Watson est un supercalculateur IBM qui combine l’intelligence artificielle (IA) et des logiciels d’analyse sophistiqués pour une performance optimale en tant que machine à » répondre aux questions « . Le supercalculateur porte le nom du fondateur d’IBM, Thomas J. Watson.
Le supercalculateur Watson traite à un rythme de 80 teraflops (mille milliards d’opérations en virgule flottante par seconde). Pour reproduire (ou dépasser) la capacité d’un humain de haut niveau à répondre à des questions, Watson accède à 90 serveurs avec un magasin de données combiné de plus de 200 millions de pages d’informations, qu’il traite en fonction de six millions de règles logiques. Le système et ses données sont autonomes dans un espace qui pourrait accueillir 10 réfrigérateurs.
Les principaux composants de Watson comprennent :
- Les cadres, l’infrastructure et les autres éléments nécessaires à l’analyse des données non structurées de l’architecture de gestion de l’information non structurée (UIMA) d’Apache.
- Hadoop d’Apache, un cadre de programmation gratuit basé sur Java qui prend en charge le traitement de grands ensembles de données dans un environnement informatique distribué.
- SUSE Enterprise Linux Server 11, le système d’exploitation le plus rapide disponible sur processeur Power7.
- 2 880 cœurs de processeur.
- 15 téraoctets (To) de RAM.
- 500 gigaoctets (Go) d’informations prétraitées.
- Le logiciel DeepQA d’IBM, qui est conçu pour la recherche d’informations intégrant le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique.
Les applications de la technologie d’informatique cognitive sous-jacente de Watson sont presque infinies. Parce que l’appareil peut effectuer de l’exploration de texte et des analyses complexes sur d’énormes volumes de données non structurées, il peut soutenir un moteur de recherche ou un système expert avec des capacités bien supérieures à celles qui existaient auparavant.
En mai 2016, BakerHostetler, un cabinet d’avocats basé dans l’Ohio, a signé un contrat pour un système expert juridique basé sur Watson afin de travailler avec son équipe de faillite de 50 personnes. Ce système, appelé Ross, peut extraire des données d’environ un milliard de documents textuels, analyser les informations et fournir des réponses précises à des questions compliquées en moins de trois secondes. Le traitement du langage naturel permet au système de traduire le jargon juridique pour répondre aux questions des avocats.
Alors que les créateurs de Ross ajoutent d’autres modules juridiques, des systèmes experts similaires transforment la recherche médicale.
Watson dans les soins de santé
Les soins de santé ont été l’un des premiers secteurs auxquels la technologie Watson a été appliquée. La première mise en œuvre commerciale de Watson a eu lieu en 2013, lorsque le Memorial Sloan Kettering Cancer Center a commencé à utiliser le système pour recommander des options de traitement aux patients atteints de cancer du poumon afin de s’assurer qu’ils recevaient le bon traitement tout en réduisant les coûts. Depuis lors, des prestataires tels que la Cleveland Clinic, le Maine Center for Cancer Medicine et le Westmed Medical Group ont également mis en œuvre des outils Watson.
Cependant, toutes les mises en œuvre ne se sont pas déroulées sans heurts. Le MD Anderson Cancer Center de Houston a lancé un projet en 2013 pour construire un système d’aide à la décision alimenté par la technologie Watson pour aider les médecins à déterminer les meilleures options de traitement. Mais après avoir dépensé plus de 62 millions de dollars sur le projet au cours de quatre années, les administrateurs de l’hôpital ont annulé le projet, affirmant qu’il n’avait pas atteint ses objectifs.
Les soins de santé restent un point focal principal pour IBM qui tente de prouver la technologie Watson, et la société continue de forger des partenariats avec des organisations de soins de santé. En mai 2018, par exemple, le plus grand système de santé spécialisé de l’Inde, Apollo, a accepté d’adopter Watson pour l’oncologie et Watson pour la génomique. Les deux plateformes d’informatique cognitive d’IBM aideront les médecins à prendre des décisions pour des soins personnalisés contre le cancer.
L’utilisation de Watson par IBM pour résoudre certains des plus gros problèmes autour des soins aux patients et l’utilisation d’idées fondées sur les données pour recommander des options de traitement prouveraient la valeur des technologies Watson.
Watson Analytics
Watson Analytics est l’une des principales mises en œuvre de la technologie Watson. Il s’agit d’une plateforme d’exploration, de visualisation et de présentation des données qui utilise les capacités cognitives de Watson pour faire apparaître automatiquement des idées fondées sur les données et recommander des façons de présenter les données.
La plateforme est composée d’un composant d’exploration, qui permet aux utilisateurs de télécharger leurs données, recommande automatiquement des variables potentiellement corrélées et établit des comparaisons ; d’un outil de prédiction qui permet aux utilisateurs d’obtenir des réponses à des questions complexes en fonction de leurs données ; et d’un outil de reporting qui prend en charge le développement de tableaux de bord et de rapports.
Chaque composant est accessible à l’aide d’une interface utilisateur graphique (GUI), ce qui minimise le besoin d’une formation avancée en science des données. La plateforme est destinée à rendre l’analyse avancée accessible aux travailleurs ayant des connaissances techniques limitées. Le coût de Watson Analytics dépend de la version ; il existe une version gratuite qui inclut la possibilité de télécharger des feuilles de calcul, d’obtenir des visualisations, d’obtenir des aperçus et de construire des tableaux de bord. L’édition « Plus » comprend les capacités de la version gratuite ainsi que 2 Go de stockage et des sources de données, y compris des bases de données, à partir de 30 $ par utilisateur et par mois. Une édition « Professional » avec toutes les fonctionnalités ci-dessus, ainsi qu’un locataire multiutilisateur pour collaborer, 100 Go de stockage et davantage de données, coûte 80 $ ou plus par utilisateur, par mois. (Tarifs 2018 tirés du site Web d’IBM Watson Analytics).
Les API d’IBM permettent aux entreprises de créer des applications d’IA
IBM a publié une gamme d’interfaces de programme d’application (API) sur son cloud qui permettent aux utilisateurs de créer leurs propres applications d’IA qui utilisent la technologie principale de Watson en back-end. Il existe des API qui prennent en charge des cadres de développement populaires comme Java, Python et autres.
IBM dispose également de connecteurs API vers des algorithmes d’apprentissage profond pré-entraînés qui permettent aux utilisateurs de créer des applications pour des choses comme le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et l’analyse du ton. Une API prend en charge le développement d’assistants intelligents utilisant la technologie Watson en back-end.
L’histoire d’IBM Watson
Dans un article du AI Magazine de l’automne 2010, les chercheurs d’IBM ont relaté leur parcours de trois ans pour construire un système informatique capable de rivaliser avec les humains en répondant correctement aux questions en temps réel de l’émission télévisée Jeopardy ! Ce projet a conduit à la conception de l’architecture DeepQA d’IBM et de Watson.
En 2011, Watson a défié deux joueurs les mieux classés de Jeopardy ! — les champions Ken Jennings et Brad Rutter — et les a battus de façon célèbre. L’avatar Watson était assis entre les deux concurrents, comme le ferait un concurrent humain, tandis que sa masse considérable était assise à un autre étage du bâtiment. Comme les autres concurrents, Watson n’avait pas accès à Internet.
Lors de l’épreuve d’entraînement, Watson a démontré une capacité similaire à celle d’un humain pour les jeux de mots complexes, en répondant correctement, par exemple, à l’indice de réponse » Barre de chocolat classique qui est une femme juge à la Cour suprême « , par » Qu’est-ce que Baby Ruth Ginsburg ? « . Rutter a noté que, bien que la recherche d’informations soit « triviale » pour Watson et difficile pour un humain, ce dernier est toujours meilleur dans la tâche complexe de la compréhension. Néanmoins, l’apprentissage automatique permet à Watson d’examiner ses erreurs par rapport aux bonnes réponses afin de voir où il s’est trompé et d’informer les futures réponses.
Les chercheurs de l’IBM ont conclu que DeepQA s’est avéré être une architecture efficace et extensible qui pourrait être utilisée pour combiner, déployer, évaluer et faire progresser un large éventail de techniques algorithmiques dans le domaine de la réponse aux questions.