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L’IA cognitive, ou intelligence artificielle cognitive, est un logiciel qui tente de penser et d’apprendre en imitant le fonctionnement du cerveau humain. Elle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning (ML) pour tenter de comprendre l’intention humaine derrière les requêtes afin de fournir les réponses les plus pertinentes. Ces réponses résultent d’une recherche dans de vastes quantités de données et sont formulées avec les mots qu’utiliseraient un être humain. L’IA cognitive est couramment utilisée pour améliorer la résolution de problèmes, la prise de décision et la communication.
L’IA cognitive est différente de l’IA RAG (retrieval augmented generation), qui combine les forces de l’IA générative et de l’IA d’extraction. Elle diffère également de l’IA générative, qui produit des résultats plus précis et plus adaptés au contexte à partir des invites des utilisateurs.
Si la définition de l’informatique cognitive semble varier, la plupart des sources s’accordent à dire qu’il s’agit d’une combinaison d’informatique et de sciences cognitives, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui tente d’imiter le fonctionnement du cerveau humain.
Il existe plusieurs définitions de l’informatique cognitive, parmi lesquelles :
Les systèmes d’informatique cognitive sont capables de synthétiser des données provenant de diverses sources d’information pour répondre à des requêtes. Ces systèmes prennent les éléments contradictoires et le contexte en compte dans leurs réponses pour permettre à l’homme de prendre des décisions plus éclairées.
La frontière entre l’informatique cognitive et l’IA cognitive est souvent floue, et ces termes sont parfois confondus. Toutes deux appartiennent à une vaste catégorie de machines conçues pour reproduire la pensée humaine. Toutes deux utilisent un large éventail de technologies d’IA : traitement du langage naturel (NLP), machine learning (ML), deep learning, exploration de données, reconnaissance des formes, etc. Cependant, leurs objectifs finaux respectifs sont différents.
L’IA cognitive peut prendre ses propres décisions, alors l’informatique cognitive permet aux utilisateurs de prendre des décisions plus éclairées.
L’IA (abréviation d’intelligence artificielle) est un terme générique qui désigne l’ensemble des systèmes dotés d’une intelligence habituellement réservée à l’homme. Ces systèmes servent à résoudre des problèmes, à communiquer en utilisant le langage naturel, à reconnaître des modèles, et à apprendre par l’expérience ou en acquérant des informations supplémentaires. L’objectif historique de l’IA est de concevoir des systèmes capables d’accomplir des tâches ou de mener à bien des processus qui, autrement, nécessiteraient l’intervention de l’intelligence humaine.
L’IA cognitive est une sous-catégorie de l’IA. Ces systèmes sont dotés d’une intelligence semblable à celle de l’homme et peuvent émuler le fonctionnement du cerveau. Ils sont conçus pour comprendre, apprendre et interagir comme des humains. Si les systèmes d’IA cognitive utilisent tous l’IA, l’inverse n’est pas forcément vrai.
Les cas d’usage de l’IA cognitive évoluent rapidement. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA cognitive aujourd’hui :
Une supervision humaine est encore souvent nécessaire pour s’assurer que l’IA cognitive fonctionne de manière optimale, mais ces systèmes sont avant tout conçus pour prendre des décisions et entreprendre des actions sans l’aide de l’homme.
Les données sont au cœur du potentiel de l’IA cognitive. Toutefois, la qualité des modèles d’IA cognitive dépend des données sur lesquelles ils sont formés. Les entreprises qui investissent dans la collecte, le stockage et l’analyse de données de qualité sont donc mieux placées pour maximiser la puissance de l’IA et en tirer un avantage concurrentiel.
Cohesity fournit les bases de la mise en œuvre de l’IA cognitive grâce à une plateforme moderne de sécurité et de gestion des données prête à prendre en charge la recherche cognitive. La recherche cognitive est une technologie émergente qui combine l’intelligence artificielle (IA), le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning (ML) pour comprendre l’intention de l’utilisateur derrière sa requête afin de fournir des résultats plus pertinents que les recherches traditionnelles. La recherche cognitive peut apprendre et s’améliorer au fil du temps, ce qui est un avantage considérable par rapport aux méthodes de recherche traditionnelles. Cohesity Data Cloud permet aux entreprises d’exploiter les recherches cognitives sur leurs données globales (en local, à la périphérie et dans le cloud) afin qu’elles puissent prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. Cela permet de répondre plus rapidement à des questions complexes et à des problèmes commerciaux.
L’architecture unique et le système de fichiers distribués de la plateforme de sécurité et de gestion des données Cohesity Data Cloud permettent aux entreprises de :
Les données gérées dans Cohesity Data Cloud sont adaptées à l’IA / au ML. Les entreprises peuvent donc véritablement libérer la puissance de leurs données grâce aux nouvelles solutions d’IA et d’IA cognitive.
