Informatique cognitive

L'informatique cognitive est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) consacré à la création de systèmes qui simulent les processus de pensée humaine pour résoudre des problèmes complexes et ambigus. Contrairement aux systèmes conçus pour des tâches spécifiques et étroites, l'informatique cognitive vise à construire des modèles adaptatifs, interactifs et contextuels capables d'apprendre par l'expérience et d'interagir avec les humains en langage naturel. Ces systèmes ne sont pas destinés à remplacer les experts humains, mais à accroître leur intelligence, en les aidant à prendre de meilleures décisions grâce à l'analyse de grandes quantités de données complexes provenant de sources telles que les graphes de connaissances et les documents non structurés.

Caractéristiques principales

• Apprentissage adaptatif : Les systèmes cognitifs sont conçus pour un apprentissage continu. Ils améliorent leurs performances au fil du temps en traitant de nouvelles informations et en apprenant des interactions avec l'utilisateur, de la même manière que les humains acquièrent de l'expertise. Cela va au-delà de la phase initiale d'apprentissage du modèle, typique de nombreux projets d'apprentissage automatique.
• Compréhension du contexte : Ils peuvent interpréter et synthétiser le contexte à partir de différents types de données, notamment des textes, des images et des données de capteurs. Cela nécessite des capacités sophistiquées de traitement du langage naturel (NLP) et de vision par ordinateur (CV) pour saisir les nuances et le sens.
• Interactif et conversationnel : L'un des principaux objectifs est d'interagir naturellement avec les humains. Cela implique souvent des chatbots avancés ou des assistants virtuels capables de comprendre les requêtes et de fournir des réponses avec des preuves à l'appui, voire de poser des questions de clarification pour lever les ambiguïtés.

L'informatique cognitive et les autres concepts de l'IA Autres concepts d'IA

Il est important de distinguer l'informatique cognitive des termes apparentés.

• L'intelligence artificielle générale (AGI) : Si l'informatique cognitive cherche à imiter la pensée humaine, il s'agit d'une forme d'IA faible axée sur des domaines spécifiques. Elle renforce les capacités humaines plutôt que d'essayer de reproduire toute l'étendue de la conscience humaine, ce qui est l'objectif de l'intelligence générale artificielle (AGI). Le célèbre test de Turing explore les limites de l'intelligence des machines.
• IA statistique : les systèmes cognitifs reposent sur les fondements de l'IA statistique, qui utilise l'apprentissage profond et les modèles probabilistes pour trouver des modèles. Cependant, l'informatique cognitive est une approche systémique qui intègre ces modèles statistiques à un raisonnement symbolique pour gérer l'ambiguïté et fournir des informations explicables - un principe clé de l'IA explicable (XAI).

Applications dans le monde réel

L'informatique cognitive excelle dans les domaines où les experts doivent naviguer dans de vastes quantités d'informations non structurées pour prendre des décisions à fort enjeu.

• L'IA dans les soins de santé : Un système de conseil en oncologie en est un excellent exemple. Une telle plateforme peut ingérer les dossiers médicaux électroniques d'un patient, les données génomiques et effectuer une analyse d'image médicale sur les IRM. Simultanément, elle parcourt des millions de revues médicales à partir de sources telles que PubMed Central et les résultats d'essais cliniques. Il présente ensuite à l'oncologue une liste classée d'options de traitement personnalisées, assortie de preuves à l'appui. L'expertise du médecin est ainsi renforcée, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées, comme le préconisent des organisations telles que l'American Medical Association.
• Services financiers : Les systèmes cognitifs sont utilisés pour créer des conseillers en gestion de patrimoine personnalisés. Ces systèmes peuvent interagir avec les clients pour comprendre leurs objectifs financiers et leur tolérance au risque. Le système analyse ensuite les données du marché en temps réel, les nouvelles économiques pour analyser les sentiments et les rapports financiers mondiaux afin de recommander et d'ajuster dynamiquement les portefeuilles d'investissement. Il s'agit là d'un niveau de conseil fondé sur des données qui n'était auparavant accessible qu'aux personnes fortunées, un domaine auquel s'intéressent des institutions telles que le Forum économique mondial.

Outils et technologies

Le développement de systèmes cognitifs repose sur des plateformes et des outils puissants. IBM Watson est une plateforme commerciale de premier plan qui offre des API pour la compréhension du langage naturel, la vision par ordinateur et la prise de décision, et qui est souvent citée comme un exemple clé de l'informatique cognitive en action. Parmi les autres technologies clés, citons les plateformes en nuage comme Google Cloud AI et les outils disponibles dans des guides tels que Azure Machine Learning Quickstart, ainsi que les cadres libres comme TensorFlow et PyTorch. Pour des tâches spécifiques telles que la perception visuelle dans les systèmes cognitifs, des modèles comme Ultralytics YOLO offrent des capacités de pointe en matière de détection d'objets et de segmentation d'images. Des plateformes comme Ultralytics HUB offrent des flux de travail rationalisés pour l'entraînement des modèles personnalisés, la gestion des ensembles de données et le déploiement des composants de vision essentiels pour de nombreuses applications cognitives, y compris l'utilisation d'options d'entraînement dans le nuage. Vous trouverez de plus amples informations dans des ressources telles que le SAS Cognitive Computing Overview (Aperçu de l'informatique cognitive de SAS). Des instituts de recherche comme l'Alan Turing Institute et des organisations comme l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) contribuent de manière significative à la recherche sous-jacente sur l'apprentissage profond et les architectures cognitives.