L’informatique cognitive expliquée en 5 minutes ou moins

À l’ère du numérique, de nouveaux mots et termes à la mode apparaissent presque quotidiennement. L’un d’entre eux est l’informatique cognitive, qui gagne une immense popularité parmi les individus et les organisations.

Un système cognitif apprend le comportement et le raisonnement humains à grande échelle pour interagir naturellement avec eux. En termes simples, il s’agit d’un domaine de l’informatique qui vise à créer des machines intelligentes capables d’apprendre, de raisonner et de comprendre comme les humains.

Selon les statistiques, le marché de l’informatique cognitive, évalué à 25,6 milliards de dollars en 2021, devrait atteindre 269,4 milliards de dollars d’ici à 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 29,7 %.

Les plateformes d’informatique cognitive combinent l’apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP), le raisonnement, l’interaction homme-machine, la reconnaissance vocale et visuelle, et d’autres technologies plus robustes pour simuler la pensée et l’interaction humaines et améliorer la prise de décision.

Dans ce blog, nous allons approfondir notre compréhension de l’informatique cognitive. Nous verrons comment elle fonctionne, quels sont ses avantages, ses risques, etc.

Nous vous invitons donc à lire ce blog pour en savoir plus sur cette technologie en plein essor.

Qu’est-ce que l’informatique cognitive ?

L’informatique cognitive est un ensemble de technologies individuelles qui accomplissent des tâches particulières pour faciliter l’intelligence humaine.

En d’autres termes, l’informatique cognitive est un système qui comprend et interprète de grands volumes de données et les utilise pour prendre des décisions, résoudre des problèmes et améliorer les résultats de l’entreprise.

Elle traite une grande quantité de données non structurées, telles que des images, des textes et des vidéos, afin d’en extraire des informations précieuses et critiques et de mieux les analyser. L’avantage de l’informatique cognitive est qu’elle apprend et s’adapte à l’expérience, améliorant ainsi ses capacités et ses performances au fil du temps.

Ainsi, l’informatique cognitive aide à prendre de meilleures décisions humaines. Voici quelques applications essentielles de l’informatique cognitive

• Systèmes de détection des fraudes
• Reconnaissance de la parole
• Détection des visages
• Assistants virtuels
• L’analyse des sentiments
• Évaluation des risques
• Moteurs de recommandation

Ainsi, les organisations peuvent prendre des décisions commerciales plus éclairées en tirant parti des informations et recommandations intelligentes générées par l’informatique cognitive.

Comment fonctionne l’informatique cognitive ?

L’informatique cognitive combine les sciences cognitives et informatiques et crée des systèmes informatiques qui comprennent et apprennent à partir du langage naturel et du raisonnement et prennent des décisions semblables à celles des humains.

Pour ce faire, l’informatique cognitive utilise diverses technologies de pointe, telles que le NLP, le ML, l’exploration de données, la reconnaissance des formes et la vision par ordinateur, afin d’imiter les processus cognitifs de type humain.

L’objectif à long terme de l’informatique cognitive est de faciliter la création de modèles informatiques automatisés capables de résoudre des problèmes sans intervention humaine.

Voici une explication détaillée du fonctionnement de l’informatique cognitive :

• Ingestion de données : L’étape du processus du système d’informatique cognitive est la collecte et l’ingestion d’une énorme quantité de données non structurées et structurées provenant de plusieurs sources, comme les capteurs, les bases de données, les médias sociaux et le web.
• Traitement du langage naturel (NLP) : Une fois les données ingérées, les systèmes informatiques cognitifs utilisent des algorithmes de traitement du langage naturel pour extraire le contexte et la signification des données et comprendre le langage humain, y compris la syntaxe, la pragmatique et la sémantique.
• Apprentissage machine (ML) : Les systèmes informatiques cognitifs utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour apprendre à partir des données extraites et concevoir des modèles pour le domaine concerné. Il s’agit d’entraîner le système sur des données massives, d’analyser ses performances et d’améliorer continuellement le modèle sur la base du retour d’information.
• Algorithmes de raisonnement : Une fois que l’informatique cognitive a construit le modèle, elle utilise des algorithmes de raisonnement pour analyser les données et prendre des décisions basées sur les connaissances du modèle. Ce processus comprend l’utilisation du modèle construit pour déduire de nouvelles données et informations, identifier des modèles et prendre des décisions.
• Analyse des prédictions : Les systèmes d’informatique cognitive évaluent la précision de leurs prédictions et ajustent leurs algorithmes et modèles afin d’apprendre en permanence et d’améliorer leurs performances en fonction des informations fournies par les nouvelles données et les utilisateurs.
• Interaction avec l’utilisateur : Les systèmes d’informatique cognitive offrent une interface utilisateur qui permet aux utilisateurs d’interagir plus facilement avec les systèmes à l’aide du NLP et de recevoir des recommandations et des informations basées sur l’analyse et le raisonnement du système.

Ainsi, l’informatique cognitive combine toutes les technologies de pointe pour créer des systèmes qui interagissent avec les humains de manière intuitive et plus naturelle afin de faciliter la prise de décisions complexes basées sur la compréhension profonde des données.

Principales caractéristiques de l’informatique cognitive

L’informatique cognitive offre les attributs et caractéristiques clés suivants pour donner un sens aux informations non structurées et faciliter la prise de décisions complexes pour les humains.

• Apprentissage adaptatif : Les systèmes d’informatique cognitive doivent être adaptatifs et capables d’apprendre rapidement des informations changeantes avec des exigences et des objectifs en constante évolution. Ils traitent des données ambiguës et dynamiques en temps réel pour répondre aux besoins des données environnantes.
• Interactivité : l’interaction homme-machine (IHM) est un élément essentiel des machines cognitives. Les utilisateurs doivent interagir avec les machines informatiques cognitives et définir l’évolution de leurs besoins. En outre, l’informatique cognitive doit également interagir avec d’autres appareils, processus et plateformes en nuage.
• État et itératif : Les systèmes d’informatique cognitive doivent identifier les problèmes en recueillant des données supplémentaires et en posant des questions si la requête est incomplète ou vague. Les systèmes d’informatique cognitive y parviennent en conservant des données et des informations sur des situations similaires qui se sont déjà produites.
• Contextuel : les systèmes d’informatique cognitive doivent facilement identifier, comprendre et extraire des informations contextuelles, telles que le temps, le domaine, l’emplacement, les exigences ou le profil, les objectifs ou les tâches d’un utilisateur. Ils tirent des informations de plusieurs sources d’informations structurées et non structurées et de données sensorielles, visuelles et auditives.

Avantages de l’informatique cognitive

Voici les principaux avantages de l’informatique cognitive pour les entreprises.

#1. Amélioration de la collecte et de l’interprétation des données

L’un des principaux avantages de l’informatique cognitive est qu’elle analyse de vastes modèles de données et imite le comportement humain, comme l’apprentissage, la déduction et l’interprétation de données structurées et non structurées.

Cette analyse est ensuite utilisée pour améliorer la visibilité des processus internes, stimuler les préférences et la fidélité des clients et la façon dont les produits et services sont reçus.

#2. Détection des erreurs et dépannage

Appliqués à l’environnement technologique, les concepts de l’informatique cognitive facilitent la détection précise et rapide des problèmes et des activités frauduleuses dans les processus d’entreprise et permettent de découvrir des solutions et des opportunités commerciales.

#3. Prise de décision éclairée

Les capacités de collecte et d’analyse de données de l’informatique cognitive lui permettent de prendre des décisions plus stratégiques et plus éclairées, ce qui se traduit par des décisions financières plus intelligentes, des processus commerciaux beaucoup plus efficaces, une meilleure efficacité et des économies.

#4. Fidélisation des clients

L’informatique cognitive offre une expérience client-technologie beaucoup plus informée et utile, ce qui stimule l’interaction et la satisfaction des clients et améliore la fidélisation de la clientèle.

#5. Amélioration de la cybersécurité

L’informatique cognitive peut aider les entreprises à identifier les activités cybercriminelles et les menaces en ligne et à y répondre en temps réel grâce à des outils et des technologies d’analyse avancés.

L’informatique cognitive améliore la cybersécurité des entreprises de la manière suivante :

• Renseignements avancés sur les menaces
• Détection des menaces en temps réel
• Analyse prédictive
• Analyse du comportement
• Réponse automatisée aux incidents

Ainsi, les capacités de l’informatique cognitive aident les entreprises à prévenir de manière proactive les activités cybercriminelles et à réduire les menaces potentielles pour la sécurité et les dommages qu’elles causent aux entreprises.

#6. Amélioration de la collaboration entre les employés

L’informatique cognitive aide les entreprises et les sociétés à améliorer la collaboration entre les employés en offrant des perspectives et des informations, ce qui permet aux équipes de travailler beaucoup plus efficacement.

Comment l’informatique cognitive peut-elle améliorer l’expertise humaine ?

Dans certains domaines, les humains ne parviennent pas à analyser de grandes quantités de données ou des problèmes qui ne sont pas toujours évidents pour eux.

C’est là que l’informatique cognitive joue un rôle plus important en améliorant l’expertise humaine grâce à des technologies d’analyse avancées qui permettent d’obtenir d’excellents résultats commerciaux.

Voici comment l’informatique cognitive peut améliorer, accélérer et mettre à l’échelle l’intelligence et l’expertise humaines :

• Elle comprend le langage humain naturel grâce aux données sensorielles et interagit avec les humains de manière naturelle, en fournissant des conseils précis et impartiaux pour résoudre les problèmes.
• Elle identifie rapidement les risques potentiels à l’aide de données et d’analyses, permettant aux humains de prendre de meilleures décisions basées sur des preuves et des faits.
• Il aide les humains à aborder des problèmes complexes et à en résoudre les causes profondes tout en développant les bonnes solutions.
• Elle contribue à améliorer l’efficacité opérationnelle en offrant un soutien progressif aux humains et aux entreprises.
• L’informatique cognitive automatise les tâches banales et répétitives, libérant les ressources humaines et leur permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes nécessitant une expertise humaine et des compétences uniques.
• Elle aide à personnaliser l’expérience humaine en analysant les schémas comportementaux et les préférences de l’homme afin de fournir des recommandations et des suggestions hyperpersonnalisées.

Nombreux sont ceux qui affirment que même l’intelligence artificielle ou les technologies de l’IA contribuent à automatiser les processus répétitifs, à améliorer la personnalisation et à rendre la vie des humains beaucoup plus facile Voyons cela de plus près.

L’informatique cognitive et l’intelligence artificielle Intelligence artificielle

Bien que les technologies qui sous-tendent l’intelligence artificielle et l’informatique cognitive soient similaires, elles diffèrent dans leurs concepts, leurs objectifs et leurs capacités.

Voici les différences fondamentales entre l’informatique cognitive et l’intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle	Informatique cognitive
Le cas d’utilisation de base de l’IA est la mise en œuvre du meilleur algorithme et l’augmentation de la pensée humaine pour résoudre des problèmes complexes.	En revanche, l’informatique cognitive se concentre sur l’imitation du comportement, de l’intelligence et du raisonnement humains pour résoudre des problèmes complexes.
Les systèmes d’IA apprennent à partir des données pour trouver des modèles, faire des prédictions, révéler des informations cachées et prendre des mesures pour trouver une solution.	Les systèmes d’informatique cognitive analysent un grand volume de données et comprennent et simulent le langage et le raisonnement humains naturels pour trouver des solutions aux problèmes.
Les systèmes d’IA effectuent des tâches nécessitant une intelligence humaine, comme la reconnaissance vocale, la perception visuelle, le traitement du langage naturel et la prise de décision.	Les systèmes informatiques cognitifs utilisent des modèles et des algorithmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain, notamment l’apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux.
Les systèmes d’IA prennent des décisions par eux-mêmes, en minimisant l’interférence et le rôle de l’homme.	L’informatique cognitive complète les données et les informations pour les humains afin de faciliter la prise de décision et la résolution de problèmes.
L’IA est principalement utilisée dans les secteurs de la finance, de la banque, des soins de santé, de la sécurité, de la fabrication et de la vente au détail.	L’informatique cognitive est principalement utilisée dans les secteurs du service à la clientèle, de l’industrie et des soins de santé.

L’informatique cognitive est donc une approche plus spécifique de l’intelligence artificielle qui met l’accent sur un raisonnement et une interaction de type humain.

Étant donné que l’informatique cognitive utilise le contexte de manière plus contextuelle en s’appuyant sur des informations factuelles, cette technologie d’un nouvel âge devrait être la prochaine grande nouveauté dans le monde de la vie intelligente.

L’image suggère que le marché mondial de l’informatique cognitive représentera 49,36 milliards de dollars d’ici 2025.

Toutefois, comme toute pièce de monnaie a deux faces, l’informatique cognitive présente ses propres risques et inconvénients, comme nous le verrons ci-dessous.

Risques et inconvénients de l’informatique cognitive

Voici quelques défis que l’informatique cognitive pose aux entreprises.

#1. Confidentialité et sécurité des données

Les systèmes d’informatique cognitive traitent et s’appuient sur un grand volume de données, ce qui rend difficile le maintien d’une sécurité élevée des données et augmente les risques de violation des données et de la vie privée.

Étant donné que les systèmes d’informatique cognitive doivent traiter un grand nombre de données sensibles, les entreprises doivent prendre en compte et traiter les violations de données et les problèmes de sécurité et élaborer un plan de sécurité des données à toute épreuve.

#2. L’adoption

L’adoption est un problème pour toute nouvelle technologie.

Par conséquent, les organisations rationalisent le processus d’adoption pour assurer le succès de l’informatique cognitive en collaborant avec les parties prenantes telles que les développeurs de technologies, les organisations, les individus et le gouvernement.

#3. Un processus de formation méticuleux

Les utilisateurs doivent suivre une formation approfondie sur les données afin de bien comprendre le processus et le système de l’informatique cognitive. L’une des principales raisons de la lenteur de son adoption est donc la lenteur du processus de formation.

Chaque employé doit passer en revue le système d’informatique cognitive, ce qui rend le processus extrêmement complexe et coûteux.

#4. Manque de transparence

La complexité et la difficulté à comprendre les processus de l’informatique cognitive entraînent un manque de transparence, ce qui fait qu’il est difficile de comprendre comment le système est parvenu à une prédiction ou à une décision particulière.

#5. Biais

Les systèmes d’informatique cognitive apprennent à partir de données biaisées, ce qui conduit à des résultats biaisés. Il en résulte des prises de décision discriminatoires et injustes, qui peuvent avoir des conséquences dans la vie réelle.

Il est donc essentiel de former ces systèmes à l’aide d’informations impartiales et d’évaluer leurs capacités de prise de décision.

#6. Interaction humaine

Bien que les systèmes d’informatique cognitive interagissent avec les humains pour comprendre leur comportement et leur raisonnement, ils doivent encore relever des défis.

Les humains ont un large éventail de styles de communication, de dialectes et de langues, et essayer de raisonner avec eux peut souvent entraîner des malentendus, des erreurs et des informations incomplètes.

#7. Gestion du changement

La gestion du changement est un autre défi courant de l’informatique cognitive.

Le comportement humain naturel fait que les humains sont généralement résistants au changement et aux nouveaux environnements. Malheureusement, l’informatique cognitive apprend cette capacité humaine, ce qui rend difficile la gestion du changement par ces systèmes et accroît la crainte que les machines ne remplacent bientôt les humains.

#8. Dépendance à l’égard de la qualité des données

La qualité des données utilisées par les systèmes d’informatique cognitive est cruciale pour leur efficacité et leur précision.

Des données biaisées, incomplètes ou inexactes affectent considérablement les performances et l’efficacité de ces systèmes.

#9. Cycle de développement long

Les systèmes d’informatique cognitive prennent beaucoup de temps pour développer des applications basées sur des scénarios. La mise en œuvre de solutions d’informatique cognitive dans de multiples segments de l’industrie est difficile si l’on ne dispose pas de beaucoup de temps et des bonnes équipes de développement.

La longueur des cycles de développement fait qu’il est difficile pour les petites organisations et les entreprises de développer leurs propres systèmes cognitifs.

#10. Le coût

Les systèmes d’informatique cognitive nécessitent beaucoup d’investissements, d’expertise et d’infrastructure.

Les organisations doivent donc évaluer tous les avantages de l’informatique cognitive par rapport aux coûts avant d’investir dans des systèmes adaptés.

Ressources d’apprentissage

#1. L’informatique cognitive : Un guide succinct pour les changeurs de jeu

Ce rapport et guide concis sur l’informatique cognitive, publié par Peter Fingar, traite de l’essor de la technologie de l’informatique cognitive et des applications émergentes, ainsi que de leur impact sur les industries et les entreprises du monde entier.

L’auteur partage son parcours rapide et captivant avec les principaux événements, ressources et acteurs de l’ère de l’informatique cognitive. Il s’agit donc d’un ouvrage incontournable pour ceux qui ont besoin d’un aperçu approfondi de l’intelligence de l’informatique cognitive et de la manière dont elle changera la vie dans le monde entier.

#2. L’informatique cognitive : Théorie et applications (Volume 35)

Ce guide complet de l’informatique cognitive se concentre sur sa théorie et ses applications. Il est rédigé par des experts de renommée internationale, notamment Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada et C.R. Rao.

Il comprend l’utilisation de systèmes informatiques cognitifs pour gérer les énergies renouvelables, les modèles et algorithmes d’apprentissage automatique, la biométrie, les algorithmes de discours pilotés par les données, l’analyse des graphes et la cybersécurité.

#3. L’informatique cognitive et l’analyse des données massives

Ce livre aide les organisations et les technologues à comprendre les concepts et technologies sous-jacents de l’informatique cognitive, des algorithmes NLP aux techniques de représentation des connaissances.

Ce livre comprend également des mises en œuvre réelles de projets émergents de Qualcomm, Google, Amazon et Hitachi.

#4. Recettes d’informatique cognitive

Il s’agit de l’un des livres idéaux pour les architectes d’entreprise et les ingénieurs logiciels qui souhaitent comprendre l’apprentissage profond et résoudre leurs problèmes d’IA et de ML à l’aide d’exemples de code du monde réel.

Publié par Adnan Massod et Adnan Hashmi, ce livre vous permet d’apprendre à construire des solutions prêtes à la production avec l’aide des API de Microsoft Cognitive Services, à résoudre des problèmes d’entreprise en NLP et en vision par ordinateur, et à appliquer l’apprentissage profond à l’aide de Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) et de TensorFlow.

#5. IBM Watson pour l’intelligence artificielle et l’informatique cognitive

Ce cours Udemy est parfait si vous voulez apprendre à construire des systèmes et des applications intelligentes d’IA, de ML et d’informatique cognitive avec IBM Watson.

Il explore les capacités de l’API IBM Watson pour choisir les meilleures fonctionnalités, construire un chatbot de cas client, extraire des métadonnées du texte, et beaucoup d’autres choses étonnantes.

Le mot de la fin

Bien que l’informatique cognitive n’ait pas encore atteint son plein potentiel, sa mise en œuvre future offre de nombreuses possibilités. Par exemple, elle aide les humains à prendre de meilleures décisions, à automatiser les tâches redondantes et à se décharger de leur charge cognitive.

Ce blog vous aide à comprendre le concept de l’informatique cognitive, son fonctionnement, ses avantages et même sa portée et ses applications pour les organisations.

Ensuite, consultez les questions d’entretien sur l’informatique en nuage et les réponses correspondantes.