Le web sémantique représente une avancée majeure dans l'évolution de l’exploration des données numériques. Il constitue un cadre conceptuel qui vise à organiser les données sur le web de manière structurée et interconnectée, facilitant ainsi leur compréhension et leur utilisation par les machines. Il
repose sur des langages formels tels que RDF (Resource Description Framework) et OWL (Web Ontology Language) pour représenter les connaissances de manière précise et sémantique.
D'autre part, l'apprentissage symbolique s'appuie sur la manipulation de symboles abstraits et de règles logiques pour résoudre des problèmes et prendre des décisions. Il met l'accent sur la représentation explicite des connaissances et la capacité à raisonner de manière explicable.
La convergence entre le web sémantique et l'apprentissage symbolique ouvre de nouvelles perspectives pour l'intelligence artificielle. En combinant la représentation sémantique des données avec les capacités de raisonnement symbolique, il devient possible de développer des systèmes intelligents capables de comprendre, d'interpréter et de raisonner sur les données de manière plus avancée.
Les synergies entre le web sémantique et l’apprentissage symbolique peuvent être explorées à travers diverses applications, telles que la recherche d'informations, la gestion des connaissances, le traitement du langage naturel, et la prise de décision assistée par l'intelligence artificielle.
En conclusion, en intégrant le web sémantique et l'apprentissage symbolique, nous ouvrons la voie à de nouvelles approches avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle, permettant ainsi le développement de systèmes intelligents explicables qui peuvent mieux comprendre et interagir avec le monde numérique qui nous entoure.
