L'informatique cognitive désigne des plateformes technologiques qui, d'une manière générale, reposent sur les disciplines scientifiques de l'intelligence artificielle et du traitement du signal. Ces plateformes englobent l'apprentissage automatique, le raisonnement, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision (reconnaissance d'objets), l'interaction homme-machine, le dialogue et la génération narrative, entre autres technologies. Ce terme est utilisé depuis au moins 2004 pour décrire de nouveaux matériels ou logiciels qui imitent le fonctionnement du cerveau humain, visant à créer des modèles plus précis de la manière dont le cerveau et l'esprit perçoivent, raisonnent et répondent aux stimuli.
À l'heure actuelle, il n'existe pas de définition largement acceptée de l'informatique cognitive, ni dans le monde universitaire ni dans l'industrie. En général, les applications d'informatique cognitive relient l'analyse des données et des affichages de pages adaptatifs pour ajuster le contenu à un type de public particulier, en s'efforçant d'être plus affectives et influentes par conception. Un terme connexe, « système cognitif », s'applique à toute construction artificielle capable d'effectuer un processus cognitif, défini comme la transformation de données, d'informations, de connaissances ou de sagesse vers un nouveau niveau dans la pyramide DIKW. Bien que de nombreux systèmes cognitifs utilisent des techniques issues de la recherche en IA, ils ne sont pas nécessairement eux-mêmes intelligents artificiellement. Par exemple, un réseau de neurones entraîné à reconnaître un cancer sur une IRM peut atteindre un taux de réussite supérieur à celui d'un médecin humain ; ce système est un système cognitif mais n'est pas artificiellement intelligent.
Analyse cognitive
Les plateformes technologiques commercialisées sous le label d'informatique cognitive se spécialisent généralement dans le traitement et l'analyse de grands ensembles de données non structurées. Ces systèmes peuvent être conçus pour s'alimenter de données dynamiques en temps réel ou quasi réel, en s'appuyant sur de multiples sources d'information, y compris des données numériques structurées et non structurées, ainsi que des entrées sensorielles telles que des données visuelles, gestuelles, auditives ou fournies par des capteurs. Les capacités analytiques intègrent souvent des techniques issues du apprentissage profond et des grands modèles de langage pour extraire des motifs et des informations de flux de données complexes.
Applications dans l'éducation
L'informatique cognitive peut servir d'assistant personnalisé pour chaque élève, soulageant le stress que les enseignants subissent tout en améliorant l'expérience d'apprentissage de l'élève. Les enseignants ne peuvent pas accorder une attention individuelle à chaque élève, et les ordinateurs cognitifs peuvent combler cette lacune. Certains élèves peuvent avoir besoin d'une aide supplémentaire dans une matière particulière, et pour beaucoup, l'interaction humaine entre l'élève et l'enseignant peut provoquer anxiété et malaise. Avec des tuteurs informatiques cognitifs, les élèves peuvent éviter ce malaise et gagner en confiance pour apprendre et réussir en classe. Pendant qu'un élève travaille avec un assistant personnalisé, l'assistant peut développer des techniques, telles que la création de plans de cours, pour adapter l'aide aux besoins de l'élève.
Applications dans la santé
De nombreuses entreprises technologiques développent des technologies d'informatique cognitive pour le domaine médical. La capacité de classer et d'identifier est un objectif principal de ces dispositifs cognitifs, ce qui peut être utile pour identifier les cancérogènes. Un système cognitif capable de détecter de telles substances pourrait aider les examinateurs à interpréter d'innombrables documents en moins de temps qu'avec la technologie. Il peut également évaluer les informations des patients, en recherchant en profondeur chaque dossier médical pour trouver des indications qui pourraient être la source de problèmes.
Applications dans le commerce et l'augmentation humaine
Dans le commerce, l'informatique cognitive, avec l'IA, a été utilisée dans les systèmes de gestion d'entrepôt pour collecter, stocker, organiser et analyser les données des fournisseurs, visant à améliorer l'efficacité, permettre une prise de décision plus rapide, surveiller les stocks et détecter la fraude. Dans les situations où les humains travaillent en collaboration avec des systèmes cognitifs, appelés ensemble humain/cognitif, les résultats sont souvent supérieurs à ceux obtenus par l'humain travaillant seul, ce qui conduit à une augmentation cognitive. Lorsque l'ensemble atteint des résultats au niveau ou supérieurs à celui d'un expert humain, il a atteint une expertise synthétique. D'autres cas d'utilisation incluent la reconnaissance vocale, l'analyse des sentiments, la détection de visages, l'évaluation des risques, la détection de fraude et les recommandations comportementales.
Impact industriel et économique
L'informatique cognitive, en conjonction avec le big data et les algorithmes qui comprennent les besoins des clients, peut être un avantage majeur dans la prise de décision économique. Cependant, les pouvoirs de l'informatique cognitive et de l'IA ont le potentiel d'affecter presque toutes les tâches que les humains peuvent effectuer, ce qui pourrait avoir un impact négatif sur l'emploi et accroître les inégalités de richesse. Les personnes à la tête de l'industrie de l'informatique cognitive pourraient s'enrichir considérablement, tandis que les travailleurs sans emploi stable et continu deviendraient moins bien lotis. À mesure que davantage d'industries adoptent l'informatique cognitive, il devient plus difficile pour les humains de rivaliser, et une utilisation accrue élargira le travail que les robots et machines pilotés par l'IA peuvent effectuer. L'influence d'individus compétitifs combinée à l'informatique cognitive a le potentiel de changer le cours de l'humanité.
Voir aussi
- IA générative
- Architecture de transformeur
- Ingénierie neuromorphique (si slug disponible, sinon omettre)
- Informatique affective (si slug disponible, sinon omettre)
- Web sémantique (si slug disponible, sinon omettre)