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Wikipédia s'associe à des entreprises spécialisées dans l'IA pour améliorer l'accès aux données
Wikimedia Deutschland a dévoilé ce mercredi une nouvelle base de données conçue pour améliorer l'accès des modèles d'intelligence artificielle au vaste référentiel de connaissances de Wikipédia.
Baptisée Wikidata Embedding Project, cette initiative s'appuie sur la technologie de recherche sémantique vectorielle - qui permet aux ordinateurs de saisir le sens des mots et leurs relations - appliquée au vaste réseau de Wikipédia, qui compte près de 120 millions d'entrées sur l'ensemble de ses plates-formes.
Grâce à une compatibilité accrue avec le protocole Model Context Protocol (MCP), un cadre facilitant la communication entre l'IA et les sources de données, le projet améliore la manière dont les grands modèles de langage interagissent avec les informations et les récupèrent par le biais de requêtes en langage naturel.
La division allemande de Wikimedia a mené cet effort aux côtés de Jina.AI, un spécialiste de la recherche neuronale, et de DataStax, propriété d'IBM, qui se spécialise dans les données d'entraînement en temps réel.
Si Wikidata fournit depuis longtemps des données lisibles par machine provenant des propriétés de Wikimedia, les outils précédents se limitaient à des recherches par mots clés et à des requêtes SPARQL. Ce système amélioré renforce les capacités de génération augmentée par récupération (RAG), permettant aux développeurs d'IA d'ancrer leurs modèles dans la base de connaissances de Wikipédia vérifiée par les éditeurs.
La base de données structure les données avec un contexte sémantique riche. Par exemple, une recherche sur "scientist" renvoie à des listes de scientifiques nucléaires et de chercheurs des Bell Labs, ainsi qu'à des traductions multilingues, à des images Wikimedia et à des termes apparentés tels que "researcher" et "scholar".
Accessible via Toolforge, Wikidata organisera un webinaire à l'intention des développeurs le 9 octobre pour présenter le potentiel de la plateforme.
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Ce lancement intervient alors que les développeurs d'IA recherchent de plus en plus des sources de données de premier ordre pour affiner leurs modèles. Les systèmes d'apprentissage modernes, qui sont désormais des écosystèmes complexes plutôt que de simples ensembles de données, exigent toujours des informations méticuleusement traitées, en particulier pour les applications critiques en termes de précision. Le contenu vérifié de Wikipédia offre un avantage certain par rapport à des ensembles de données en vrac tels que Common Crawl.
La recherche de données de qualité comporte des risques : Anthropic a récemment proposé un règlement de 1,5 milliard de dollars à la suite d'une action en justice intentée par des auteurs pour utilisation non autorisée de leurs œuvres à des fins de formation.
Philippe Saadé, chef du projet d'IA de Wikidata, a souligné son indépendance : "Cela prouve qu'une IA puissante peut prospérer au-delà des silos des entreprises - ouverte, collaborative et construite pour le bénéfice du public", a-t-il déclaré à la presse.
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commentaires (3)
![JackSanchez]()
So they're basically selling training data to AI companies? As long as the knowledge stays accessible, I'm cool with it. 🤔
![AlbertEvans]()
Das ist ein wirklich cleverer Schachzug von Wikipedia! Vektorsuche in ihren riesigen Datenbeständen könnte die Qualität von KI-Ausgaben enorm verbessern und vielleicht endlich mit den Halluzinationen aufräumen. Hoffentlich bleibt der Zugang aber transparent und für alle fair, damit nicht nur die großen Tech-Konzerne profitieren. Die deutsche Wikimedia-Abteilung zeigt mal wieder, dass sie vorne mitmischt. 💡
![GeorgeMartinez]()
これ、ウィキペディアとAIの連携は本当に進んでるんだね！🤔 データベース拡張って聞くと、AIモデルが人間以上の知識を蓄えられるようになるのかな。でも、偏った情報が拡散されるリスクも心配…曖昧な情報をAIが「事実」として学習しちゃうと、誤解が広がりそうで不安。
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