Qu’est-ce que la recherche cognitive ?

Au lieu de simplement récupérer une liste de documents contenant des mots spécifiques, la recherche cognitive vise à comprendre la signification de la question de l'utilisateur et à fournir des réponses, des résumés et des connexions entre des informations apparemment disparates.

Il imite, dans une certaine mesure, les processus cognitifs humains comme la compréhension du langage, la reconnaissance des modèles et l'établissement d'inférences. Plusieurs composants clés fonctionnent ensemble pour rendre possible la recherche cognitive :

• Natural language processing (NLP) : La TAL est essentielle pour comprendre les nuances du langage humain, y compris la syntaxe, la sémantique et le sentiment. Il permet au moteur de recherche d'interpréter la signification des mots et des expressions, d'identifier les entités (personnes, lieux, organisations) et de comprendre les relations entre elles.
  
  Cela permet aux utilisateurs d'effectuer des recherches à l'aide de mots et d'expressions naturels, plutôt que d'avoir à formuler des requêtes précises sur les mots clés.
   
• Machine learning (ML) : Les algorithmes de machine learning sont utilisés pour entraîner le moteur de recherche sur de grandes quantités de données, ce qui lui permet d'apprendre des modèles, d'identifier des informations et d'améliorer leur précision au fil du temps.
  
  Les techniques de ML, comme les algorithmes de classement, le clustering et la classification, aident les moteurs de recherche à organiser et à hiérarchiser les résultats en fonction de la pertinence et des préférences.
   
• Graphes de connaissances : Les graphiques de connaissances représentent l'information sous la forme d'un réseau d'entités interconnectées et de leurs relations.
  
  Ils fournissent une représentation structurée des connaissances qui permet au moteur de recherche de comprendre le contexte d'une requête et de fournir des résultats plus complets et plus perspicaces. Par exemple, un graphique de connaissances pourrait relier « Albert Einstein » à « la théorie de la relativité » et à « la physique », ce qui permettrait au moteur de comprendre la relation entre ces concepts.
   
• Recherche sémantique : La recherche sémantique se concentre sur la compréhension de la signification et de l'intention derrière une requête, plutôt que sur la mise en correspondance de mots clés. Il s'appuie sur la TAL et les graphiques de connaissances pour identifier les concepts et les entités proches de la requête et extraire les résultats qui sont liés sémantiquement, même s'ils ne contiennent pas les mots clés exacts.
   
• Connecteurs de données : La recherche cognitive nécessite l’accès à une grande variété de sources de données, structurées et non structurées, pour fournir des résultats complets. Les connecteurs de données permettent au moteur de recherche d'ingérer et d'indexer des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des documents, des sites Web et des médias sociaux.

Il convient également de noter qu’une interface utilisateur bien conçue est essentielle pour présenter les résultats d’une recherche cognitive de manière claire et intuitive.

Cela peut inclure des fonctionnalités telles que la recherche à facettes, des visualisations et des résumés pour aider les utilisateurs à trouver rapidement les informations dont ils ont besoin. Dans certains cas, l’intelligence artificielle générative peut également prendre en charge la recherche cognitive.

La recherche cognitive marque un changement fondamental dans la façon dont nous interagissons avec les données. Contrairement aux méthodes de recherche traditionnelles qui s'appuient sur la correspondance de mots clés, la recherche cognitive exploite la puissance de l'intelligence artificielle et du ML pour comprendre la véritable signification et l'intention derrière une question.

Les moteurs traditionnels sont souvent confrontés à des questions complexes, à un langage nuancé et à la nécessité de comprendre le contexte, récupérant simplement des documents contenant des mots clés spécifiques. Cela peut conduire à des visites non pertinentes et à une expérience utilisateur frustrante.

La recherche cognitive, quant à elle, vise à imiter les processus cognitifs humains, en interprétant la signification des mots et des phrases, en identifiant les entités et en comprenant les relations entre elles. Cela permet aux utilisateurs d'effectuer des recherches en langage naturel, comme s'ils posaient une question à un expert averti, plutôt que d'avoir à formuler des requêtes précises par mots clés.

Réponses plus utiles

La différence entre l'interface utilisateur traditionnelle et cognitive revient à demander à un bibliothécaire de trouver des livres contenant des mots spécifiques plutôt qu'à demander à un expert de répondre directement à votre question. L'expert comprend les nuances et le contexte de votre question et peut donner une réponse complète et éclairée, même si vous n'utilisez pas les mots exacts « justes ».

Cela passe par une combinaison d’éléments clés. Le traitement automatique du langage naturel (TAL) permet au moteur de recherche de comprendre les subtilités de la communication humaine, tandis que les algorithmes de machine learning lui permettent d'apprendre des modèles et d'améliorer sa précision au fil du temps. Les graphiques de connaissance fournissent une représentation structurée de l'information, ce qui permet au moteur de recherche de comprendre les relations entre les concepts, et la recherche sémantique se concentre sur la compréhension de la signification et de l'intention derrière une requête.

Ces technologies fonctionnent ensemble pour fournir des réponses non seulement liées à la requête, mais également pertinentes, fournissant des réponses, des résumés et des connexions entre des informations apparemment disparates.

La recherche cognitive représente une évolution qui s'éloigne de la simple recherche de documents pour véritablement comprendre les données, ce qui permet aux gens de poser des questions complexes en langage naturel et d'obtenir des réponses pertinentes et perspicaces.

La recherche cognitive offre une gamme d'avantages convaincants qui améliorent la récupération des informations et la découverte des connaissances. Sa capacité à comprendre le contexte et l'intention permet d'améliorer considérablement les expériences et les résultats de recherche.

Un des principaux avantages est une pertinence et une précision accrues. En comprenant la signification d'une requête, la recherche cognitive fournit des listes qui sont beaucoup plus liées aux besoins réels de l'utilisateur, réduisant ainsi le temps passé à trier des informations non pertinentes.

Cela se traduit par une amélioration de la productivité, car les gens peuvent trouver rapidement l'information dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées et accomplir des tâches efficacement. De plus, l'interface utilisateur cognitive favorise des connaissances plus approfondies en connectant des éléments de données apparemment disparates et en révélant des modèles cachés.

Cela peut mener à de nouvelles découvertes, à une meilleure compréhension de sujets complexes et à une prise de décision plus éclairée.

Une meilleure expérience utilisateur démocratise les informations

Un autre avantage clé est l'expérience utilisateur améliorée. La recherche cognitive prend en charge les requêtes naturelles, ce qui permet aux utilisateurs d'effectuer des requêtes à l'aide d'un jargon conversationnel, comme ils le feraient pour poser une question à un expert humain. Cela rend la recherche plus intuitive et plus conviviale, éliminant la nécessité de formuler des requêtes complexes par mots clés.

Cela contribue également à la démocratisation de l'information, en permettant aux utilisateurs de tous niveaux techniques d'accéder et de comprendre plus facilement les données complexes.

La recherche cognitive peut également offrir des expériences personnalisées, en adaptant la réponse aux préférences individuelles, à l'histoire passée et aux informations contextuelles. Cela garantit que les utilisateurs voient les informations clés correspondant à leurs besoins spécifiques.

Au-delà des utilisateurs individuels, elle offre des avantages significatifs aux organisations. Il permet de découvrir des connaissances cachées dans de grandes quantités de données, ce qui permet aux entreprises d’exploiter plus efficacement leurs informations.

Cela peut mener à une innovation améliorée, à un meilleur service et à des opérations plus efficaces. La recherche cognitive facilite également le partage des connaissances et la collaboration en permettant aux employés de trouver et d'accéder plus facilement aux informations à l'échelle de l'organisation.

Enfin, il peut favoriser une meilleure prise de décision en donnant accès à des informations complètes et pertinentes, ce qui permet aux dirigeants de faire des choix plus éclairés et stratégiques. En bref, il permet aux individus et aux organisations de libérer le plein potentiel de leurs données, en transformant l'information en informations exploitables.

Applications et cas d'utilisation de la recherche cognitive dans divers secteurs

La recherche cognitive transforme la façon dont les organisations de divers secteurs tirent parti des informations. Sa capacité à comprendre le contexte et l'intention en fait un outil puissant pour un large éventail d'applications et de cas d'utilisation.

• Secteur des soins de santé : la recherche à l'aide de techniques humaines peut aider les médecins à accéder rapidement aux dossiers des patients, à la documentation médicale et à trouver des essais cliniques pertinents, ce qui permet d'établir des diagnostics et des plans de traitement plus éclairés. Il peut également permettre aux patients de trouver des informations fiables sur leurs pathologies et les options de traitement.
   
• Finance : il permet d’analyser les tendances du marché, d’identifier les opportunités d’investissement et de gérer les risques. Il peut également aider les institutions financières à se conformer à la réglementation et à détecter les fraudes.
   
• Droit : pour les professionnels du droit, il peut rationaliser la recherche juridique, en aidant les avocats à trouver rapidement la jurisprudence, les statuts et d'autres documents juridiques pertinents. Cela peut améliorer considérablement l'efficacité et réduire le temps consacré à la recherche manuelle.
   
• Fabrication : aide à l'efficacité opérationnelle, optimise les chaînes d'approvisionnement et améliore le développement des produits. Il peut aider les ingénieurs à trouver rapidement une documentation technique, à identifier les problèmes potentiels et à collaborer sur des solutions. Dans le secteur du e-commerce, la recherche cognitive peut personnaliser les recommandations de produits, améliorer la pertinence de la recherche et améliorer l'expérience client. Il permet également d’analyser le comportement des clients et d’identifier des tendances.
   
• Les agences gouvernementales : améliorent les services aux citoyens, rationalisent les processus internes et améliorent la prise de décision. Il peut aider les employés du gouvernement à trouver rapidement des informations pertinentes, à répondre aux demandes des citoyens et à analyser des données complexes.

Au-delà de ces exemples spécifiques, elle est également appliquée dans des domaines comme le service client, où elle peut alimenter des chatbots intelligents et des assistants virtuels qui peuvent comprendre les demandes des clients et y répondre en termes naturels.

Dans le domaine de l'éducation, il peut aider les étudiants à trouver plus efficacement des documents et des sujets de recherche pertinents. De plus, dans les médias et le divertissement, il peut être utilisé pour personnaliser les recommandations de contenu et améliorer la recherche dans de vastes bibliothèques de contenu.

Les applications potentielles de la recherche cognitive sont vastes et continuent de s'étendre à mesure que la technologie évolue. Sa capacité à transformer des données non structurées en informations exploitables en fait un outil précieux pour toute organisation qui s'appuie sur des informations pour mener ses opérations et atteindre ses objectifs.