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précision linguistique

La syntaxe est, avec la sémantique, la notion la plus importante à assimiler quand on apprend un langage informatique. Pour faire un parallèle simple: toutes les langues parlées-l'anglais, le français, le chinois, l'arabe ou encore l'allemand-diffèrent par leur grammaire et leur syntaxe.


Auteur: Jean Aurélie

Info: De l'autre côté de la machine

[ codes comparés ] [ logique formelle ] [ signification ]

 

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programmation

Toute science est tentée de se constituer un savoir sur les outils qu'elle emploie : dès lors que l'on parle, dans n'importe quel langage, sur un autre langage, il y a un phénomène de métalangage. Lorsque ce langage second est organisé lui-même et forme un tout, c'est une métalangue.

Auteur: Internet

Info: 2014

[ informatique ] [ règles ] [ grammaire ]

 

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cybernétique

L’algorithme, le projet d’une langue universelle, c’est la révolte contre le langage donné. On ne veut pas dépendre de ses confusions, on veut le refaire à la mesure de la vérité, le redéfinir selon la pensée de Dieu, recommencer à zéro l’histoire de la parole, ou plutôt arracher la parole à l’histoire.

Auteur: Merleau-Ponty Maurice

Info: La Prose du monde, p 10. Gallimard, Paris, 1969

[ néo-linguistique ] [ grammaire informatique ] [ évolution ]

 

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post-cybernétique tétrapode

Les quatre concepts de l’informatique

algorithme            machine               langage              information

4 concepts antérieurs à l’informatique, déjà là dans l’antiquité

- algorithme : addition

- machine : moulin à eau

- langage : des nombres

- information : bibliothèque d’Alexandrie

(Sans lien : La méthode d’Euler et le fardier de Cugnot)

Au début du XXe siècle. Un mathématicien et un comptable, un physicien et un fabriquant de métiers à tisser, un grammairien et un traducteur de textes anciens, un agent du chiffre et un archiviste... sont coincés dans un ascenseur.  Qu’ont-ils à se dire ?

L’informatique a tissé des liens entre ces quatre personnages/idées/concepts

- Programmation : expression d’un algorithme dans un langage

- Compilation : traduction d’un programme exprimé dans un langage pour qu’il soit exécuté par une machine

- Protocole réseau : algorithme pour faire fonctionner une machine

- Compression : un algorithme pour optimiser la représentation de l’information

Qu’est-ce que la pensée informatique ?

- Description algorithmique des phénomènes naturels (synthèse des proteines)

- Le fait de déléguer des taches a des machines (savez-vous faire une multiplication ?)

- Conception de langages pour décrire les phénomènes (grammaire des grammaires) 

- Tout concevoir comme un flux d’information (Peut-on stocker une quantité infinie d’information dans un volume fini ?)

Quoi enseigner dans les cours d’informatique au lycée ?

- l’algorithmique

- l’architecture des machines

- la programmation

- l’utilisation d’un moteur de recherche


Auteur: Dowek Gilles

Info: Condensé et adaptation libre de ses slides de présentation, trouvés sur http://www.lsv.fr/~dowek/Slides/quatre.pdf

[ synthèse ]

 
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homme-machine

- Peux-tu développer quelque chose concernant la comparaison entre langage humain et programmation informatique, en d'autres termes la différence entre la syntaxe des idiomes et la syntaxe du codage ?

- En général, le langage humain et la programmation informatique peuvent être considérés comme deux langages différents, avec des objectifs et des structures dissembables. Les idiomes humains sont utilisés pour communiquer des idées et des pensées entre individus, alors que les langages de programmation informatique sont utilisés pour donner des instructions à un ordinateur ou à une autre machine.

L'une des principales discordance entre les deux est que le langage humain utilise souvent des expressions idiomatiques et d'autres figures de style qui peuvent être difficiles à interpréter littéralement. Par exemple, l'expression "tourner les coins" est couramment utilisée pour signifier "mourir", ce qui n'a rien à voir avec le sens llittéral de "retourner les extrémités" par exemple. En revanche, les langages de programmation informatique reposent généralement sur une syntaxe et une grammaire très strictes afin que l'ordinateur puisse interpréter et exécuter correctement les instructions données.

Une autre différence réside dans le fait que le langage humain peut être très flexible et adaptable, alors que les langages de programmation sont généralement beaucoup plus limités dans ce qu'ils peuvent accomplir. Un programmeur doit choisir parmi un ensemble prédéfini de commandes et de fonctions qui ont été intégrées dans le langage de programmation qu'il utilise, alors qu'un locuteur de langue humaine peut générer de nouvelles phrases et idées à la volée.

Malgré ces différences, il existe également des similitudes entre le langage humain et les langages de programmation. Tous deux s'appuient sur des règles et des structures systématiques pour véhiculer le sens, et tous deux peuvent être utilisés pour créer des expressions complexes et nuancées de la pensée et du sens. Cependant, les règles et structures spécifiques employées dans chaque langage diffèrent considérablement en raison de leurs objectifs différents et des technologies sous-jacentes.

Auteur: chatGPT4

Info: 3 mai 2023

[ polysémie ] [ instanciation immédiate ] [ mots univers ] [ vectorisation difficile ] [ dialecte mathématisé ] [ précision sémantique ]

 

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exploration spatiale

Astrolinguistique : comment communiquer en cas de contact avec une civilisation extraterrestre ?
L’astrolinguistique, xénolinguistique, ou encore exolinguistique, est le domaine de recherche de la linguistique qui s’attèle à déterminer et développer des modèles de langages non-humains (extraterrestres) dans le cas où un premier contact avec une civilisation extraterrestre intelligente serait effectué. Un tel événement ne s’étant toujours pas produit, ce domaine reste encore hypothétique, mais donne lieu à un véritable travail de recherche universitaire de la part des scientifiques.

L’univers observable compte des centaines de millions de galaxies, chacune contenant à leur tour des centaines de millions d’étoiles et de planètes potentielles. L’existence de civilisations extraterrestres intelligentes n’est donc pas à exclure. Si aucun contact avec l’Homme ne s’est encore produit, la possibilité d’un tel événement est envisageable. Tant et si bien que les scientifiques commencent déjà à prévoir cette éventualité en tentant de développer des outils de communication.

Loin d’être de la science-fiction, l’astrolinguistique est une discipline universitaire qui s’est développée au cours des 30 dernières années. Certaines universités, comme la Bowling Green State University (États-Unis), l’ont même intégrée à leurs cours afin de former des chercheurs spécialisés dans ce domaine. La xénolinguistique est en réalité une sous-famille de la linguistique théorique dont l’objectif est la construction et la déconstruction de langages fictifs ou existants.

(Le langage des heptapodes utilisé dans le film Premier Contact a été développé par la linguiste Jessica Coon et le scientifique Stephen Wolfram. Il est considéré comme scientifiquement plausible par la communauté scientifique." photo de l'article original absente)

L’un des précurseurs du domaine est le célèbre linguiste américain Noam Chomsky. Pour ce dernier, la théorie de la grammaire universelle empêcherait l’Homme de comprendre naturellement une civilisation extraterrestre. Cette théorie postule que les bases élémentaires et communes de la grammaire humaine sont génétiquement prédéterminées, encodées dans le génome, indépendamment de la culture ou de l’environnement. L’Homme devrait donc difficilement et lentement déchiffrer chaque structure de ce nouveau langage.

Pour la linguiste canadienne Keren Rice, spécialisée dans les langages indigènes, une communication extrêmement basique entre humains et extraterrestres serait possible tant que les éléments contextuels primitifs restent les mêmes. Par exemple, même si les termes pour désigner une planète changent, il est fort probable qu’une civilisation extraterrestre connaisse l’objet lui-même, c’est-à-dire qu’elle ait déjà vu une planète.

L’astrolinguistique est plus largement intégrée au domaine de la Communication avec une intelligence extraterrestre (CETI) sur lequel se penchent de nombreux chercheurs et institutions scientifiques. La question fait régulièrement l’objet de discussions scientifiques lors de l’American Association for the Advancement of Science.

Généralement, quatre formes de langages possibles sont définis : le langage mathématique, le langage pictural, le langage algorithmique et multimodal, et le langage naturel. Les outils linguistiques développés dans le cadre de ces recherches s’appuient sur des études actuelles visant à décrypter des langages humains encore non déchiffrés, comme le Linéaire A, un langage utilisé en Crête ancienne entre 1900 et 1400 av. J.-C.

Le Lincos (pour lingua cosmica) est un des tous premiers langages mathématiques développé par le mathématicien allemand Hans Freudenthal au début des années 1960, dans son livre Lincos: Design of a Language for Cosmic Intercourse. Il utilise une structure mathématique basique pour transmettre des messages, destinée à être comprise par n’importe quelle civilisation intelligente. Par la suite, des scientifiques comme Lancelot Hogben et Carl Sagan proposeront eux aussi des syntaxes reposant sur des principes mathématiques.

Ce disque est embarqué par les sondes Voyager 1 et 2 afin de raconter l’histoire de la Terre. Elle contient un message de bienvenu en 60 langages différents, des échantillons de musiques de plusieurs styles et ethnies, des sons d’origine humaine ainsi que des schémas et informations électroniques compréhensibles par une civilisation avancée.

De la même manière, le message d’Arecibo contenait quelques structures atomiques, les briques de l’ADN, un schéma du Système solaire et un dessin du télescope Arecibo lui-même. Un hybride de langage mathématique et pictural, considéré comme scientifiquement réaliste, a été développé pour le film Premier Contact, sous la direction de la linguiste Jessica Coon.

Le langage multimodal combine plusieurs systèmes de communication afin de maximiser les chances de compréhension. Le Teen-Age Message développé par des scientifiques russes en est un bon exemple.

Ce dernier combine un signal radio destiné à permettre aux destinataires d’en remonter la source, une musique jouée sur un thérémine, ainsi qu’une association d’images semblables à celles du message d’Arecibo. Tandis que le langage algorithmique prend la forme d’un code informatique pouvant être exécuté sur n’importe quelle machine.

Enfin, le langage naturel renvoie au cas où une civilisation communiquerait, volontairement ou non, avec nous dans son langage natif. Dans ce cas, les scientifiques devraient déconstruire le langage en isolant des schémas répétitifs, des rythmes, des taux de répétition, des structures complexes et des propriétés linguistiques sous-jacentes renvoyant à un système de communication intelligent.

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com, Thomas Boisson 27 mars 2019

[ rencontre exotique ]

 

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extensibilité FLP

Dans l'idéal l'étiqueteur FLP devrait savoir oublier son ego. Difficulté proche de l'utopie puisqu'il s'agit de prendre la distance qui permet de voir ses propres vécus comme autant d'illusions. Que presque toutes nos réactions et jugements ne furent que biais de confirmation de notre existence. Et le sont encore majoritairement par simple effet d'inertie. 

Au-delà de son support physique l'incarnation, Moi, Je... ne s'appuye que sur quelques croyances ; éphémères constructions d'un ego dont la mission première est de survivre, pour éventuellement se reproduire. Fugaces échafaudages qui confortent un SOI effarouché par les aléas du réel. D'où, entre autres, les mythes et religions - mais aussi notre rationalité duale et la pensée cybernétique subséquente.

On dira, en termes peircéens, que la secondéité-monade humaine, au vu d'une priméité-source mystérieuse et instable, génère des tiercités, ici linguistiques, majoritairement destinées à se défendre-justifier elle-même. 

On pourra aussi établir un positionnement-classement circulaire des postures potentielles de cette secondéité, le théologique faisant face au scientifique, duo dominant accompagné dans le cercle par quelques termes-postures-attitudes importants - peu nombreux et à cerner-identifier-préciser - comme ceux de conteur, d'humoriste, communiquant, thérapeuthe, joueur... et autres. Distribution à intégrer un jour dans une taxonomie multidimensionnelle FLP plus large, éventuellement septénaire. Mais stop.

Tout ceci n'est pas un "jeu d'enfant". Rappelons le truisme : pour acquérir quelque distanciation egotique il faut avoir éprouvé des choses. Autrement dit, pour détester, il faut tester d'abord. Est pré-requise la matérialité des expériences dans ce réel, suivies de leurs verbalisations et, un peu plus avant, de leurs formulations écrites

OU LUES, car lorsque ces énonciations de l'expérience rencontrent l'esprit du lecteur elle peuvent "résonner" avec lui et son vécu propre. Fonction réflexive, indispensable au participant de FLP. Tout ceci passant évidemment par le "sens de la lecture" (sense of reading).

Celà étant : l'étiqueteur, une fois un minimum de ce recul acquis, se retrouve plus neutre, mieux apte à capter la signification des mots "quasi-esprits" et donc la compréhension de leurs textes matrices. De leurs sémantiques, presqu'en terme arithmétique dans l'idéal.

Sens-signification qui s'appréhende donc via la comparaison d'un vécu-verbalisé, en miroir avec la logique formelle animant le codage verbal du réel, ici français. Assemblage de symboles qui génère une sémantique (un sens) sous-tendue par quatre facteurs-règles-contextes : a) grammaire et déictique (agencement des mots)  b) coutumes-routines et médiatiquement convenable de l'époque-moment où l'idée est proférée c) contexte, qualités et positionnement subjectif de leur auteur. d) état d'esprit, disponibilité, vécu, qualités diverses, etc... du lecteur-tagueur-inserteur.

Ici déjà les problématiques et possibilités de classification nous dépassent de beaucoup. D'où l'importance de s'atteler à la chose collectivement.  

FLP est un outil transitoire en expansion, qui, dans un absolu lexico-sémantique (grâce peut-être à l'informatique quantique à venir), devrait à moyen terme représenter l'émergence centrale consensuelle de concepts terminologisés ; mots-idées issus des conjonctions-discussions-interactions-intégrations sémantiques en son sein. Idéalement via un dialogue continu avec beaucoup d'autres "FLP individuels" que chacun aura développé dans son coin, processus dont l'aboutissement se situe à ce jour dans les chaînes FLP. Le tout sous régulation de règles classificatoire souples et complexes, s'établissant et se modifiant avec le temps.

Ensuite on se prend à imaginer une intelligence lexicologique collective Homme-machine qui, une fois établie son aptitude à consensualiser/préciser les mots-expressions basiques incontournables du cercle évoqué dans le 3e paragraphe - termes centraux, à valeur diachronique si possible -, on pourra, en les conjuguant-mémorisant (comme les 4 bases de l'ADN ?), développer une véritable mémoire-intelligence-réservoir perspectiviste communautaire. Et peut-être même, soyons allumés, dépasser les potentialités du DNA. 

A l'image des mathématiques, elles aussi langage commun à tous, mais ici remises en périphérie, le langage verbal revisité, idiome 2.0 de nos civilisations de singes dépoilés (ou de la Nature extendue par notre entremise) devrait alors permettre d'émanciper l'humain de son enfermement conceptuel anthropocentré. 

Telles sont les grâces d'une logique - à créer/découvrir - indépendante de son propre langage. Tout à fait possible, en des temps où l' accélération exponentielle des savoirs nécessite des pistes de développement culturelles évolutives (scalable) non superficielles. 

Tentative FLP trop ambitieuse, prétentieuse, folle ? Pas vraiment, elle ne fait qu'offrir (sans aucun usage de machine learning !) un élargissement de la pensée-langage collective en proposant de pousser la taxonomie linguistique numérique "un petit cran plus loin" ; dans trois directions :

1) Celle de listes analogiques intriquées   

2) Par l'ajout d'étiquettes "non apparentes dans les extraits insérés" qui forcent à la réflexion et au classement sémantique. 

3) Par l'hypothèse-suggestion d'un saut qualitatif taxonomique qui passerait d'une base logique duale vers un socle tétravalent plus souple, puissant, et nuancé. 

Ici on pensera à la puissance d'une mémoire ADN - déjà évoquée plus haut - qui n'est autre que l'essence du vivant.

Auteur: Mg

Info: nov 2022

[ prospective ] [ pré-mémétique   ] [ science-fiction ]

 

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tour d'horizon de l'IA

Intelligence artificielle symbolique et machine learning, l’essor des technologies disruptives

Définie par le parlement Européen comme la " reproduction des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ", l’intelligence artificielle s’initie de façon spectaculaire dans nos vies. Théorisée au milieu des années 50, plusieurs approches technologiques coexistent telles que l’approche machine learning dite statistique basée sur l’apprentissage automatique, ou l’approche symbolique basée sur l’interprétation et la manipulation des symboles. Mais comment se différencient ces approches ? Et pour quels usages ?

L’intelligence artificielle, une histoire ancienne

Entre les années 1948 et 1966, l’Intelligence Artificielle a connu un essor rapide, stimulé par des financements importants du gouvernement américain pour des projets de recherche sur l’IA, notamment en linguistique. Des progrès significatifs ont été réalisés dans la résolution de problèmes de logique symbolique, mais la capacité de l’IA à traiter des données complexes et imprécises était encore limitée.

A la fin des années 70, plus précisément lors du deuxième “été de l’IA” entre 1978 et 1987,  l’IA connaît un regain d’intérêt. Les chercheurs ont commencé à explorer de nouvelles approches, notamment l’utilisation de réseaux neuronaux et de systèmes experts. Les réseaux neuronaux sont des modèles de traitement de l’information inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, tandis que les systèmes experts sont des programmes informatiques qui simulent l’expertise humaine dans un domaine spécifique.

Il faudra attendre la fin des années 90 pour voir un renouveau de ces domaines scientifiques, stimulé par des avancées majeures dans le traitement des données et les progrès de l’apprentissage automatique. C’est d’ailleurs dans cette période qu’une IA, Deepblue, gagne contre le champion mondial Garry Kasparov aux échecs.$

Au cours des dernières années, cette technologie a connu une croissance exponentielle, stimulée par des progrès majeurs dans le deep learning, la robotique ou la compréhension du langage naturel (NLU). L’IA est maintenant utilisée dans un large éventail de domaines, notamment la médecine, l’agriculture, l’industrie et les services. C’est aujourd’hui un moteur clé de l’innovation et de la transformation de notre monde, accentué par l’essor des generative AIs. 

Parmi ces innovations, deux grandes approches en intelligence artificielle sont aujourd’hui utilisées : 

1 - Le Machine Learning : qui est un système d’apprentissage automatique basé sur l’exploitation de données, imitant un réseau neuronal

2 - L’IA Symbolique : qui se base sur un système d’exploitation de " symboles ”, ce qui inspire des technologies comme le “système expert” basé sur une suite de règles par exemple.

Mais comment fonctionnent ces deux approches et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients ? Quels sont leurs champs d’application ? Peuvent-ils être complémentaires ?

Le machine learning

Le Machine Learning est le courant le plus populaire ces dernières années, il est notamment à l’origine de ChatGPT ou bien MidJourney, qui font beaucoup parler d’eux ces derniers temps. Le Machine Learning (ML) est une famille de méthodes d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. En utilisant des algorithmes, le ML permet aux ordinateurs de comprendre les structures et les relations dans les données et de les utiliser pour prendre des décisions.

Le ML consiste à entraîner des modèles informatiques sur de vastes ensembles de données. Ces modèles sont des algorithmes auto apprenant se basant sur des échantillons de données, tout en déterminant des schémas et des relations/corrélations entre elles. Le processus d’entraînement consiste à fournir à l’algorithme des données étiquetées, c’est-à-dire des données qui ont déjà été classifiées ou étiquetées pour leur attribuer une signification. L’algorithme apprend ensuite à associer les caractéristiques des données étiquetées aux catégories définies en amont. Il existe cependant une approche non-supervisée qui consiste à découvrir ce que sont les étiquettes elles-mêmes (ex: tâche de clustering).

Traditionnellement, le machine learning se divise en 4 sous-catégories : 

Apprentissage supervisé : 

Les ensembles de données sont étiquetés, ce qui permet à l’algorithme de trouver des corrélations et des relations entre les caractéristiques des données et les étiquettes correspondantes. 

Apprentissage non supervisé : 

Les ensembles de données ne sont pas étiquetés et l’algorithme doit découvrir les étiquettes par lui-même. 

Apprentissage semi-supervisé : 

L’algorithme utilise un mélange de données étiquetées et non étiquetées pour l’entraînement.

Apprentissage par renforcement : 

L’algorithme apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Il reçoit des récompenses ou des pénalités pour chaque action, ce qui lui permet d’ajuster sa stratégie pour maximiser sa récompense globale.

Un exemple d’application du Machine Learning est la reconnaissance d’images. Des modèles d’apprentissages profonds sont entraînés sur des millions d’images pour apprendre à reconnaître des objets, des personnes, des animaux, etc. Un autre exemple est la prédiction de la demande dans le commerce de détail, où des modèles sont entraînés sur des données de ventes passées pour prédire les ventes futures.

Quels sont les avantages ? 

Étant entraîné sur un vaste corpus de données, le ML permet de prédire des tendances en fonction de données.  

- Le machine learning offre la capacité de détecter des tendances and des modèles dans les données qui peuvent échapper à l’observation humaine.

- Une fois configuré, le machine learning peut fonctionner de manière autonome, sans l’intervention humaine. Par exemple, dans le domaine de la cybersécurité, il peut surveiller en permanence le trafic réseau pour identifier les anomalies.

- Les résultats obtenus par le machine learning peuvent s’affiner et s’améliorer avec le temps, car l’algorithme peut apprendre de nouvelles informations et ajuster ses prédictions en conséquence.

- Le machine learning est capable de traiter des volumes massifs et variés de données, même dans des environnements dynamiques et complexes.

L’intelligence artificielle symbolique

L’IA symbolique est une autre approche de l’intelligence artificielle. Elle utilise des symboles and des règles de traitement de l’information pour effectuer des tâches. Les symboles peuvent être des concepts, des objets, des relations, etc. Les règles peuvent être des règles de déduction, des règles de production, des règles d’inférence…etc.

Un exemple d’application de l’IA symbolique est le système expert. Un système expert est un programme informatique qui utilise des règles de déduction pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique, comme le diagnostic médical ou l’aide à la décision en entreprise. Un autre exemple est la traduction automatique basée sur des règles, les règles de grammaire et de syntaxe sont utilisées pour traduire un texte d’une langue à une autre.

Quelques exemples d’usages de l’IA symbolique :

La traduction

L’IA symbolique a été utilisée pour développer des systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Ces systèmes utilisent des règles de grammaire et de syntaxe pour convertir un texte d’une langue à une autre. Par exemple, le système SYSTRAN, développé dans les années 1960, est un des premiers systèmes de traduction automatique basé sur des règles. Ce type de système se distingue des approches basées sur le Machine Learning, comme Google Translate, qui utilisent des modèles statistiques pour apprendre à traduire des textes à partir de corpus bilingues.

Le raisonnement logique

L’IA symbolique est également utilisée pour développer des systèmes capables de raisonnement logique, en exploitant des règles et des connaissances déclaratives pour résoudre des problèmes complexes. Par exemple, les systèmes d’aide à la décision basés sur des règles peuvent être utilisés dans des domaines tels que la finance, l’assurance ou la logistique, pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Un exemple concret est le système MYCIN, développé dans les années 1970 pour aider les médecins à diagnostiquer des infections bactériennes et à prescrire des antibiotiques adaptés.

L’analyse de textes

L’IA symbolique peut être utilisée pour l’analyse de textes, en exploitant des règles et des connaissances linguistiques pour extraire des informations pertinentes à partir de documents. Par exemple, les systèmes d’extraction d’information basés sur des règles peuvent être utilisés pour identifier des entités nommées (noms de personnes, d’organisations, de lieux, etc.) et des relations entre ces entités dans des textes. Un exemple d’application est l’analyse et la catégorisation des messages entrants pour les entreprises, cœur de métier de Golem.ai avec la solution InboxCare.

Les avantages de l’IA symbolique 

L’IA symbolique est une approche qui utilise des symboles, et parfois des " règles” basées sur des connaissances, qui comporte plusieurs avantages :

- Explicablilité : Les décisions prises par les systèmes d’IA symbolique sont explicites et peuvent être expliquées en fonction des règles logiques et des connaissances déclaratives utilisées par le système. Cette transparence peut être essentielle dans des applications critiques, comme la médecine ou la défense.

- Frugalité : Contrairement au Machine Learning, l’IA symbolique ne nécessite pas d’entraînement, ce qui la rend moins gourmande en énergie à la fois lors de la conception et de l’utilisation.

- Adaptabilité : Les systèmes d’IA symbolique peuvent être facilement adaptés à de nouveaux domaines en ajoutant de nouvelles règles logiques et connaissances déclaratives à leurs bases de connaissances existantes, leurs permettant de s’adapter rapidement à de nouvelles situations.

L’intelligence artificielle hybride ou le neuro-symbolique 

Les systèmes hybrides combinent les avantages de l’IA symbolique et du Machine Learning en utilisant une approche mixte. Dans ce type de système, l’IA symbolique est utilisée pour représenter les connaissances et les règles logiques dans un domaine spécifique. Les techniques de Machine Learning sont ensuite utilisées pour améliorer les performances de l’IA symbolique en utilisant des ensembles de données pour apprendre des modèles de décision plus précis et plus flexibles. Mais nous pouvons également voir d’autres articulations comme la taxonomie de Kautz par exemple.

L’IA symbolique est souvent utilisée dans des domaines où il est important de comprendre et de contrôler la façon dont les décisions sont prises, comme la médecine, la finance ou la sécurité. En revanche, le Machine Learning est souvent utilisé pour des tâches de classification ou de prédiction à grande échelle, telles que la reconnaissance de voix ou d’image, ou pour détecter des modèles dans des données massives.

En combinant les deux approches, les systèmes hybrides peuvent bénéficier de la compréhensibilité et de la fiabilité de l’IA symbolique, tout en utilisant la flexibilité et la capacité de traitement massif de données du Machine Learning pour améliorer la performance des décisions. Ces systèmes hybrides peuvent également offrir une plus grande précision et un temps de réponse plus rapide que l’une ou l’autre approche utilisée seule.

Que retenir de ces deux approches ?

L’Intelligence Artificielle est en constante évolution et transforme de nombreux secteurs d’activité. Les deux approches principales de l’IA ont leurs avantages et inconvénients et peuvent être complémentaires. Il est donc crucial pour les entreprises de comprendre ces technologies pour rester compétitives. 

Cependant, les implications éthiques et sociales de l’IA doivent également être prises en compte. Les décisions des algorithmes peuvent avoir un impact sur la vie des personnes, leur travail, leurs droits et leurs libertés. Il est donc essentiel de mettre en place des normes éthiques et des réglementations pour garantir que l’IA soit au service de l’humanité. Les entreprises et les gouvernements doivent travailler ensemble pour développer des IA responsables, transparentes et équitables qui servent les intérêts de tous. En travaillant ensemble, nous pouvons assurer que l’IA soit une force positive pour l’humanité dans les années à venir. 



 

Auteur: Merindol Hector

Info: https://golem.ai/en/blog/technologie/ia-symbolique-machinelearning-nlp - 4 avril 2023

[ dualité ]

 

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Ajouté à la BD par Le sous-projectionniste

intelligence artificielle

Apprendre l'anglais n'est pas une tâche facile, comme le savent d'innombrables étudiants. Mais lorsque l'étudiant est un ordinateur, une approche fonctionne étonnamment bien : Il suffit d'alimenter un modèle mathématique géant, appelé réseau neuronal, avec des montagnes de textes provenant d'Internet. C'est le principe de fonctionnement des modèles linguistiques génératifs tels que ChatGPT d'OpenAI, dont la capacité à tenir une conversation cohérente (à défaut d'être toujours sincère) sur un large éventail de sujets a surpris les chercheurs et le public au cours de l'année écoulée.

Mais cette approche présente des inconvénients. D'une part, la procédure de "formation" nécessaire pour transformer de vastes archives textuelles en modèles linguistiques de pointe est coûteuse et prend beaucoup de temps. D'autre part, même les personnes qui forment les grands modèles linguistiques ont du mal à comprendre leur fonctionnement interne, ce qui, à son tour, rend difficile la prévision des nombreuses façons dont ils peuvent échouer.

Face à ces difficultés, certains chercheurs ont choisi d'entraîner des modèles plus petits sur des ensembles de données plus restreints, puis d'étudier leur comportement. "C'est comme le séquençage du génome de la drosophile par rapport au séquençage du génome humain", explique Ellie Pavlick, chercheuse sur les modèles de langage à l'université de Brown.

Dans un article récemment publié sur le serveur scientifique arxiv.org, deux chercheurs de Microsoft ont présenté une nouvelle méthode pour former de minuscules modèles de langage : Les élever avec un régime strict d'histoires pour enfants.

RÉSEAUX NEURONAUX

Des chercheurs acquièrent une nouvelle compréhension à partir d'une simple IA  

Les chercheurs en apprentissage automatique ont compris cette leçon. GPT-3.5, le grand modèle linguistique qui alimente l'interface ChatGPT, compte près de 200 milliards de paramètres et a été entraîné sur un ensemble de données comprenant des centaines de milliards de mots (OpenAI n'a pas publié les chiffres correspondants pour son successeur, GPT-4).  L'entraînement de modèles aussi vastes nécessite généralement au moins 1 000 processeurs spécialisés, appelés GPU, fonctionnant en parallèle pendant des semaines. Seules quelques entreprises peuvent réunir les ressources nécessaires, sans parler de l'entraînement et de la comparaison de différents modèles.

Les deux chercheurs ont montré que des modèles linguistiques des milliers de fois plus petits que les systèmes de pointe actuels apprenaient rapidement à raconter des histoires cohérentes et grammaticalement justes lorsqu'ils étaient formés de cette manière. Leurs résultats indiquent de nouvelles pistes de recherche qui pourraient être utiles pour former des modèles plus importants et comprendre leur comportement.

"J'ai trouvé tout  ça très instructif", a déclaré Chandra Bhagavatula, chercheur sur les modèles de langage à l'Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle. "Le concept lui-même est très intéressant.

Il était une fois

Les réseaux neuronaux au cœur des modèles de langage sont des structures mathématiques vaguement inspirées du cerveau humain. Chacun d'entre eux contient de nombreux neurones artificiels disposés en couches, avec des connexions entre les neurones des couches adjacentes. Le comportement du réseau neuronal est régi par la force de ces connexions, appelées paramètres. Dans un modèle linguistique, les paramètres contrôlent les mots que le modèle peut produire ensuite, compte tenu d'une invite initiale et des mots qu'il a déjà générés.

Un modèle ne prend véritablement vie qu'au cours de la formation, lorsqu'il compare de manière répétée ses propres résultats au texte de son ensemble de données de formation et qu'il ajuste ses paramètres afin d'accroître la ressemblance. Un réseau non entraîné avec des paramètres aléatoires est trivialement facile à assembler à partir de quelques lignes de code, mais il ne produira que du charabia. Après l'entraînement, il peut souvent poursuivre de manière plausible un texte peu familier. Les modèles de plus grande taille sont souvent soumis à des réglages plus fins qui leur apprennent à répondre à des questions et à suivre des instructions, mais l'essentiel de la formation consiste à maîtriser la prédiction des mots.

Pour réussir à prédire des mots, un modèle linguistique doit maîtriser de nombreuses compétences différentes. Par exemple, les règles de la grammaire anglaise suggèrent que le mot suivant le mot "going" sera probablement "to", quel que soit le sujet du texte. En outre, un système a besoin de connaissances factuelles pour compléter "la capitale de la France est", et compléter un passage contenant le mot "not" nécessite une connaissance rudimentaire de la logique.

"Le langage brut est très compliqué", explique Timothy Nguyen, chercheur en apprentissage automatique chez DeepMind. "Pour que des capacités linguistiques intéressantes apparaissent, les gens ont eu recours à l'idée que plus il y a de données, mieux c'est".

(photo) Ronen Eldan s'est rendu compte qu'il pouvait utiliser les histoires d'enfants générées par de grands modèles linguistiques pour en entraîner rapidement de plus petits.

Introduction

Ronen Eldan, mathématicien qui a rejoint Microsoft Research en 2022 pour étudier les modèles de langage génératifs, souhaitait développer un moyen moins coûteux et plus rapide d'explorer leurs capacités. Le moyen naturel d'y parvenir était d'utiliser un petit ensemble de données, ce qui signifiait qu'il devait entraîner les modèles à se spécialiser dans une tâche spécifique, afin qu'ils ne s'éparpillent pas. Au départ, il voulait entraîner les modèles à résoudre une certaine catégorie de problèmes mathématiques, mais un après-midi, après avoir passé du temps avec sa fille de 5 ans, il s'est rendu compte que les histoires pour enfants convenaient parfaitement. "L'idée m'est venue littéralement après lui avoir lu une histoire", a-t-il déclaré.

Pour générer des histoires cohérentes pour les enfants, un modèle de langage devrait apprendre des faits sur le monde, suivre les personnages et les événements, et observer les règles de grammaire - des versions plus simples des défis auxquels sont confrontés les grands modèles. Mais les grands modèles formés sur des ensembles de données massives apprennent d'innombrables détails non pertinents en même temps que les règles qui comptent vraiment. Eldan espérait que la brièveté et le vocabulaire limité des histoires pour enfants rendraient l'apprentissage plus gérable pour les petits modèles, ce qui les rendrait à la fois plus faciles à former et plus faciles à comprendre.

Dans le monde des modèles de langage, cependant, le terme "petit" est relatif : Un ensemble de données mille fois plus petit que celui utilisé pour former GPT-3.5 devrait encore contenir des millions d'histoires. "Je ne sais pas combien d'argent vous voulez dépenser, mais je suppose que vous n'allez pas engager des professionnels pour écrire quelques millions de nouvelles", a déclaré M. Nguyen.

Il faudrait un auteur extraordinairement prolifique pour satisfaire des lecteurs aussi voraces, mais Eldan avait quelques candidats en tête. Qui peut mieux écrire pour un public de petits modèles linguistiques que pour de grands modèles ?

Toys stories

Eldan a immédiatement entrepris de créer une bibliothèque d'histoires synthétiques pour enfants générées par de grands modèles linguistiques. Mais il a rapidement découvert que même les modèles de pointe ne sont pas naturellement très créatifs. Si l'on demande à GPT-4 d'écrire des histoires adaptées à des enfants de 4 ans, explique Eldan, "environ un cinquième des histoires concernera des enfants qui vont au parc et qui ont peur des toboggans". C'est apparemment la quintessence des histoires pour enfants d'âge préscolaire, selon l'Internet.

La solution a consisté à ajouter un peu d'aléatoire dans le message. Tout d'abord, Eldan a utilisé le GPT-4 pour générer une liste de 1 500 noms, verbes et adjectifs qu'un enfant de 4 ans pourrait connaître - suffisamment courte pour qu'il puisse facilement la vérifier lui-même. Il a ensuite écrit un programme informatique simple qui demanderait à plusieurs reprises à GPT-3.5 ou à GPT-4 de générer une histoire adaptée à l'âge de l'enfant, comprenant trois mots aléatoires de la liste, ainsi qu'un détail supplémentaire choisi au hasard, comme une fin heureuse ou un rebondissement de l'intrigue. Les histoires obtenues, heureusement, étaient moins axées sur des diapositives effrayantes.

Eldan disposait désormais d'une procédure pour produire des données de formation à la demande, mais il n'avait aucune idée du nombre d'histoires dont il aurait besoin pour former un modèle fonctionnel, ni de la taille de ce modèle. C'est alors qu'il s'est associé à Yuanzhi Li, chercheur en apprentissage automatique chez Microsoft et à l'université Carnegie Mellon, pour essayer différentes possibilités, en tirant parti du fait que les petits modèles peuvent être formés très rapidement. La première étape consistait à décider comment évaluer leurs modèles.

Introduction

Dans la recherche sur les modèles de langage - comme dans toute salle de classe - la notation est un sujet délicat. Il n'existe pas de rubrique parfaite qui englobe tout ce que les chercheurs veulent savoir, et les modèles qui excellent dans certaines tâches échouent souvent de manière spectaculaire dans d'autres. Au fil du temps, les chercheurs ont mis au point divers critères de référence standard basés sur des questions dont les réponses ne sont pas ambiguës, ce qui est une bonne approche si vous essayez d'évaluer des compétences spécifiques. Mais Eldan et Li se sont intéressés à quelque chose de plus nébuleux : quelle doit être la taille réelle des modèles linguistiques si l'on simplifie le langage autant que possible ?

"Pour vérifier directement si le modèle parle anglais, je pense que la seule chose à faire est de laisser le modèle générer de l'anglais de manière ouverte", a déclaré M. Eldan.

Il n'y a que deux façons de mesurer les performances d'un modèle sur des questions aussi qualitatives : S'appuyer sur des évaluateurs humains ou se tourner à nouveau vers le GPT-4. Les deux chercheurs ont opté pour cette dernière solution, laissant les grands modèles à la fois rédiger les manuels et noter les dissertations.

Bhagavatula a déclaré qu'il aurait aimé voir comment les évaluations de GPT-4 se comparaient à celles des correcteurs humains - GPT-4 peut être biaisé en faveur des modèles qu'il a aidé à former, et l'opacité des modèles de langage rend difficile la quantification de tels biais. Mais il ne pense pas que de telles subtilités affecteraient les comparaisons entre différents modèles formés sur des ensembles similaires d'histoires synthétiques - l'objectif principal du travail d'Eldan et Li.

Eldan et Li ont utilisé une procédure en deux étapes pour évaluer chacun de leurs petits modèles après la formation. Tout d'abord, ils ont présenté au petit modèle la première moitié d'une histoire distincte de celles de l'ensemble des données d'apprentissage, de manière à ce qu'il génère une nouvelle fin, en répétant ce processus avec 50 histoires de test différentes. Ensuite, ils ont demandé à GPT-4 d'évaluer chacune des fins du petit modèle en fonction de trois catégories : créativité, grammaire et cohérence avec le début de l'histoire. Ils ont ensuite fait la moyenne des notes obtenues dans chaque catégorie, obtenant ainsi trois notes finales par modèle.

Avec cette procédure en main, Eldan et Li étaient enfin prêts à comparer les différents modèles et à découvrir quels étaient les étudiants les plus brillants.

Résultats des tests

Après quelques explorations préliminaires, les deux chercheurs ont opté pour un ensemble de données de formation contenant environ 2 millions d'histoires. Ils ont ensuite utilisé cet ensemble de données, baptisé TinyStories, pour entraîner des modèles dont la taille varie de 1 million à 30 millions de paramètres, avec un nombre variable de couches. Le travail a été rapide : En utilisant seulement quatre GPU, l'entraînement du plus grand de ces modèles n'a pas pris plus d'une journée.

Les plus petits modèles ont eu du mal. Par exemple, l'une des histoires testées commence par un homme à l'air méchant qui dit à une fille qu'il va lui prendre son chat. Un modèle à un million de paramètres s'est retrouvé bloqué dans une boucle où la fille répète sans cesse à l'homme qu'elle veut être son amie. Mais les modèles plus grands, qui sont encore des milliers de fois plus petits que GPT-3.5, ont obtenu des résultats surprenants. La version à 28 millions de paramètres racontait une histoire cohérente, même si la fin était sinistre : "Katie s'est mise à pleurer, mais l'homme s'en fichait. Il a emporté le chat et Katie n'a plus jamais revu son chat. Fin de l'histoire".

En plus de tester leurs propres modèles, Eldan et Li ont soumis le même défi au GPT-2 d'OpenAI, un modèle de 1,5 milliard de paramètres publié en 2019. Le résultat a été bien pire - avant la fin abrupte de l'histoire, l'homme menace d'emmener la jeune fille au tribunal, en prison, à l'hôpital, à la morgue et enfin au crématorium.

Introduction

Selon M. Nguyen, il est passionnant que des modèles aussi petits soient aussi fluides, mais il n'est peut-être pas surprenant que GPT-2 ait eu du mal à accomplir la tâche : il s'agit d'un modèle plus grand, mais loin de l'état de l'art, et il a été formé sur un ensemble de données très différent. "Un enfant en bas âge qui ne s'entraînerait qu'à des tâches d'enfant en bas âge, comme jouer avec des jouets, obtiendrait de meilleurs résultats que vous ou moi", a-t-il fait remarquer. "Nous ne nous sommes pas spécialisés dans cette chose simple.

Les comparaisons entre les différents modèles de TinyStories ne souffrent pas des mêmes facteurs de confusion. Eldan et Li ont observé que les réseaux comportant moins de couches mais plus de neurones par couche étaient plus performants pour répondre aux questions nécessitant des connaissances factuelles ; inversement, les réseaux comportant plus de couches et moins de neurones par couche étaient plus performants pour garder en mémoire les personnages et les points de l'intrigue situés plus tôt dans l'histoire. Bhagavatula a trouvé ce résultat particulièrement intriguant. S'il peut être reproduit dans des modèles plus vastes, "ce serait un résultat vraiment intéressant qui pourrait découler de ce travail", a-t-il déclaré.

Eldan et Li ont également étudié comment les capacités de leurs petits modèles dépendaient de la durée de la période de formation. Dans tous les cas, les modèles maîtrisaient d'abord la grammaire, puis la cohérence. Pour Eldan, ce schéma illustre comment les différences dans les structures de récompense entraînent des différences dans les schémas d'acquisition du langage entre les réseaux neuronaux et les enfants. Pour les modèles de langage, qui apprennent en prédisant des mots, "l'incitation pour les mots "je veux avoir" est aussi importante que pour les mots "crème glacée"", a-t-il déclaré. Les enfants, en revanche, "ne se soucient pas de savoir s'ils disent 'j'aimerais avoir de la glace' ou simplement 'glace, glace, glace'".

Qualité contre quantité

Eldan et Li espèrent que cette étude incitera d'autres chercheurs à entraîner différents modèles sur l'ensemble des données de TinyStories et à comparer leurs capacités. Mais il est souvent difficile de prédire quelles caractéristiques des petits modèles apparaîtront également dans les plus grands.

"Peut-être que les modèles de vision chez la souris sont de très bons substituts de la vision humaine, mais les modèles de dépression chez la souris sont-ils de bons modèles de la dépression chez l'homme ? a déclaré M. Pavlick. "Pour chaque cas, c'est un peu différent.

Le succès des modèles TinyStories suggère également une leçon plus large. L'approche standard pour compiler des ensembles de données de formation consiste à aspirer des textes sur l'internet, puis à filtrer les déchets. Le texte synthétique généré par des modèles de grande taille pourrait constituer une autre façon d'assembler des ensembles de données de haute qualité qui n'auraient pas besoin d'être aussi volumineux.

"Nous avons de plus en plus de preuves que cette méthode est très efficace, non seulement pour les modèles de la taille de TinyStories, mais aussi pour les modèles plus importants", a déclaré M. Eldan. Ces preuves proviennent d'une paire d'articles de suivi sur les modèles à un milliard de paramètres, rédigés par Eldan, Li et d'autres chercheurs de Microsoft. Dans le premier article, ils ont entraîné un modèle à apprendre le langage de programmation Python en utilisant des extraits de code générés par GPT-3.5 ainsi que du code soigneusement sélectionné sur l'internet. Dans le second, ils ont complété l'ensemble de données d'entraînement par des "manuels" synthétiques couvrant un large éventail de sujets, afin d'entraîner un modèle linguistique à usage général. Lors de leurs tests, les deux modèles ont été comparés favorablement à des modèles plus importants formés sur des ensembles de données plus vastes. Mais l'évaluation des modèles linguistiques est toujours délicate, et l'approche des données d'entraînement synthétiques n'en est qu'à ses balbutiements - d'autres tests indépendants sont nécessaires.

Alors que les modèles linguistiques de pointe deviennent de plus en plus volumineux, les résultats surprenants de leurs petits cousins nous rappellent qu'il y a encore beaucoup de choses que nous ne comprenons pas, même pour les modèles les plus simples. M. Nguyen s'attend à ce que de nombreux autres articles explorent l'approche inaugurée par TinyStories.

"La question est de savoir où et pourquoi la taille a de l'importance", a-t-il déclaré. "Il devrait y avoir une science à ce sujet, et cet article est, je l'espère, le début d'une riche histoire.



 



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ Ben Brubaker, 5 octobre 2023

[ synthèse ]

 

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septénaire partout

Rubrique pour les maniaques de ce chiffre symbole (en développement)

Sciences physiques -  du micro au macro,  de l'abiotique au biotique (non organique/organique) via cette hiérarchie septénaire orthogonale* : atomes - molécules - organites/cellules - tissus - organes/systèmes - individus -  organismes/population/socio    

- Dans le domaine de la physique des particules on dénombre sept types de particules élémentaires, à savoir les six quarks et l'électron (ou deux fois 7 - ce qui est encore plus transcendant). Plus précisément, il s'agit de "saveurs" de quarks. Les quarks up, down, charm, strange, top et bottom, plus un septième quark théorique appelé "top-bottom". Les quarks sont les éléments constitutifs des protons et des neutrons, qui sont les particules composant le noyau d'un atome. Ces particules sont considérées comme élémentaires car elles ne peuvent pas être divisées en sous-particules plus petites.

- On observe que certaines particules élémentaires, telles que le boson de Higgs, ont une masse qui est d'environ 126 fois celle du proton, qui est un multiple de sept.

- Le tableau périodique des éléments compte sept lignes ou groupes, chacun correspondant à un niveau d'énergie spécifique pour les électrons dans l'atome, chaque période contient un nombre précis d'éléments, la première période comptant deux éléments (hydrogène et hélium), la deuxième période huit éléments, et ainsi de suite. Tableau périodique, inspiré par un songe à son découvreur, Dmitri Mendeleïev. Cette structure correspond au sept éléments de l'échelle d'électronégativité de Pauling.

- Le chiffre 7 est le numéro atomique de l'azote, dont le noyau contient sept protons et sept neutrons. Il s'agit d'un élément très réactif, essentiel à la vie, constituant majoritaire de l'atmosphère terrestre. Ainsi la masse d'un seul atome d'azote est de 14, nombre de nucléons (protons et neutrons) que l'on retrouve dans un des deux isotopes les plus courants du nitrogène, l'azote 14. Il constitue environ 78 % de l'air terrestre et dont les atomes spécifiques  azote (14N) - composent la haute atmosphère et interceptent une partie du rayonnement cosmique.

Science - chimie

- L'atome de silicium, élément chimique avec le symbole Si, abrite 2 X sept protons dans son noyau. Ce métalloïde  tétravalent appartient au groupe 14 du tableau périodique (quatorzième colonne, comprenant le carbone (C), le silicium (Si), le germanium (Ge), l’étain (Sn) et le plomb (Pb). C'est l'élément le plus abondant dans la croûte terrestre après l'oxygène, soit 25,7 % de sa masse, mais il n'est comparativement présent qu'en relativement faible quantité dans la matière constituant le vivant.

- Classes d'universalité : Les modèles avec contraintes cinétiques critiques ont 7 classes d'universalité

- Groupes fonctionnels : Les groupes fonctionnels sont des atomes ou des groupes d'atomes spécifiques responsables des réactions chimiques caractéristiques d'une molécule. Il existe sept types de groupes fonctionnels : hydroxyle, méthyle, carbonyle, carboxyle, amino, phosphate et sulfhydryle

-  Il y a  7 angles de torsion clés par nucléotide qui définissent la conformation du squelette sucre-phosphate dans les acides nucléiques comme l'ADN et l'ARN.

- La bactériorhodopsine, petite protéine qu'on trouve chez les halobactéries, fonctionne comme une pompe à protons utilisant l'énergie lumineuse pour générer un gradient de protons à travers la membrane cellulaire. Constituée de 248 acides aminés elle se présente sous forme d'un homotrimère à symétrie cylindrique. Chacune des trois unités identiques a une structure en sept hélices α transmembranaires — structure dite opsine — emprisonnant un chromophore

- Les enzymes sont des protéines qui catalysent les réactions biochimiques dans les organismes vivants. Elle peuvent être classées en sept catégories selon le type de réaction qu'elles catalysent. Ces catégories sont les oxydoréductases, les transférases, les hydrolases, les lyases, les isomérases, les ligases et les translocases. Parmi ces catégories, les oxydoréductases, les transférases et les hydrolases sont les formes d'enzymes les plus abondantes.

-  La traduction des protéines, également appelée la synthèse des protéines à partir de l'ARN, est un processus biologique essentiel. Il se produit dans les ribosomes des cellules. Il implique plusieurs étapes enzymatiques qui se déroulent de manière séquentielle en sept étapes. Etapes qui peuvent être résumées comme suit :

A) Initiation : Le processus commence par la liaison de la petite sous-unité ribosomale à la molécule d'ARN messager (ARNm). Cela est suivi par le recrutement de l'ARN de transfert initiateur et l'assemblage de la grande sous-unité ribosomale.


B) Élongation (3 étapes) : Pendant l'élongation, le ribosome se déplace le long de la molécule d'ARNm et facilite l'ajout d'acides aminés à la chaîne polypeptidique en cours de croissance. L'élongation comprend trois étapes : la liaison de l'ARN de transfert aminoacylé, la formation de la liaison peptidique et la translocation.

C) Terminaison (3 étapes) : La terminaison se produit lorsqu'un codon stop est atteint sur la molécule d'ARNm. Elle implique la reconnaissance du codon stop par des facteurs de libération, ce qui entraîne la libération de la chaîne polypeptidique complète du ribosome.

Après la terminaison, le ribosome se désassemble et ses sous-unités sont libérées pour être utilisées dans de nouvelles étapes de la synthèse des protéines. Le recyclage du ribosome garantit l'utilisation efficace des ressources cellulaires.

Ces 7 étapes enzymatiques d'initiation, d'élongation, de terminaison et de recyclage du ribosome constituent le processus de traduction des protéines. Elles sont étroitement régulées et orchestrées de manière précise pour assurer une synthèse des protéines précise et efficace dans les cellules.

- Biomolécules : Les biomolécules sont les molécules qui composent les organismes vivants. Il existe quatre classes de biomolécules : les glucides, les lipides, les protéines et les acides nucléiques. Au sein de ces classes existe sept niveaux d'organisation : monomères, oligomères, polymères, domaines, motifs, plis et structure quaternaire. (à consolider vérifier). Ici perplexity.ai me propose ceci :  1  Atomes, briques élémentaires de base, principalement le carbone, l'hydrogène, l'oxygène et l'azote pour les biomolécules.  2 Molécules : Les atomes sont liés entre eux par des liaisons covalentes pour former des molécules organiques comme le glucose, les acides aminés, les acides gras, etc.  3  Monomères -  Ce sont les plus petites unités constitutives des biomolécules, comme les acides aminés pour les protéines, les nucléotides pour les acides nucléiques, etc.  4  Oligomères.  Petits polymères formés par quelques monomères liés, comme les dipeptides, les trinucléotides.  5 Polymères :  Grandes molécules formées par la répétition de nombreux monomères, comme les protéines, les acides nucléiques, les polysaccharides. 6  Domaines/Motifs structuraux : Régions compactes au sein des polymères ayant une structure et une fonction particulières, comme les feuillets β ou les hélices α dans les protéines.  7 : Structure quaternaire, Organisation de plusieurs chaînes polymériques en complexes macromoléculaires, comme les ribosomes formés de plusieurs ARN et protéines.

-  Sous le nom de cycle de Calvin-Benson le processue de photosynthèse se déroule généralement en sept étapes  divisées en deux séries de réactions qui ont lieu dans différentes régions des chloroplastes végétaux : la réaction dépendante de la lumière et les réactions indépendantes de la lumière ou “ sombres ”. La réaction dépendante de la lumière a lieu dans la membrane thylakoïdienne du chloroplaste. Elle convertit l’énergie lumineuse en énergie chimique, stockée sous forme d’ATP et de NADPH**. Cette énergie est ensuite utilisée dans la région du stroma du chloroplaste, pour réduire le dioxyde de carbone atmosphérique en glucides complexes grâce aux réactions indépendantes de la lumière du cycle de Calvin-Benson, essentiel pour la fixation du carbone et la production d'oxygène dans l'atmosphère qui permettent la vie sur Terre. Ces 7 étapes sont : (1ère série, phase claire, dépendant de la lumière) L'énergie du soleil est absorbée.  L'eau est décomposée.  Les ions hydrogène sont transportés à travers la membrane du thylakoïde.  (2e série, phase sombre, indépendante de la lumière)  Capture du dioxyde de carbone atmosphérique (CO2), Le NADPH est produit à partir du NADP+.  Les ions hydrogène diffusent à travers le canal protéique.  L'ADP devient de l'ATP.

- Le processus de division cellulaire chez les bactéries est régulé par une variété de protéines, y compris FtsZ, qui forme une structure en forme d'anneau connue sous le nom d'anneau Z sur le site de la division cellulaire. L'anneau Z est composé de sept sous-unités FtsZ.

-  En médecine les bactéries peuvent former des structures complexes appelées biofilms, (la plaque dentaire par exemple) qui consistent en une communauté de micro-organismes entourés d'une matrice de substances polymériques extracellulaires. La formation d'un biofilm comporte sept étapes distinctes (cinq selon d'autres sources). Ces biofilms bactériens sont prédominants dans les écosystèmes naturels et constituent une menace pour la santé publique en raison de leur résistance exceptionnelle aux traitements antibactériens et en particulier aux antibiotiques.

-  il existe sept plis protéiques différents parmi les dix vraies familles de cellulases qui sont les enzymes aptes à décomposer la cellulose. Elles sont produites typiquement par des bactéries, champignons et des protozoaires, qui jouent un rôle majeur dans la digestion par les animaux, et dans la transformation de la matière organique végétale en humus dans le sol. Elles ont aussi des applications biotechnologiques et industrielles. Sept plis protéiques qui correspondent à sept types de cellulases : Endo-cellulases: qui cassent la structure cristalline de la cellulose en chaînes polysaccharidiques. Exo-cellulases (cellobiohydrolases, 'CBH'): qui coupent 2-4 unités aux terminaisons des chaînes polysaccharides, libérant par exemple le cellobiose. Elles travaillent progressivement soit depuis la terminaison réductrice, soit depuis l'autre. β-glucosidases (Cellobiase): elles hydrolysent les chaînes polysaccharidiques en monosaccharides. Oxidative cellulases: elles depolymérisent la cellulose. Cellulose phosphorylases: elles depolymérisent la cellulose en utilisant des phosphates. pectinases: elles hydrolysent la pectine. hémicellulases: qui hydrolysent l'hémicellulose

- Une cellule recense septs organites autour de son noyau, centre de contrôle de la cellule qui contient son génome, c'est à dire l'ensemble de son ADN.

Réticulum endoplasmique : Le réticulum endoplasmique est un réseau de membranes qui transporte des protéines et des lipides dans la cellule. Il existe deux types de réticulum endoplasmique : le réticulum endoplasmique rugueux, qui est recouvert de ribosomes, et le réticulum endoplasmique lisse, qui n'est pas recouvert de ribosomes.

Appareil de Golgi : L'appareil de Golgi est un ensemble de saccules qui modifie et trie les protéines et les lipides avant de les transporter hors de la cellule.

Lysosomes : Les lysosomes sont des sacs remplis d'enzymes qui décomposent les déchets et les cellules endommagées.

Mitochondries : Les mitochondries sont les centrales énergétiques de la cellule. Elles produisent de l'ATP, qui est la forme d'énergie que la cellule utilise pour fonctionner.

Chloroplastes : Les chloroplastes sont des organites trouvés dans les cellules végétales. Ils contiennent de la chlorophylle, qui permet aux plantes de produire de la nourriture par photosynthèse.

Centrioles : Les centrioles sont des structures cylindriques qui jouent un rôle dans la division cellulaire.

Cytosquelette : Le cytosquelette est un réseau de filaments qui donne à la cellule sa forme et sa structure. Il permet également à la cellule de se déplacer et de se déplacer.

- Conception de médicaments : Le processus de conception de nouveaux médicaments implique l'étude de l'interaction entre les molécules et les cibles biologiques. La conception d'un médicament comporte sept étapes : l'identification de la cible, la génération de pistes, l'optimisation des pistes, le développement préclinique, le développement clinique, l'approbation réglementaire et la surveillance post-commercialisation.

- L'échelle de PH, système de mesure utilisé pour quantifier l'acidité ou l'alcalinité (basicité) d'une solution, s'étend de 0 à 14 (zéro plus 2 fois sept), la valeur 7 étant considérée comme neutre. L'échelle de pH suit un système de classification structuré en sept parties ou stades :

- Les sept systèmes minéraux cristallins: - Cubique ou isométrique, - Quadratique ou tétragonal, - Orthorhombique, - Monoclinique, - Triclinique, - Hexagonal, - Rhomboédrique.

- Pour ce qui concerne la séparation taxonomique "végétal - animal" une équipe a trouvé 14 groupes de gènes qui apparaissaient sur des chromosomes distincts chez les méduses à peigne et leurs parents unicellulaires "non animaux". Il est intéressant de noter que chez les éponges et tous les autres animaux, ces gènes ont été réarrangés en sept groupes.

- Les sept caractéristiques biologique du vivant  : mouvement respiration excitabilité croissance reproduction nutrition excrétion.

- Tous les groupes d'organismes vivants partagent sept caractéristiques ou fonctions clés : ordre, sensibilité aux stimuli, reproduction, adaptation, croissance et développement, régulation homéostasique et traitement de l'énergie.

- Rythmes biologiques : En chronobiologie, l'étude des rythmes biologiques, certains cycles présentent une période proche de sept jours. Par exemple, le cycle menstruel chez l'humain est en moyenne de 28 jours, qui peuvent être divisés en quatre intervalles d'environ sept jours.

- Les sept couleurs de l'arc en ciel (violet, indigo, bleu, vert, jaune, orange, rouge). Que l'on peut appréhender comme un système double :

Les sept couleurs verticales en synthèse additive (lumière) 3 primaires (bleu, vert, rouge) 3 secondaires (cyan, magenta, jaune) 1 finale (blanche) avec les sept superposées

Les sept couleurs verticales en synthèse soustractive (matière, impression graphique) 3 primaires (jaune, cyan, magenta) 3 secondaires (rouge, vert,bleu) 1 finale (noir) avec les sept superposées. Ces deux rubriques additive et soustractive sont peut-être à rapprocher avec les 6 quarks et l'electron. Ce dernier représentant alternativement blanc et/ou noir... Toutes données bien entendu en rapport direct avec la cognition humaine.


- Selon Paul Jorion les populations Xwéda (Région de l'ex Dahomey) ont opéré le regroupement des phénomènes naturels en vastes catégories reproduisant les sept modèles élémentaires de la théorie géométrique des catastrophes de René Thom.

- Ce dernier, s'appuyant sur les travaux de Hassler Withney, réussit à démontrer dans ses "Modèles mathématiques de la morphogenèse" qu'il y a sept potentiels organisateurs, ni plus ni moins, c'est à dire sept types de catastrophes qui sont, par ordre de complexité croissante : pli, fronce, queue d'aronde, papillon, ombilic hyperbolique, ombilic elliptique et ombilic parabolique.

- Les afficheurs électroniques à sept segments

-  Les 7 composants de l'écosystème de l'infrastructure des système informatques, à savoir ; Plateformes Internet  (apache   microsoft   apache  cisco), Plateformes matérielles  (IBM  Dell   Machines linux), Plateformes de systèmes d'exploitation (windows, apple, linux), Applications logicielles d'entreprise (erp entreprise ressource planning), Réseaux et téécommunications (window server, ATT,  northel), Consultant et intgrateurs de systèmes  (services ). Traitement et stockage de données   (sql  oracle, etc)  

- Les sept couches du modèle OSI : Le modèle OSI (Open Systems Interconnection) est un modèle conceptuel qui décrit les fonctions de communication d'un système informatique. Le modèle se compose de sept couches, chacune d'entre elles correspondant à un type spécifique de fonction réseau.

- Les sphères d’action de Vladimir Propp dans son ouvrage fondateur, "Morphology of the Folktale", où il identifie différents rôles de personnages et fonctions narratives dans les contes de fées russes. Ces sept sphères d'action de l'analyse de Propp sont  :

1) Sphère de la méchanceté ou du manque du méchant : Cette sphère comprend les actions liées au méchant ou à l'antagoniste, telles que ses mauvaises intentions ou son manque initial de quelque chose d'important.

2) Sphère du donateur : Cette sphère comprend les actions impliquant un personnage qui fournit de l'aide ou des objets magiques au héros.

3) Sphère du départ du héros : Les actions liées au départ du héros de son lieu initial ou à la mise en route de son voyage relèvent de cette sphère.

4) Sphère du voyage du héros : Cette sphère englobe les actions et les événements qui se produisent au cours de la quête ou du voyage du héros, y compris les rencontres avec des aides, le franchissement d'obstacles et l'acquisition de connaissances ou de capacités.

5) Sphère de la lutte du héros : Les actions liées au conflit principal du héros ou à sa lutte contre le méchant font partie de cette sphère.

6) Sphère de la reconnaissance du héros : Cette sphère comprend les actions au cours desquelles le héros est reconnu ou identifié d'une manière significative.

7) Sphère du retour du héros : Les actions liées au retour du héros à son lieu initial ou à son domicile après avoir achevé son voyage entrent dans cette sphère.

- Les sept points de convergence entre pragmatisme et logique mathématique identifiés par Vailat i (Giovanni Vailati, "Pragmatism and Mathematical Logic", The Monist, 16.4, 1906, p. 481-491)

En mathématique 

Le chiffre sept présente quelques relations intéressantes avec les nombres premiers  dont il fait lui-même partie. Sept fait  en outre partie d'une paire de nombres premiers jumeaux, qui sont des nombres premiers qui diffèrent par deux. La paire de nombres premiers jumeaux contenant sept est (5, 7), les deux nombres étant premiers. Il y a aussi le tamis d'Ératosthène : Lorsque l'on utilise le crible d'Ératosthène, une méthode pour trouver les nombres premiers, le sept est le premier nombre à être rayé après les nombres premiers initiaux (2, 3, 5). Il marque le début du cycle suivant dans le tamis.

- Les septs éléments de la formule mathématique de l'identité d'Euler    e^(iπ) = -1   c'est à dire les trois constantes mathématiques les plus remarquables  à savoir :

  e   base du logarythme naturel    π  constante mystérieuse des maths    i   l'unité imaginaire à la base des nombres complexes, etc

combiné avec ces 4 symboles

   0, l'élément neutre de l'addition

   1, l'élément neutre de la multiplication

   + , qui représente l'addition, la multiplication et la puissance

   = , qui représente l'égalité

- Constante de Kaprekar est une propriété mathématique unique à laquelle il faut au maximum 7 étapes pour obtenir ce qu'on appelle également la constante 6174 qui est obtenue à partir de n'importe quel nombre à quatre chiffres non tous égaux. 

- Les sept tuples de la machine de Turing.   Q : l'ensemble fini des états. ∑ : l'ensemble fini des symboles d'entrée. T : le symbole de la bande. q0 : l'état initial. F : un ensemble d'états finaux. B : un symbole vide utilisé comme marqueur de fin d'entrée. δ : une fonction de transition ou de mise en correspondance.  On la résume donc sous le 7-tupels suivant :  (Q,∑Γ,δ,q0,B,F) 

- Nombre parfait : Bien que le 7 ne soit pas un nombre parfait, il est étroitement lié aux nombres parfaits. Un nombre parfait est un nombre entier positif égal à la somme de ses diviseurs propres (diviseurs positifs autres que lui-même). Les premiers nombres parfaits sont 6, 28, 496, 8128, etc. Il est intéressant de noter que la somme des réciproques des diviseurs propres de 7 est égale à 8, soit deux fois 7, ce qui en fait un "nombre presque parfait".

- Tuiles planes : Il existe exactement trois tuiles planes régulières qui n'utilisent qu'un seul polygone régulier, et l'une d'entre elles utilise sept hexagones réguliers disposés autour d'un seul point.

- Nombre magique : Un nombre magique est un nombre qui peut être exprimé comme la somme des cubes de ses chiffres. Le seul nombre magique à deux chiffres est 27, qui est égal à 2^3 + 7^3. Le seul nombre magique à un chiffre est 1.

- Heptagone : Un heptagone est un polygone à sept côtés. C'est le seul polygone régulier avec un nombre premier de côtés qui peut être construit à l'aide d'un compas et d'une règle.

- Le nombre premier de Belphégor : 100000000000006660000000001 est un nombre premier qui contient 13 chiffres de 6 suivis du chiffre 7, suivis de 13 autres chiffres de 0, suivis de 1. Ce nombre est parfois appelé le nombre premier de Belphégor, du nom d'un démon du même nom.

- Les sept ponts de Königsberg : Le célèbre problème des sept ponts de Königsberg, issu de la théorie des graphes, concerne un réseau de sept ponts reliant deux îles et deux rives, et pose la question de savoir s'il est possible de traverser chaque pont exactement une fois et de revenir au point de départ. Ce problème a jeté les bases du domaine de la topologie en mathématiques.

- Nombre catalan : Les nombres catalans sont une séquence de nombres qui apparaissent dans de nombreux contextes mathématiques, notamment pour compter le nombre de façons d'arranger divers objets et dans l'analyse des algorithmes. Le septième nombre catalan est 429, qui représente le nombre de façons d'insérer des parenthèses dans une séquence de six éléments.

- Victoire pythagoricienne : Selon la légende, le mathématicien grec Pythagore aurait découvert la relation entre les côtés d'un triangle rectangle (a^2 + b^2 = c^2) en étudiant les propriétés du chiffre 7. Cette découverte, connue sous le nom de théorème de Pythagore, est devenue l'un des théorèmes les plus fondamentaux de la géométrie et des mathématiques.

- En géométrie algébrique existe un théorème célèbre appelé classification des surfaces d'Enriques-Kodaira, qui classe toutes les surfaces algébriques projectives lisses jusqu'à la déformation. L'une des étapes clés de la preuve de ce théorème implique l'étude d'un objet particulier appelé surface K3, qui est une surface projective lisse de dimension 2 qui possède un faisceau canonique trivial et est holomorphiquement symplectique. Il est intéressant de noter que les surfaces K3 possèdent toujours exactement 22 points doubles rationnels isolés, qui sont des points singuliers pouvant être modélisés localement sur l'ensemble zéro de l'équation x^2 + y^2 + z^2 + w^2 + t^2 + ut + vt = 0, où (x,y,z,w,t,u,v) sont des coordonnées dans l'espace complexe à 7 dimensions.

- La conjecture de Poincaré a notoirement été prouvée par le mathématicien Grigori Perelman en 2002-2003. Ce théorème stipule que tout 3-manifold fermé et simplement connecté est homéomorphe à la 3-sphère. On notera que la preuve de ce théorème repose sur l'étude de structures géométriques avec des groupes d'isométrie à 7 dimensions, connues sous le nom de manifolds G2. Dit autrement une 3-sphère (ou glome ou hypersphère, qui est un analogue de dimension supérieure de la sphère) est l'analogue d'une sphère en dimension quatre. C'est l'ensemble des points équidistants d'un point central fixé dans un espace euclidien à 4 dimensions. Tout comme une sphère ordinaire (ou 2-sphère) est une surface bidimensionnelle formant la frontière d'une boule en trois dimensions, une 3-sphère est un objet à trois dimensions formant la frontière d'une boule à quatre dimensions. Une 3-sphère est un exemple de variété (différentielle) de dimension 3. 

Religions, spiritualités et traditions mondiales

Voici quelques exemples de l'importance du chiffre sept dans les cultures africaines : (à vérifier)

- Sept puissances africaines : Dans les religions afro-caribéennes et afro-latines telles que la Santeria et le Candomble, il existe un concept connu sous le nom des "Sept Puissances Africaines" ou "Sept Orishas Africains". Il s'agit de sept divinités ou esprits représentant différents aspects de la vie et de la nature, tels que l'amour, la sagesse et la protection.

- Sept directions : Certaines cultures africaines reconnaissent sept directions cardinales, dont les quatre directions principales (nord, sud, est, ouest) et trois directions supplémentaires : le haut (le ciel), le bas (la terre) et le centre (qui représente l'équilibre et l'harmonie).

- Rites d'initiation : Dans certains rites d'initiation africains, il y a souvent sept étapes ou rituels auxquels les individus doivent se soumettre pour passer d'un statut social ou spirituel à un autre. Ces étapes peuvent comprendre des tests, des enseignements et des cérémonies.

- Systèmes de divination : Certains systèmes de divination africains, comme la divination Yoruba Ifa, utilisent des ensembles d'outils de divination composés de 16 ou 256 éléments. Ces ensembles sont ensuite divisés en quatre groupes de sept, représentant différents modèles symboliques et interprétations.

- Dans l'Égypte ancienne, il y avait 7 étapes vers le jugement final dans l'au-delà.

- Dans la culture chinoiseLe chiffre sept revêt aussi une grande importance culturelle et historique, au-delà de la culture occidentale on y trouve ces exemples notables :

Les sept corps célestes : Dans la cosmologie chinoise ancienne, sept corps célestes étaient considérés comme importants : le Soleil, la Lune, Mars, Mercure, Jupiter, Vénus et Saturne. Ces corps étaient censés avoir une influence sur les affaires humaines et étaient associés à divers éléments, directions et couleurs.

Les sept étoiles de la Grande Ourse : La Grande Ourse, appelée "Ourse du Nord" dans la mythologie chinoise, est un astérisme important. On pense qu'elle est composée de sept étoiles, qui ont une signification dans divers contextes culturels et spirituels. La Grande Ourse est associée à l'orientation, à la protection et à la navigation.

Les sept trésors : Dans l'art et le symbolisme chinois, il existe sept trésors appelés les "sept trésors du bouddhisme". Ces trésors comprennent l'or, l'argent, le lapis-lazuli, le cristal, l'agate, le corail et une conque blanche. Ils représentent la richesse, la prospérité, les qualités spirituelles et le bon augure.

Les sept vertus : Le confucianisme, philosophie influente de la culture chinoise, met l'accent sur les valeurs éthiques et les vertus. L'un des enseignements fondamentaux du confucianisme est la culture des "sept vertus" ou "sept constantes", qui comprennent la bienveillance, la droiture, la bienséance, la sagesse, la fiabilité, la loyauté et la piété filiale.

Il y a aussi, dans la culture chinoise, le septième mois du calendrier lunaire est connu sous le nom de mois des fantômes et est rempli de superstitions et de tabous.

- La Torah mentionne 7 bénédictions et 7 malédictions.

- Ménorah à sept branches : La ménorah à sept branches est un chandelier symbolique utilisé lors des cérémonies religieuses juives. La ménorah a sept branches qui représentent les sept jours de la création dans le livre de la Genèse.

- Les sept anges qui se tiennent devant Dieu: Zadkiel, Gabriel, Japhiel, Michel, Saltiel et Uriel. Dans l'apocalypse, il y a aussi sept sceaux, sept trompettes, sept candélabres d'or, sept lettres adressées aux sept églises, sept tonnerres, etc... - Les sept patriarches bibliques : Aaron, Abraham, Isaac, Jacob, Joseph, Moïse et David

- Les 7 princes des Enfers sont Mammon, Azazel, Belzébuth, Asmodée, Belphégor, Dispater et Méphistophélès.

- Dans le christianisme le 7 représente l'achèvement ou la perfection, comme dans les jours de la création du monde du livre de la Genèse où Dieu est décrit comme ayant achevé son œuvre et se reposant le septième jour.

- Sept vertus cardinales : Dans la tradition chrétienne, les sept vertus cardinales sont un ensemble de vertus considérées comme essentielles à une vie vertueuse. Ces vertus sont la prudence, la justice, la tempérance, la force d'âme, la foi, l'espérance et la charité.

- L'Apocalypse, dans le Nouveau Testament, mentionne les sept sceaux, les sept trompettes et les sept coupes de la colère.

- L'Église catholique compte sept sacrements : le baptême, la confirmation, l'eucharistie, la réconciliation, l'onction des malades, l'ordre sacré et le mariage.

- Les 14 ( 2 x 7) stations du chemin de croix :  1ère station : Jésus est condamné à mort.  2e station :  Jésus est chargé de sa croix. 3e station : Jésus tombe sous le bois de la croix.  4e station : Jésus rencontre sa Mère. 5e station : Simon de Cyrène aide Jésus à porter sa croix.  6e station : Véronique essuie la face de Jésus. 7e station : Jésus tombe pour la seconde fois. 8e station : Jésus console les filles de Jérusalem. 9e station : Jésus tombe pour la 3e fois. 10e station : Jésus est dépouillé de ses vêtements. 11e station : Jésus est attaché à la croix. 12e station : Jésus meurt sur la croix. 13e station : Jésus est descendu de la croix et remis à sa mère. 14e station : Jésus est mis dans le sépulcre.   (15e station : avec Marie, dans l’espérance de la résurrection)- Les sept dernières paroles du Christ.

- les 7 étapes des "dialogues avec l'ange" : minéral, végétal, animal, humain, ange, archange, dieu. Le tout constituant un miroir réversible (minéral miroir de dieu, ange miroir de l'animal, etc.) l'humain étant le pivot, au centre.

- Dans l'islam, il y a sept cieux et sept enfers.

- Dans l'islam, le chiffre 7 représente les sept cieux, qui sont décrits dans le Coran.

- Dans l'hindouisme, il y a sept chakras ou centres d'énergie dans le corps. 

- Les sept chakras : sahasrara, agnya, vishuddhi, anahat, nabhi, swadhistana et mooladhara.

- Les sept parties des Kamâ Sutrâ de Mallanâga Vâtsyâyana: Plan de l'ouvrage et questions générales, de l'union sexuelle, de l'acquisition d'une épouse, de l'épouse, des épouses d'autrui, des courtisanes, des moyens de s'attacher les autres.

Divers, mythologie, beaux-arts, etc

- Les sept notes de la gamme diatonique occidentale révèlent le septénaire comme un régulateurs des vibrations.

- Le septième sens, au-delà du 6e sens, qui est celui de l'intuition, existe en chacun de nous une perception spécifique qui est celle du rapport au divin.

- Les sept sœurs : Les Pléiades, également connues sous le nom de Sept Sœurs, sont un groupe d'étoiles de la constellation du Taureau connu depuis l'Antiquité. Elles étaient considérées comme sept des étoiles les plus proéminentes du ciel et représentaient les sept filles d'Atlas et de Pléione dans la mythologie grecque.

- Les sept sages de Grèce : Les sept sages de Grèce étaient un groupe de sept hommes sages réputés pour leur sagesse et considérés comme ayant jeté les bases de la philosophie grecque antique. Les noms des sept sages sont Thalès de Milet, Solon d'Athènes, Chilon de Sparte, Bias de Priène, Cléobulus de Lindos, Périandre de Corinthe et Pittacus de Mytilène.

- Les sept émotions pulsions de base : Joie, Tristesse, Dégoût, Peur, Colère, Surprise, Mépris. (Paul Ekman)

- Les sept orifices du visage : yeux, narines, bouche, oreilles.

- Le syndrome du 7 chanceux : Le syndrome du "7 chanceux" est un phénomène psychologique qui implique une tendance à attribuer des qualités positives au chiffre 7. Ce phénomène peut être observé dans divers contextes, tels que la stratégie de marque et le marketing, où le chiffre 7 est souvent utilisé pour évoquer la chance ou le succès.

- Le nombre 7 est la somme des deux faces opposées d'un dé standard à six faces.

- Il existe sept types de catastrophes mondiales : l'impact d'un astéroïde, la guerre nucléaire, la pandémie, l'emballement du changement climatique, l'éruption supervolcanique, l'effondrement écologique et l'intelligence artificielle.

- La langue - organe linguale - humaine perçoit sept goûts primaires : le sucré, l'acide, l'amer, le salé, l'umami, le piquant et l'astringent.

- Les sept lois de l'identité numérique de Kim Cameron

- Les 7 industries clefs de la transformation numérique : télécoms et l’IT, santé, distribution, énergies,  média et divertissement, finance, voyages et loisirs.

- Les 7 valeurs dominantes de la société en réseau et de l'éthique protestante qui sont : l'argent, le travail, l'optimalité, la flexibilité, la stabilité, la détermination et le contrôle du résultat. (Pekka Himanen, l'éthique hacker, Exils 2002)

- Les 7 valeurs dominantes du hacker (pirate informatique) : la passion, la liberté, la valeur sociale, l'ouverture, l'activisme, la bienveillance, et la créativité. (Pekka Himanen, l'éthique hacker, Exils 2002

- Les sept péchés infernaux : colère, luxure, gourmandise, envie, paresse, avarice et orgueil.

- Les sept péchés sociaux de Frederick Lewis Donaldson. Qui sont: Richesse sans travail. Plaisir sans conscience. Connaissance sans caractère. Commerce sans moralité. Science sans humanité. Culte sans sacrifice. Politique sans principe. 

- Les sept voyages de Sinbad le marin

- Les sept jours de la semaine.

- Les sept planètes autour du soleil.

- Les sept collines de Rome.

- Les sept terminaisons pointues de l'homme (les deux mains, les deux pieds, le nez, la langue et le sexe)

- Les sept listes d'Ecolalie qui sont aussi des questionnaires.

- Les sept directions (Nord, Est, Sud, Ouest, Zenith, Nadir, Centre).

- Les sept niveaux de la jouissance féminine.

- Les sept ponts de Budapest (Árpád, Margit, Szechenyi, Erzsebet, Szabadság, Petofi, Lágymánosi).

- Les sept provinces basques: Labourd, Basse Navarre, Soule, Guipuzcoa, Alava, Navarre et Biscaye).

- Sept ans de malheur.

- Les bottes de sept lieues.

- Les sept merveilles du monde : le temple d'Artémis à Ephèse, le mausolée d'Halicarnasse, le colosse de Rhodes, les jardins suspendus de Babylone, Ornella Muti jeune, les pyramides d'Egypte, la statue de Zeus à Olympie & le phare d'Alexandrie.

- Les 7 disciplines des Arts libéraux du Moyen Âge, classification fixée par Rome au Premier siècle, divisée en deux cycles. Trivium : grammaire, rhétorique, dialectique et Quadrivium : arithmétique, musique, géométrie, astronomie.  

- Tintin et les sept boules de cristal. (chacune pour un des sept savants de l'expédition Sanders-Hardmuth : Clairmont, Marc Charlet, Paul Cantonneau, Homet, Marcel Brougnard, Hippolyte Bergamotte, Sanders-Hardmuth & Laubépin).

- Les sept mercenaires : Yul Brynner, Steve McQueen, James Coburn, Charles Bronson, Horst Bucholz, Robert Vaughn & Brad Dexter.

- Les sept samouraïs : Toshiro Mifune + six autres.

- Les sept vertus, dont les trois premières sont théologales : La charité, l'espérance, la foi, le courage, la justice, la prudence, la sagesse. A ne pas confondre avec

- Les sept vertus humaines selon Confucius : longévité, chance, popularité, candeur, magnanimité, divinité & gentillesse.

- Les sept femmes de Barbe-Bleue.

- Les sept vérités.

- Les sept nains de Blanche-Neige : Joyeux, Prof, Dormeur, Atchoum, Simplet, Grincheux & Timide.

- Les sept fois qu'il faut tourner sa langue dans sa bouche.

- Les Sept Rayons du monastère de la confraternité des oblates

- Le petit Poucet, ses six frères et les sept filles de l'Ogre

- Les sept voyages de Sinbad le marin

- La légende des sept dormants

- Les sept étapes de l'homme (montage spéculatif maison que l'on trouvera sur FLP)

- Les sept points clefs de la double causalité de Philippe Guillemant (que l'on trouvera sur FLP)

- Les sept métaux fondamentaux de la science alchimique : l'or, l'argent, le cuivre, l'étain, le mercure, le fer et le plomb.

- Les sept arts : l'architecture, la sculpture, la peinture, la musique, la danse, la poésie et le cinéma.

- Les sept conjonctions de coordination : mais où et donc or ni car

- Les sept mots finissant par "ou" qui prennent un x au pluriel : bijou, caillou, chou, genou, hibou, joujou, pou.

- Les sept têtes du naga des temples d'Angkor

- Les sept portes de Thèbes

- Les sept termes des grecs antique pour l'amour : porneia, pathos, eros, philea, storge (familial celui-ci) charis, agapé.

- Les sept vies du chat

- Les sept trompettes de Jéricho

- Les sept entrées de l'Enfer

- Les sept mondes interdits.

- Dans un ouvrage paru en 1956 George Armitage Miller établit que le nombre 7 correspondrait approximativement au nombre maximal d'éléments que serait capable de "traiter" l'esprit humain.

- Federico Navarro, continuant les travaux de Reich, s'est intéressé aux sept niveaux des stases énergétiques.

- Les 7 niveaux de classification pour l'Homme (Taxinomie) Règne : ANIMAL Embranchement: VERTÉBRÉ Classe: MAMMIFÈRE Placentaire Ordre: PRIMATES Famille: HOMINIDÉ Genre: HOMO Espèce: SAPIENS.

- Les sept conseillers fédéraux Suisse ainsi que les sept membres des exécutifs des cantons et des grandes villes.

- Sept couches d'atmosphère : L'atmosphère terrestre peut être divisée en sept couches en fonction de la température et d'autres caractéristiques. Ces couches sont la troposphère, la stratosphère, la mésosphère, la thermosphère, l'exosphère, l'ionosphère et la magnétosphère.

- Les sept aptitudes-outils-facultés holistiques selon Clélia Félix (le son, le verbe, le signe, la nature, l'intuition, le nombre et le rituel.)

- Les sept matchs de tennis qu'il faut gagner pour remporter un titre de grand chelem

- Les sept façons de savoir comment est une personne : Posez-lui une question difficile, et observez sa faculté d'analyse. Prononcez une parole provocante, et voyez sa réaction. Demandez-lui comment elle s'y prend pour résoudre des problèmes épineux, et jugez de son intelligence. Laissez-la se débrouiller d'une situation délicate, et observez son courage. Faites-la boire, et observez son naturel. Tentez-la avec de l'or, et observez son intégrité. Indiquez-lui comment s'acquitter d'une tâche, et assurez-vous de sa fiabilité. (Sun Tzu - L'art de la guerre) 

Linguistique et sémantique

- Les sept partie du corps à la source du langage des iles Adaman 

- Les sept modes verbaux de la grammaire en langue française : - quatre modes personnels, qui se conjuguent : indicatif, conditionnel, subjonctif et impératif. - trois modes impersonnels, qui ne se conjuguent pas : infinitif, participes et gérondif. Binaire et ternaire linguistiques

- Dans certaines langues, comme le latin et le russe, il existe sept cas grammaticaux utilisés pour indiquer la fonction des noms et des pronoms dans une phrase : le nominatif, le génitif, le datif, l'accusatif, l'instrumental, le prépositionnel et le locatif.

- En linguistique, il existe sept structures de phrases de base : les phrases simples, les phrases composées, les phrases complexes, les phrases composées-complexes, les phrases déclaratives, les phrases interrogatives et les phrases impératives. (4 + 3)

En anglais et dans de nombreuses autres langues, il existe sept temps de base : le présent, le passé, le futur, le présent parfait, le passé parfait, le futur parfait et le présent continu.

- Parties du discours : Dans la grammaire traditionnelle, il y a sept parties du discours : les noms, les verbes, les adjectifs, les adverbes, les pronoms, les prépositions et les conjonctions.

- Les sept conférences de Harvard de Charles Sanders Peirce, prononcées en 1903.

-  Les sept agents de la cosmogonie révélés à Jacob Böhme par des visions. Ils sont les sept agents d’une création continue du monde. Ce sont  la dureté, l’attraction, la crainte, le feu, l’amour-lumière, les pouvoirs de la parole et la parole elle-même.

- Les sept parties de l'idéalité royale (Castille, XIIIe siècle) donnés à imprimer par Antonio Díaz de Montalvo, jurisconsulte des Rois Catholiques, comme Le Septénaire : Las Siete Partidas de Alfonso X el Sabio, 2 vol., Séville : Meynardo Ungut et Lançalao Polono, 25 octobre 1491.

- Les sept collines de Rome : Rome, la capitale de l'Italie, est célèbre pour être la "ville aux sept collines". Les sept collines sont la colline de l'Aventin, la colline du Caelius, la colline du Capitole, la colline de l'Esquilin, la colline du Palatin, la colline du Quirinal et la colline du Viminal.

- Sept lois incas : L'empire inca, qui a existé en Amérique du Sud du 13e au 16e siècle, avait un système de lois connu sous le nom de Tawantinsuyu, qui comprenait sept lois principales. Ces lois étaient les suivantes : Ama Sua (ne pas voler), Ama Llulla (ne pas mentir), Ama Quella (ne pas être paresseux), Ama Kella (ne pas être infidèle), Yapaq Ñan (respect), Kawsay Ñan (mener une vie honorable) et Iwka Ñan (ne pas massacrer sans raison).

- Le labyrinthe à sept circuits : Le labyrinthe à sept circuits est un type de labyrinthe utilisé pour la méditation et à des fins spirituelles. Le labyrinthe consiste en un chemin unique qui serpente jusqu'au centre, avec sept cercles concentriques qui divisent le chemin en sept segments.

- Les sept âges de l'homme : Les sept âges de l'homme sont un concept décrit par William Shakespeare dans sa pièce "As You Like It". Les sept âges sont le nourrisson, l'écolier, l'amoureux, le soldat, le juge, le vieillard et, enfin, la seconde enfance.

- Sept continents : Les sept continents sont l'Afrique, l'Antarctique, l'Asie, l'Australie, l'Europe, l'Amérique du Nord et l'Amérique du Sud. Ces continents sont généralement définis en fonction de leurs plaques continentales.

- Septième fils d'un septième fils : Dans le folklore, le septième fils d'un septième fils est censé avoir des pouvoirs spéciaux, notamment la capacité de guérir les maladies et de voir les esprits. Cette légende a été popularisée dans divers médias, notamment dans la musique, la littérature et le cinéma.

- Guerre de Sept Ans : La guerre de Sept Ans est un conflit mondial qui s'est déroulé de 1756 à 1763 et qui a impliqué la plupart des grandes puissances européennes de l'époque. La guerre s'est déroulée principalement en Europe, mais aussi en Amérique du Nord, en Inde et dans d'autres parties du monde.

- Sept couleurs de l'aura : selon certaines traditions ésotériques, l'aura humaine est composée de sept couleurs, chacune correspondant à un aspect spécifique de l'état spirituel, émotionnel et physique de l'individu.

- Les États-Unis d'Amérique comptent 7 pères fondateurs qui ont signé la Déclaration d'indépendance le 4 juillet 1776.

- Les planètes classiques, connues dans l'Antiquité, sont au nombre de 7 : Soleil, Lune, Mercure, Vénus, Mars, Jupiter et Saturne. Dans l'astrologie traditionnelle, on croyait que sept planètes avaient une influence sur les affaires humaines. Ces planètes étaient le Soleil, la Lune, Mercure, Vénus, Mars, Jupiter et Saturne.

- La septième lettre de l'alphabet grec est zêta, souvent utilisée en mathématiques pour représenter une variable ou un coefficient.

- L'étirement de la septième manche est une tradition du baseball selon laquelle les supporters se lèvent et s'étirent pendant la septième manche du match.

- Le temps nécessaire à la lune pour passer par toutes ses phases est d'environ 29,5 jours, ce qui est proche d'un multiple de sept (4 x 7 = 28).

- Nous terminons cette liste avec les 14 diagonales de l'heptagone qui, une fois tracés, dessinent au sein de celui-ci un heptagone interne, puis un deuxième... qui laissent imaginer une suite infinie de la même forme.

(Pour info : Avec FLP nous nous amusons parfois à une organisation qui tente de classifier les extraits via 7 paramètres verticaux et 7 paramètres horizontaux... )

NB : Le nombre 49 n'a pas de signification inhérente ou spécifique en dehors de ses propriétés mathématiques. En mathématiques, 49 est un nombre carré, car il est le produit de 7 multiplié par lui-même (7 x 7 = 49). Il s'agit également d'un nombre composite, car il possède des facteurs autres que 1 et lui-même (à savoir 7 et 1).

Dans diverses cultures et contextes, le nombre 49 peut avoir une signification culturelle ou symbolique. Par exemple, dans la tradition islamique, le nombre 49 représente le nombre de jours qu'il a fallu au prophète Mahomet pour faire l'aller-retour entre La Mecque et Jérusalem au cours de son voyage nocturne. Dans certaines cultures indigènes d'Amérique du Nord, le nombre 49 est significatif dans certains rituels ou cérémonies. Toutefois, ces significations ne sont pas inhérentes au nombre lui-même, mais sont plutôt socialement construites et culturellement spécifiques.

Dans le bouddhisme tibétain, le nombre 49 est associé au Bardo Thodol, également connu sous le nom de Livre tibétain des morts. Ce livre décrit la période de 49 jours qui suit la mort, au cours de laquelle la conscience du défunt est censée passer par différents stades ou états.

Selon la tradition bouddhiste tibétaine, les sept premiers jours suivant la mort sont considérés comme les plus importants, car la conscience du défunt est censée être dans un état de sensibilité et de réceptivité accrues. Pendant cette période, des prières, des offrandes et d'autres pratiques rituelles sont souvent effectuées par les membres de la famille et les praticiens bouddhistes pour aider à guider la conscience du défunt vers une renaissance positive.

Les 21 jours suivants sont considérés comme une période de purification intense, au cours de laquelle la conscience du défunt est censée subir un processus de jugement et d'évaluation. Les 21 jours restants sont une période de transition, au cours de laquelle la conscience est censée se détacher progressivement de son ancienne vie et s'acheminer vers une renaissance.

Le nombre 49 est donc significatif dans la culture bouddhiste tibétaine car il représente le cycle complet du Bardo Thodol, depuis le moment de la mort jusqu'à celui de la renaissance. Il est considéré comme un chiffre de bon augure et de nombreux rituels et pratiques bouddhistes tibétains s'articulent autour de la période de 49 jours qui suit la mort.



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Auteur: MG

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