Analytique cognitive expliquée : 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 mondialement croît rapidement et devrait dépasser 612 milliards de téraoctets d'ici 2030.

Ces données proviennent de partout : enregistrements transactions d'achat, signaux GPS smartphones, capteurs collectant informations climatiques, contenu posté sur réseaux sociaux, images et vidéos capturées par satellites, et plus encore.

Pour donner sens à ces données et découvrir patterns cachés et insights, il est important de les analyser efficacement. Aujourd'hui, presque toutes les entreprises utilisent l'analytique données pour réduire dépenses, prendre décisions basées sur preuves, développer et commercialiser nouveaux produits et services, et identifier nouvelles opportunités.

Au fil des ans, l'analytique données a évolué de Descriptive (ce qui s'est passé dans le passé) à Diagnostic (pourquoi cela s'est passé) à Prédictive (ce qui est le plus susceptible de se passer) à Prescriptive (ce qui peut être fait pour affecter résultats futurs).

Le prochain changement de paradigme majeur sera probablement vers l'Analytique Cognitive, qui exploitera la puissance de processeurs haute performance et d'algorithmes Intelligence Artificielle pour découvrir patterns complexes cachés dans volumes massifs de données.

Ci-dessous, vous apprendrez pourquoi l'Analytique Cognitive est importante, comment elle fonctionne, quelles sont les applications futures et taille du marché, et quelles entreprises investissent massivement dans outils analytique cognitive. Commençons par une question de base.

Qu'est-ce exactement que l'Analytique Cognitive ?

L'Analytique Cognitive est une technologie intelligente couvrant diverses méthodes analytiques pour examiner données structurées et non structurées. Elle peut rechercher dans jeux de données complexes et trouver des réponses qui ont du sens pour les questions posées.

Imaginez l'analytique cognitive comme un système avec intelligence de type humain. Au lieu de juste scanner les données, elle comprend le contexte, interprète le ton d'une phrase, et reconnaît objets spécifiques dans images ou vidéos.

L'Analytique Cognitive utilise souvent intelligence artificielle, apprentissage automatique, réseaux de neurones et sémantique pour découvrir patterns complexes et insights (que l'analytique conventionnelle ne peut pas). Elle s'améliore continuellement en apprenant des données et interactions homme-machine. Cela signifie plus vous fournissez données, plus l'analytique devient intelligente.

La plupart des entreprises utilisent l'analytique cognitive pour suivre patterns comportement clients et identifier opportunités potentielles. Ainsi, elles peuvent estimer résultats futurs et prendre décisions data-driven pour améliorer performance.

Certaines parties de l'analytique cognitive chevauchent l'analytique prédictive. Ces zones impliquent principalement l'utilisation de données business intelligence pour prévoir événements et tendances futurs.

Note : Cognitive Analytics est aussi le nom d'une société privée, ainsi qu'une marque déposée pour services business. Bien que les analystes marché utilisent généralement ce terme en parlant big data et business intelligence.

Comment ça fonctionne ?

L'analytique cognitive est une approche data-forward qui commence et finit par ce qu'il y a dans les données. Elle utilise techniques avancées traitant l'ensemble des données (tous types et à toute échelle) pour révéler insights inédits et inattendus. Bien que systèmes analytique cognitive puissent utiliser divers algorithmes pour extraire insights actionnables, leur architecture fondamentale reste la même, et toutes suivent une séquence de base :

1. Rechercher et rassembler les données

Elle recherche toute la « base de connaissances » pour identifier données temps réel. Ces données peuvent provenir directement de capteurs, dispositifs IoT, robots et équipements. Elles sont ensuite organisées et intégrées avec données existantes ou historiques des trimestres précédents.

Certains systèmes analytique cognitive affichent données via tableaux de bord intuitifs, interfaces utilisateur équipement, et autres représentations. Un outil visualisation données facile à comprendre peut réduire significativement le temps requis pour trouver patterns communs et effectuer réparations.

2. Analyser les données

L'étape suivante est d'analyser soigneusement texte, audio et vidéo pour comprendre langage naturel et interactions humaines. Pour ce faire, l'analytique cognitive combine techniques intelligence artificielle, apprentissage automatique, réseaux de neurones et sémantique.

Elle repose principalement sur le Réseau de Neurones Deep Learning, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Un réseau de neurones imite le fonctionnement du cerveau humain. Il consiste en plusieurs couches (couche entrée, couche sortie, et couches cachées entre) connectées via nœuds, et ces connexions forment un « réseau ».

Ces nœuds interconnectés fonctionnent un peu comme neurones dans le cerveau humain. Ils lisent toutes données entrantes et reconnaissent patterns complexes utilisant algorithmes. Le réseau peut regrouper et classifier données brutes, trouver corrélations, et apprendre et s'améliorer continuellement.

3. Générer et évaluer l'hypothèse basée sur preuves

Les patterns et insights identifiés sont ensuite évalués pour trouver s'ils sont des hypothèses basées sur preuves. S'il y a preuves concrètes soutenant l'hypothèse, le système l'évalue pour déterminer sa valeur potentielle. Cela aide à identifier menaces futures possibles et opportunités d'amélioration.

4. S'adapter et apprendre des sélections et réponses utilisateur

Puisque l'analytique cognitive utilise intelligence artificielle, elle peut adapter son comportement selon interactions utilisateurs. Par exemple, si quelqu'un cherche constamment un type spécifique d'information, le système apprendra progressivement à fournir information similaire sans gaspiller beaucoup ressources calcul.

Avantages

L'analytique cognitive est appliquée dans entreprises et organisations pour combler le fossé entre quantités massives de données et besoin de prendre meilleures décisions. Les insights détaillés dans le business aident entreprises à améliorer produits, fournir services plus personnalisés aux clients, et voir comment concurrents performent.

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

1. Engagement Client

La vue insaisissable à 360 degrés du comportement clients permet aux entreprises de créer expérience client fluide, sans friction. Aussi, cela permet de développer compréhension plus profonde préférences achat utilisateurs, anticiper leurs besoins, et assurer meilleure segmentation utilisateurs.

2. Productivité et Efficacité

Prioriser et résoudre problèmes plus vite, exploiter informations cruciales conversations utilisateurs, automatiser actions pour demandes courantes, réduire dépenses ressources moins importantes, et donner aux équipes moyens répondre vite et dynamiquement. Et comme l'analytique cognitive fusionne informations passées avec données actuelles pour améliorer continuellement résultats, vous pouvez vite vous adapter aux changements externes et tendances marché.

3. Croissance Business

L'analytique cognitive permet aux entreprises d'étendre business vers nouveaux marchés, trouver opportunités nouvelles dans lieux spécifiques, exploiter sources données inexploitées, et innover nouveaux produits et services. Cela facilite aussi le travail analystes et chercheurs marché pour débloquer valeur big data et résoudre problèmes dans leurs locaux business.

Adoption précoce

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

Selon étude menée par IBM, les adopteurs précoces ont déjà vu résultats positifs de leurs initiatives cognitives — de meilleur engagement client à innovation produit et croissance business.

Ces adopteurs précoces exploitent diverses capacités cognitives, allant de l'apprentissage automatique et traitement langage naturel au débloquage valeurs de différentes sources données, structurées et non structurées. Certaines entreprises développent plateformes sur mesure, d'autres utilisent APIs pour déployer technologie cognitive dans leurs systèmes.

IBM a interrogé plus de 600 adopteurs précoces ayant mis technologie cognitive au travail. Leur rapport montre que capacités cognitives jouent rôle important dans croissance entreprise. Environ 65 % des adopteurs précoces croient technologie cognitive cruciale pour leur stratégie business et succès, tandis que 58 % disent qu'elle est partie essentielle de leur transformation digitale.

La nouvelle ère de l'Analytique

Alors que nous entrons dans un monde où presque tout est connecté, les entreprises s'appuieront de plus en plus sur l'analytique cognitive et outils associés pour croître et s'adapter aux besoins clients changeants.

Plus spécifiquement, outils cognitifs peuvent aider entreprises à vraiment comprendre patterns comportement clients, identifier causes racines insatisfaction client, et trouver moyens innovants améliorer expériences client. L'analytique cognitive peut aussi être excellente pour optimiser coûts opérationnels, augmenter rétention client, et réduire significativement temps résolution.

Exemples concrets d'Analytique Cognitive

L'analytique cognitive est maintenant utilisée dans presque tous les secteurs pour identifier patterns, menaces potentielles et opportunités d'amélioration. Par exemple,

Banque et Finance

L'informatique cognitive peut radicalement changer secteur banque et finance. Contrairement systèmes conventionnels modélisant comportement client basé actions passées et traitant tous clients pareil, systèmes cognitifs font analyses plus précises et opportunes d'individus basées sur âge, revenus et transactions.

L'analytique cognitive peut aider banques à personnaliser produits et services pour chaque client, cibler intelligemment individus fort patrimoine, offrir meilleurs plans investissement, et appliquer connaissances expertes pour résoudre problèmes vite.

En tout, ce paradigme informatique émergent peut s'appliquer en trois domaines :

Service client : Puisqu'un système cognitif comprend le problème, il peut fournir solutions précises sans rediriger clients vers différents départements, gagnant temps de tous.
Prise décision et conseil : Peut améliorer processus souscription prêts, nécessitant compréhension plus profonde entreprises pour décisions data-driven.
Conseil investissement : Systèmes cognitifs permettent banques et secteurs financiers non-bancaires de parcourir vite sources investissement pour explorer dernières tendances marché, évaluer risques, et fournir conseils à jour clients.

Cybersécurité

L'intelligence artificielle et réseaux de neurones profonds facilitent pour systèmes cognitifs l'extraction continue données de diverses sources et acquisition connaissances via analytique avancée. Le réseau neuronal s'améliore à chaque itération, permettant au système d'apprendre à prédire menaces et créer solutions proactives.

Avec cyberattaques croissantes et pénurie spécialistes cybersécurité qualifiés, un outil comme analytique cognitive fait des merveilles. Il peut traiter et analyser quantités massives données structurées et non structurées (identifier divers types menaces et risques) qui seraient quasi impossibles pour système analytique traditionnel.

Santé

L'information santé (images radiologie, résultats labo, rapports pathologie, dossiers santé électroniques, recherche clinique, etc.) est difficile à analyser et partager car fragmentée. C'est là que systèmes cognitifs interviennent. Ils peuvent parser intelligemment et vite différents types information pour aider professionnels santé.

Les insights offerts par analytique cognitive facilitent pour fournisseurs santé comprendre santé patients individuels, prendre décisions éclairées, et fournir soins plus personnalisés.

Aujourd'hui, l'informatique cognitive est utilisée dans nombreux centres oncologie mondial. Par exemple, au MD Anderson Cancer Center et Memorial Sloan Kettering Cancer Center, l'analytique cognitive aide médecins analyser pétaoctets données médicales (études cliniques, résultats essais, guides meilleures pratiques) pour soutenir diagnostic et décisions traitement.

Énergie et Puissance

L'industrie pétrolière et gazière fait face constant défis localisation, raffinage et distribution pétrole brut et sous-produits. Avec analytique cognitive, ingénieurs et experts techniques peuvent prendre décisions importantes, comme où explorer pétrole, comment allouer ressources, quels produits prioriser, et comment améliorer efficacité installations existantes.

Plateformes cognitives déjà utilisées par nombreuses compagnies services publics US, incluant Mega Energy, Arizona Public Service Electric, Gexa Energy, Portland General Electric, et Avangrid. Ces systèmes apportent plusieurs bénéfices, de prévision charges à mapping structures tarifs contre modèles coûts individuels.

Logistique et Retail

L'analytique cognitive est utile à chaque étape Logistique et Supply chain, de gestion entrepôt et automatisation à emballage et palettisation. Elle analyse données écosystèmes interne (inventaire, point-vente) et externe (tendances marché, météo). Objectif : améliorer efficacité supply chain, minimiser coûts, et fournir insights précieux aux entreprises pour répondre vite scénarios dynamiques changeants.

L'analytique cognitive joue aussi rôle crucial dans retail. Elle peut s'intégrer plateformes e-commerce pour extraire données clients et comportement achat. Pour magasins physiques, systèmes cognitifs aident détaillants optimiser stocks et fournir produits plus personnalisés à prix attractifs.

Éducation et Apprentissage

L'informatique cognitive peut donner meilleurs résultats pour étudiants et éducateurs. Elle peut identifier écoles et enseignants sous-performants, prédire performance étudiants disciplines spécifiques, et fournir matériel étude personnalisé.

En 2003, écoles publiques Miami-Dade County en Floride ont adopté logiciel Cognitive Tutor pour fournir feedback étudiants pendant qu'ils travaillent problèmes. Il a été trouvé que ce logiciel est bien plus efficace que curriculum conventionnel seul.

Outils Analytique Cognitive connus

Maintenant que vous connaissez applications réelles analytique cognitive, explorons différents types outils cognitifs utilisés dans divers domaines.

1. OpenSMILE

OpenSMILE (Open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction) extrait automatiquement caractéristiques signaux audio et classe signaux parole et musique. Largement utilisé pour reconnaissance parole, reconnaissance émotion, identification locuteur, détection accords, et tracking tempo. Peut aussi détecter états locuteur : intoxication, dépression, troubles vocaux pathologiques.

Le logiciel étant majoritairement en C++, il tourne sur toutes plateformes y compris embarquées comme macOS, iOS, Windows, Android, Linux, et Raspberry Pi.

2. IBM Watson

IBM Watson utilise plus de 100 techniques différentes pour analyser langage naturel, trouver sources pertinentes, générer hypothèses, évaluer preuves, et classer meilleures réponses possibles. Fondamentalement, il applique traitement langage naturel avancé, raisonnement avancé, représentation connaissances, et algorithmes apprentissage automatique au domaine question-réponse domaine ouvert.

Avec Watson, entreprises accèdent portfolio complet capacités IA, que ce soit outils détection tendances émergentes ou développement applications clients. Cela fait gagner temps et automatise plus processus, pour que employés se concentrent sur croissance et nouvelles opportunités.

3. NuPIC

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) est plateforme IA open-source implémentant algorithmes apprentissage HTM (Hierarchical Temporal Memory). Adaptée large gamme problèmes, surtout détection anomalies et prédiction sources données streaming.

4. Iris par Apixio

Les États-Unis produisent plus de 1,3 milliard documents soins cliniques annuellement ; environ 80 % de ces données sont non structurées et difficiles d'accès. C'est là qu'Iris intervient. Plateforme informatique cognitive qui extrait insights précieux de vastes quantités données cliniques et autres informations système santé.

Moteur analytique Iris utilise apprentissage automatique et technologies traitement langage naturel pour générer profils patients et évaluer risques. Peut grouper patients et cas similaires pour fournir données patients evidence-based. Et comme données changent temps, plateforme surveille continuellement informations patients pour dire aux professionnels santé ce qui marche et ce qui ne marche pas.

5. Aila par Enterra Solutions

Aila combine mathématiques avancées et intelligence artificielle pour raisonner et résoudre problèmes façon similaire humains. Elle peut analyser données internes et externes entreprise, tirer inférences, et produire insights précieux à la demande. Contrairement analytique business traditionnelle, Aila gère monde Big Data haut-volume, multivarié.

Elle peut répondre questions pièges —

Y a-t-il opportunités déplacer dépenses l'an prochain dans segments marché pour améliorer ROI ?
Des objectifs niveau service de nos clients sont-ils en risque ? Si oui, comment atténuer ce risque ?

6. Ignio Cheetah par TCS

Ignio Cheetah est suite produit automatisation cognitive pour opérations IT et gestion charges travail. Peut détecter et prédire instantanément conditions IT anormales nécessitant attention, réduire fausses alertes, rassembler événements similaires ou corrélés, et prioriser alertes selon impact business. Et comme système apprend de sa propre expérience, il s'améliore avec temps.

Ignio déjà utilisé par nombreuses grandes corporations, incluant Fortune 500 et Global 2000, innovateurs et leaders dans leurs domaines respectifs. Plateforme gère plus de 1,5 million ressources technologie autonomement pour 50+ clients.

7. Cortex Certifai

Cortex Certifai assure que modèles apprentissage automatique sont exempts biais algorithmiques pour réduire prise décision biaisée et raisonnement faussé. Génère score confiance composite, appelé AI Trust Index, mesurant modèles automatisés sur qualité données, performance, robustesse, équité, explicabilité, et conformité.

Cet Trust Index aide entreprises évaluer compromis et contention habituelle entre performance et risque. Parties prenantes peuvent creuser chaque paramètre évaluation pour trouver améliorations potentielles. Applicable à tout modèle boîte noire, incluant modèles statistiques, prédictifs, et apprentissage automatique.

8. SparkCognition EPP

SparkCognition EPP utilise algorithmes IA et apprentissage automatique propriétaires pour prévenir cyberattaques jamais-vues de perturber opérations business et identifier menaces phishing depuis PDFs, documents, et attaques PowerShell direct-to-memory. Son agent cognitif léger apprend patterns comportement typiques tous endpoints dans entreprise et alerte équipe sécurité sur attaques potentielles.

Le système s'intègre bien dans architecture sécurité existante, offrant opérations transparentes en arrière-plan jusqu'à 100 000 endpoints gérés sous macOS, Linux, ou Windows. Prouvé surpasser fournisseurs protection endpoints conventionnels et next-gen.

Études récentes

L'informatique cognitive a attiré beaucoup data scientists et chercheurs dernière décennie. Études récentes incluent :

Détection paramètres psychophysiologiques pour conflit cognitif-émotionnel

Chercheurs russes ont développé plateforme identifier paramètres diagnostiqués à distance (via outils messagerie vidéo comme Skype), montrant objectivement présence conflit cognitif-émotionnel pendant dialogue. Plateforme utilise réseaux neurones pour marquer automatiquement réactions émotionnelles personnes dans données vidéo.

Modèle cognitif computationnel ACT-R

Bien que capacité rotation mentale soit compétence raisonnement spatial cruciale cognition humaine, on sait peu comment elle fonctionne en jouant jeux vidéo. Chercheurs italiens ont modélisé rotation mentale (via modèle cognitif basé ACT-R) pour analyser si et sous quelles conditions telle capacité utilisée dans jeu TetrisTM. Résultats montrent insights significatifs sur activation rotation mentale pendant dynamique jeu.

Analytique cognitive pour détection anomalies

Scientifiques au Centre Recherche et Technologie Hellas, un des plus grands centres recherche Grèce, ont développé plateforme analytique cognitive pouvant traiter, analyser, exploiter données machine ressources pour soutenir exigences croissantes industrie manufacturière. Capable surveiller anomalies complexes et gérer conditions imprévues. Interface utilisateur utilise techniques visualisation avancées présenter information efficacement.

Quel futur pour l'Analytique Cognitive ?

Selon rapport Research and Markets, taille marché analytique cognitive atteindra 40,8 milliards $ d'ici 2030, croissant taux composé annuel (CAGR) 38 %.

Chine devrait atteindre taille marché 6 milliards $ d'ici 2030. Autres marchés importants incluent Japon, Canada, Allemagne, projetés croître respectivement 33 %, 32 %, 25 % pendant période prévision.

Principaux moteurs croissance marché incluent adoption technologies big data et cloud computing, ainsi qu'introduction techniques analytiques sophistiquées, boostant demande solutions analytique cognitive efficaces.

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Questions Fréquentes

Combien y a-t-il de types d'analytique ?

L'analytique données moderne se divise en cinq catégories :

Analytique descriptive : forme la plus simple décrivant ce qui s'est passé et ce qui se passe actuellement.
Analytique diagnostic : va plus loin en répondant pourquoi cela s'est passé. Compare tendances coexistantes et détermine relations entre variables quand possible.
Analytique prédictive : prévoit tendances futures, répondant ce qui pourrait arriver prochainement. Analyse données passées et actuelles pour prédire tendances futures.
Analytique prescriptive : prend divers facteurs compte et suggère actions concrètes. Aide utilisateurs prendre décisions data-driven.
Analytique cognitive : combine puissance statistiques, intelligence artificielle, apprentissage automatique pour traiter quantités massives données et donner sens au contexte. Présente nouvelles opportunités exploiter sources données inexploitées, découvrir patterns complexes, et fournir services personnalisés.

Pourquoi analystes marché utiliseraient analytique cognitive ?

Alors que de plus en plus dispositifs génèrent données chaque seconde, il devient de plus en plus difficile collecter, traiter, analyser toute information stockée across serveurs et au-delà.

L'analytique cognitive répond à ces défis : Elle utilise statistiques avancées et modèles IA pour identifier patterns cachés dans volumes massifs données diverses. Contrairement analytique conventionnelle extrayant information données structurées domaines spécifiques, analytique cognitive prend approche plus large et flexible découverte données. Elle opère façon similaire humains pour interpréter données, comprendre contexte, découvrir patterns et tendances.

Quelle différence entre Informatique Cognitive et IA ?

L'Intelligence Artificielle consiste en algorithmes entraînés produire résultats précis. Ces algorithmes apprennent données en changement continu et méthodes auto-correction pour prendre décisions intelligentes.

L'informatique cognitive imite pensée humaine et s'adapte raisonnement humain. Elle vise résoudre problèmes complexes façon similaire à comment humains les abordent. En contraste, modèles IA se concentrent sur trouver façons nouvelles et potentiellement plus efficaces résoudre problèmes, parfois surpassant méthodes humaines.