L'informatique cognitive fait référence à l'informatique qui simule les processus de pensée des humains. L'informatique cognitive utilise des algorithmes d'auto-apprentissage ou d'apprentissage en profondeur soutenus par le traitement du langage naturel, l'intelligence artificielle et des ressources de données étendues («Big Data») pour fonctionner d'une manière similaire à la façon dont le cerveau humain pense et fonctionne lorsqu'il tente de résoudre des problèmes.
L'une des principales raisons pour lesquelles les entreprises ont engagé des ressources substantielles dans le domaine de l'informatique cognitive est son potentiel d'utilisation dans des applications telles que la santé, la finance, le droit et l'éducation, où de vastes quantités de données complexes peuvent être traitées et analysées de manière efficace et efficiente afin de résoudre problèmes complexes et aident à améliorer la prise de décision humaine.
En fournissant aux plates-formes d'informatique cognitive Big Data, l'intelligence artificielle et des algorithmes d'auto-apprentissage, ces systèmes sont en mesure d '«apprendre» davantage et d'augmenter leur précision au fil du temps, car ils sont capables de développer un réseau neuronal élaboré qui offre beaucoup plus de flexibilité et adaptabilité qu'une approche traditionnelle de modélisation de données basée sur un arbre décisionnel.
Le calcul cognitif gagne en popularité et en attention
L'un des exemples les plus connus de l'informatique cognitive est la plate-forme Watson d'IBM, que Big Blue a initialement développée pour répondre aux questions du jeu-questionnaire Jeopardy et faire correspondre le «cerveau» de l'ordinateur aux concurrents humains de l'émission.
Parmi les autres plates-formes d'informatique cognitive en cours de développement ou actuellement en service, citons Microsoft Cognitive Computers, Google DeepMind, HPE Haven OnDemand et Cisco Cognitive Threat Analytics.