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Extrait - Intelligence Artificielle Impact sur les entreprises et le business (2e édition)
Extraits du livre
Intelligence Artificielle Impact sur les entreprises et le business (2e édition)
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Le Cognitive Business

Introduction

Le cognitif transforme et va transformer en profondeur les modèles économiques des entreprises. Tous les secteurs, toutes les industries, jusqu’à la plus petite entreprise ou le plus petit artisan sont et vont être concernés par cette révolution.

La définition la plus simple qui peut être donnée du cognitive business est que c’est un moyen de faire du business avec des outils cognitifs. Cette définition est ainsi le point de départ de ce chapitre et va nous permettre de répondre à certaines des questions essentielles à la compréhension du sujet.

  • Quels sont ces outils ?

  • D’où viennent-ils ?

  • Comment s’en servir ?

  • Comment les alimenter ?

  • Sur quelles données devrais-je devoir travailler ?

  • Comment ces outils interagissent-ils avec d’autres domaines tels que le cloud, l’analytique ?

  • Comment faire du business ?

L’ensemble des outils cognitifs forment l’informatique cognitive et permet de faire émerger des relations et corrélations au sein de masses de données considérables qui sont aujourd’hui produites chaque seconde.

Comme le montre le schéma ci-dessous, l’intelligence artificielle est le moteur de tout ce qui touche à l’informatique cognitive et la donnée est la ressource qui permet d’alimenter...

Le processus cognitif

Les outils cognitifs se calquent sur le processus cognitif humain que ce dernier suit avec plus ou moins de bonheur lors de toute prise de décision. Que ce soit dans le domaine privé ou professionnel, nous sommes en permanence amenés à faire des choix des plus triviaux tels que respirer, marcher, prendre un outil plutôt qu’un autre, reconnaître un objet usuel, aux plus complexes tels que se diriger, prendre des initiatives, décider pour autrui, reconnaître un objet inconnu. Beaucoup de ces choix sont même effectués sans de véritable prise de conscience. Demander à l’informatique cognitive de se substituer à l’humain devra retirer tout implicite et toute ambiguïté du processus cognitif et impliquera de fournir un diagnostic pour chaque action prise et plus encore pour toute décision prise. Il est important que l’humain comprenne comment le résultat obtenu a été obtenu, afin d’invalider celui-ci si nécessaire.

Le processus cognitif de l’humain peut être défini en quatre étapes principales et séquentielles qui sont représentées dans le schéma qui suit.

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Le processus cognitif de l’humain

Ces quatre étapes du processus cognitif sont détaillées dans les sections qui suivent.

Afin de parfaire les explications, un cas d’école fictif est décrit en fin de chapitre. 

1. L’observation

Le processus cognitif humain commence par l’observation, c’est la phase de l’appréhension de l’environnement. On récupère, réunit et mémorise le plus d’informations possible en provenance de sources diverses afin de s’en servir dans les étapes qui suivent.

De la même manière, l’informatique cognitive va repérer les données, les collecter et les stocker. La collecte de données a pour but de récupérer le plus de détails sur l’environnement sur lequel on désire travailler. Les sources de données sont variables et variées. On parlera de données structurées et de données non structurées.

Pour leur grande partie, les données structurées font référence à des informations...

L’informatique cognitive au service des entreprises

L’informatique cognitive introduit un changement profond de nos systèmes de pensée et la relation que nous avons avec l’informatique. Comme expliqué précédemment, l’ordinateur et l’informatique ont toujours été utilisés comme pourvoyeur de réponses binaires, absolues. C’est-à-dire que la réponse qui était fournie ne soutenait aucune ambiguïté.

L’informatique cognitive et les technologies sous-jacentes ne fournissent plus un résultat, mais un ensemble de résultats, des solutions alternatives ou des statistiques qui devront être considérées et évaluées pour prendre une décision. 

Les systèmes cognitifs proposent des listes de réponses qu’ils affinent en fonction de leurs interactions avec l’utilisateur, ainsi, ils ne donnent pas la réponse (car elle n’existe pas dans l’absolu ou elle est trop complexe à trouver ou elle nécessite trop de ressources pour la fournir), mais une solution acceptable, celle qui a le plus de chances de fonctionner dans un contexte donné.

Charge à l’humain de valider ou d’invalider la réponse.

L’informatique cognitive s’appuie sur certains domaines et outils de l’intelligence artificielle. C’est...

Les technologies de l’informatique cognitive

Les moyens informatiques à notre disposition permettent d’implémenter des algorithmes et heuristiques qui jusqu’alors ne pouvaient être que simulés ou traités de manière théorique. La puissance que délivrent aujourd’hui nos moyens informatiques est telle que les barrières et les limitations sont abolies, que des traitements inenvisageables sont possibles et donnent des résultats au-delà de ceux escomptés.

En effet, la puissance des ordinateurs augmente, les processeurs sont de plus en plus puissants, on voit l’émergence de processeurs spécialisés (tableaux systoliques, ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array)), de cartes graphiques (GPU).

Les unités de stockage et les systèmes de fichiers distribués permettent une meilleure couverture de la disponibilité et localisation des données, des nouveaux concepts qui voient le jour : data@edge, computing@edge, ad’hoc infrastructure.

Toutes les formes d’ordinateurs cohabitent aujourd’hui : polyvalents, spécialiséscentralisés, distribués, capable d’évoluer horizontalement (scale-out) ou verticalement (scale-up). Ils sont utilisés au sein de mêmes solutions pour des tâches différentes et le traitement est effectué sur le type d’ordinateur le plus à même de le faire. On parle ici d’informatique hybride (Hybrid IT).

L’infrastructure de nos réseaux permet de communiquer de plus en plus vite, d’avoir des bandes passantes et des débits de réseaux inenvisageables ne serait-ce qu’il y a dix ans.

Le cloud croit de manière très conséquente et permet l’utilisation de ressources à la demande, ce qui permet d’avoir des configurations très importantes pour une période donnée et ainsi limiter les investissements.

1. Les processeurs, les ordinateurs, les infrastructures

a. Les processeurs pour l’intelligence artificielle

Les processeurs IA sont des puces spécialisées qui intègrent la technologie IA et l’apprentissage automatique. Les puces IA sont conçues pour effectuer des tâches informatiques...

L’informatique cognitive au service du cognitive business

Le cognitive business c’est : « utiliser tous les moyens, outils, méthodes et solutions issus du cognitif et de l’intelligence artificielle pour faire des affaires ».

Le schéma ci-dessous illustre cette définition. Comme nous l’avons vu, tous les domaines de l’intelligence artificielle ne contribuent pas de la même manière et, en général, seuls les quatre présents dans le cadre en pointillés sont utilisés : connaissance, langage naturel, apprentissage et décision.

Le processus cognitif tel que nous l’avons défini est au centre du cognitive business et doit permettre à la machine de se comporter comme un humain.

Les algorithmes et les nouvelles technologies concourent quant à eux à l’utilisation d’une informatique hybride.

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Le Cognitive Business

On peut affirmer qu’aujourd’hui le monde des affaires est en ébullition et que l’informatique cognitive, même si elle génère certaines craintes, est vue comme un incontournable de la réussite d’une entreprise. De la même manière, elle est devenue un sujet central pour les grands industriels de l’informatique, comme en témoignent les multiples rachats par les grands groupes de start-up spécialisées.

Les acteurs du cloud mettent à la disposition des entreprises des APIs et des services permettant d’utiliser les technologies de l’intelligence artificielle dans des solutions (voir le schéma plus haut : « Un workflow d’analyse de sentiments »).

Il est intéressant de regarder comment l’informatique cognitive interagit avec le monde des affaires, comment elle peut fournir des outils qui vont amener, au-delà de la mode, de l’innovation dans la conduite des affaires, une véritable valeur ajoutée et par la même, puisque c’est l’objectif de toute entreprise, accroître les parts de marché, le chiffre d’affaires et le profit.

Cette poussée de l’informatique cognitive est renforcée par au moins quatre tendances :

1.

Le volume des données très important et en perpétuelle croissance et leur contenu n’est...

L’éthique et les comités d’éthique

Il est évident pour toute personne confrontée à l’intelligence artificielle en général, et à l’informatique cognitive en particulier, que les outils qui en sont issus posent des questions éthiques qu’il faut absolument considérer et sur lesquelles un « consensus éthique » doit être obtenu.

Ce consensus doit être négocié au niveau des entreprises, mais aussi des états, des gouvernements, des scientifiques et des utilisateurs.

Comme le mentionnait en 2017 Peter Sondergaard qui dirige la recherche au sein de Gartner : « Nous construisons en réalité des machines qui apprennent par expérience et sont capables de produire des résultats que leurs concepteurs n’avaient pas explicitement envisagés. »

Avec l’augmentation de la puissance des intelligences artificielles, cette réflexion prend encore plus de sens et ces résultats non envisagés doivent nous faire prendre conscience de l’obligation pour l’humain de garder la maîtrise de la situation.

1. Les principes à suivre

Un certain nombre de principes ont déjà été émis par la communauté scientifique qui devraient, s’ils sont appliqués, permettre de mieux gérer l’intégration de l’intelligence artificielle dans nos vies et son interaction avec les humains.

La liste publiée par l’institut « The Future of Life Institute (FLI) » fait un état des lieux pertinent de ce que devraient être ces principes :

La recherche

  • L’objectif de la recherche devrait être de créer une intelligence bénéfique à l’homme et non pas une intelligence.

  • Tout investissement dans l’intelligence artificielle devrait être accompagné d’un investissement permettant de s’assurer que les résultats seront bénéfiques pour l’humain.

  • Il devrait y avoir une saine et constructive interaction entre les chercheurs en intelligence artificielle et ceux qui définissent et mettent en place les règles de société et les lois.

  • Une coopération de confiance et transparente devrait...

En conclusion

Comme le montre les chiffres qui suivent, issus d’un superbe article d’Audrey Liberge pour OBERLO (réf. dans les sources), le marché des technologies de l’intelligence artificielle et de l’informatique cognitive est florissant et ces technologies vont être de plus en plus présentes dans nos vies et nos activités, qu’elles soient professionnelles, publiques ou privées.

10 chiffres clés Intelligence Artificielle (OBERLO, 24 mai 2021) :

  • 90 % des dirigeants estiment que l’IA représente une opportunité business pour leur entreprise.

  • Le marché de l’Intelligence Artificielle à travers le monde devrait atteindre 267 milliards de dollars d’ici à 2027.

  • Plus de 91 % des entreprises leaders réalisent des investissements dans l’Intelligence Artificielle.

  • Suite à l’implémentation de solutions d’IA, plus de la moitié des entreprises ont noté une augmentation de la productivité.

  • 62 % des clients sont ouverts au partage de données avec des solutions d’IA pour une meilleure expérience client.

  • 15 % des interactions avec les services clients à travers le monde seraient aujourd’hui gérées par l’IA.

  • 21 % des équipes de vente utilisent l’IA dans leur travail quotidien.

  • Après avoir adopté l’IA, 44 % des entreprises ont réalisé des économies.

  • Il devrait y avoir 8 milliards d’assistants vocaux gérés...

Sources et références

Je cite ci-dessous quelques-unes des sources que j’ai utilisées pour ce chapitre. La liste n’est pas exhaustive, mais elle recense la plus grande partie d’entre elles.

Le processus cognitif

  • Anderson, J. R., The Architecture of Cognition Cambridge, MA, 1983. 

  • Blais Marie-Claude, Gauchet Marcel, Ottavi Dominique, Transmettre, apprendre, Stock, 2014.

  • Chanquoy, L., Tricot, A. & Sweller, J., La charge cognitive : théorie et applications. Paris : Armand Colin, 2007.

  • Gerardus Blokdyk, Cognitive Process A Complete Guide, 5STARCooks, 2020.

  • Nathalie Blanc, Denis Brouillet, Comprendre un texte : L’évaluation des processus cognitifs, Éditions in Press, 2005.

  • Simonian Stéphane, Hypertexte et processus cognitif : enjeux pour l’apprentissage, Hermès science publications : Lavoisier, impr, 2010. 

  • S. Rayner et R. Riding, Towards a categorization of cognitive styles and learning, Educational Psychology, vol. 1, n° 17, 1997, p. 5-28.

  • Tom Verguts, Introduction to Modeling Cognitive Processes, The MIT Press, 2022

L’informatique cognitive

  • Adnan Masood, Cognitive Computing Recipes: Artificial Intelligence Solutions Using Microsoft Cognitive Services and TensorFlow, Apress, 2019.

  • Aniorté Philippe, Gouardères Sophie, Cognitique : vers une informatique plus cognitive et sociale, Cépaduès-Éd., 2003.

  • Ankush, 8 principales plates-formes d’API AI pour créer des applications super intelligentes, Geekflare, janvier 2022. https://geekflare.com/fr/ai-apis/

  • Aso DARWESH, Informatique cognitive pour l’aide à l’apprentissage humain, Éditions Universitaires Européennes, 2011. 

  • Bernard Claverie, Cognitique : Science...