Tribune libre : des ordinateurs capables de penser ? (Autonomy)

Publié initialement sur ITespresso.fr

Par Emmanuel Mériot, Directeur Régional Europe du Sud d’Autonomy

La probabilité naît de l’information et l’information naît de la probabilité.
Même si nous n’en avons pas forcément conscience, la compréhension humaine est axée sur des calculs de probabilités et d’incertitudes s’appuyant sur la connaissance d’informations passées.
Depuis toujours, les ordinateurs fonctionnent sur un modèle différent – l’apprentissage, le raisonnement et la logique étant jusqu’alors l’apanage de l’homme.

Mais un nouveau paradigme informatique du nom de Meaning Based Computing (MBC) a prouvé sa capacité à faire passer les ordinateurs au stade supérieur.

Grâce à cette technologie, les ordinateurs peuvent désormais traiter l’information selon le processus humain et prennent les décisions fondées sur le sens du contenu, bien au-delà de la simple correspondance entre tags et mots-clefs.

L’idée que les ordinateurs doivent se conformer au monde des humains plutôt que l’inverse est le principe fondateur du Meaning Based Computing.
Au lieu d’être limité par une vision en noir et blanc, de ligne et de colonnes avec laquelle les ordinateurs mènent le monde, les solutions de MBC comprennent la subtilité des idées exprimées par les êtres humains dans leurs manières d’effectuer des recherches et leurs interactions avec les données.

En comprenant toutes les informations numériques et en identifiant les relations qui existent entre elles, la technologie de MBC permet d’automatiser une multitude de processus qui exigeaient jusqu’ici des interventions humaines lourdes et prolongées.

Ainsi, le Meaning Based Computing aide les organisations à maximiser l’utilisation de l’information, à révolutionner la gestion des connaissances et à transformer la manière d’interagir avec les données.
Les technologies qui peuvent être utilisées pour faire du MBC sont variées  : linguistique, reconnaissance vocale et vidéo. Mais celle dont l’utilisation commerciale est la plus forte a été établie sur un modèle mathématique d’après les travaux scientifiques de Bayes et Shannon. Elle n’est pas limitée par les nuances du langage.

Renforcée par de nombreuses innovations (plus de 170 brevets déposés), cette nouvelle approche fondamentale identifie les modèles qui apparaissent naturellement dans les textes, les vidéos ou les fichiers audio en analysant l’usage et la fréquence de termes correspondant à des concepts spécifiques.

En examinant la prépondérance d’un modèle sur l’autre, cette technologie révolutionnaire jauge la probabilité que le contenu d’une question traite d’un sujet spécifique.

Ainsi, le produit central de cette infrastructure logicielle, l’Intelligent Data Operating Layer (IDOL), extrait l’essence numérique du contenu, encode cette signature unique des concepts, et permet une multitude d’opérations analytiques s’appliquant automatiquement aux e-mails, conversations téléphoniques, vidéos, documents et même aux interactions humaines avec les données.

Alors que la plupart des modèles de recherche commencent avec une connaissance a priori de l’état du système, le Meaning Based Computing commence par une feuille blanche et permet aux données entrantes de dicter le modèle.

Au lieu de dépendre des règles de grammaire et de linguistique, le modèle mixe les nouvelles informations avec une quantité toujours plus grande de contenus indexés afin de redéfinir et faire évoluer le moteur.

Les problèmes résolus par le Meaning Based Computing sont nombreux et couvrent des besoins aussi variés que la détection de fraudes et menaces, la gestion de grands cas juridiques et l’optimisation des ventes des plus grands sites web du monde.

Cette technologie, déjà adoptée par les plus grandes multinationales, manipule à ce jour plus de 10 pétabytes de données au quotidien.
Tribune libre d’Emmanuel Mériot, Directeur Régional Europe du Sud, Autonomy (société britannique  qui fournit des logiciels d’infrastructure d’entreprise et des technologies dites de Meaning-Based Computing)