Qu'est-ce que l'informatique cognitive ?
L'informatique cognitive fait référence aux plateformes technologiques influencées par les sciences cognitives pour simuler le processus de pensée humaine qui englobent l'intelligence artificielle et le traitement des signaux. Il peut s'agir de capacités telles que le machine learning, le raisonnement, le traitement du langage naturel (TLN), la reconnaissance vocale et visuelle, l'interaction homme-machine (IHM), notamment.
Quels sont les avantages de l'informatique cognitive pour une entreprise ?
- Amélioration de la collecte et de l'interprétation des données : les applications informatiques cognitives analysent les modèles et utilise le machine learning pour reproduire les capacités humaines telles que la déduction, l'apprentissage, la perception et le raisonnement. Les données structurées et non structurées peuvent être collectées à partir de diverses sources, et des analyses cognitives approfondies sont appliquées pour interpréter les données. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour avoir une meilleure visibilité des processus internes, de la façon dont vos produits et services sont reçus, des préférences de vos clients et du moyen le plus adapté de les fidéliser.
- Dépannage et détection des erreurs : en appliquant les concepts cognitifs à un environnement technologique robuste, l'informatique cognitive peut vous aider à identifier plus rapidement et plus précisément les problèmes dans les processus métiers et à découvrir des solutions possibles.
- Prise de décision plus éclairée : grâce à ses capacités de collecte et d'analyse des données, l'informatique cognitive permet une prise de décision stratégique et une veille économique plus éclairée. Cela peut conduire à des processus métier plus efficaces, des décisions financières plus intelligentes ainsi qu'à des économies et une efficacité globale accrue.
- Meilleure fidélisation des clients : l'informatique cognitive ouvre la voie à une expérience client-technologie plus utile et mieux informée, améliorant ainsi les interactions avec les clients. Sa capacité à interagir avec les humains et à comprendre et à apprendre de ces derniers améliore considérablement la rétention et la satisfaction globale des clients.
Comment l'informatique cognitive améliore-t-elle l'expertise humaine ?
Les systèmes cognitifs peuvent simuler l'activité du cerveau humain pour résoudre les problèmes les plus complexes de la gestion des processus d'entreprise. Ils permettent d'accélérer, d'améliorer et de développer l'expertise humaine :
- Comprendre le langage naturel (ou les données sensorielles) et interagir naturellement avec les humains, en fournissant de manière autonome des conseils non biaisés.
- Raisonner - c'est-à-dire formuler des hypothèses, élaborer des arguments et planifier - et aider les utilisateurs par l'analyse du contenu et du contexte.
- Apprendre, détecter et appliquer le sens qui crée de nouvelles perspectives et de la valeur.
- Offrir un soutien progressif pour améliorer l'efficacité opérationnelle
Comment une organisation peut-elle passer du traitement traditionnel des processus d'affaires au traitement cognitif des processus d'affaires ?
La transition des processus d'affaires traditionnels aux processus d'affaires cognitifs nécessite une adoption et une exécution systématiques. Pour être cognitif, le processus doit penser et apprendre au-delà du cadre traditionnel. Ce processus implique d'enrichir le processus traditionnel par la connaissance, d'améliorer le système par la prise de décision et de développer l'activité par la compréhension.
L'approche globale peut être subdivisée en quatre phases de haut niveau :
- Découvrir : à un niveau élevé, la transition vers le traitement cognitif commence par une découverte collaborative pour apprendre et définir les processus d'affaires existants dans un atelier de lancement. Pour cela, il faut évaluer l'état de préparation de l'organisation et identifier les candidats au processus par le biais d'une évaluation cognitive des opportunités.
- Définir : la phase suivante consiste à identifier des informations exploitables à partir de l'utilisation réelle des processus et des points faibles de l'entreprise. Ces résultats permettront de cataloguer les domaines d'application potentiels de capacités cognitives, afin d'établir des projets basés sur cette liste et les besoins technologiques associés.
- Design : dans la phase de conception, le futur modèle de processus cognitif est identifié ainsi qu'une stratégie pour extraire des informations à partir de données non structurées.
- Développer : enfin, les capacités identifiées, reconnues et explorées sont mises en œuvre à l'aide de prototypes pour être testées dans des cas d'utilisation concrets.
Quels sont les exemples concrets d'utilisation professionnelle de l'informatique cognitive ?
Dans le domaine de la santé, les systèmes de gestion des soins hospitaliers peuvent exploiter les données des médias sociaux pour examiner la propagation des maladies et suivre l'apparition de pandémies. Par exemple, lors d'une épidémie de dengue dans une ville, les hôpitaux peuvent surveiller les flux Twitter pour identifier les symptômes ressentis par le public. Des technologies telles que la géolocalisation permettent d'identifier les tweets locaux ; le traitement du langage naturel peut être utilisé pour déterminer quels tweets concernent une maladie particulière. Ces analyses en temps réel peuvent aider les organismes d'assurance maladie à suivre et à prévoir les épidémies et à prendre des mesures proactives, par exemple en incitant le public à se faire vacciner ou à faire des provisions.
Dans le secteur bancaire, la gestion cognitive des processus d'affaires (BPM) est largement utilisée pour évaluer la satisfaction client. Par exemple, lorsque le dossier de prêt des clients est approuvé, ils sont dirigés vers le département de gestion des prêts de la banque, qui s'assure du bon recouvrement des paiements, ainsi que de toute modification de l'échéancier. Cela implique des appels entrants et sortants qui génèrent des transcriptions d'appels. En appliquant l'analyse cognitive à ce processus, la banque peut alors déterminer si ses employés posent les bonnes questions, s'ils sont polis et s'ils travaillent efficacement. Le résultat est inévitablement une meilleure expérience pour le client et la banque.
Dans le domaine du service client, les entreprises peuvent utiliser les technologies cognitives pour analyser les informations fournies par les clients sous forme de lettres, de courriers électroniques ou d'autres communications. Par exemple, lorsqu'elles traitent avec des clients ayant un fort sentiment négatif, les entreprises peuvent déployer une analyse des sentiments. Cela permettra d'orienter ces clients vers les employés qui peuvent le mieux les servir, ce qui augmentera la satisfaction client.
Dans le domaine du recrutement, les managers confrontés à des centaines de candidatures pour des dizaines de postes passent généralement énormément de temps à essayer d'identifier les meilleurs candidats, en utilisant uniquement leur simple intuition et d'autres outils limités. L'informatique cognitive peut changer tout cela, car elle va au-delà des attributs formels des candidats (tels que leurs diplômes ou leurs années d'expérience professionnelle) et intègre des techniques plus modernes de collecte de données.
