Un modèle d’évaluation pour une analyse élargie des facteurs de risque
Le groupe “Neuro-Symbolic AI”, dirigé par le chercheur André Freitas avec le soutien du chercheur postdoctoral Maxime Delmas, a collaboré avec Basinghall Analytics pour concevoir une plateforme d’évaluation des risques alimentée par l’IA. L’objectif était d’analyser les facteurs d’impact climatiques afin d’éclairer la prise de décision sur des bases solides.
La plateforme développée repose sur une architecture de type “Retrieval-Augmented Generation (RAG)” basée sur des graphes. Elle permet aux utilisateurs de créer leur propre base de connaissances et d’interagir avec le système en formulant des requêtes. En analysant de sources de données hétérogènes, le système peut répondre à des questions factuelles complexes, soutenir un raisonnement étape par étape et traiter des problématiques plus abstraites en rassemblant et combinant des éléments issus d’un ensemble sélectionné de rapports climatiques et financiers de référence, tels que ceux du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) ou du Network for Greening the Financial System (NGFS).
« Nos premières discussions avec des clients potentiels concernant cette solution ont suscité un vif intérêt. Les entreprises souhaitent disposer d’analyses fondées sur des faits vérifiables, capables de mettre en lumière des liens non évidents grâce à un graphe de connaissances, tout en limitant les hallucinations de l’IA. Par exemple, les informations extraites d’un vaste ensemble de documents sur le changement climatique (comme ceux du GIEC) permettent aux entreprises d’identifier les risques et opportunités auxquels elles sont confrontées, et ensuite imaginer différents scénarios pour mieux comprendre ce que ces risques pourraient entraîner. Travailler avec l’Idiap a été une expérience enrichissante, tant pour le niveau d’expertise que pour la flexibilité de l’approche et l’ouverture aux nouvelles idées », explique Nasir M. Ahmad, managing partner chez Basinghall Analytics.
Ce projet montre comment un processus d’analyse transparent et des preuves vérifiables peuvent renforcer la capacité des organisations à naviguer dans les incertitudes climatiques et économiques. La collaboration entre l’Idiap et Basinghall Analytics souligne le potentiel transformateur de l’IA pour comprendre des environnements complexes et soutenir des décisions stratégiques plus éclairées.
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Resources:
[1] Page Github: https://github.com/idiap/ToPG
[1] Publication: https://www.arxiv.org/pdf/2601.04859