IA cognitive

Qu’est-ce que l’IA cognitive ?

L’IA cognitive, ou intelligence artificielle cognitive, est un logiciel qui tente de penser et d’apprendre en imitant le fonctionnement du cerveau humain. Elle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning (ML) pour tenter de comprendre l’intention humaine derrière les requêtes afin de fournir les réponses les plus pertinentes. Ces réponses résultent d’une recherche dans de vastes quantités de données et sont formulées avec les mots qu’utiliseraient un être humain. L’IA cognitive est couramment utilisée pour améliorer la résolution de problèmes, la prise de décision et la communication.

L’IA cognitive est différente de l’IA de génération augmentée de récupération ou RAG, qui combine les forces de l’IA générative et de l’IA de récupération. Elle diffère également de l’IA générative, qui produit des résultats plus précis et plus adaptés au contexte à partir des invites des utilisateurs.

Qu’est-ce que l’informatique cognitive et comment fonctionne-t-elle ?

Si la définition de l’informatique cognitive semble varier, la plupart des sources s’accordent à dire qu’il s’agit d’une combinaison d’informatique et de sciences cognitives, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui tente d’imiter le fonctionnement du cerveau humain.

Il existe plusieurs définitions de l’informatique cognitive, parmi lesquelles :

• Des technologies basées sur les principes scientifiques de l’intelligence artificielle et du traitement des signaux, notamment l’auto-apprentissage, l’interaction homme-machine, le traitement automatique du langage naturel, l’exploration de données, etc. (Technopia)
• Des systèmes qui apprennent à grande échelle, raisonnent de manière ciblée et interagissent naturellement avec les humains (IBM)

Les systèmes d’informatique cognitive peuvent synthétiser des données provenant de diverses sources d’information pour répondre à des requêtes. Ces systèmes prennent les éléments contradictoires et le contexte en compte dans leurs réponses pour permettre à l’homme de prendre des décisions plus éclairées.

Informatique cognitive et IA cognitive

La frontière entre l’informatique cognitive et l’IA cognitive est souvent floue, et ces termes sont parfois confondus. Toutes deux appartiennent à une vaste catégorie de machines conçues pour reproduire la pensée humaine. Toutes deux utilisent un large éventail de technologies d’IA : traitement automatique du langage naturel (NLP), machine learning (ML), deep learning, exploration de données, reconnaissance des formes, etc. Elles ont cependant des objectifs différents.

• L’informatique cognitive se retrouve généralement dans les systèmes conçus pour améliorer la prise de décision humaine. Son objectif consiste à créer un partenariat entre l’homme et la machine pour permettre à l’homme de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides.
• L’IA cognitive, quant à elle, ne se contente pas d’imiter la pensée humaine. Elle peut aussi agir de manière autonome. Son objectif est d’analyser les informations, d’en tirer des enseignements, de prendre des décisions et d’exécuter des tâches de manière autonome, quasiment sans intervention humaine.

L’IA cognitive peut prendre ses propres décisions, alors que l’informatique cognitive permet aux utilisateurs de prendre des décisions plus éclairées.

Quelle est la différence entre l’IA et l’IA cognitive ?

L’IA (abréviation d’intelligence artificielle) est un terme générique qui désigne l’ensemble des systèmes dotés d’une intelligence habituellement réservée à l’homme. Ces systèmes permettent de résoudre des problèmes, de communiquer en utilisant le langage naturel, de reconnaître des modèles et d’apprendre par l’expérience ou d’acquérir des informations supplémentaires. L’objectif historique de l’IA est de concevoir des systèmes capables d’accomplir des tâches ou de mener à bien des processus qui, autrement, nécessiteraient l’intervention de l’intelligence humaine.

L’IA cognitive est une sous-catégorie de l’IA. Ces systèmes sont dotés d’une intelligence semblable à celle de l’homme et peuvent émuler le fonctionnement du cerveau. Ils sont conçus pour comprendre, apprendre et interagir comme des humains. Si les systèmes d’IA cognitive utilisent tous l’IA, l’inverse n’est pas forcément vrai.

Comment l’IA cognitive est-elle utilisée aujourd’hui ?

Les cas d’usage de l’IA cognitive évoluent rapidement. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA cognitive aujourd’hui :

• Alimenter les voitures autonomes (industrie automobile) — L’IA cognitive est essentielle dans ce secteur. Ces véhicules utilisent l’IA pour percevoir leur environnement, prendre des décisions et se déplacer, le tout sans intervention humaine. Ils traitent les données des capteurs avec une approche centrée sur l’homme pour comprendre ce qui se passe dans la rue, notamment en ce qui concerne les autres véhicules, les piétons et les panneaux de signalisation. Grâce à l’IA cognitive, il est possible de modifier l’expérience de la conduite de manière radicale.
• Automatiser les transactions (services financiers) — L’IA cognitive automatise les systèmes de transactions dans le secteur financier. Ces systèmes analysent de manière indépendante les tendances du marché, font des prévisions et exécutent des transactions sans intervention humaine. L’IA cognitive peut réagir plus rapidement que les humains aux changements du marché, ce qui permet d’exécuter des transactions plus efficaces et plus rentables.
• Créer du contenu — L’IA cognitive sert également à générer de manière autonome des documents écrits, notamment des articles, des publicités, des pages de présentation de produits, ainsi que d’autres ressources numériques et papier. Les médias utilisent désormais l’IA cognitive pour rédiger des articles basés sur des données en direct, par exemple les résultats d’événements sportifs ou les rapports financiers. L’IA cognitive peut considérablement rationaliser et accélérer la création de contenu, et ainsi minimiser les coûts et maximiser les profits.
• Contrôle des maisons intelligentes — Dans les maisons modernisées, l’IA cognitive peut contrôler l’éclairage, la température et les systèmes de sécurité en fonction des préférences du propriétaire. Elle peut apprendre des comportements des propriétaires et s’adapter automatiquement pour améliorer le confort et économiser de l’énergie. Grâce à l’IA cognitive, il est possible de réduire la consommation d’énergie et de contribuer à une planète plus verte.

Bien qu’une supervision humaine soit encore souvent nécessaire pour s’assurer que l’IA cognitive fonctionne de manière optimale, ces systèmes sont avant tout conçus pour prendre des décisions et entreprendre des actions sans l’aide de l’homme.

Cohesity et l’IA cognitive

Les données sont au cœur du potentiel de l’IA cognitive. Toutefois, la qualité des modèles d’IA cognitive dépend des données sur lesquelles ils sont formés. Les entreprises qui investissent dans la collecte, le stockage et l’analyse de données de qualité sont donc mieux placées pour maximiser la puissance de l’IA et en tirer un avantage concurrentiel.

Cohesity fournit les bases de la mise en œuvre de l’IA cognitive grâce à une plateforme moderne de sécurité et de gestion des données prête à prendre en charge la recherche cognitive. La recherche cognitive est une technologie émergente qui combine l’intelligence artificielle (IA), le traitement automatique du langage naturel (NLP) et le machine learning (ML) pour comprendre l’intention de l’utilisateur derrière sa requête afin de fournir des résultats plus pertinents que les recherches traditionnelles. La recherche cognitive peut apprendre et s’améliorer au fil du temps, ce qui est un avantage considérable par rapport aux méthodes de recherche traditionnelles. Cohesity Data Cloud permet aux entreprises d’exploiter les recherches cognitives sur leurs données globales (en local, à la périphérie et dans le cloud) afin qu’elles puissent prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. Cela permet de répondre plus rapidement à des questions complexes et à des problèmes commerciaux.

L’architecture unique et le système de fichiers distribués de la plateforme de sécurité et de gestion des données Cohesity Data Cloud permettent aux entreprises de :

• Protéger leur patrimoine de données et découvrir de nouvelles façons de gérer et de sécuriser les données
• Obtenir des connaissances approfondies sur les données critiques de l’entreprise, des utilisateurs et de l’application grâce à des capacités pratiques de recherche et d’analyse
• Rationaliser la reprise après sinistre et améliorer la continuité de l’activité
• Améliorer la cyber-résilience grâce à des capacités d’isolation des données, de détection des menaces et de classification des données

Les données gérées dans Cohesity Data Cloud sont adaptées à l’IA / au ML. Les entreprises peuvent donc véritablement libérer la puissance de leurs données grâce aux nouvelles solutions d’IA et d’IA cognitive.