L'analyse cognitive expliquée :un guide clair et simple

Chaque jour, le monde génère plus de 402 millions de téraoctets de données. La quantité totale de données produites, capturées et consommées dans le monde augmente rapidement et devrait atteindre plus de 612 milliards de téraoctets d'ici 2030.

Ces données proviennent de partout :enregistrements de transactions d'achat, signaux GPS des smartphones, capteurs utilisés pour collecter des informations climatiques, contenus publiés sur les plateformes de réseaux sociaux, images et vidéos capturées par les satellites, et bien plus encore.

Pour donner un sens à ces données et découvrir des modèles et des informations cachés, il est important de les analyser efficacement. Aujourd'hui, presque toutes les entreprises utilisent l'analyse de données pour réduire leurs dépenses, prendre des décisions fondées sur des données probantes, développer et commercialiser de nouveaux produits et services et identifier de nouvelles opportunités.

Au fil des années, l'analyse des données a évolué de descriptive (ce qui s'est passé dans le passé) à diagnostique (pourquoi cela s'est produit), à prédictive (ce qui est le plus susceptible de se produire dans le futur) et à prescriptive (ce qui peut être fait pour affecter les résultats futurs).

Le prochain changement de paradigme majeur concernera probablement l'analyse cognitive, qui exploitera la puissance des processeurs hautes performances et des algorithmes d'intelligence artificielle pour découvrir des modèles complexes cachés dans d'énormes volumes de données.

Ci-dessous, vous découvrirez pourquoi l'analyse cognitive est importante, comment elle fonctionne, quelles sont les applications futures et la taille du marché, et quelles entreprises investissent massivement dans les outils d'analyse cognitive. Commençons par une question fondamentale.

Qu'est-ce que l'analyse cognitive exactement ?

Cognitive Analytics est une technologie intelligente qui couvre diverses méthodes analytiques pour examiner les données structurées et non structurées. Il peut effectuer des recherches dans des ensembles de données complexes et trouver des réponses logiques aux questions posées.

Considérez l’analyse cognitive comme un système doté d’une intelligence semblable à celle de l’humain. Au lieu de simplement analyser les données, il comprend le contexte, interprète le ton d'une phrase et reconnaît des objets spécifiques dans les images ou les vidéos.

L'analyse cognitive utilise souvent l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et la sémantique pour découvrir des modèles et des informations complexes (ce que l'analyse conventionnelle ne peut pas faire). Il s'améliore au fil du temps en apprenant continuellement des données et des interactions homme-machine. Cela signifie que plus vous fournissez de données, plus les analyses deviennent intelligentes.

La plupart des entreprises utilisent l'analyse cognitive pour suivre les modèles de comportement des clients et identifier les opportunités potentielles. De cette façon, ils peuvent estimer les résultats futurs et prendre des décisions basées sur des données pour améliorer les performances.

Certaines parties de l’analyse cognitive chevauchent l’analyse prédictive. Ces domaines impliquent principalement l'utilisation de données de business intelligence pour prévoir les événements et les tendances futurs.

Remarque :Cognitive Analytics est également le nom d'une entreprise privée, ainsi qu'un nom de marque pour les services aux entreprises. Bien que les analystes de marché utilisent généralement ce terme lorsqu’ils parlent de big data et de business intelligence. 

Comment ça marche ?

L’analyse cognitive est une approche axée sur les données qui commence et se termine par le contenu des données. Il utilise des techniques avancées qui traitent l’intégralité des données (de tous types et à toute échelle) pour révéler des informations sans précédent et inattendues. Même si les systèmes d'analyse cognitive peuvent utiliser divers algorithmes pour extraire des informations exploitables, leur architecture fondamentale reste la même et ils suivent tous une séquence de procédures de base :

1. Rechercher et collecter des données  

Il parcourt l’ensemble de la « base de connaissances » pour identifier les données en temps réel. Ces données peuvent provenir directement de capteurs, d’appareils IoT, de robots et d’équipements. Il est ensuite organisé et intégré aux données existantes ou historiques des trimestres précédents.

Certains systèmes d'analyse cognitive affichent les données via des tableaux de bord intuitifs, une interface utilisateur de l'équipement et d'autres représentations. Un outil de visualisation de données facile à comprendre peut réduire considérablement le temps nécessaire pour trouver des modèles courants et effectuer des réparations.

2. Analyser les données 

L'étape suivante consiste à analyser soigneusement le texte, l'audio et la vidéo pour comprendre le langage naturel et les interactions humaines. Pour ce faire, l'analyse cognitive combine des techniques d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique, de réseaux de neurones et de sémantique.

Il s’appuie principalement sur le Deep Learning Neural Network, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Un réseau neuronal imite le fonctionnement du cerveau humain. Il se compose de plusieurs couches (une couche d'entrée, une couche de sortie et des couches cachées entre les deux) qui sont connectées via des nœuds, et ces connexions forment un « réseau ».

Ces nœuds interconnectés fonctionnent un peu comme les neurones du cerveau humain. Ils lisent toutes les données entrantes et reconnaissent des modèles complexes à l’aide d’algorithmes. Le réseau peut regrouper et classer les données brutes, trouver des corrélations, et apprendre et s'améliorer continuellement au fil du temps.

3. Générer et évaluer l'hypothèse fondée sur des preuves 

Les modèles et les idées identifiés sont ensuite évalués pour déterminer s’il s’agit d’hypothèses fondées sur des preuves. S'il existe des preuves concrètes pour étayer l'hypothèse, le système l'évalue pour déterminer sa valeur potentielle. Cela aide à identifier les menaces futures possibles et les opportunités d'amélioration.

4. Adaptez-vous et apprenez des sélections et des réponses des utilisateurs 

Puisque l’analyse cognitive utilise l’intelligence artificielle, elle peut adapter son comportement en fonction des interactions des utilisateurs. Par exemple, si quelqu'un recherche constamment un type spécifique d'informations, le système apprendra progressivement à fournir des informations similaires sans gaspiller beaucoup de ressources informatiques.

Avantages

L'analyse cognitive est appliquée dans les entreprises et les organisations pour combler le fossé entre les quantités massives de données et la nécessité de prendre de meilleures décisions. Les informations détaillées sur l'activité aident les entreprises à améliorer leurs produits, à fournir des services plus personnalisés aux clients et à évaluer les performances de leurs concurrents.

Pour les grandes entreprises, l'analyse cognitive s'est avérée très efficace dans trois domaines :

1. Engagement client

La vue insaisissable à 360 degrés du comportement des clients permet aux entreprises de créer une expérience client transparente et sans friction. En outre, cela permet aux entreprises de mieux comprendre les préférences d'achat des utilisateurs, d'anticiper leurs besoins et d'assurer une meilleure segmentation des utilisateurs.

2. Productivité et efficacité 

Hiérarchisez et résolvez les problèmes plus rapidement, exploitez les informations cruciales des conversations des utilisateurs, automatisez les actions pour les demandes courantes, réduisez les dépenses sur les ressources moins importantes et donnez aux membres de l'équipe les moyens de répondre rapidement et de manière dynamique. Et comme l'analyse cognitive fusionne les informations passées avec les données actuelles pour améliorer continuellement les résultats, vous pouvez vous adapter rapidement aux changements externes et aux tendances du marché.

3. Croissance de l'entreprise 

L'analyse cognitive permet aux entreprises d'étendre leurs activités sur de nouveaux marchés, de trouver de nouvelles opportunités dans des emplacements spécifiques, d'exploiter des sources de données inexploitées et d'innover avec de nouveaux produits et services. Cela permet également aux analystes et aux études de marché de libérer plus facilement la valeur du Big Data et de résoudre les problèmes dans leurs locaux commerciaux.

Adoption anticipée

Au cours de la dernière décennie, plusieurs géants de la technologie et startups ont investi des centaines de millions dans le domaine émergent des technologies cognitives. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Cisco, HPE, SparkCognition et DataRobot comptent parmi les principaux contributeurs.

Selon l'étude menée par IBM, les premiers utilisateurs ont déjà constaté des résultats positifs de leurs initiatives cognitives :d'un meilleur engagement client à l'innovation de produits et à la croissance de leur entreprise.

Ces premiers utilisateurs exploitent diverses capacités cognitives, allant de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel à la libération de valeurs provenant de différentes sources de données, structurées et non structurées. Certaines entreprises développent des plates-formes personnalisées, tandis que d'autres utilisent des API pour déployer des technologies cognitives dans leurs systèmes.

IBM a enquêté sur plus de 600 premiers utilisateurs qui ont mis à profit la technologie cognitive. Leur rapport montre que les capacités cognitives jouent un rôle important dans la croissance de l’entreprise. Environ 65 % des premiers utilisateurs estiment que les technologies cognitives sont essentielles à leur stratégie et à leur réussite commerciales, tandis que 58 % déclarent qu'elles constituent un élément essentiel de la transformation numérique de leur entreprise.

La nouvelle ère de l'analyse 

À mesure que nous évoluons vers un monde où presque tout est connecté, les entreprises s'appuieront de plus en plus sur l'analyse cognitive et les outils associés pour se développer et s'adapter aux besoins changeants des clients.

Plus précisément, les outils cognitifs peuvent aider les entreprises à véritablement comprendre les modèles de comportement des clients, à identifier les causes profondes de l'insatisfaction des clients et à trouver des moyens innovants d'améliorer l'expérience client. L'analyse cognitive peut également s'avérer très utile pour optimiser les coûts opérationnels, augmenter la fidélisation des clients et réduire considérablement le temps de résolution.

Exemples concrets d'analyse cognitive

L’analyse cognitive est désormais utilisée dans presque tous les secteurs pour identifier des modèles, des menaces potentielles et des opportunités d’amélioration. Par exemple,

Banque et finance 

L'informatique cognitive peut changer radicalement le secteur bancaire et financier. Contrairement aux systèmes conventionnels qui modélisent le comportement des clients en fonction de leurs actions passées et traitent tous les clients de la même manière, les systèmes cognitifs effectuent des analyses plus précises et plus rapides des individus en fonction de leur âge, de leurs revenus et de leurs transactions.

L'analyse cognitive peut aider les banques à personnaliser leurs produits et services pour chaque client, à cibler intelligemment les particuliers fortunés, à proposer de meilleurs plans d'investissement et à appliquer leurs connaissances approfondies pour résoudre rapidement les problèmes.

Au total, ce paradigme informatique émergent peut être appliqué dans trois domaines :

• Service client :étant donné qu'un système cognitif comprend le problème, il peut fournir des solutions précises sans rediriger les clients vers différents services, ce qui permet à chacun de gagner du temps.
• Prise de décision et conseil :ils peuvent améliorer le processus de souscription de prêts, qui nécessite une compréhension plus approfondie des entreprises pour prendre des décisions basées sur des données.
• Conseil en investissement :les systèmes cognitifs permettent aux banques et aux secteurs financiers non bancaires de parcourir rapidement les sources d'investissement pour explorer les dernières tendances du marché, évaluer les risques et fournir des conseils actualisés aux clients.

Cybersécurité

L'intelligence artificielle et les réseaux neuronaux profonds permettent aux systèmes cognitifs d'extraire en continu des données de diverses sources et d'acquérir des connaissances grâce à des analyses avancées. Le réseau neuronal s'améliore à chaque itération, permettant au système d'apprendre à prédire les menaces et à créer des solutions proactives.

Avec l’augmentation des cyberattaques et la pénurie de spécialistes qualifiés en cybersécurité, un outil comme l’analyse cognitive fait des merveilles. Il peut traiter et analyser d'énormes quantités de données structurées et non structurées (pour identifier divers types de menaces et de risques), ce qui serait presque impossible pour un système d'analyse traditionnel.

Soins de santé

Les informations liées aux soins de santé (telles que les images radiologiques, les résultats de laboratoire, les rapports de pathologie, les dossiers de santé électroniques, la recherche clinique, etc.) sont difficiles à analyser et à partager car elles sont fragmentées. C’est là que les systèmes cognitifs s’avèrent utiles. Ils peuvent analyser intelligemment et rapidement différents types d'informations pour aider les professionnels de la santé.

Les informations offertes par l'analyse cognitive permettent aux prestataires de soins de santé de comprendre plus facilement la santé de chaque patient, de prendre des décisions éclairées et de fournir des soins plus personnalisés.

Aujourd’hui, l’informatique cognitive est utilisée dans de nombreux centres d’oncologie à travers le monde. Par exemple, au MD Anderson Cancer Center et au Memorial Sloan Kettering Cancer Center, l'analyse cognitive aide les médecins à analyser des pétaoctets de données médicales (y compris des études cliniques, des résultats d'essais et des directives de bonnes pratiques) pour étayer les décisions de diagnostic et de traitement.

Puissance et énergie

L’industrie pétrolière et gazière est constamment confrontée à des défis pour localiser, raffiner et distribuer le pétrole brut et ses sous-produits. Grâce à l'analyse cognitive, les ingénieurs et les experts techniques peuvent prendre des décisions importantes, telles que le lieu d'exploration du pétrole, la manière d'allouer les ressources, les produits à prioriser et la manière d'améliorer l'efficacité des installations existantes.

Les plateformes cognitives sont déjà utilisées par de nombreuses sociétés de services publics aux États-Unis, notamment Mega Energy, Arizona Public Service Electric, Gexa Energy, Portland General Electric et Avangrid. Ces systèmes offrent plusieurs avantages, depuis la prévision des charges jusqu'à la cartographie des structures tarifaires par rapport à des modèles de coûts individuels.

Logistique et vente au détail

L'analyse cognitive est utile à chaque étape de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement, de la gestion et de l'automatisation des entrepôts à l'emballage et à la palettisation. Il analyse les données des écosystèmes internes (inventaire, point de vente) et externes (tendances du marché, météo). L'objectif est d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, de minimiser les coûts et de fournir des informations précieuses aux entreprises afin qu'elles puissent réagir rapidement aux scénarios en évolution dynamique.

L'analyse cognitive joue également un rôle crucial dans le secteur de la vente au détail. Il peut être intégré aux plateformes de commerce électronique pour extraire des données sur les clients et leur comportement d'achat. Pour les magasins hors ligne, les systèmes cognitifs peuvent aider les détaillants à optimiser leurs stocks et à proposer des produits plus personnalisés à des prix attractifs.

Éducation et apprentissage

L'informatique cognitive peut produire de meilleurs résultats pour les étudiants et les enseignants. Il peut identifier les écoles et les enseignants sous-performants, prédire les performances des élèves dans des disciplines spécifiques et fournir du matériel d'étude personnalisé. 

En 2003, les écoles publiques du comté de Miami-Dade en Floride ont adopté un logiciel de tuteur cognitif pour fournir des commentaires aux élèves lorsqu'ils résolvent des problèmes. Il a été constaté que ce logiciel est bien plus efficace que le programme d'études conventionnel seul.

Outils d'analyse cognitive bien connus

Maintenant que vous connaissez les applications réelles de l'analyse cognitive, explorons différents types d'outils cognitifs utilisés dans divers domaines.

1. OuvrirSMILE

OpenSMILE (Open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction) extrait automatiquement les caractéristiques des signaux audio et classe les signaux vocaux et musicaux. Il est largement utilisé pour la reconnaissance vocale, la reconnaissance des émotions, l’identification du locuteur, la détection d’accords et le suivi des battements. Il peut également détecter des états du locuteur, comme une intoxication, une dépression ou des troubles pathologiques vocaux.

Étant donné que le logiciel est principalement écrit en C++, il fonctionne correctement sur toutes les plates-formes, y compris les plates-formes intégrées telles que macOS, iOS, Windows, Android, Linux et Raspberry Pi.

2. IBM Watson

IBM Watson utilise plus de 100 techniques différentes pour analyser le langage naturel, trouver des sources pertinentes, générer des hypothèses, évaluer des preuves et classer les meilleures réponses possibles. Fondamentalement, il applique des algorithmes avancés de traitement du langage naturel, de raisonnement avancé, de représentation des connaissances et d'apprentissage automatique au domaine de la réponse aux questions dans le domaine ouvert.

Avec Watson, les entreprises ont accès à un portefeuille complet de fonctionnalités d'IA, qu'il s'agisse d'outils permettant de détecter les tendances émergentes ou de développer des applications pour les clients. Cela permet de gagner du temps et d'automatiser davantage de processus, afin que les employés puissent se concentrer sur la croissance et les nouvelles opportunités.

3. NuPIC

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) est une plateforme d'IA open source qui implémente des algorithmes d'apprentissage HTM (Hierarchical Temporal Memory). Il convient à un large éventail de problèmes, notamment la détection d'anomalies et la prédiction de sources de données en streaming.

4. Iris par Apixio

Les États-Unis produisent chaque année plus de 1,3 milliard de documents sur les soins cliniques; environ 80 % de ces données sont non structurées et difficiles d’accès. C’est là qu’Iris s’avère utile. Il s'agit d'une plate-forme informatique cognitive qui extrait des informations précieuses à partir de grandes quantités de données cliniques et d'autres informations du système de santé.

Le moteur d'analyse d'Iris utilise des technologies d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour générer des profils de patients et évaluer les risques. Il peut regrouper des patients et des cas similaires pour fournir des données patient fondées sur des preuves. Et comme les données évoluent au fil du temps, la plateforme surveille en permanence les informations des patients pour indiquer aux professionnels de santé ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

5. Aila par Enterra Solutions

Aila combine mathématiques avancées et intelligence artificielle pour raisonner et résoudre des problèmes d'une manière similaire à celle des humains. Il peut analyser les données internes et externes de l’entreprise, tirer des conclusions et produire des informations précieuses sur demande. Contrairement aux analyses commerciales traditionnelles, Aila peut gérer le monde multivarié et à volume élevé du Big Data.

Il peut répondre à certaines des questions les plus délicates —

• Existe-t-il des possibilités de réorienter les dépenses l'année prochaine au sein des segments de marché afin d'améliorer le retour sur investissement ?
• L'un des objectifs de niveau de service de nos clients est-il menacé ? Si oui, comment puis-je atténuer ce risque ?

6. Ignio Cheetah par TCS

Ignio Cheetah est une suite de produits d'automatisation cognitive pour les opérations informatiques et la gestion des charges de travail. Il peut détecter et prédire instantanément les conditions informatiques anormales nécessitant une attention particulière, réduire les fausses alertes, rassembler des événements similaires ou corrélés et hiérarchiser les alertes en fonction de leur impact sur l'entreprise. Et comme le système apprend de sa propre expérience, il s'améliore avec le temps.

Ignio est déjà utilisé par de nombreuses grandes entreprises, notamment des sociétés Fortune 500 et Global 2000, qui sont innovatrices et leaders dans leurs domaines respectifs. La plateforme gère plus de 1,5 million de ressources technologiques de manière autonome pour plus de 50 clients.

7. Certifié Cortex

Cortex Certifai garantit que les modèles d'apprentissage automatique sont exempts de biais algorithmiques afin de réduire les prises de décision et les raisonnements biaisés. Il génère un score de confiance composite, appelé AI Trust Index, qui mesure les modèles automatisés en fonction de la qualité, des performances, de la robustesse, de l'équité, de l'explicabilité et de la conformité des données.

Cet indice de confiance aide les entreprises à évaluer les compromis et les conflits habituels entre performance et risque. Les parties prenantes peuvent examiner chaque paramètre d’évaluation pour trouver des améliorations potentielles. Il peut être appliqué à n'importe quel modèle de boîte noire, y compris les modèles statistiques, les modèles prédictifs et les modèles d'apprentissage automatique.

8. SparkCognition EPP

SparkCognition EPP utilise des algorithmes propriétaires d'IA et d'apprentissage automatique pour empêcher des cyberattaques inédites de perturber les opérations commerciales et identifier les menaces de phishing provenant de PDF, de documents et d'attaques PowerShell directes en mémoire. Son agent cognitif léger apprend les modèles comportementaux typiques de tous les points de terminaison au sein d'une entreprise et alerte l'équipe de sécurité des attaques potentielles.

Le système s'intègre bien à l'architecture de sécurité existante, offrant des opérations transparentes en arrière-plan pour jusqu'à 100 000 points de terminaison gérés exécutant macOS, Linux ou Windows. Il a été prouvé qu'il surpasse les fournisseurs de protection des points de terminaison conventionnels et de nouvelle génération.

Études récentes

L’informatique cognitive a attiré de nombreux data scientists et chercheurs au cours de la dernière décennie. Les études récentes incluent :

Détection des paramètres psychophysiologiques d'un conflit cognitif-émotionnel 

Des chercheurs russes ont développé une plateforme permettant d'identifier des paramètres diagnostiqués à distance (à l'aide d'outils de messagerie vidéo tels que Skype), qui peuvent montrer objectivement la présence d'un conflit cognitif-émotionnel lors d'un dialogue. Cette plateforme utilise des réseaux de neurones pour marquer automatiquement les réactions émotionnelles des gens dans les données vidéo.

Un modèle cognitif informatique ACT-R

Bien que la capacité de rotation mentale soit une compétence de raisonnement spatial cruciale dans la cognition humaine, on sait très peu de choses sur son fonctionnement lors des jeux vidéo. Des chercheurs italiens ont modélisé la rotation mentale (via un modèle cognitif basé sur ACT-R) pour analyser si et dans quelles conditions une telle capacité est utilisée dans le jeu TetrisTM. Les résultats montrent des informations significatives sur l'activation de la rotation mentale pendant la dynamique du jeu.

Analyse cognitive pour la détection des anomalies 

Les scientifiques du Centre de recherche et de technologie Hellas, l'un des plus grands centres de recherche de Grèce, ont développé une plateforme d'analyse cognitive capable de traiter, d'analyser et d'exploiter des données machine ingénieuses pour répondre aux exigences croissantes de l'industrie manufacturière. Il est capable de surveiller des anomalies complexes et de gérer des conditions imprévues. De plus, son interface utilisateur utilise des techniques de visualisation avancées pour présenter les informations de manière efficace.

Quel est l'avenir de l'analyse cognitive ?

Selon le rapport Research and Markets, la taille du marché de l'analyse cognitive atteindra 40,8 milliards de dollars d'ici 2030, avec une croissance annuelle composée (TCAC) de 38 %.

La Chine devrait atteindre un marché de 6 milliards de dollars d'ici 2030. Parmi les autres marchés importants figurent le Japon, le Canada et l'Allemagne, qui devraient connaître une croissance de 33 %, 32 % et 25 %, respectivement, au cours de la période de prévision.

Les principaux moteurs de croissance du marché incluent l'adoption des technologies Big Data et Cloud Computing, ainsi que l'introduction de techniques d'analyse sophistiquées, qui stimulent la demande de solutions d'analyse cognitive efficaces.

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Questions fréquemment posées

Combien de types d'analyses existe-t-il ?

L'analyse de données moderne peut être divisée en cinq catégories :

• Analyse descriptive :il s'agit de la forme d'analyse la plus simple qui décrit ce qui s'est passé et ce qui se passe actuellement.
• Analyse de diagnostic :va encore plus loin en expliquant pourquoi cela s'est produit. Il compare les tendances coexistantes et détermine les relations entre les variables lorsque cela est possible.
• Analyse prédictive :prévoit les tendances futures, en répondant à ce qui pourrait se produire dans un avenir proche. Il analyse les données passées et actuelles pour faire des prédictions sur les tendances futures.
• Analyse prescriptive :prend en compte divers facteurs et suggère des conclusions concrètes. Il aide les utilisateurs à prendre des décisions basées sur les données.
• Analyse cognitive :combine la puissance des statistiques, de l'intelligence artificielle et du machine learning pour traiter d'énormes quantités de données et donner un sens au contexte. Il présente de nouvelles opportunités pour exploiter des sources de données inexploitées, découvrir des modèles complexes et fournir des services personnalisés.

Pourquoi les analystes de marché utiliseraient-ils l'analyse cognitive ?

Alors que de plus en plus d'appareils génèrent des données chaque seconde, il devient de plus en plus difficile de collecter, traiter et analyser toutes les informations stockées sur les serveurs et au-delà.

L’analyse cognitive répond à ces défis :elle utilise des statistiques avancées et des modèles d’IA pour identifier des modèles cachés au sein d’énormes volumes de données diverses. Contrairement à l'analyse conventionnelle, qui extrait des informations à partir de données structurées dans des domaines spécifiques, l'analyse cognitive adopte une approche plus large et plus flexible de la découverte de données. Il fonctionne d'une manière similaire à celle des humains pour interpréter les données, comprendre leur contexte et découvrir des modèles et des tendances.

Quelle est la différence entre l'informatique cognitive et l'IA ?

L'intelligence artificielle se compose d'algorithmes entraînés pour produire des résultats précis. Ces algorithmes apprennent des données en constante évolution et des méthodes d'autocorrection pour prendre des décisions intelligentes.

L'informatique cognitive imite la pensée humaine et s'adapte au raisonnement humain. Il vise à résoudre des problèmes complexes d’une manière similaire à la manière dont les humains les abordent. En revanche, les modèles d'IA se concentrent sur la recherche de moyens nouveaux et peut-être plus efficaces pour résoudre les problèmes, surpassant parfois même les méthodes humaines.

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