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Des systèmes informatiques en langages naturels pour gérer les informations et les communications de demain.

Quand l'intelligence des machines se marie avec l'intelligence humaine.

Par Virginie Guignard Legros , le 02 décembre 2018 | Dernière mise à jour de l'article le 03 décembre 2018

“Chaque minute dans le monde près de 2 milliards d’octets de données sont créés. Ces données représentent de nouvelles ressources, de nouvelles opportunités mais également de nouveaux défis à relever.

Au confluent entre innovation technologique et management, la gestion et l’analyse de ces données massives intéressent de nombreux secteurs d’activités (télécom, santé, publicité, grande consommation, finance). Elles supposent, également, des mutations profondes au sein des organisations...

Quels sont les impacts de la data science au sein des organisations ? Comment modifie-t-elle les différentes fonctions de l’entreprise (marketing, finance, production etc.), le travail au quotidien, ou encore les relations entre l’organisation et son écosystème ? Autant de questions auxquelles doit pouvoir aujourd’hui répondre la recherche afin de faire face à ces phénomènes émergents. Cependant, au-delà d’une simple thématique nouvelle, de par la spécificité des phénomènes étudiés, le recours à de nouveaux outils méthodologiques et la fertilisation croisée avec de nombreuses autres disciplines, il nous semble que nous assistons aujourd’hui à l’émergence d’une discipline à part entière”.

Source : Management & data science : contours d’une discipline émergente en sciences de gestion par Caroline Riché, Olivier Mamavi, Ludovic Taphanel, Romain Zerbib - 2017
https://management-datascience.org/2017/09/29/management-data-science-contours-dune-discipline-emergente-en-sciences-de-gestion/

L’entreprise aujourd’hui a plusieurs outils pour gérer ces milliers et quelques fois ces milliards de données. Trois sont chacune à des extrêmes de l’intelligence artificielle.

D’un côté WATSON d’IBM, sorte d’énorme chalutier qui navigue sur la mer de données et qui va attrapper le maximum d’informations pour après les traiter en les triant dans des silos. C’est un excellent système pour rechercher les différents cas de figures, les anomalies, les tendances, les flux. Par exemple, il peut analyser des radiologies de patients et être plus performant que les médecins dans le dépistage de certaines maladies.

De l’autre, DEMS de Global Data Excellence, une solution de gouvernance des données et de l’entreprise. Elle pose des pieuvres auto-apprenantes qui exécutent les requêtes du détenteur des informations directement dans ses bases de données. Le système est de nature chirurgical et optimise des processus des organisations selon les valeurs définies par le propriétaire. Par exemple, il peut traquer les dysfonctionnements dans une optique d’optimisation des coûts.

Et la troisième clef de la gestion des data de demain : l’IEML, une langue artificielle à la sémantique calculable qui n’impose aucune limite aux possibilités d’expression de nouveaux sens. Alors que les moteurs de recherche se basent sur le sens des mots ou sur des balises METATAG qui vont définir le résultat des recherches. L’IEML, elle propose une recherche au delà du mot. Ainsi, là où un Metatag proposait le mot "chat" pour définir le contenu d’un texte, l’IEML contextuellement pourra proposer d'autres mots fauve, pelage, chartreux...électricité statique, voire d'autres contextes.

Ces trois types d'innovation vont changer nos environnements informatifs.

Chez IBM, là où vous communiquiez avec votre collègue, voir avec les systèmes installés sur votre ordinateur, maintenant, vous allez aussi converser avec les objets connectés dits IOT.

“Transformez la façon dont votre entreprise fonctionne grâce aux données, à l'informatique cognitive et à la plateforme Watson IoT.

Exploitez la puissance du moteur cognitif de la plateforme Watson IoT pour concevoir des solutions intégrées et spécialisées afin de résoudre les enjeux propres à votre activité et à votre secteur”.

Source : https://www.ibm.com/internet-of-things/fr-fr/index.html

Chez DEMS, le seul hasard qui persistera dans votre organisation sera celui que vous allez définir dans votre implémentation adaptée du système.  DEMS permet de traquer les dysfonctionnements des systèmes, les incohérences cognitives et relationnelles des humains,... vous pourrez aussi faire des simulations des effets de vos décisions sur votre organisation sur plusieures décennies.

“Appelé DEMS pour Data Excellence Management System, ce logiciel est doté d’une intelligence artificielle visionnaire qui non seulement aide les entreprises à anticiper les attaques informatiques mais leur permet aussi de valoriser leurs informations grâce à l’analyse et à la maîtrise des enjeux de cybersécurité.

Véritable orchestrateur d’un dialogue entre humain et machine, DEMS a récemment reçu le prix d’excellence du programme H2020 de la Commission européenne”.

Source : https://www.globaldataexcellence.com/fr/dems-a-la-une-dagefi/

Pour l’IEML, l’enjeux va toucher l’humain et ses interactions avec ses pairs. Pierre Levy fut le premier à écrire sur l’intelligence collective en 1987 et en 1992 il part à la conquête une d’intelligence collective informatique. Avec l’IEML, il crée un code universel à partir duquel les mots auront des sens élargis comme dans le cerveau humain. C’est l’avènement de l’intelligence collective informatique. Le 1+1=3 n’est plus réservé aux humains, la machine pourra participer aux débats en M to M (machine to machine) ou en M to H (machine to human). Si les bases théoriques étaient posées depuis longtemps, sa version informatique est développée depuis quelques années par son créateur. À suivre.

“Pour représenter l’intelligence collective sur le Web, Pierre Lévy préconise la création d’un espace sémantique, une sorte de «ville abstraite» à plusieurs échelles de représentations. Cette ville virtuelle qui abritera six quartiers, lesquels correspondent aux trois types de connaissances (représentations mentales, compétences, intentions) et aux trois sortes de réalité des univers humains, autrement dit ses trois types de réseaux : messages, sociaux, techniques.

Source : La Lettre d’ADELI n°56 – ÉTÉ 2004 57 - 2004 -  http://www.adeli.org

Là où l’on se rapproche avec joie des plus merveilleux romans d’anticipation de Jules Verne, c’est lorsque le scientifique précise les modalités d’organisation de ces quartiers virtuels. Chacun de ces six quartiers serait organisé en zones sémantiques, chaque zone étant signalée par un idéogramme universel. De plus, chaque partie de la ville contiendrait des liens avec les autres parties.

"Quels problèmes IEML résout-il?

  • Décomposition des tags, des folksonomies, des taxonomies, des ontologies et des langages (français et anglais pour l'instant).
  • Recherche sémantique, calcul automatique et visualisation des relations sémantiques et des distances entre données.
  • Rendre aux utilisateurs les informations qu’ils produisent, permettant ainsi une intelligence collective réflexive".

Source : Blog de Pierre Levy - 2016 - https://pierrelevyblog.com/tag/ieml/

Ces trois innovations de cette dernière décennie vont bouleverser notre façon de gérer cette masse exponentielle et de plus en plus complexe de données et leurs échanges dans nos communications. Aujourd’hui, elles semblent complexes et inaccessibles, mais demain, elles seront partout dans notre quotidien. Les trois communiquent en langage naturel avec leurs utilisateurs. C’est à dire que l’on n’a pas besoin d’informaticiens ou de spécialistes pour faire fonctionner ou analyser ou synthétiser les informations générées. Elles sont compréhensibles de tous et pour tous.

Demain les données seront gérées par la machine, gouvernées par l'humain et co-créées par les deux.

Source image : Pixabay RyanMacGuire

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