Passons en revue quelques exemples d'applications et d'entreprises transformées par les services cognitifs et quelques cas d'utilisation futurs pour voir à quel point ils changent le paysage technologique.
Grâce aux services cognitifs de géants du cloud comme AWS, IBM et Microsoft Azure, les équipes de développeurs de toutes tailles ont désormais accès à des services cognitifs d'une puissance stupéfiante. Fournis par le biais d'API, ces services permettent d'injecter facilement une intelligence de nouvelle génération dans les applications.
Chat et interaction sociale
En 2015, les utilisateurs actifs mensuels des applications de chat ont dépassé ceux des réseaux sociaux, et le fossé continue de se creuser. En effet, la messagerie est devenue un élément essentiel des réseaux sociaux eux-mêmes. Avec cette croissance rapide, les applications de messagerie ont évolué, passant de simples outils pour envoyer et recevoir de courts messages textuels à des expériences innovantes et complètes, dotées de fonctions surprenantes et agréables. Les API cognitives sont le moteur de cette innovation.
Chatbots et informatique cognitive
Les chatbots sont l'une des premières formes d'algorithmes d'IA. Même s'il est peu probable qu'ils réussissent bientôt le test de Turing, ils représentent l'évolution naturelle des applications à commande vocale. Alors qu'auparavant vous deviez appeler une ligne d'assistance et appuyer sur la touche 1 pour obtenir les comptes fournisseurs, vous pouvez désormais parler avec des phrases complètes à un système capable de discerner votre intention.
Que vous le sachiez ou non, l'adoption des chatbots a explosé car les entreprises cherchent à réduire les temps d'attente, à améliorer l'expérience client et à minimiser le coût des opérateurs téléphoniques humains. Pour l'instant, ils sont principalement utilisés pour gérer des tâches simples : comprendre les demandes de base et y répondre en fonction de règles prédéfinies, en répondant à des questions telles que "Où en est ma commande ?" ou "Chatbot, allume les lumières d'ambiance".
Cependant, des API telles que Watson Assistant ou Amazon Lex facilitent la création de services capables d'appliquer une logique aux modèles observés dans ces demandes en langage naturel. Ces services peuvent, par exemple, observer un afflux soudain d'appels provenant d'un aéroport souffrant de retards de décollage et modifier la séquence d'options pour donner la priorité à la reprogrammation des vols. Ils peuvent aussi constater que les appels en provenance d'un pays ou d'une région particulière ont tendance à être passés dans une langue différente et modifier les options par défaut en conséquence. Ils peuvent même identifier des schémas grammaticaux qui indiquent aux clients qu'ils doivent immédiatement transmettre leur appel à un superviseur.
Les interfaces conversationnelles intelligentes utilisant la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la reconnaissance faciale et les modèles d'apprentissage automatique peuvent offrir des expériences très attrayantes et des conversations réalistes à des fins diverses. Mieux encore, elles tireront des enseignements de ces expériences.
Les chatbots changeront notre façon de faire des opérations bancaires, des achats et d'apprendre : ils feront des recommandations, comprendront des concepts abstraits et apprendront à connaître les individus en se basant sur leurs expériences antérieures. À terme, ils deviendront si performants que vous ne saurez même plus si vous parlez à un humain.
Exemple de code : Chatbot sur la domotique
En utilisant Watson et PubNub ChatEngine, vous pouvez facilement créer un chatbot doté d'une intelligence artificielle qui contrôle votre maison intelligente.
Ce tutoriel vous montre comment construire un chatbot qui accepte des commandes textuelles, les analyse et prend des mesures en fonction de ces commandes. Par exemple, un utilisateur tape "allumer les lumières dans le salon" et le chatbot déclenche l'allumage des lumières.
{
"homeauto_intents":
[
{
"intent":"turnOFF",
"examples":
[
{"text":"Put off"},
{"text":"Switch off"},
{"text":"Turn off"}
],
"description":"Turn on intents"
},
{
"intent":"turnON",
"examples":
[
{"text":"Put on"},
{"text":"Switch on"},
{"text":"Turn on"}
],
"description":"Turn off intents"
}
Traitement du langage naturel
La science des données et le traitement du langage naturel (NLP), terme générique désignant les solutions d'IA capables de traiter avec succès de grandes quantités de données en langage naturel, constituent un autre domaine extrêmement important. Le NLP ne se contente pas d'évaluer les mots et la grammaire d'un point de vue sémantique, il peut aussi déceler les sentiments et les émotions, en découvrant ce que les utilisateurs pensent d'un sujet ou d'une question grâce à une analyse message par message.
La PNL est un avantage considérable pour les marques, les personnalités publiques et les organisations qui ont besoin de comprendre et de répondre aux opinions des utilisateurs à une époque où les réputations peuvent être faites ou défaites en l'espace de quelques minutes. Imaginons qu'une marque lance une nouvelle publicité pour un produit. En utilisant les services cognitifs appropriés, elle peut puiser dans un flux de médias sociaux sur un hashtag spécifique ou le nom du produit et demander à son API NLP d'analyser tous les messages pertinents et de fournir un retour d'information sur la façon dont le public réagit au produit.
Voici un exemple d'application conçue pour analyser et évaluer l'opinion des gens sur les politiciens américains sur Twitter. Elle surveille des mots-clés et des phrases spécifiques et peut ensuite représenter l'émotion des utilisateurs dans des régions géographiques définies.
Par exemple, si un utilisateur soumet le texte "Je suis heureux"...
{
"session_id": 1,
"text": "I am happy!"
}
Watson analyse le texte et renvoie l'information suivante :
{
"session_id": 1,
"text": "I am happy!"
"session_sentiment": {
"overall": 0.879998,
"positive": {
"count": 1,
"avg": 0.879998
},
"negative": {
"count": 0,
"avg": 0
},
"neutral": {
"count": 2,
"avg": null
}
},
"score": 0.88006828
}
Les marques consacrent déjà des sommes importantes à l'analyse des sentiments du marché. À mesure que ces systèmes deviendront plus intelligents, plus robustes et plus automatisés, ils seront en mesure de mieux comprendre le public à moindre coût.
Commerce électronique
Bien que les achats en ligne aient complètement changé la façon dont nous achetons des produits, il manque un élément essentiel aux magasins de type "brique et mortier" : des employés serviables. À l'échelle à laquelle les boutiques en ligne opèrent, il n'est pas économiquement viable d'avoir des personnes qui s'occupent du chat en direct.
C'est pourquoi de nombreux magasins en ligne se tournent vers des assistants d'achat intelligents pour optimiser l'expérience, aider les clients à répondre à leurs questions, leur faire des recommandations et même les aider à passer à la caisse.
Nordstrom a dominé les saisons des fêtes précédentes avec son chatbot Messenger, qui allait au-delà de simples questions et réponses prédéfinies et utilisait des services cognitifs pour comprendre réellement ce que le client recherchait et l'aider si nécessaire. Il proposait des recommandations de cadeaux et pouvait même aider à remplir la commande.
Les chatbots nous évitent également le redoutable appel téléphonique au service clientèle, où l'on doit attendre une heure pour qu'un représentant s'occupe d'un simple problème. Amazon a déployé des chatbots capables de résoudre les problèmes mineurs que rencontrent la plupart des clients lorsqu'ils ont besoin d'aide pour passer leur commande.
Maintenant que nous avons examiné quelques exemples d'intelligence dans le monde réel d'aujourd'hui, projetons-nous dans l'avenir et voyons comment les services cognitifs changeront notre monde à l'avenir.
Villes intelligentes
Les villes du futur s'appuieront sur divers services intelligents intégrés pour les rendre plus sûres, plus efficaces et plus respectueuses de l'environnement. La reconnaissance d'images, la vision par ordinateur et les API de vision joueront un rôle essentiel dans cette transformation, en traitant et en agissant sur les images dans l'espace urbain.
L'agriculture
La population mondiale continue de croître et nourrir ces milliards de personnes sera un défi considérable dans les années à venir. Les services cognitifs joueront un rôle essentiel dans la gestion des champs et des usines, nous permettant de prendre des décisions intelligentes et de contrôler les ressources avec une précision jamais atteinte auparavant.
Les fermes intelligentes et l'IdO intégreront autant de points de données précieux que possible pour prendre des décisions agricoles intelligentes, même celles qui semblent contre-intuitives. Par exemple, en agrégeant les données météorologiques en temps réel, les données des capteurs à distance et les performances historiques, les services cognitifs peuvent perfectionner le plan d'irrigation individuel et le mettre à jour en fonction des circonstances uniques de chaque jour.
Sécurité des données
Alors que nous sommes de plus en plus connectés et que nos vies numériques prennent le pas sur nos vies physiques, la confidentialité et la sécurité des données se transforment de quelque chose dont nous sommes vaguement conscients en une menace personnelle déconcertante et omniprésente.
Les réglementations et les règles - HIPAA, GDPR, SOC II - sont un moyen de s'assurer que les entreprises et les organisations ont mis en place les garde-fous appropriés. La mise en œuvre détaillée de ces réglementations complexes peut s'avérer lourde à gérer, et c'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu.
Les services cognitifs peuvent être entraînés à comprendre et à donner un sens aux règles et aux réglementations, puis à suggérer des moyens de se mettre en conformité. Les services cognitifs permettent de fournir des informations précieuses sur la sécurité des données, depuis les règles et lois pertinentes jusqu'à la modération des contenus.
Soins de santé
L'innovation progresse généralement plus lentement dans le secteur de la santé que dans d'autres secteurs pour plusieurs raisons, notamment les marges étroites, la lourdeur de la réglementation et le cloisonnement de la recherche et du développement. Les services cognitifs offrent la possibilité de lever les obstacles à l'innovation et d'améliorer le système de prestation, depuis les organisations jusqu'aux patients.
Dans le secteur des soins de santé, la prise de décision se fait généralement de manière cloisonnée, patient par patient. Les services cognitifs, en revanche, analysent et agissent sur la base d'une vision globale des facteurs qui influencent la santé : le statut socio-économique, l'environnement, l'accès aux soins de santé, etc. Les services cognitifs peuvent recommander au médecin des soins de meilleure qualité et plus ciblés, y compris des programmes de santé et de bien-être.
Les services cognitifs peuvent favoriser l'intégration et la connexion des systèmes existants au sein des organismes de soins de santé et mettre au jour des informations essentielles. Soudainement capables d'agréger des données et de relier les besoins des parties prenantes, les organisations peuvent fournir de meilleurs soins tout en fonctionnant de manière plus efficace.
L'intelligence maintenant
Cet article n'a décrit qu'une infime partie de la manière dont les services cognitifs vont changer notre façon de concevoir l'entreprise et le rôle que les applications peuvent jouer. Dans le passé, les logiciels suivaient des instructions. Avec les services cognitifs, les solutions peuvent s'adapter, évoluer et accomplir des choses qui auraient pu sembler impossibles il y a seulement quelques années. Nous ne pouvons pas voir toutes les implications, mais d'après ce que nous savons, il ne fait aucun doute que l'impact sur les entreprises sera profond, positif et présent avant même que vous ne vous en rendiez compte.
Comment PubNub peut-il vous aider ?
Cet article a été publié à l'origine sur PubNub.com
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