Informatique cognitive et IA : principales différences

À leur niveau le plus élémentaire, les systèmes d’IA sont conçus pour « penser » et prendre des décisions de manière autonome. L’informatique cognitive, quant à elle, permet de simuler des processus de pensée plus proches de ceux des humains afin d’éclairer la prise de décision humaine, et non de la remplacer. 

Ainsi, l’IA peut être considérée comme un outil pouvant servir un objectif spécifique. À l’inverse, un ordinateur cognitif agit davantage comme un assistant digital qui aide à atteindre un objectif plus large en éclairant le processus global de prise de décision.

Si l’IA est un GPS capable de fournir l’itinéraire le plus rapide entre un point A et un point B, un ordinateur cognitif joue davantage le rôle d’un guide touristique. L’IA peut se référer à des cartes existantes et à des données sur le trafic pour fournir ce qu’elle « pense » être le meilleur itinéraire.

Cependant, un système cognitif travaille avec l’utilisateur pour connaître ses préférences et répondre à des informations plus dépendantes du contexte. Il peut mettre en évidence des lieux intéressants le long du trajet ou choisir un itinéraire plus pittoresque lorsqu’il fait beau et que l’efficacité n’est pas la priorité absolue.

En général, l’IA peut être considérée comme un outil dédié à la résolution de problèmes. Les systèmes d’IA excellent dans l’analyse rapide de grands volumes de données afin de reconnaître des tendances et de prendre des décisions basées sur des règles prédéfinies. Conçus pour penser davantage comme les humains, les systèmes cognitifs s’appuient sur les capacités de l’IA, mais sont plus performants dans la compréhension de données complexes et non structurées. Ils apprennent à partir d’interactions et fournissent des explications et des recommandations.

Le terme générique « IA » est plus couramment utilisé pour désigner des types spécifiques de modèles informatiques limités, tels que les réseaux de neurones et les grands modèles de langage (LLM). En revanche, l’informatique cognitive s’apparente davantage à une méthodologie hybride. Elle allie sciences cognitives et informatique pour créer des systèmes qui contribuent à améliorer et à éclairer le processus de prise de décision humaine.

Les systèmes cognitifs emploient souvent des technologies d’IA telles que le machine learning (ML) ou l’apprentissage profond pour améliorer les capacités de reconnaissance des modèles ou de reconnaissance vocale. En outre, ces types de systèmes sont conçus pour traiter, ingérer et répondre à de grandes quantités de données en temps réel. Ils extraient des informations d’un large éventail de données ou de sources d’entrée potentielles, telles que des indices visuels, gestuels ou auditifs.

Si la portée de tout modèle d’IA individuel peut être limitée, ce qui le rend peu efficace en dehors de son domaine d’application prévu, les systèmes d’informatique cognitive sont conçus différemment. Ils sont bien adaptés à la résolution de problèmes complexes impliquant une ambiguïté, une incertitude ou des réponses non spécifiques.

En d’autres termes, l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui est destinée à combler les lacunes en fournissant des raccourcis pour accomplir des tâches quotidiennes ou difficiles. L’informatique cognitive est davantage une tentative de renforcer la cognition humaine afin de prendre des décisions plus éclairées. Elle allie l’IA à des disciplines complémentaires telles que l’interaction homme-machine, le dialogue et les techniques de génération narrative afin de créer des machines capables d’apprendre, de raisonner et de comprendre comme les humains. Cette approche aide les utilisateurs à prendre de meilleures décisions.

Si certains modèles d’IA peuvent être remarquablement performants, voire dépasser les capacités humaines, même les systèmes d’IA les plus avancés ne sont conçus que pour effectuer un nombre limité de tâches. Bien que les systèmes d’IA largement utilisés puissent sembler très performants, les instructions basées sur des règles les empêchent de saisir la flexibilité et les nuances de la cognition humaine.

Dans les tâches impliquant un contexte, telles que la compréhension du langage naturel ou la reconnaissance d’objets spécifiques, l’IA ne peut pas tout à fait remplacer ou reproduire l’intelligence humaine (du moins, pas encore).

L’informatique cognitive ne vise pas à remplacer la prise de décision humaine. Elle cherche plutôt à imiter les types de systèmes cognitifs responsables des processus de pensée humaine afin d’améliorer la prise de décision des utilisateurs.

Si les systèmes individuels peuvent présenter d’innombrables différences, les points suivants mettent en évidence certaines des principales différences entre l’IA et l’informatique cognitive.

Les systèmes d’IA sont parfaits pour automatiser les tâches répétitives ou difficiles.

L’informatique cognitive permet d’améliorer et d’éclairer la prise de décision humaine.

Les systèmes d’IA sont entraînés à partir de jeux de données spécifiques et sont efficaces pour traiter des problèmes aux réponses spécifiques. Ainsi, un système d’IA peut être entraîné à partir d’un manuel de service client afin de fournir des réponses basées sur la formation existante des employés.

Les ordinateurs cognitifs sont plus contextuels, s’inspirant de différents types d’entrées et y répondant. C‘est pourquoi les systèmes d’IA sont plus habiles pour résoudre des problèmes ayant des réponses spécifiques, tandis que l’informatique cognitive contribue davantage au traitement de problèmes et défis ouverts.

Les systèmes d’IA sont conçus pour résoudre des problèmes au mieux de leurs capacités. Ils peuvent fournir des solutions rapidement, mais leurs résultats peuvent être limités, erronés ou manquer de fiabilité.

Les ordinateurs cognitifs sont conçus pour aider les humains à trouver de meilleures solutions plus rapidement. Les systèmes cognitifs ne sont pas censés fournir des résultats définitifs ou accomplir des tâches de manière indépendante. Ainsi, un système cognitif peut aider un utilisateur à trouver une meilleure solution que celle qu’un système d’IA fournirait immédiatement. 

Les systèmes d’IA sont limités par la portée de leurs données d’entraînement. Ainsi, s’ils peuvent être conçus pour être hautement spécialisés, cette spécialisation se fait au détriment de la flexibilité.

Les systèmes cognitifs sont beaucoup plus adaptables. Pensés pour puiser dans un éventail plus large d’entrées variables, les ordinateurs cognitifs gèrent mieux les situations dynamiques. 

L’intelligence artificielle est une technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines de présenter des caractéristiques similaires à celles de l’intelligence humaine. Ces caractéristiques comprennent l’apprentissage et la mémorisation de nouvelles informations, la compréhension, la résolution de problèmes, la prise de décision, la créativité et l’autonomie.

Domaine d’étude remontant aux années 1950, l’IA peut être considérée comme une série de concepts imbriqués qui ont évolué au fil du temps. Au cours des 70 dernières années, elle est passée de modèles théoriques au machine learning, puis à l’apprentissage profond et maintenant à l’IA générative.

Les récentes avancées technologiques ont propulsé l’IA sur le devant de la scène mondiale. De nombreuses applications passionnantes de l’IA, allant de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement industrielle aux générateurs d’art et aux chatbots basés sur l’IA générative destinés aux consommateurs, ont suscité l’intérêt des investisseurs comme des amateurs. Bien que l’impact potentiel de l’IA ne puisse être surestimé, celle-ci rencontre encore certaines difficultés dans ses versions actuelles. 

Les systèmes d’IA nécessitent d’énormes volumes de données d’entraînement pour apprendre un sujet spécifique. Ces vastes jeux de données sont fournis à l’IA, qui emploie la reconnaissance de formes pour établir des connexions et générer des informations.

Lorsqu’il reçoit un problème, un système d’IA se réfère à ce qu’il a appris à partir des données d’entraînement et fournit la meilleure réponse possible en fonction des probabilités. Ainsi, selon la qualité des données d’entraînement et des algorithmes, une IA peut être plus ou moins performante ou limitée.

Si les capacités de l’IA moderne peuvent souvent sembler vastes, cette technologie est mieux déployée pour des tâches plus restreintes, avec des modèles spécialisés adaptés à des fins spécifiques. Les systèmes cognitifs sont également adaptés à des fins spécifiques, bien que ces types de systèmes puissent combiner plusieurs types d’IA pour être flexibles et réactifs. 

Voici quelques-uns des différents types d’IA et de modèles connexes ou liés à l’IA utilisés dans l’informatique cognitive :

• IA étroite : l’IA la plus avancée à l’heure actuelle, l’IA étroite (ou faible) est très efficace pour résoudre des problèmes bien définis avec des objectifs clairs et spécifiques. Les assistants intelligents tels que Siri d’Apple, Alexa d’Amazon et même ChatGPT sont tous des exemples d’IA étroite.

• Machine learning (ML) : le machine learning est une sous-catégorie de l’IA qui permet aux systèmes numériques d’apprendre à partir de données d’une manière qui imite l’apprentissage humain. À l’aide d’algorithmes de ML, les systèmes d’IA sont capables d’effectuer des tâches de manière autonome avec une précision qui s’améliore au fil du temps. Le machine learning aide les ordinateurs à apprendre de leurs erreurs et à améliorer leurs performances en fonction des commentaires des utilisateurs.

• Réseaux de neurones : les réseaux de neurones font appel à des couches de nœuds combinées à des méthodologies de machine learning pour simuler la manière dont le cerveau humain traite les informations via les neurones. Les réseaux de neurones améliorent les capacités de l’IA à résoudre des problèmes et à évaluer les solutions en fonction du contexte.

• Apprentissage profond : l’apprentissage profond pousse les réseaux de neurones encore plus loin en augmentant la densité des couches. Un réseau de neurones simple comporte une ou deux couches. En revanche, un réseau de neurones profond peut comporter de trois à plusieurs milliers de couches, ce qui lui permet de modéliser des processus décisionnels complexes similaires aux fonctions du cerveau humain.

Les technologies d’informatique cognitive sont parfois considérées comme un type d’IA, mais il est plus exact de dire que les systèmes cognitifs intègrent souvent différents types d’IA. L’informatique cognitive allient des systèmes d’IA basés sur le machine learning à d’autres technologies courantes de l’informatique cognitive, telles que différents types d’interfaces utilisateur (par exemple, la parole, le texte) et la robotique.

Les systèmes cognitifs améliorent les capacités de l’IA en ingérant de grands jeux de données. Ces jeux de données peuvent être des données structurées ou non structurées et provenir de différentes sources.

Ces types de systèmes d’auto-apprentissage s’appuient sur la science des données pour traiter les entrées en temps réel, évaluant ainsi les informations contextuelles afin d’aider les utilisateurs à prendre une décision. Les humains peuvent laisser le système cognitif se charger du data mining et de l’analyse des données volumineuses et prendre des décisions fondées sur les données sans avoir à maîtriser eux-mêmes la science complexe des données.

Les cas d’utilisation concrets de l’informatique cognitive comprennent des tâches générales telles que l’analyse des sentiments, l’évaluation des risques et l’optimisation. 

Bien que les paramètres exacts d’un système d’informatique cognitive ne soient pas strictement définis pour qu’un système soit considéré comme cognitif, il doit répondre à certains critères. Ainsi, ces systèmes doivent être :

• Adaptatifs : les systèmes cognitifs doivent être capables de s’adapter et de réagir à des données dynamiques, nouvelles et changeantes. À mesure que les informations évoluent, ils doivent également être capables de s’adapter à l’évolution des objectifs et des missions. 

• Interactifs : alors qu’un système d’IA peut opérer de manière autonome, les systèmes cognitifs sont conçus pour être réactifs. Ils doivent donc être capables d’interagir avec les utilisateurs et les signaux entrants, et d’y répondre. 

• Itératifs et avec état : afin de simuler la cognition, ces types de systèmes doivent être itératifs. Ils s‘appuient sur la reconnaissance de formes pour identifier des problèmes uniques ou des classes de problèmes, et posent des questions complémentaires si nécessaire.

• Contextuels : si les systèmes d’IA peuvent exceller dans la résolution de problèmes simples et bien définis, les scénarios du monde réel dépendent souvent du contexte. La meilleure solution à un problème dans un contexte spécifique ne s’applique pas nécessairement dans d’autres contextes. Les systèmes d’informatique cognitive sont conçus pour relever des défis qui nécessitent une résolution de problèmes dépendante du contexte. Ces types de systèmes doivent être capables de comprendre non seulement le contexte des informations présentées, mais aussi celui dans lequel une solution pourrait être mise en œuvre. 

L’informatique cognitive fonctionne en ajoutant plusieurs solutions d’IA ou connexes à l’IA à un réseau de neurones ou profond de base. Pour atteindre l’adaptabilité, l’interactivité, l’état et la compréhension contextuelle, les systèmes cognitifs sont conçus pour allier des algorithmes de machine learning à diverses autres technologies, telles que :

• Systèmes experts : les systèmes experts sont des IA étroites qui ont été entraînées de manière exhaustive dans des domaines ou des sujets spécifiques. Leur objectif est de créer un expert en la matière artificiel, aussi capable que possible de remplacer un spécialiste humain. Les systèmes experts peuvent fournir des conseils ou des orientations pour aider les humains à comprendre des problèmes complexes et à prendre des décisions plus éclairées. Les entreprises emploient souvent ces systèmes pour prédire les tendances du marché ou comprendre des événements passés. 

• Traitement automatique du langage naturel (NLP) : le traitement automatique du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre et de répondre à l’aide d’un langage naturel ou d’un texte en combinant la linguistique informatique, une approche de modélisation du langage basée sur des règles, et la modélisation statistique. Le NLP intègre également les sous-disciplines de la compréhension du langage naturel (NLU) et de la génération de langage naturel (NGU) afin d’offrir une expérience utilisateur holistique.

• Reconnaissance vocale automatique (ASR) : la reconnaissance vocale, également appelée reconnaissance vocale informatique ou « Speech to Text », permet aux ordinateurs de traiter la parole humaine et de la convertir en texte écrit.

• Reconnaissance vocale : à ne pas confondre avec l’ASR, la reconnaissance vocale permet aux systèmes informatiques de reconnaître des voix distinctes et de différencier différents utilisateurs, une fonctionnalité courante des assistants virtuels et autres appareils connectés à l’Internet des objets (IdO). 

• Détection d’objets : composante principale de la vision par ordinateur, la détection d’objets est une méthode qui emploie des réseaux de neurones pour localiser et classer des objets dans des images selon des catégories sémantiques. La détection d’objets et la reconnaissance d’images sont utiles pour les véhicules autonomes, la recherche visuelle et les diagnostics médicaux.

• Robotique : les systèmes d’informatique cognitive intègrent souvent la robotique comme moyen d’effectuer des tâches simples et répétitives, telles que la taille, l’ensemencement et la pulvérisation dans l’agriculture. Si les systèmes d’IA simples permettent aux robots de mener à bien des tâches élémentaires comme celles-ci, les systèmes cognitifs associés à la robotique peuvent également assister les chirurgiens lors d’opérations délicates dans le domaine de la santé.