# Thésaurus vs Intelligence Artificielle : "Un thésaurus a t-il encore un sens dans un monde d'IA ?"

Magalie Weber, Sophie Aubin, Maël Lesavourey

## ► To cite this version:

Magalie Weber, Sophie Aubin, Maël Lesavourey. Thésaurus vs Intelligence Artificielle: "Un thésaurus a t-il encore un sens dans un monde d'IA ?". 2025. hal-05449716

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Submitted on 9 Jan 2026

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> Thésaurus
vs Intelligence Artificielle : « Un
thésaurus a-t-il encore du sens
dans un monde d'IA ? »
* Sommaire

« Un thésaurus a-t-il encore du sens dans un monde d'IA ? »

• Thésaurus et IA : alliés ou rivaux ?

• Quelques repères historiques

• IA générative, comment ça marche ?

• Vers le meilleur des deux mondes ?

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
> Thésaurus et IA : alliés ou rivaux ?

De quoi parle-t-on ?
* Intelligence Artificielle (IA)

Ensemble des théories et des techniques permettant à des machines d'accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux (raisonnement, apprentissage...)

(Yann Lecun, collège de France).

<figure><img src="image_3.png" /></figure>
* Plusieurs formes d'Intelligence Artificielle

IA numérique vs IA symbolique

The big
Controversy

Modéliser le cerveau :

« Penser s'apparente à un calcul massivement parallèle de fonctions élémentaires.

L'information est un **signal** avant d'être un code »<fnref n="1" />

Connexionniste

Modéliser le cerveau
Modelling the brain

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Forger une opinion :

« Penser, c'est calculer des **symboles** qui ont à la fois une réalité matérielle et une valeur sémantique de représentation »<fnref n="1" />

L'information est une donnée symbolique de **haut niveau**.

Symbolique

Forger une opinion
Making a mind

Tout **[homme]** est **[mortel]**

**[Socrate]** est un **[homme]**

Donc **[Socrate]** est **[mortel]**

vs

<footnote n="1">¹ D Cardon, JP Cointet, A Mazieres (2018), La revanche des neurones
https://dx.doi.org/10.3917/res.211.0173</footnote>
* Approches inductives et déductives

The big
Controversy

## Approche inductive

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

### Connexionniste

Modéliser le cerveau
Modelling the brain

vs

## Approche déductive

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

### Symbolique

Forger une opinion
Making a mind

### Observations ► Règles

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Règles ► Programme
* Thésaurus

Ensemble organisé de **termes contrôlés et normalisés** qui expriment les **concepts** utiles à la description de contenus propres à un domaine de connaissance.

Langage **documentaire** défini par la norme ISO 25964 et le standard SKOS (Simple Knowledge Organization System) du W3C.

<figure><img src="image_9.png" /></figure>
# Thésaurus INRAE

## V2.5 (05-11-2025)

## Thésaurus INRAE

### Accueil / Vocabulaires / Thésaurus INRAE

<table><thead><tr><th>A-Z</th><th>Hiérarchie</th><th>Groupes</th><th>Nouveautés</th></tr></thead><tbody><tr><td>01.</td><td>ENVIRONNEMENT</td><td></td><td></td></tr><tr><td>02.</td><td>AGRICULTURE ET AGRONOMIE</td><td></td><td></td></tr><tr><td>03.</td><td>TRANSFORMATION DES BIORESSOURCES</td><td></td><td></td></tr><tr><td>04.</td><td>SANTÉ HUMAINE, ANIMALE ET VÉGÉTALE</td><td></td><td></td></tr><tr><td>05.</td><td>SCIENCES BIOLOGIQUES</td><td></td><td></td></tr><tr><td>06.</td><td>SCIENCES DE LA TERRE</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>TER géographie physique</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>TER géologie et géomorphologie</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>TER hydrologie</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>affleurement de nappe</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>alimentation de nappe</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>aquifère</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>assec</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>aval</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>bassin versant</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>bassin jaugé</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>bassin non jaugé</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>bassin versant représentatif et expérimental</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>bassin versant torrentiel</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>berge</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>bilan hydrique</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>bilan hydrologique</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>capacité de rétention</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>chenal</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>confluent</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>courbe de tarage</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>cours d'eau</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>crue</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>cycle de l'eau</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

12 domaines

62 microthésaurus

16 420 concepts

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

TERME PRÉFÉRENTIEL

SYNONYME(S)

TRADUCTION(S)

bassin versant

bassin fluvial

bassin hydrographique

bassin hydrologique

drainage basin

river basin

watershed

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

23 300 termes FR

22 063 termes EN

+

* des définitions textuelles

* des collections (groupes)

* des alignements avec d'autres vocabulaires

<figure><img src="image_12.png" /></figure>
* les relations

Le thésaurus présente deux types de relations distinctes :

* Des **relations hiérarchiques** entre un concept générique et un spécifique qui se traduit par :

c.spécifique est un type de/ partie de c.générique
tomate est un type de légume-fruit

* Des **relations associatives** entre certains concepts pouvant être liés sémantiquement:

Solanum lycopersicum est lié à tomate

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
* Intégration dans les SI INRAE

* HAL INRAE : intégré depuis mars 2021 [vidéo de démonstration (1'27'')](https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ)

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

* Data INRAE : connecteur intégré depuis octobre 2024

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

**Mot-clé** ?
ontology http://opendata.inrae.fr/thesaurusINRAE/c_15375 (INRAETHES)
food packaging

INRAE DipS

Pôle Num4Sci

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
* Typologie des vocabulaires contrôlés

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

**Raisonner**

Décrire le réel pour valider, simuler, générer de nouvelles connaissances

CLASSES

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

**Abstraire**

Indexer dans une ou plusieurs langues, documenter de manière non ambigue

CONCEPTS

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

**Classer**

Organiser les objets numériques selon leurs propriétés ou leur thématique

TERMES

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

**Normaliser**

S'affranchir de la variabilité de la langue, proposer une recherche à facettes

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

V.C. INRAE
VOCABULAIRES OUVERTS

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

INRAE DipS

Pôle Num4Sci

Vocabulaires Ouverts@INRAE https://vocabulaires-ouverts.inrae.fr/types-de-vocabulaires-et-usages

Rencontres Hortidoc "Un thésaurus a t-il encore un sens dans un mode d'IA?"

18/11/2025
> Quelques repères historiques...

“Retour vers le futur”
* Un peu d'histoire
Les fondations

Source : Jocelyn De Goër-INRAE

## Historique de l'Intelligence Artificielle

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

1943

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Warren McCulloch et Walter Pitts
*Théorie du « neurone artificiel »*

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

1956

Conférence de Dartmouth qui a été
fondatrice pour les recherches en IA

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

1966

Joseph Weizenbaum

ELIZA le premier agent conversationnel
utilisé dans le cadre de thérapies

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

1971

Commercialisation du premier
microprocesseur : Intel 4004

1940

1950

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

1950

John Von Neumann et Alan Turing
*Fondement de l'informatique basé sur
l'utilisation du système binaire*

1960

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

1957

Frank Rosenblatt et Charles Wightman
*Développement du premier neurone
artificiel : le Perceptron*

1970

1972

Développement du premier système de
reconnaissance vocale à l'Université de
Carnegie Mellon : projet HEARSAY

## Artificielle

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

1984

Naissance de
l'informatique personnelle

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

1989

Yann Le Cun
Premier réseau
de neurones convolutifs

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

1996

IBM Deep Blue bat
Garry Kasparov
(3,5-2,5)

facebook

2004

Réseau social
Facebook

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

2007

Smartphone

1980

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

1986

D. Rumelhart, G. Hinton R. Williams
*Méthode de
rétropropagation du gradient*

1990

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

1990

Tim Berners-Lee
*Création du
World Wide Web*

2000

Google!

1998

Création de Google

YouTube

2005

Création de Youtube

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

2008

Calcul à base
De GPU
* Un peu d'histoire

Un tournant en 2012 et une accélération depuis 2017

<figure><img src="image_37.png" /></figure>
* Depuis 2022... ChatGPT mania !

Modèle multimodal

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

LLM

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

Modèles propriétaires

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

ChatGPT

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

COPILOT

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

Claude

Modèles réutilisables

LLaMA
by ∞ Meta

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

Stanford
Alpaca

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

BL M

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

Hugging Face

581 420 modèles

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

FALCON LLM

KING OF OPEN-SOURCE LLM

<figure><img src="image_54.png" /></figure>
* **Intelligence Artificielle Générative**
  (GenAI)

Catégorie d'IA qui se concentre sur la **création** autonome de contenu, tels que des textes, des images, des vidéos, des sons et d'autres types de données, par des systèmes informatiques.

Elle fonctionne en apprenant **les schémas et structures des données existantes**, puis elle les utilise pour **générer** de nouveaux éléments qui sont similaires, mais non identiques, à ce qu'elle a appris.
* Large Language Model (LLM)

**Modèle de langue = modèle statistique de la distribution d'unité linguistiques (par exemple : lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle.**

On parle de **modèles de langage de grande taille (LLM)** pour les modèles possédant un **grand nombre de paramètres** (> milliards)

<figure><img src="image_55.png" /></figure>
* Une explosion de la taille des modèles

De l'IA Générative à l'IA Générale ?

<figure><img src="image_56.png" /></figure>
<figure><img src="image_57.png" /></figure>

# * Et au-delà ??

## De l'Intelligence Artificielle Générale à la Super Intelligence

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

### Artificial General Intelligence

Intelligence Artificielle au niveau humain

### Artificial Super Intelligence

Intelligence Artificielle supérieure à l'humain

<figure><img src="image_59.png" /></figure>
* Un développement “soutenable” ?

Sobriété... ?

?

L'hypercroissance
à l'époque de la
« sobriété »... ?

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

<figure><img src="image_61.png" /></figure>
<figure><img src="image_62.png" /></figure>

14 Jours
1 NVIDIA M40 GPU

14 Jours GPU

**Classification** (1000 classes)

25 M paramètres (Resnet-50)

1,2 M labeled images

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

117 Jours
384 A100 GPU

44 928 Jours GPU

123 ans

54 Jours
16 384 H100 GPU

884 736 Jours GPU

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

**Génération de texte (LLM)**

176 B paramètres
366 B tokens (~3 M livres)

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

2400 ans

Llama 3

**Génération de texte (LLM)**

405 B paramètres
15 T tokens (~150 M livres)

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

INRAe DipS℃

Pôle Num4Sci

Rencontres Hortidoc "Un thésaurus a t-il encore un sens dans un mode
18/11/2025
<figure><img src="image_68.png" /></figure>

# Recommandations pour utiliser l'IA en recherche

## International
AI Safety Report

→ FIRST KEY UPDATE: OCT 2025

→ INTERNATIONAL AI SAFETY REPORT: JAN 2025

AISI

AI SECURITY
INSTITUTE

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

Mila

https://internationalaisafetyreport.org/

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

European
Commission

Living
guidelines
on the
RESPONSIBLE
USE OF
GENERATIVE AI
IN RESEARCH

ERA Forum
Stakeholders'
document

General guidelines

15 April 2025

Living guidelines on the
responsible use of generative AI in
research

INRAE

DipS℃

# Recommandations pour l'usage des IA génératives comme assistant personnel au sein d'INRAE

hal-04692524, version 1, 13/09/2024

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

L'øsérert
Égalité
Fronterval

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

cirad

LA RECHERCHE AGRONOMIQUE
POUR LE DÉVELOPPEMENT

## Usages des outils d'Intelligence Artificielle générative dans le domaine de la recherche
- Points de vigilance et bonnes pratiques -

Note de synthèse IAg - version 2 du 5 octobre 2024

Inria

# Réflexions sur l'usage de l'IA générative pour les métiers de la recherche

hal-05187992, version 1, 26-07-2025

INRAE DipS℃

Pôle Num4Sci

Rencontres Hortidoc "Un thésaurus a t-il encore un sens dans un mode d'IA?"

18/11/2025

<figure><img src="image_73.png" /></figure>
> L'IA générative, comment ça marche ?
* Un LLM, comment ça marche ?
Exemple pour un chatBot (assistant conversationnel)

prompt

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

contenu inédit
probable

* ChatGPT génère ses textes selon un principe statistique. Il ne réalise pas de distinction de crédibilité entre une phrase plausible et l'autre qui l'est moins (comme, ici, avec cette réplique de la «blanquette » tirée du film OSS 119).
Il sait simplement que cette phrase est moins fréquente dans ses bases de données. Les pourcentages ici sont fictifs.

Judith Lorne
* Un LLM, comment ça marche ?
Exemple pour un chatBot (agent conversationnel)

données

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

algorithmes

entraînement

prompt

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

contenu inédit
probable

Judith Lorne

<footnote>* ChatGPT génère ses textes selon un principe statistique. Il ne réalise pas de distinction de crédibilité entre une phrase plausible et l'autre qui l'est moins (comme, ici, avec cette réplique de la «blanquette » tirée du film OSS 119).
Il sait simplement que cette phrase est moins fréquente dans ses bases de données. Les pourcentages Ici sont fictifs.</footnote>
* De la donnée brute aux connaissances

<figure><img src="image_77.png" /></figure>
* Au départ était la donnée...

[ Data ]

“Ce qui est **connu et admis**, et qui sert de base, à un raisonnement, à un examen ou à une recherche.”

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales - CNRTL
https://www.cnrtl.fr/definition/donnée

<figure><img src="image_79.png" /></figure>
* Puis vint “l’intelligence”

[ intelligence ]

« Ensemble des <ins>fonctions mentales</ins> ayant
pour objet la connaissance <ins>conceptuelle</ins>
et <ins>rationnelle</ins> »*

*opposé à sensation et intuition

« Set of mental functions aimed at conceptual and rational knowledge »

Les grands modèles de langage
deviennent des raisonneurs neuro-
symboliques

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

INRAE DipS℃

Pôle Num4Sci

Rencontres Hortidoc "Un thésaurus a t-il encore un sens dans un mode d'IA?"

18/11/2025
* Des "datasets" toujours plus gros...mais

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

WWW

Les données sont essentielles...

Elles peuvent être :

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>Fermée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>Ouvertes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

Représentativité ?

Qualité ?

Quantité ?

Complexité ?

Descripteur ?

Incomplètes ?

...

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>Trop souvent
infernales !!</figcaption></figure>

<figure><img src="image_88.png" /></figure>
* L'enjeu des données pour l'apprentissage

<figure><img src="image_89.png" /></figure>
\* La représentation vectorielle, à la base de tout

Technique “d’embedding” ou plongement lexical

From Bag of Words to Vector Representations

[2008, 2013, 2016]

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

* **Espace sémantique :**
  sens similaires
  <===>
  positions proches

* **Espace structurel :**
  régularités grammaticales,
  connaissances
  linguistiques de base

Distributed representations of words and phrases and their compositionality, Mikolov et al. NeurIPS 2013
* Le modèle Transformer : Encoder-Decoder

Architecture LLM "autorégressive" : rétropropagation

4. Transfert & fine-tuning

⇒ L'émergence des modèles de langue (larges) -LLM-

[2008, 2012, 2018]

<figure><img src="image_91.png" /></figure>
* Exemples d'entrée et de sortie

Le fonctionnement des outils d'IA générative se compose généralement d'une **entrée** (« input ») par l'utilisateur (une requête, ou « prompt » en anglais) et d'une **sortie** (« output ») générée par l'outil en question.

<figure><img src="image_92.png" /></figure>
* Exemples de tâches

Avec des contenus textuels

* Résumé/synthèse/comparaison de documents

* **Classification** : trier des informations selon des catégories (ex: spam/mail), catégorisation de contenu

* **Conversation et brainstorming** : résoudre des problèmes techniques, concevoir un cours, de la documentation technique

* **Rédaction** : écrire des lettres de motivation, des comptes-rendus de réunion, reformuler des phrases, personnaliser des messages, créer du code informatique

* **Traduction** un texte d'une langue à l'autre, de la langue naturelle vers un langage structuré (et vice versa)

* **Extraction d'information** à partir de sites web, de PDF, d'articles scientifiques... extraire et structurer des informations précises

Grand modèle de langage (LLM) : Tout ce qu'il faut savoir

<figure><img src="image_93.png" /></figure>
# * L'IA Générative : un moteur de recherche ?

## La recherche avancée ou « Deep Search »

### Objectifs :

* lire plusieurs centaines de pages Web en quelques minutes et en faire une sélection selon la requête et le besoin initial

* obtenir une synthèse personnalisée plutôt qu'une simple liste de liens

Le système accède à des informations via des moteurs de recherche (Google, Bing, etc.) et génère des contenus nouveaux (textes, images, code, etc.) à partir d'une requête.

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

Sider

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

perplexity

**impact of microplastics on human health**

66 Pro · 2 steps · 28 sources >

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

Consensus

Microplastics are **widely present in the environment** and are increasingly detected in human tissues, but their full health impact remains **uncertain and under active investigation**.

**Exposure Pathways and Accumulation**

Humans are exposed to microplastics primarily through ingestion (food, water), inhalation (airborne particles), and, to a lesser extent, dermal contact. Microplastics have been detected in human stool, blood, lung tissue, placenta, and other organs, indicating their ability to enter and persist in the body. □ 3 □ 13 □ 15 □ 9 □ 28. Inhalation and ingestion are the main routes, with inhalation potentially leading to higher annual intake than diet or water 9 11 19.

**Potential Health Effects**

Microplastics can induce **inflammation**, **oxidative stress**, **immune responses**, and **DNA damage** in human cells and animal models 2 □ 3 □ 5 □ 13 □ 18. These effects are linked to a range of possible health risks, including:

* Gastrointestinal disturbances and gut microbiome disruption □ 3 □ 14 16

* Respiratory and cardiovascular issues □ 3 □ 9 18 □ 13 □ 18
> Vers le meilleur des deux Mondes ?

> WE ARE INTELLIGENT NOT BECAUSE WE CAN DO ONE THING PARTICULARLY WELL, BUT BECAUSE WE CAN LEARN TO DO PRACTICALLY ANYTHING.

<figure><img src="image_97.png" /></figure>
* Avantages des IA génératives

* **Automatisation, rapidité** : se libérer des tâches chronophages pour s'atteler à des activités plus valorisantes qui requièrent une véritable expertise humaine.

* **Adaptation au langage naturel** : en paramétrant finement et en posant bien les requêtes, on peut obtenir des résultats correspondants au style, au niveau d'information, à la longueur... désirés

* **Traitement massif des données** : en traitant de grandes quantités de données, les LLM améliorent la précision des tâches de prédiction et de classification.

* **Créativité et génération de contenus** : suggestions de mots-clefs, traductions sémantiques

<figure><img src="image_98.png" /></figure>
* Les défis à relever

Ou quelques limites à avoir à l'esprit

* **Opacité des modèles** : Manque d'explicabilité/interprétabilité

* **Manque de véracité /fiabilité** : Ils peuvent produire de fausses informations, des préjugés, voire un langage toxique. **Hallucinations et erreurs.**

* **Manque de stabilité** : Ils ne répondent pas toujours de la même manière

* **La fenêtre contextuelle** : chaque LLM ne dispose que d'une certaine quantité de mémoire. Au-delà d'un certain nombre de tokens en entrée, ils ne pourront plus réaliser les tâches demandées.

* **Coûts** : le développement de LLM nécessite des **investissements très importants** (systèmes informatiques, capital humain, énergie...).

* **Impact environnemental** : pour fonctionner, les projets LLM utilisent des centaines de serveurs qui consomment une **énorme quantité d'énergie** et ont une empreinte carbone considérable.

Source : [Grand modèle de langage (LLM) : Tout ce qu'il faut savoir](https://www.bbc.com/news/technology-30161186)

<figure><img src="image_99.png" /></figure>
* Les atouts d'un thésaurus

A quelles limites des LLMs ils répondent

* Contrôle terminologique

• Réduction de l'ambiguïté

• Indexation cohérente, facilitant la recherche documentaire

* Pérennité et traçabilité

• Transparence des choix

• Évolutions maîtrisées, historique des termes

* Résultats pertinents et stables / coût amorti sur la durée

• Ressource utilisable dans des systèmes d'information partagés (standards SKOS, RDF -> graphes de connaissance)

* Structuration de la connaissance, relations entre les concepts/notions

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

Interopérabilité & réutilisabilité

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

Sobriété, durabilité

<figure><img src="image_102.png" /></figure>
* Conclusion

<figure><img src="image_103.png" /></figure>

Les thésaurus restent pertinents et complémentaires aux LLMs

Une ressource :

* construite, accessible, réutilisable : les identifiants des concepts comme outil d'interopérabilité

* explicite: compréhensible par les humains, vérifiable (vs hallucinations des LLM)

* spécialisée dans un domaine de la connaissance ou une discipline, et validée

* sobre et durable : il est facile et informatiquement peu coûteux d'intégrer de nouvelles connaissances dans un thésaurus

Une ressource pour les agents conversationnels :

* Les thésaurus ne sont pas obsolètes : ils deviennent des piliers de fiabilité

* L'IA est un outil puissant mais nécessite des repères sémantiques

> **Front de science** : il y a besoin de **spécialiser les LLMs** (fine tuning)

Ensemble, ils offrent une synergie précieuse pour les professionnels de l'information

<figure><img src="image_104.png" /></figure>
> Vous êtes prêts pour la suite ?