Réunir sans perdre le contexte
Importer documents, textes libres, images numérisées, audio, vidéo, tableaux et bases de données en conservant leur structure et leur provenance.
UNE IMPLÉMENTATION POSSIBLE DE NOTRE MÉTHODE
Plateforme en développement · pilotes exploratoiresDu contenu fragmenté au savoir relié.
MAP-H Knowledge est un environnement expérimental pour relier et explorer données, documents, images numérisées, audio et vidéo en gardant visibles la source, le contexte, l'incertitude et la validation humaine.
- 01Source
- 02Structure
- 03Relation
- 04Récupération
- 05Réponse
- 06Preuve
- 07Validation
Comment ces éléments sont-ils liés ?↗
Relation vérifiée dans 3 sources03 / 03
Construire une couche sémantique révisable
Utiliser modèles de domaine et ontologies pour établir un langage commun sans figer une seule façon de comprendre le contenu.
Faire apparaître les relations
Relier les entités, concepts, documents et perspectives.
Explorer au-delà des mots-clés
Chercher dans le texte, le sens et les relations selon la question.
Valider avant d'agir
Ne traiter aucune inférence comme un fait : revenir à la source, exprimer l'incertitude et exiger une approbation humaine selon le risque.
PRINCIPES DE CONCEPTION
Représentation adaptée au problème · provenance visible · temporalité · relations révisables · incertitude explicite · validation proportionnelle au risque
Ce que le prototype démontre
Une même interface peut réunir des sources diverses, faire apparaître leurs relations et permettre de revenir à la preuve sans masquer la provenance.
Ce qu'il ne présume pas
Qu'une ontologie, un graphe ou un modèle d'IA soit nécessaire dans chaque contexte. Le pilote doit comparer les options et justifier la plus simple qui fonctionne.