Informatique cognitive

L'informatique cognitive est une branche sophistiquée de l'informatique qui simule les processus de la pensée humaine dans un modèle informatisé. modèle informatisé. En s'appuyant sur des algorithmes d'auto-apprentissage, cette technologie imite la manière dont le cerveau humain fonctionne pour résoudre des problèmes complexes, en particulier ceux qui comportent de l'ambiguïté et de l'incertitude. résoudre des problèmes complexes, en particulier ceux qui comportent de l'ambiguïté et de l'incertitude. Elle intègre l'intelligence artificielle (IA) l 'apprentissage automatique (ML) et traitement du langage naturel (NLP) pour traiter de grandes quantités de données non structurées. Contrairement aux systèmes programmables traditionnels qui suivent un ensemble de règles prédéfinies, les systèmes cognitifs sont entraînés à reconnaître des modèles, à comprendre le contexte et à apprendre. règles prédéfinies, les systèmes cognitifs sont entraînés à reconnaître des modèles, à comprendre le contexte et à apprendre de l'expérience, ce qui permet en fin de compte d'améliorer la prise de décision humaine plutôt que de la remplacer. d'expérience, ce qui permet d'améliorer la prise de décision humaine plutôt que de la remplacer.

Caractéristiques principales des systèmes cognitifs

Pour qu'un système soit considéré comme "cognitif", il présente généralement des capacités spécifiques qui lui permettent de de fonctionner comme un conseiller expert intelligent. Ces systèmes comblent le fossé entre le traitement des données et le raisonnement humain.

• Apprentissage adaptatif : Les systèmes cognitifs doivent gérer des environnements dynamiques. Ils utilisent l'extraction de caractéristiques pour assimiler en temps réel, en utilisant souvent l'apprentissage actif pour affiner leurs modèles internes. l 'apprentissage actif pour affiner leurs modèles internes sur la base de nouvelles données ou du retour d'information de l'utilisateur.
• Compréhension du contexte : L'un des traits caractéristiques est la capacité à identifier le sens de diverses données telles que la syntaxe, l'heure, le lieu et l'identité de l'utilisateur. tels que la syntaxe, le temps, le lieu et l'identité de l'utilisateur. En traitant les données sensorielles par vision par ordinateur (CV), ces systèmes construisent une une image complète de la tâche à accomplir.
• Engagement interactif : Ces systèmes sont conçus pour une interaction transparente entre l'homme et l'ordinateur. Grâce à des chatbots avancés et virtuels, ils engagent un dialogue naturel dialogue naturel, clarifiant les ambiguïtés pour fournir des recommandations précises.

Applications concrètes

L'informatique cognitive est en train de révolutionner les industries où les experts doivent synthétiser d'énormes ensembles de données pour prendre des décisions à fort enjeu. décisions à fort enjeu.

• Diagnostics de santé : Dans le domaine de l l 'IA dans les soins de santé, les systèmes cognitifs les dossiers médicaux électroniques et effectuent l 'analyse d'images médicales pour aider les oncologues. En croisant les données des patients avec des millions de pages de revues médicales provenant de sources telles que PubMed Central, le système peut recommander des plans de traitement personnalisés avec un score de confiance.
• Agriculture intelligente : L'agriculture moderne exploite les connaissances cognitives pour optimiser les rendements. En utilisant détection d'objets pour identifier les maladies des des drones et en corrélant ces résultats avec les données météorologiques, ces systèmes fournissent des conseils exploitables aux agriculteurs. Les solutions pour l'IA dans l'agriculture mettent en évidence la façon dont la perception visuelle alimente un raisonnement cognitif plus large.

Informatique cognitive et concepts connexes

Bien qu'elle soit souvent utilisée de manière interchangeable avec d'autres termes liés à l'IA, l'informatique cognitive a des objectifs et des limites distincts.

• Vs. IA statistique : traditionnelle L'IA statistique se concentre souvent sur l'optimisation d'un résultat mathématique spécifique, tel que l'obtention de la plus grande précision sur un ensemble de tests. L'informatique cognitive adopte une approche plus large, au niveau des systèmes, combinant ces prédictions statistiques avec un raisonnement symbolique pour agir en tant que partenaire de raisonnement. partenaire de raisonnement.
• Vs. Intelligence générale artificielle (AGI) : Les applications cognitives sont généralement spécifiques à un domaine et relèvent de la catégorie de l'IA faible. Elles ne possèdent pas conscience de soi ou la conscience large, semblable à celle de l'homme, décrite par l'intelligence générale artificielle (AGI). l 'intelligence générale artificielle (AGI). Elles visent plutôt à réussir une version du test de Turing spécifique à un domaine, en ne se distinguant pas de l'intelligence générale artificielle. test de Turing spécifique à un domaine, en se distinguant d'un dans un domaine spécialisé comme le droit ou la médecine.

Technologies et outils

La construction d'un écosystème cognitif nécessite un ensemble de technologies avancées. Les algorithmes d'apprentissage profond (DL) servent souvent de moteur de traitement, tandis que les graphes de connaissances aident l'écosystème à se développer. moteur de traitement, tandis que les graphes de connaissances aident le système à comprendre les relations entre les concepts. système à comprendre les relations entre les concepts.

La perception visuelle est souvent la première étape du processus cognitif. Un modèle comme YOLO11 peut jouer le rôle des "yeux" du système, en extrayant des informations structurées du monde visuel. les "yeux" du système, en extrayant du monde visuel des informations structurées qui sont ensuite transmises à un moteur de raisonnement cognitif. moteur de raisonnement cognitif.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11 model to act as the visual perception layer
model = YOLO("yolo11n.pt")

# The system 'perceives' the environment by detecting objects
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extracted data (classes) is fed to the cognitive engine for reasoning
for r in results:
    # Print detected class indices (e.g., 0 for person, 5 for bus)
    print(r.boxes.cls)

Les grandes entreprises technologiques favorisent l'adoption de ces systèmes. La plateforme Watson d'IBM est un pionnier dans ce domaine. IBM Watson est un pionnier dans ce domaine, offrant des API pour la prise de décision et le traitement du langage. pour la prise de décision et le traitement du langage. Les développeurs peuvent également utiliser les ressources en nuage de Google Cloud AI et Microsoft Azure AI pour créer des applications cognitives. Des institutions de recherche telles que l'Institut Alan Turing et l'Institut Stanford pour l'IA centrée sur l'homme (HAI) Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI) continuent de repousser les limites de ce que ces systèmes peuvent accomplir. Pour en savoir plus sur les normes industrielles et l'éthique, consultez les sites suivants IEEE Computer Society et l l 'Association pour l'avancement de l'intelligence artificielle (AAAI) proposent de nombreuses ressources. ressources.