Informatique cognitive

L'informatique cognitive représente un domaine de l'intelligence artificielle (IA) dédié 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 qui peuvent apprendre de l'expérience et interagir avec les humains en langage naturel. Ces systèmes ne sont pas destinés à remplacer les experts humains, mais à augmenter leur intelligence, en les aidant à prendre de meilleures décisions en analysant de vastes quantités de données complexes provenant de sources telles que les graphes de connaissances et les documents non structurés.

Principales caractéristiques

• Apprentissage adaptatif : Les systèmes cognitifs sont conçus pour l'apprentissage continu. Ils améliorent leurs performances au fil du temps en traitant de nouvelles informations et en apprenant des interactions avec les utilisateurs, de la même manière que les humains acquièrent de l'expertise. Cela va au-delà de la phase initiale d'entraînement du modèle typique dans de nombreux projets d'apprentissage automatique.
• Compréhension contextuelle : Ils peuvent interpréter et synthétiser le contexte à partir de divers types de données, notamment du texte, des images et des données de capteurs. Cela nécessite des capacités sophistiquées de traitement du langage naturel (TLN) et de vision par ordinateur (VC) pour saisir les nuances et le sens.
• Interactif et conversationnel : Un objectif clé est d'interagir naturellement avec les humains. Cela implique souvent des chatbots ou des assistants virtuels avancés qui peuvent comprendre les requêtes et fournir des réponses avec des preuves à l'appui, voire poser des questions de clarification pour résoudre l'ambiguïté.

Informatique Cognitive vs. Autres Concepts d'IA

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

• Intelligence artificielle générale (IAG) : Bien que l'informatique cognitive cherche à imiter la pensée humaine, il s'agit d'une forme d'IA faible axée sur des domaines spécifiques. Elle augmente les capacités humaines plutôt que d'essayer de reproduire toute l'étendue de la conscience humaine, ce qui est l'objectif de l'intelligence artificielle générale (IAG). Le célèbre test de Turing explore les limites de l'intelligence artificielle.
• IA statistique : Les systèmes cognitifs reposent sur les fondements de l'IA statistique, qui utilise l'apprentissage profond et des modèles probabilistes pour trouver des schémas. Cependant, l'informatique cognitive est une approche systémique qui intègre ces modèles statistiques au 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 grandes quantités d'informations non structurées pour prendre des décisions importantes.

• L'IA dans le secteur de la santé : Un excellent exemple est un système de conseil en oncologie. Une telle plateforme peut ingérer les dossiers de santé électroniques d'un patient, les données génomiques et effectuer une analyse d'imagerie médicale sur les IRM. Simultanément, elle parcourt des millions de revues médicales provenant de sources telles que PubMed Central et les résultats d'essais cliniques. Elle présente ensuite une liste classée d'options de traitement personnalisées à l'oncologue, avec des preuves à l'appui. Cela augmente l'expertise du médecin, permettant des décisions plus éclairées, comme l'explorent des organisations telles que l'American Medical Association.
• Services financiers : Les systèmes cognitifs sont utilisés pour créer des conseillers personnalisés en gestion de patrimoine. Ces systèmes peuvent interagir avec les clients pour comprendre leurs objectifs financiers et leur tolérance au risque. Le système analyse ensuite les données de marché en temps réel, les nouvelles économiques pour l'analyse des sentiments et les rapports financiers mondiaux pour recommander et ajuster dynamiquement les portefeuilles d'investissement. Cela fournit un niveau de conseils fondés sur des données qui n'était auparavant accessible qu'aux particuliers fortunés, un domaine d'intérêt pour des institutions comme 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 offrant des API pour la compréhension du langage naturel, la vision par ordinateur et la prise de décision, souvent citée comme un exemple clé de l'informatique cognitive en action. Parmi les autres technologies clés, citons les plateformes cloud comme Google Cloud AI et les outils disponibles dans des guides comme le Démarrage rapide d'Azure Machine Learning, ainsi que les frameworks open source comme TensorFlow et PyTorch. Pour des tâches spécifiques comme la perception visuelle au sein des systèmes cognitifs, des modèles tels que 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 de modèles personnalisés, la gestion des ensembles de données et le déploiement des composants de vision essentiels à de nombreuses applications cognitives, y compris l'utilisation des options d'entraînement dans le cloud. Vous trouverez d'autres informations dans des ressources telles que la Présentation de l'informatique cognitive de SAS. Les institutions de recherche comme le Alan Turing Institute et les organisations comme l'Association pour l'avancement de l'intelligence artificielle (AAAI) contribuent de manière significative à la recherche sous-jacente dans le domaine de l'apprentissage profond et des architectures cognitives.