The Convergence of Cognition and Information: a Holistic Framework for Machine Intelligence and Smart Data Technologies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The evolution of artificial intelligence has reached an inflection point where raw computational power and isolated algorithmic advances are insufficient to address the complexity of real-world problems. This paper introduces and explores the synergistic paradigm of Machine Intelligence (MI)—encompassing not just machine learning, but also reasoning, adaptation, and autonomous decision-making—powered by Smart Data Technologies (SDT)—systems that actively curate, enhance, and govern data throughout its lifecycle. We posit that the next leap in capability will arise from their deep integration, creating systems where intelligence is embedded within a selfoptimizing data ecosystem. A comprehensive literature survey traces the lineage from data mining and business intelligence to contemporary deep learning and data-centric AI, establishing smart data as the essential substrate for robust machine intelligence. We propose the Intelligent Data Fabric (IDF), a novel conceptual architecture that unifies autonomous data pipelines, selfdescribing metadata (data intelligence), and adaptive machine intelligence models into a single, cognitive data plane. To validate this framework, a mixed-methodology approach was employed. First, a controlled simulation of a smart city traffic management system was developed, comparing a traditional data warehouse + ML model approach against an IDF-powered system. Second, a real-world case study of a financial fraud detection platform transitioning to an MI-SDT architecture was analyzed. The simulation results demonstrated that the IDF system achieved a 42% faster anomaly detection response time and a 35% reduction in false positives by dynamically retraining models on freshly curated, context-rich data streams. The financial case study revealed a 60% decrease in time-to-insight for new fraud patterns and a 50% reduction in data preparation overhead. Crucially, the study identifies metacognition—the system's ability to monitor its own data quality, model performance, and knowledge gaps—as the critical emergent property of this integration. The analysis concludes that the future of enterprise and societal-scale AI lies in moving from 'big data' to 'intelligent data,' where data is not passively stored but actively participates in the learning and reasoning loop. Key research frontiers include neuro-symbolic integration within data fabrics, federated intelligence across distributed smart data silos, and the development of ethical frameworks for autonomous data curation. The MI-SDT convergence represents a foundational shift towards truly autonomous, resilient, and context-aware intelligent systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».