Watson est un supercalculateur IBM qui combine l’intelligence artificielle (IA) et un logiciel analytique sophistiqué pour des performances optimales 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 une vitesse de 80 téraflops (billions d’opérations en virgule flottante par seconde). Pour reproduire (ou surpasser) la capacité d’un humain de haut niveau à répondre aux questions, Watson accède à 90 serveurs avec un magasin de données combiné de plus de 200 millions de pages d’informations, qu’il traite contre six millions de règles logiques. Le système et ses données sont autonomes dans un espace pouvant accueillir 10 réfrigérateurs.
Les composants clés de Watson comprennent:
- Frameworks, infrastructures et autres éléments d’Architecture de Gestion de l’Information Non Structurée (UIMA) Apache requis pour l’analyse des données non structurées.
- Hadoop d’Apache, un framework de programmation libre 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 de processeur Power7 disponible le plus rapide.
- 2 880 cœurs de processeur.
- 15 téraoctets (To) de RAM.
- 500 gigaoctets (Go) d’informations prétraitées.
- Le logiciel DeepQA d’IBM, conçu pour la recherche d’informations intégrant le traitement du langage naturel (PNL) et l’apprentissage automatique.
Les applications de la technologie informatique cognitive sous-jacente de Watson sont presque infinies. Étant donné que l’appareil peut effectuer une exploration de texte et des analyses complexes sur d’énormes volumes de données non structurées, il peut prendre en charge 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 d’experts juridiques 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 texte, analyser les informations et fournir des réponses précises à des questions complexes 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’une des premières industries auxquelles 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 fournisseurs 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 implémentations ne se sont pas bien déroulées. Le Centre de cancérologie MD Anderson à 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 pour le projet en quatre ans, 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 l’entreprise continue de nouer des partenariats avec des organisations de soins de santé. En mai 2018, par exemple, Apollo, le plus grand système de santé spécialisé en Inde, a accepté d’adopter Watson pour l’oncologie et Watson pour la génomique. Les deux plates-formes d’informatique cognitive 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 liés aux soins aux patients et l’utilisation d’informations basées sur les données pour recommander des options de traitement prouveraient la valeur des technologies Watson.
Watson Analytics
Watson Analytics est l’une des principales implémentations de la technologie Watson. Il s’agit d’une plate-forme d’exploration, de visualisation et de présentation de données qui utilise les capacités cognitives de Watson pour faire apparaître automatiquement des informations basées sur les données et recommander des façons de présenter les données.
La plate-forme est composée d’un composant d’exploration, qui permet aux utilisateurs de télécharger leurs données, de recommander automatiquement des variables potentiellement corrélées et d’établir des comparaisons; un outil de prédiction qui permet aux utilisateurs d’obtenir des réponses à des questions complexes en fonction de leurs données; et 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 de formation avancée en science des données. La plate-forme est destinée à rendre les analyses avancées accessibles 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 informations et de créer des tableaux de bord. L’édition « Plus » comprend les fonctionnalités de la version gratuite ainsi que 2 Go de stockage et de sources de données, y compris les bases de données, à partir de 30 $ par utilisateur et par mois. Une édition « professionnelle » avec toutes les fonctionnalités ci-dessus, ainsi qu’un locataire multi-utilisateurs pour collaborer, 100 Go de stockage et plus de données, coûte 80 $ ou plus par utilisateur et par mois. (prix 2018 provenant du site Web IBM Watson Analytics).
Les API Watson 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 de base de Watson sur le back-end. Il existe des API qui prennent en charge les frameworks de développement populaires tels que Java, Python et autres.
IBM dispose également de connecteurs API pour des algorithmes d’apprentissage profond pré-formés qui permettent aux utilisateurs de créer des applications pour des éléments tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et l’analyse de tonalité. Une API prend en charge le développement d’assistants intelligents utilisant la technologie Watson sur le back-end.
Histoire d’IBM Watson
Dans un article du magazine AI de l’automne 2010, des chercheurs d’IBM ont rendu compte de leur voyage de trois ans pour construire un système informatique capable de rivaliser avec les humains pour répondre correctement aux questions en temps réel dans l’émission de télévision 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 sur Jeopardy ! — les champions Ken Jennings et Brad Rutter them et les ont battus. L’avatar Watson était assis entre les deux concurrents, comme le ferait un concurrent humain, tandis que sa masse considérable était assise à un étage différent du bâtiment. Comme les autres concurrents, Watson n’avait pas accès à Internet.
Dans le cycle d’entraînement, Watson a démontré une capacité humaine pour les jeux de mots complexes, répondant correctement, par exemple, à l’indice de réponse, « Barre chocolatée classique qui est une juge de la Cour suprême féminine », avec, « Qu’est-ce que Bébé Ruth Ginsburg? Rutter a noté que bien que la récupération d’informations soit « triviale » pour Watson et difficile pour un humain, l’humain 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 pour voir où il s’est trompé et éclairer les réponses futures.
Les chercheurs d’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.