À l’ère numérique actuelle, un flot constant de nouveaux mots et expressions fait son apparition. Parmi ceux-ci, l’informatique cognitive se distingue et gagne en popularité tant auprès des individus que des organisations.
Un système cognitif est conçu pour apprendre et imiter le comportement et le raisonnement humain à grande échelle, afin d’interagir avec nous de manière naturelle. En termes simples, il s’agit d’un champ de l’informatique qui se concentre sur le développement de machines intelligentes, capables d’apprendre, de raisonner et de comprendre comme le feraient les humains.
Les chiffres montrent que le marché de l’informatique cognitive, estimé à 25,6 milliards de dollars en 2021, devrait atteindre 269,4 milliards de dollars d’ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 29,7 %.
Les plateformes d’informatique cognitive intègrent l’apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP), le raisonnement, l’interaction homme-machine, la reconnaissance vocale et visuelle, ainsi que d’autres technologies avancées. L’objectif est de simuler la pensée et l’interaction humaine, et d’améliorer la prise de décision.
Dans cet article, nous allons explorer plus en profondeur le concept de l’informatique cognitive. Nous examinerons son fonctionnement, ses avantages, ses risques et d’autres aspects pertinents.
Alors, poursuivez votre lecture pour découvrir cette technologie en pleine expansion.
Qu’est-ce que l’informatique cognitive ?
L’informatique cognitive représente un ensemble de technologies spécialisées, chacune étant conçue pour exécuter des tâches spécifiques et compléter l’intelligence humaine.
Plus concrètement, il s’agit d’un système capable de comprendre et d’interpréter de grandes quantités de données. Ces données sont ensuite utilisées pour prendre des décisions, résoudre des problèmes et optimiser les résultats commerciaux.
L’informatique cognitive est en mesure de traiter des données non structurées, telles que des images, du texte et des vidéos, afin d’en extraire des informations cruciales. L’un de ses principaux atouts est sa capacité à apprendre et à s’adapter à partir de l’expérience, améliorant ainsi ses capacités et ses performances au fil du temps.
Ainsi, l’informatique cognitive permet de prendre des décisions humaines plus éclairées. Voici quelques-unes de ses applications clés :
- Systèmes de détection de fraude
- Reconnaissance vocale
- Reconnaissance faciale
- Assistants virtuels
- Analyse des sentiments
- Évaluation des risques
- Moteurs de recommandation
En exploitant les informations et recommandations intelligentes générées par l’informatique cognitive, les entreprises peuvent prendre des décisions commerciales plus judicieuses.
Comment fonctionne l’informatique cognitive ?
L’informatique cognitive fusionne les sciences cognitives et l’informatique pour créer des systèmes capables de comprendre, d’apprendre du langage naturel, de raisonner et de prendre des décisions similaires à celles des humains.
Pour cela, elle utilise diverses technologies de pointe, notamment le NLP, le ML, l’exploration de données, la reconnaissance de formes et la vision par ordinateur. Ces outils permettent d’imiter les processus cognitifs humains.
Source : researchgate.net
L’objectif à long terme de l’informatique cognitive est de créer des modèles informatiques automatisés, capables de résoudre des problèmes sans intervention humaine.
Voici une explication détaillée du fonctionnement de l’informatique cognitive :
- Ingestion de données : Le processus commence par la collecte et l’ingestion d’une grande quantité de données structurées et non structurées provenant de sources diverses, telles que des capteurs, des bases de données, des médias sociaux et le web.
- Traitement du langage naturel (NLP) : Une fois les données ingérées, les systèmes d’informatique cognitive utilisent des algorithmes NLP pour extraire le contexte et la signification des données. Cela permet de comprendre le langage humain, y compris la syntaxe, la pragmatique et la sémantique.
- Apprentissage automatique (ML) : Les systèmes d’informatique cognitive utilisent des algorithmes ML pour apprendre à partir des données extraites et développer des modèles pour le domaine étudié. Cela implique de former le système sur de grandes quantités de données, d’analyser ses performances et d’améliorer continuellement le modèle en fonction des retours.
- Algorithmes de raisonnement : Après avoir construit le modèle, l’informatique cognitive utilise des algorithmes de raisonnement pour analyser les données et prendre des décisions basées sur les connaissances du modèle. Ce processus inclut l’utilisation du modèle pour déduire de nouvelles données, identifier des tendances et prendre des décisions.
- Analyse prédictive : Les systèmes d’informatique cognitive évaluent la précision de leurs prédictions et ajustent leurs algorithmes et modèles pour apprendre et améliorer continuellement leurs performances, en fonction des retours et des nouvelles données.
- Interaction avec l’utilisateur : Les systèmes d’informatique cognitive offrent une interface utilisateur permettant une interaction facilitée via le NLP. Les utilisateurs peuvent ainsi recevoir des recommandations et des informations basées sur l’analyse et le raisonnement du système.
En résumé, l’informatique cognitive combine plusieurs technologies avancées pour créer des systèmes qui interagissent avec les humains de manière intuitive et naturelle, facilitant ainsi la prise de décision complexe basée sur une compréhension approfondie des données.
Principales caractéristiques de l’informatique cognitive
L’informatique cognitive se distingue par des attributs et des fonctionnalités clés qui permettent de donner du sens à des informations non structurées et de faciliter la prise de décision complexe pour les humains.
- Apprentissage adaptatif : Les systèmes d’informatique cognitive doivent être adaptables et capables d’apprendre rapidement de nouvelles informations, en tenant compte des exigences et des objectifs en constante évolution. Ils traitent des données ambiguës et dynamiques en temps réel pour répondre aux besoins de l’environnement.
- Interactif : L’interaction homme-machine (HCI) est un élément essentiel des systèmes cognitifs. Les utilisateurs doivent pouvoir interagir avec les machines, en définissant leurs besoins changeants. De plus, l’informatique cognitive doit être capable d’interagir avec d’autres appareils, processus et plateformes cloud.
- Avec état et itératif : Les systèmes cognitifs doivent être en mesure d’identifier les problèmes en extrayant des données supplémentaires et en posant des questions si une requête est incomplète ou vague. Pour cela, ils conservent des données et des informations sur des situations similaires déjà rencontrées.
- Contextuel : Les systèmes d’informatique cognitive doivent être capables d’identifier, de comprendre et d’extraire des informations contextuelles, telles que l’heure, le domaine, l’emplacement, les besoins, le profil, les objectifs ou les tâches de l’utilisateur. Ils extraient des informations de multiples sources de données structurées et non structurées, ainsi que de données sensorielles, visuelles et auditives.
Avantages de l’informatique cognitive
Voici les avantages essentiels que l’informatique cognitive apporte aux entreprises :
#1. Amélioration de la collecte et de l’interprétation des données
L’un des principaux atouts de l’informatique cognitive est sa capacité à analyser de grandes quantités de données et à imiter le comportement humain, comme l’apprentissage, la déduction et l’interprétation de données structurées et non structurées.
Cette analyse permet d’améliorer la visibilité des processus internes, d’augmenter la préférence et la fidélisation de la clientèle, et d’optimiser l’accueil des produits et services.
#2. Détection des erreurs et dépannage
Lorsqu’ils sont appliqués à l’environnement technologique, les principes de l’informatique cognitive facilitent une détection précise et rapide des problèmes et des activités frauduleuses dans les processus métier. Elle permet aussi la découverte de solutions et d’opportunités commerciales.
#3. Prise de décision éclairée
Les capacités de collecte et d’analyse de données de l’informatique cognitive permettent de prendre des décisions plus stratégiques et éclairées. Cela se traduit par des décisions financières plus judicieuses, des processus commerciaux plus efficaces, une efficacité améliorée et des économies de coûts.
#4. Fidélisation de la clientèle
L’informatique cognitive offre une expérience client-technologie plus enrichie et pertinente, stimulant l’interaction et la satisfaction client, et améliorant la fidélisation.
#5. Cybersécurité améliorée
L’informatique cognitive peut aider les entreprises à identifier et à répondre aux cyberattaques et menaces en ligne en temps réel, grâce à des outils d’analyse avancés.
Voici comment l’informatique cognitive renforce la cybersécurité des entreprises :
- Renseignement avancé sur les menaces
- Détection des menaces en temps réel
- Analyses prédictives
- Analyse comportementale
- Réponse automatisée aux incidents
Ainsi, l’informatique cognitive permet aux entreprises de prévenir de manière proactive les cyberactivités et de réduire les menaces potentielles et les dommages associés.
#6. Collaboration améliorée des employés
L’informatique cognitive facilite la collaboration entre les employés en fournissant des informations et des données pertinentes, permettant aux équipes de travailler de manière plus efficace.
Comment l’informatique cognitive peut-elle améliorer l’expertise humaine ?
Dans certains domaines, les humains peuvent avoir des difficultés à analyser de grandes quantités de données ou à identifier des problèmes qui ne sont pas immédiatement évidents.
C’est là que l’informatique cognitive joue un rôle crucial, en améliorant l’expertise humaine grâce à des technologies d’analyse avancées, aboutissant à de meilleurs résultats commerciaux.
Voici comment l’informatique cognitive peut améliorer, accélérer et développer l’intelligence et l’expertise humaine :
- Elle comprend le langage humain naturel grâce à des données sensorielles et interagit de manière naturelle, fournissant des conseils précis et impartiaux.
- Elle identifie rapidement les risques potentiels à l’aide d’informations et d’analyses basées sur les données, permettant aux humains de prendre de meilleures décisions en se basant sur des faits et des preuves.
- Elle aide les humains à résoudre des problèmes complexes, en identifiant leurs causes profondes et en développant des solutions appropriées.
- Elle contribue à améliorer l’efficacité opérationnelle en offrant un accompagnement progressif aux personnes et aux entreprises.
- L’informatique cognitive automatise les tâches répétitives, libérant ainsi les ressources humaines pour qu’elles se concentrent sur des tâches plus complexes, nécessitant une expertise et des compétences uniques.
- Elle aide à personnaliser l’expérience humaine en analysant les schémas de comportement et les préférences, afin de fournir des recommandations sur mesure.
Certains affirment que l’intelligence artificielle (IA) permet également d’automatiser les processus répétitifs, d’améliorer la personnalisation et de faciliter la vie des humains. Alors, en quoi l’informatique cognitive est-elle différente de l’IA ? Examinons cela de plus près.
Informatique cognitive Vs. Intelligence artificielle
Bien que les technologies sous-jacentes à l’IA et à l’informatique cognitive soient similaires, elles diffèrent en termes de concepts, d’objectifs et de capacités.
Voici les principales différences entre l’informatique cognitive et l’IA :
| Intelligence artificielle | Informatique cognitive | |
| Objectif principal | Mise en œuvre d’algorithmes performants pour accroître les capacités de la pensée humaine dans la résolution de problèmes complexes. | Imitation du comportement, de l’intelligence et du raisonnement humain pour résoudre des problèmes complexes. |
| Fonctionnement | Les systèmes d’IA apprennent à partir des données pour identifier des schémas, faire des prédictions, révéler des informations cachées et prendre des mesures en vue de solutions. | Les systèmes d’informatique cognitive analysent de grandes quantités de données, comprennent et simulent le langage naturel et le raisonnement humain afin de trouver des solutions aux problèmes. |
| Technologies utilisées | Les systèmes d’IA effectuent des tâches qui requièrent une intelligence humaine, comme la reconnaissance vocale, la perception visuelle, le traitement du langage naturel et la prise de décision. | Les systèmes d’informatique cognitive utilisent des modèles et des algorithmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain, notamment l’apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux. |
| Rôle humain | Les systèmes d’IA prennent des décisions de manière autonome, réduisant l’intervention humaine. | L’informatique cognitive fournit des données et des informations aux humains, afin de faciliter la prise de décision et la résolution de problèmes. |
| Applications | L’IA est principalement utilisée dans la finance, la banque, la santé, la sécurité, la fabrication et la vente au détail. | L’informatique cognitive est davantage utilisée dans les services à la clientèle, l’industrie et la santé. |
En résumé, l’informatique cognitive est une approche plus spécifique de l’IA, qui met l’accent sur le raisonnement et l’interaction de type humain.
Grâce à une utilisation contextuelle accrue des informations factuelles, cette technologie de nouvelle génération promet de jouer un rôle majeur dans un monde de plus en plus intelligent.
Source : dataversity.net
L’image suggère que le marché mondial de l’informatique cognitive atteindra 49,36 milliards de dollars d’ici 2025.
Cependant, comme toute technologie, l’informatique cognitive présente des risques et des inconvénients, que nous allons examiner ci-dessous.
Risques et inconvénients de l’informatique cognitive
Voici quelques défis que les entreprises rencontrent avec l’informatique cognitive :
#1. Confidentialité et sécurité des données
Les systèmes d’informatique cognitive traitent et s’appuient sur de grands volumes de données, ce qui rend difficile le maintien d’un haut niveau de sécurité et augmente les risques de violation de données et d’atteinte à la vie privée.
Étant donné que ces systèmes doivent gérer de nombreuses données sensibles, les organisations doivent prendre en compte les violations et problèmes de sécurité potentiels, et mettre en place un plan de sécurité des données robuste.
#2. Adoption
L’adoption est un défi commun à toute nouvelle technologie.
Par conséquent, les organisations doivent rationaliser le processus d’adoption pour assurer le succès de l’informatique cognitive, en collaborant avec les parties prenantes comme les développeurs de technologies, les entreprises, les particuliers et les instances gouvernementales.
#3. Processus de formation méticuleux
Les utilisateurs doivent suivre une formation approfondie sur les données pour bien comprendre le fonctionnement de l’informatique cognitive. Ce processus de formation peut être long, ce qui constitue un frein à son adoption rapide.
Chaque employé doit se familiariser avec le système, ce qui rend le processus complexe et coûteux.
#4. Manque de transparence
La complexité et la difficulté à comprendre les processus cognitifs créent un manque de transparence, rendant difficile la compréhension du raisonnement derrière une prédiction ou une décision.
#5. Biais
Les systèmes d’informatique cognitive apprennent à partir de données, qui peuvent être biaisées. Cela conduit à des résultats biaisés, qui peuvent à leur tour provoquer des décisions discriminatoires et injustes.
Il est donc essentiel de former ces systèmes avec des informations impartiales et d’évaluer régulièrement leurs capacités de prise de décision.
#6. Interaction humaine
Bien que les systèmes d’informatique cognitive interagissent avec les humains pour comprendre leurs comportements et leurs raisonnements, ils continuent de rencontrer des défis dans ce domaine.
Les humains ont un large éventail de styles de communication, de dialectes et de langues. Tenter de raisonner avec eux peut entraîner des malentendus, des erreurs et des informations incomplètes.
#7. Gestion du changement
La résistance au changement est un autre défi courant en informatique cognitive.
Les humains ont tendance à être naturellement résistants aux changements et aux nouveaux environnements. L’informatique cognitive apprenant cette caractéristique humaine, il devient difficile pour ces systèmes de gérer le changement, et une peur s’installe : celle que les machines remplacent bientôt les humains.
#8. Dépendance à 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 ont un impact négatif sur la performance et l’efficacité de ces systèmes.
#9. Long cycle de développement
Les systèmes d’informatique cognitive nécessitent beaucoup de temps pour développer des applications basées sur des scénarios. Mettre en œuvre des solutions dans divers secteurs d’activité est un défi sans temps suffisant ni équipes de développement compétentes.
Les longs cycles de développement rendent difficile le développement de systèmes cognitifs pour les petites organisations et les entreprises.
#10. Coût
Les systèmes d’informatique cognitive nécessitent un investissement important en capital, en expertise et en infrastructure.
Par conséquent, les entreprises doivent soigneusement évaluer les avantages de l’informatique cognitive par rapport à ses coûts avant d’investir dans des systèmes adaptés.
Ressources d’apprentissage
#1. Informatique cognitive : un bref guide pour les acteurs du changement
Ce rapport concis de Peter Fingar donne une vue d’ensemble de l’essor de l’informatique cognitive, de ses applications émergentes et de son impact sur les industries et les entreprises à travers le monde.
L’auteur partage son expérience en présentant les principaux événements, ressources et acteurs impliqués dans l’ère de l’informatique cognitive. Il s’agit donc d’une lecture essentielle pour quiconque souhaite approfondir sa connaissance de l’intelligence informatique cognitive et de son potentiel pour transformer le monde.
#2. Informatique cognitive : théorie et applications (volume 35)
Ce guide de référence sur l’informatique cognitive se concentre sur sa théorie et ses applications. Il est écrit par des experts de renommée internationale, dont Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada et CR Rao.
Il explore l’utilisation de systèmes informatiques cognitifs pour la gestion des énergies renouvelables, des modèles et algorithmes d’apprentissage automatique, la biométrie, les algorithmes vocaux basés sur les données, l’analyse graphique et la cybersécurité.
#3. Informatique cognitive et analyse des mégadonnées
Ce livre aide les entreprises et les technologues à comprendre les concepts et technologies sous-jacents à l’informatique cognitive, des algorithmes NLP aux techniques de représentation des connaissances.
Il comprend également des exemples concrets de projets émergents chez Qualcomm, Google, Amazon et Hitachi.
#4. Recettes d’informatique cognitive
C’est un livre idéal pour les architectes d’entreprise et les ingénieurs logiciels souhaitant approfondir leur connaissance de l’apprentissage en profondeur, et résoudre leurs problèmes d’IA et de ML à l’aide d’exemples de code concrets.
Publié par Adnan Massod et Adnan Hashmi, ce livre vous apprend à créer des solutions prêtes à l’emploi en utilisant les API de Microsoft Cognitive Services, à résoudre des problèmes d’entreprise liés au NLP et à la vision par ordinateur, et à appliquer l’apprentissage en profondeur avec Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) et TensorFlow.
#5. IBM Watson pour l’intelligence artificielle et l’informatique cognitive
Ce cours Udemy est parfait si vous souhaitez apprendre à développer des systèmes et des applications d’IA, de ML et d’informatique cognitive avec IBM Watson.
Il explore les capacités de l’API IBM Watson, vous enseigne à choisir les meilleures fonctionnalités, à créer un chatbot pour l’assistance client, à extraire des métadonnées de texte, et bien d’autres fonctionnalités.
Derniers mots
Bien que l’informatique cognitive n’ait pas encore atteint son plein potentiel, sa mise en œuvre future ouvre de nombreuses possibilités. Elle peut aider les humains à prendre de meilleures décisions, à automatiser des tâches répétitives et à alléger leur charge cognitive.
Cet article vous a permis de mieux comprendre le concept de l’informatique cognitive, son fonctionnement, ses avantages, ainsi que sa portée et ses applications pour les entreprises.
Ensuite, n’hésitez pas à consulter nos questions et réponses sur l’entretien relatif au cloud computing.