biais présents dans les données de fine-tuning et dans le modèle pré-entraîné.	Peut amplifier les biais présents dans les données d'entraînement, ce qui peut avoir des conséquences négatives.
Confidentialité	Améliorée grâce à la décentralisation, aux règles logiques (modale et déontique) pour le contrôle des données et à la représentation symbolique des connaissances.	Dépend des mesures de sécurité mises en place pour le stockage et le traitement des données.	Dépend des mesures de sécurité mises en place pour le stockage et le traitement des données, risque d'extraction d'informations sensibles.
énergie nécessaire	Faible consommation d'énergie grâce à l'apprentissage avec moins de données et à l'optimisation du raisonnement symbolique.	Consommation d'énergie modérée pour le fine-tuning, mais dépend de la taille du modèle et des données.	Très forte consommation d'énergie pour l'entraînement initial et le fonctionnement, impact environnemental important.
Exemples d'applications	Systèmes experts, aide à la décision médicale, raisonnement juridique, représentation de connaissances dans des domaines spécifiques, contrôle d'accès et de confidentialité des données.	Reconnaissance d'images, traitement du langage naturel (traduction, résumé), détection d'anomalies.	Reconnaissance d'images à grande échelle, traduction automatique, génération de texte, apprentissage de représentations générales.
Compromis hybrides	Combinaison d'ontologies et de réseaux de neurones pour améliorer l'interprétabilité et la robustesse.	Utilisation de réseaux de neurones pour extraire des connaissances à partir de données non structurées et les intégrer dans une ontologi	Utilisation de techniques d'apprentissage symbolique pour améliorer l'explicabilité des modèles entraînés sur de grandes quantités de données.

les logiques dans Nofy

Le fine-tuning et le transfer learning sont des techniques étroitement liées en apprentissage automatique, mais elles ont quelques différences clés.

Transfer Learning :

Il s'agit d'une méthode où un modèle pré-entraîné sur une tâche est utilisé comme point de départ pour une nouvelle tâche. L'idée est que les connaissances acquises lors de la première tâche peuvent être transférées et utiles pour la nouvelle tâche.
Par exemple, un modèle entraîné sur des millions d'images pour la reconnaissance d'objets peut être réutilisé pour une nouvelle tâche comme la détection de cancer dans des images médicales.
Les couches initiales du modèle pré-entraîné sont souvent gelées (c'est-à-dire qu'elles ne sont pas mises à jour) et seules les couches finales sont ajustées pour la nouvelle tâche.

Fine-Tuning :

C'est une forme spécifique de transfer learning où l'ensemble du modèle pré-entraîné est ajusté sur la nouvelle tâche. Les couches initiales ne sont pas nécessairement gelées.
Ce processus implique d'entraîner l'ensemble du réseau avec un taux d'apprentissage plus faible pour éviter d'oublier les connaissances déjà acquises.
Le fine-tuning permet au modèle de 'adapter plus spécifiquement aux caractéristiques de la nouvelle tâche tout en conservant les avantages du pré-entraînement.

Les domaines d'application du Transfer Learning :

Le transfer learning est largement utilisé dans divers domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Voici quelques-uns des domaines les plus courants où il est appliqué :

1. Vision par ordinateur :

Reconnaissance d'objets : Les modèles pré-entraînés sur des ensembles de données d'images massives sont affinés pour des tâches spécifiques comme la détection de véhicules, la reconnaissance faciale ou la classification de produits.
Analyse d'images médicales : Utilisé pour détecter des anomalies dans les images médicales, comme les radiographies ou les IRM, afin d'identifier des maladies comme le cancer.

2. Traitement du langage naturel (NLP) :

Traduction automatique : Les modèles pré-entraînés sur plusieurs langues peuvent être affinés pour améliorer les performances de traduction dans des langues spécifiques ou pour des domaines spécifiques, comme les textes médicaux ou juridiques.
Classification de texte : Utilisé pour des tâches comme la détection de spam, l'analyse des sentiments ou la catégorisation de documents.

3. Reconnaissance vocale :

Transcription : Les modèles de reconnaissance vocale pré-entraînés sont affinés pour transcrire des enregistrements audio spécifiques, comme les appels de service client ou les conférences médicales.
Commande vocale : Utilisé pour adapter les systèmes de commande vocale à différents accents, langues ou contextes d'utilisation.

4. Jeux vidéo et simulations :

Renforcement de l'apprentissage : Les modèles de transfer learning sont utilisés pour améliorer les performances des agents dans des environnements de jeux vidéo complexes en transférant des connaissances d'un jeu à un autre.

5. Robots et automation :

Navigation et manipulation : Les robots peuvent être formés à naviguer et à interagir avec des environnements réels en utilisant des modèles pré-entraînés dans des environnements simulés.

6. Industrie et fabrication :

Maintenance prédictive : Utilisé pour prédire les pannes d'équipement en utilisant des modèles pré-entraînés sur des données de capteurs et des historiques de maintenance.

Les principales difficultés du Transfer Learning :

Le transfer learning offre de nombreux avantages, mais il n'est pas sans défis. Voici quelques-uns des principaux obstacles rencontrés :

1. Désalignement des domaines :

Si les domaines de la tâche source et de la tâche cible sont très différents, les connaissances transférées peuvent ne pas être pertinentes ou utiles. Par exemple, un modèle entraîné sur des images de la nature peut ne pas bien se généraliser à des images médicales.

2. Quantité de données :

Bien que le transfer learning puisse réduire la quantité de données nécessaire pour la tâche cible, il est toujours essentiel d'avoir une quantité suffisante de données de haute qualité pour un fine-tuning efficace.

3. Ajustement fin du modèle :

Trouver le bon équilibre entre les paramètres gelés et les paramètres ajustables peut être délicat. Une mauvaise configuration peut entraîner une sur-adaptation (overfitting) ou une sous-adaptation (underfitting).

4. Problèmes de performance :

Dans certains cas, le modèle pré-entraîné peut contenir des biais ou des limitations qui affectent les performances de la nouvelle tâche. Par exemple, un modèle de traitement du langage naturel pré-entraîné sur des textes en anglais pourrait ne pas bien fonctionner sur des textes en français sans ajustements spécifiques.

5. Contraintes computationnelles :

Les modèles pré-entraînés sont souvent très grands et nécessitent une puissance de calcul significative pour le fine-tuning. Cela peut être un obstacle pour les organisations disposant de ressources limitées.

6. Dépendance aux architectures spécifiques :

Certains modèles pré-entraînés sont optimisés pour des architectures spécifiques, ce qui peut limiter leur flexibilité lorsqu'ils sont transférés vers d'autres systèmes ou environnements.

7. Évaluation et validation :

Évaluer l'efficacité du transfer learning peut être complexe, surtout si la tâche cible est subjective ou si les métriques de performance ne sont pas clairement définies.

Étapes générales à suivre pour intégrer le transfer learning à un projet :

1. Sélectionner un modèle pré-entraîné :

Choisir un modèle qui a été pré-entraîné sur une tâche similaire ou pertinente pour le projet. Par exemple, pour des tâches de vision par ordinateur, des modèles comme VGG, ResNet ou EfficientNet peuvent être utilisés.

2. Préparer l'ensemble de données :

Il faut s'assurez-vous d'avoir un ensemble de données bien étiqueté pour la tâche cible. Il faudra effectuer des opérations de prétraitement comme le redimensionnement des images, la normalisation des données ou le nettoyage du texte.

3. Adapter l'architecture du modèle :

Ajouter ou modifier les couches du modèle pré-entraîné pour l'adapter à la tâche spécifique. Par exemple, il faudra remplacer les couches de sortie par des couches adaptées au nombre de classes du problème de classification.

4. Configurer l'apprentissage :

Geler les couches initiales du modèle pré-entraîné pour conserver les caractéristiques générales déjà apprises. Il faut ensuite affiner les couches supérieures ou ajouter de nouvelles couches spécifiques à la tâche.

5. Entraîner le modèle :

Entraîner le modèle sur l'ensemble de données cible en utilisant un taux d'apprentissage plus faible pour éviter de perturber les poids déjà appris.On peut utiliser des techniques de régularisation comme le dropout pour éviter le surapprentissage.

6. Évaluer les performances :

évaluer les performances du modèle sur un ensemble de test ou de validation pour assurer qu'il généralise bien à de nouvelles données. Ajuster les hyperparamètres si nécessaire.

7. Affiner le modèle (optionnel) :

Si les performances ne sont pas satisfaisantes, il faudra ajuster davantage les hyperparamètres, modifier l'architecture ou collecter plus de données pour améliorer les résultats.

8. Déployer et surveiller :

Une fois que le modèle atteint des performances satisfaisantes, déployer-le dans l'environnement de production. Surveiller les performances en temps réel pour détecter d'éventuelles dérives et réentraîner le modèle si nécessaire.

Voici un exemple de code en Python utilisant la bibliothèque TensorFlow et un modèle pré-entraîné (par exemple, MobileNet) pour la classification d'images :

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.applications import MobileNet

from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D

from tensorflow.keras.models import Model

# Charger le modèle pré-entraîné

base_model = MobileNet(weights='imagenet', include_top=False)

# Ajouter des couches spécifiques à la tâche

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)

x = Dense(1024, activation='relu')(x)

predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# Créer le modèle final

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# Geler les couches du modèle pré-entraîné

for layer in base_model.layers:

layer.trainable = False

# Compiler le modèle

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entraîner le modèle

model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(val_data, val_labels), epochs=10)

# Évaluer le modèle

model.evaluate(test_data, test_labels)

1. Agent LLM (Large Language Model) :

Rôle : Interface principale avec les utilisateurs.
Responsabilités : Spécialisé dans l'analyse et l'affinage des requêtes client, il aide l'utilisateur à préciser sa demande. Ensuite, il extrait les concepts clés et les transmet à l'agent KRIPKE.

2. Agent KRIPKE :

Rôle : Responsable de la logique modale et des règles déontiques.
Responsabilités : Analyse les concepts transmis par l'agent LLM selon une logique modale et sous des règles déontiques. Il peut appeler l'agent BAYES pour obtenir des valeurs cohérentes, et l'agent FLOU pour traiter les variables linguistiques. Trie les variables selon des critères de compatibilité et d'incompatibilité, et établit des listes de variables et de paires incompatibles. Il peut également faire appel à l'agent RuleEngine pour affiner les règles et l'agent MetaRuleEngine pour communiquer avec d'autres plateformes NOFY.

3. Agent BAYES :

Rôle : Responsable de l'inférence bayésienne.
Responsabilités : Fournit des valeurs cohérentes et non biaisées pour les variables imprécises.

4. Agent FLOU :

Rôle : Responsable du traitement des valeurs des variables linguistiques.
Responsabilités : Utilise la logique floue pour traiter et quantifier les variables linguistiques.

5. Agent RuleEngine :

Rôle : Responsable du stockage et du suivi des règles.
Responsabilités : Aide l'agent KRIPKE à appliquer et affiner les règles en stockant les règles et en suivant leur traitement.

6. Agent MetaRuleEngine :

Rôle : Responsable de la communication entre le monde interne et les mondes externes.
Responsabilités : Permet à l'agent KRIPKE de communiquer avec d'autres plateformes NOFY pour affiner les règles.

7. Agent SAT :

Rôle : Responsable de la satisfiabilité des clauses.
Responsabilités : Filtre les variables et retourne à l'agent KRIPKE des listes de combinaisons de variables compatibles entre elles. S'appuie sur l'agent CLIQUE pour identifier les cliques de taille k.

8. Agent CLIQUE :

Rôle : Responsable de l'identification des cliques de taille k.
Responsabilités : Aide l'agent SAT à identifier toutes les cliques de taille k pour garantir la compatibilité des variables.

9. Agent FOURIER :

Rôle : Responsable de la traduction des données non structurées en données structurées.
Responsabilités : Transforme les données numériques, réelles ou complexes, en mots binaires indexés.

10. Agent SWOOLEServeur :

Rôle : Responsable des tâches asynchrones.
Responsabilités : Fournit des services asynchrones pour les autres agents.

11. Agent DARWIN :

Rôle : Responsable de l'évolution du système.
Responsabilités : Fait des prédictions sur des hypothèses à vérifier et aide les autres agents à évoluer et à s'adapter.

Interaction et Complémentarité

Communication avec l'utilisateur : L'agent LLM est le point de contact principal avec l'utilisateur, il analyse et affine les requêtes, puis extrait les concepts clés.
Analyse logique : Les concepts sont transmis à l'agent KRIPKE, qui les analyse selon une logique modale et des règles déontiques. Il peut appeler les agents BAYES et FLOU pour obtenir des valeurs précises et traiter les variables linguistiques.
Gestion des règles : L'agent KRIPKE s'appuie sur l'agent RuleEngine pour stocker et appliquer les règles, et sur l'agent MetaRuleEngine pour affiner les règles en communiquant avec d'autres plateformes NOFY.
Compatibilité des variables : L'agent KRIPKE trie les variables et établit des listes de compatibilité, qu'il transmet à l'agent SAT. L'agent SAT filtre les variables et identifie les combinaisons compatibles avec l'aide de l'agent CLIQUE.
Transformation des données : L'agent FOURIER transforme les données non structurées en données structurées pour une utilisation ultérieure.
Tâches asynchrones : Tous les agents peuvent faire appel à l'agent SWOOLEServeur pour des tâches asynchrones.
Évolution du système : L'agent DARWIN aide à faire des prédictions et à adapter le système en fonction des nouvelles exigences et des changements dans l'environnement.

\(2^n = \binom{n}{0} + \binom{n}{1} + \binom{n}{2} + \cdots + \binom{n}{k} + \cdots + \binom{n}{n-1} + \binom{n}{n}\)