Raisonnement multi-saut

Qu’est-ce que le raisonnement multi-saut ?

Le raisonnement multi-saut est un processus en intelligence artificielle, en particulier dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP) et des graphes de connaissances, où un système d’IA établit des connexions logiques entre plusieurs informations pour arriver à une réponse ou prendre une décision. Plutôt que de s’appuyer sur une seule source ou une information directe, le raisonnement multi-saut demande à l’IA de naviguer à travers une chaîne de points de données interconnectés, ou “sauts”, pour synthétiser une réponse complète.

En essence, le raisonnement multi-saut reflète la capacité humaine à combiner différents fragments de savoir issus de divers contextes pour résoudre des problèmes complexes ou répondre à des questions élaborées. Cette approche va au-delà de la simple récupération de faits, exigeant que le système d’IA comprenne les relations, fasse des inférences et intègre des informations diverses réparties dans des documents, des bases de données ou des graphes de connaissances.

Composants clés

• Multiples sources d’information : le processus de raisonnement implique des données provenant de divers documents, bases de connaissances ou systèmes.
• Connexions logiques : établir des relations entre des informations disparates.
• Inférence et intégration : tirer des conclusions en synthétisant les points de données connectés.
• Étapes de raisonnement séquentielles (sauts) : chaque saut représente une étape dans la chaîne de raisonnement, rapprochant de la réponse finale.

Comment le raisonnement multi-saut est-il utilisé ?

Le raisonnement multi-saut est utilisé dans plusieurs applications d’IA pour améliorer la profondeur et la précision de la recherche d’informations et des processus de prise de décision.

Traitement du langage naturel (NLP) et réponse aux questions

En NLP, le raisonnement multi-saut est essentiel pour les systèmes avancés de réponse aux questions. Ces systèmes doivent comprendre et traiter des requêtes complexes qui ne peuvent pas être résolues en examinant une seule phrase ou un seul paragraphe.

Exemple :

Question :
« Quel auteur, né en France, a remporté le prix Nobel de littérature en 1957 et a écrit ‘L’Étranger’ ? »

Pour répondre à cela, l’IA doit :

1. Identifier les auteurs nés en France.
2. Déterminer lesquels ont remporté le prix Nobel de littérature en 1957.
3. Vérifier lequel a écrit ‘L’Étranger’.

En connectant ces informations à travers différents points de données, l’IA conclut que la réponse est Albert Camus.

Raisonnement sur les graphes de connaissances

Les graphes de connaissances représentent des entités (nœuds) et des relations (arêtes) sous une forme structurée. Le raisonnement multi-saut permet aux agents IA de parcourir ces graphes, en faisant des inférences séquentielles pour découvrir de nouvelles relations ou récupérer des réponses qui ne sont pas explicitement mentionnées.

Cas d’usage : complétion de graphe de connaissances

Les systèmes d’IA peuvent prédire des liens ou des faits manquants dans un graphe de connaissances en raisonnant sur les connexions existantes. Par exemple, si un graphe de connaissances inclut :

• Personne A est le parent de Personne B.
• Personne B est le parent de Personne C.

L’IA peut en déduire que Personne A est le grand-parent de Personne C via le raisonnement multi-saut.

Apprentissage par renforcement en environnements incomplets

Dans des environnements avec des informations incomplètes, comme des graphes de connaissances partiels, les agents utilisent le raisonnement multi-saut pour naviguer dans l’incertitude. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement permettent aux agents de prendre des décisions séquentielles, en recevant des récompenses pour les actions qui les rapprochent de l’objectif.

Exemple :

Un agent IA commence au niveau d’un nœud conceptuel dans un graphe de connaissances et sélectionne séquentiellement des arêtes (relations) pour atteindre un concept cible. L’agent est récompensé pour une navigation réussie, même lorsque le chemin direct n’est pas disponible à cause de données incomplètes.

Automatisation IA et chatbots

Pour les chatbots alimentés par l’IA, le raisonnement multi-saut améliore les capacités conversationnelles en permettant au bot de fournir des réponses détaillées et contextuellement pertinentes.

Cas d’usage : chatbot de support client

Un chatbot aidant les utilisateurs avec des problèmes techniques peut devoir :

1. Identifier le type d’appareil de l’utilisateur à partir des interactions précédentes.
2. Récupérer les problèmes connus relatifs à cet appareil depuis une base de connaissances.
3. Fournir des étapes de dépannage en fonction du problème signalé.

En raisonnant sur plusieurs informations, le chatbot délivre une réponse précise et utile.

Exemples et cas d’usage

Systèmes de question/réponse multi-saut

Domaine de la santé :

Question :
« Quel médicament peut être prescrit à un patient allergique à la pénicilline mais ayant besoin d’un traitement pour une infection bactérienne ? »

Étapes de raisonnement :

1. Identifier les médicaments utilisés pour traiter les infections bactériennes.
2. Exclure les médicaments contenant de la pénicilline ou des composés apparentés.
3. Proposer des antibiotiques alternatifs sûrs pour les patients allergiques à la pénicilline.

Le système d’IA synthétise les connaissances médicales pour fournir des options de traitement sûres.

Raisonnement sur graphe de connaissances avec shaping des récompenses

En apprentissage par renforcement, le shaping des récompenses modifie la fonction de récompense pour guider l’agent apprenant plus efficacement, surtout dans des environnements où les récompenses sont rares ou trompeuses.

Cas d’usage :

Un agent IA ayant pour tâche de trouver une connexion entre deux entités dans un graphe de connaissances peut recevoir des récompenses intermédiaires pour chaque saut correct, encourageant la découverte de chemins multi-sauts même dans des graphes incomplets.

Raisonnement multi-saut dans les chatbots

Chatbot assistant personnel :

Scénario :
Un utilisateur demande, « Rappelle-moi d’acheter les ingrédients de la recette du show de cuisine d’hier. »

Raisonnement IA :

1. Déterminer quel show de cuisine l’utilisateur a regardé hier.
2. Récupérer la recette présentée dans ce show.
3. Extraire la liste des ingrédients.
4. Créer un rappel avec la liste.

Le chatbot connecte les données du calendrier, des contenus externes et les préférences de l’utilisateur pour satisfaire la demande.

Traiter les graphes de connaissances incomplets

Les agents IA opèrent souvent sur des graphes de connaissances auxquels il manque certains faits (environnements incomplets). Le raisonnement multi-saut permet à l’agent d’inférer des informations manquantes en explorant des chemins indirects.

Exemple :

Si la relation directe entre deux concepts est absente, l’agent peut trouver un chemin via des concepts intermédiaires, comblant ainsi les lacunes de connaissance.

Formulation en apprentissage par renforcement

Les tâches de raisonnement multi-saut peuvent être formulées comme des problèmes d’apprentissage par renforcement où un agent prend des actions dans un environnement pour maximiser les récompenses cumulées.

Composants :

• État : position actuelle dans le graphe de connaissances ou le contexte.
• Action : sauts possibles vers le prochain nœud ou élément d’information.
• Récompense : signal de retour pour les étapes de raisonnement réussies.
• Politique : stratégie guidant les actions de l’agent.

Exemple :

Un agent vise à répondre à une requête en sélectionnant séquentiellement des relations dans un graphe de connaissances, recevant des récompenses pour chaque saut correct qui rapproche de la réponse.

Raisonnement multi-saut en traitement du langage naturel

En NLP, le raisonnement multi-saut améliore la compréhension de lecture automatique en permettant aux modèles de traiter des textes nécessitant la connexion de plusieurs informations.

Application :

• Tests de compréhension de lecture : les modèles répondent à des questions qui nécessitent des informations de différentes parties d’un texte.
• Résumé : produire des résumés qui saisissent l’essence de textes couvrant plusieurs sujets ou arguments.
• Résolution de coréférences : identifier quand différentes expressions désignent la même entité à travers les phrases.

Combinaison des LLM et des graphes de connaissances

Les grands modèles de langage (LLM), tels que GPT-4, peuvent être intégrés aux graphes de connaissances pour renforcer les capacités de raisonnement multi-saut.

Avantages :

• Compréhension contextuelle accrue : les LLM traitent le texte non structuré, tandis que les graphes de connaissances fournissent des données structurées.
• Précision améliorée des réponses : la combinaison permet des réponses précises et riches en contexte.
• Scalabilité : les LLM gèrent de vastes quantités de données, essentiel pour le raisonnement multi-saut complexe.

Cas d’usage :

En recherche biomédicale, un système d’IA répond à des requêtes complexes en intégrant la compréhension linguistique des LLM avec les données médicales structurées des graphes de connaissances.

Cas d’usage dans l’automatisation IA

Support client alimenté par l’IA

Le raisonnement multi-saut permet aux agents IA de traiter des requêtes complexes de clients en :

• Accédant à l’historique du client.
• Comprenant les politiques et procédures.
• Fournissant des solutions personnalisées tenant compte de plusieurs facteurs.

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

Les systèmes d’IA analysent les données de ventes, les niveaux de stock et les contraintes logistiques pour :

• Prédire les fluctuations de la demande.
• Identifier les potentielles perturbations de la chaîne d’approvisionnement.
• Recommander des ajustements aux stratégies d’approvisionnement et de distribution.

Détection de fraude

En raisonnant sur les historiques de transactions, le comportement des utilisateurs et les relations de réseau, les systèmes d’IA détectent des activités frauduleuses que l’analyse à facteur unique pourrait manquer.

Améliorer les interactions avec les chatbots

Le raisonnement multi-saut permet aux chatbots d’engager des conversations plus naturelles et pertinentes.

Capacités :

• Sensibilité au contexte : rappeler les interactions précédentes pour informer les réponses actuelles.
• Gestion de requêtes complexes : traiter des questions multifacettes nécessitant une synthèse d’informations.
• Personnalisation : adapter les réponses en fonction des préférences et de l’historique de l’utilisateur.

Exemple :

Un chatbot fournissant des recommandations de voyage prend en compte les voyages passés de l’utilisateur, sa localisation actuelle et les événements à venir pour suggérer des destinations.

Recherche sur le raisonnement multi-saut

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   Cet article explore l’amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage (LLM) via une approche multi-agent qui attribue des rôles spécialisés à la résolution de problèmes. Il introduit un Reasoner basé sur l’arbre de pensée (Tree of Thoughts, ToT) combiné à un agent Validateur de Pensées pour examiner les chemins de raisonnement. Cette méthode améliore le raisonnement en écartant les chemins erronés, permettant une stratégie de vote plus robuste. L’approche a surpassé les stratégies ToT standards de 5,6 % en moyenne sur le jeu de données GSM8K. Lire la suite
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Cette étude aborde les défis du raisonnement dans les LLM, comme les hallucinations, en intégrant des graphes de connaissances (KG). Elle introduit le raisonnement contraint par graphe (graph-constrained reasoning, GCR), qui intègre la structure du KG dans les LLM grâce à un index KG-Trie. Cette méthode contraint le processus de décodage du LLM pour garantir un raisonnement fidèle, éliminant les hallucinations. GCR a atteint des performances de pointe sur les benchmarks KGQA et a montré une forte généralisabilité sans entraînement préalable. Lire la suite
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   L’article traite de l’amélioration du raisonnement déductif en combinant différentes techniques de prompting avec les LLM. Le Hypothesis Testing Prompting est introduit, intégrant des hypothèses de conclusion, du raisonnement rétrograde et la vérification des faits. Cette approche traite les problèmes de chemins de raisonnement invalides ou fictifs, augmentant la fiabilité des tâches de raisonnement. Lire la suite