Le livre fait «enfin» sa révolution

Grâce à l’intelligence artificielle, le livre se transforme en réseau de savoirs interconnectés, adaptatif et navigable, au-delà du format linéaire traditionnel. Par Xavier Comtesse et Pascal Eichenberger

Un article disponible dans l'AGEFI : https://agefi.com/actualites/opinions/le-livre-fait-enfin-sa-revolution

L’intelligence artificielle (IA) s’empare du livre millénaire non pour dialoguer avec lui comme le ferait ChatGPT mais pour le réorganiser en profondeur. En effet, l’IA est capable d’extraire de tout texte la valeur cognitive de ce dernier sous forme de «graphe de connaissance». Ce faisant, elle met en lumière la matière grise du livre. Fini les tables des matières, vive les graphes de connaissances (une nouvelle représentation graphique du savoir).

Ainsi le livre vient de subir sa mutation, la plus profonde depuis Gutenberg. Désormais: On ne tourne plus les pages, on s’immerge dans son contenu. Et on parle de livre-IA (AI-Book).

La fin des chapitres

Dans ce nouveau livre digital, c’est la fin des chapitres, de la numérotation des pages, de la table des matières et de l’organisation en silo du savoir. Tout devient fluide et interconnecté.

Par exemple, dans un manuel scolaire traditionnel, si vous ne comprenez pas un concept au chapitre 3, vous êtes bloqué pour le chapitre 4. Mais à l’ère des liens cognitifs: le livre devient une constellation de microconcepts, des «knowledge capsules» en quelque sorte. Si un étudiant bute sur une notion, l’IA ne se contente pas de répéter la même phrase; elle activera un lien cognitif, un concept proche. Le manuel s’adapte à la topographie mentale du lecteur. Le manuel scolaire classique est une structure de haut en bas (Top-Down). Le savoir descend de l’auteur vers l’élève.

Désormais le livre ne sert plus à stocker le savoir (Internet le fait déjà), il sert à le connecter. Il ne décrit plus «voici tout ce qu’il faut savoir», il précise «comment ces idées sont liées entre elles et comment naviguer au milieu d’elles», il cartographie le sens.

On passe d’une pédagogie du stock (accumulation des connaissances) à une pédagogie du flux (maîtrise des liens).

Des graphes qui changent la donne

Contrairement à une base de données classique, ici on a à faire à un simple PDF que l’IA va lire. Juste pour bien comprendre, le concept clé du graphe de connaissances repose sur des triplets de type: «Sujet — Prédicat — Objet». Par exemple: «Vaccin ARNm — utilise — Nanoparticules lipidiques» que l’on répète à l’infini ou presque.

1. Dans le domaine scientifique. 

La recherche est souvent freinée par la mise en silo des données. Un graphe de connaissances permet de lier des publications, des structures chimiques, des résultats d’essais cliniques et des gènes. L’avantage: on peut découvrir des corrélations invisibles à l’œil nu (très utile pour le repositionnement de médicaments).

2. Dans le milieu entrepreneurial. 

La documentation d’entreprise (Wikis, Notion, SharePoint) est souvent un labyrinthe impénétrable. L’avantage: un graphe permet de cartographier les dépendances techniques, les expertises des employés et les historiques de projets.

3. Dans la pédagogie. 

On délaisse l’apprentissage linéaire pour un apprentissage adaptif. L’avantage: si un élève ne comprend pas le concept B, le graphe montre alors qu’il lui manque les prérequis du concept A. On peut visualiser le «chemin de la connaissance».

Un fil d'Ariane

Anciennement, dans les livres en silos ou dans les bases de données relationnelles on devait sans cesse chercher l’information. Dorénavant dans un système de liens itératifs, on ne cherche plus, on navigue. On suit un fil d’Ariane logique qui nous mène de concept en concept. On vole de savoirs en savoirs.

NB: découvrez un exemple concret de livre-IA : https://app.manufacturethinking.ch

Par Xavier Comtesse et Pascal Eichenberger