Élémentaire mon cher Watson !

Watson est le nom d’un programme d’intelligence artificielle conçu par IBM. Sa vocation initiale était de répondre à des questions formulées en langage naturel.

Ce nom nous fait directement penser au docteur Watson dans Sherlock Holmes mais il fait surtout référence au premier président d’IBM, Thomas John Watson (senior), qui présida la Compagnie de 1914 à 1952 avant que son fils, Thomas John Watson (junior) prenne le relais.

En 2011, le programme participe au jeu Jeopardy (jeu qui consiste à trouver la question à partir de la réponse) qu’il gagne à 3 reprises. Le programme était capable de prendre la main et de donner ensuite la bonne réponse avec un synthétiseur vocal. Il choisissait également le thème de la question suivante et le niveau de difficulté.

Watson comprend le langage naturel car son vocabulaire repose sur un dictionnaire (Urban dictionnary). Cela lui permet d’effectuer de l’analyse textuelle, vidéo et audio. Mais il est aussi capable de faire de la reconnaissance faciale ou d’images.

Watson peut émettre des hypothèses à partir de ses connaissances et de puissants algorithmes. L’objectif étant de formuler une réponse avec un indice de confiance afin de l’argumenter si besoin. Ainsi, Watson se rapproche de plus en plus de la compréhension humaine, il est d’ailleurs capable d’apprendre de ses erreurs pour se perfectionner.

Avec ces approches on retrouve la majorité des algorithmes de l’intelligence artificielle : apprentissage, reconnaissance, notations, datamining …

Depuis 2011 Watson à bien évolué, il est maintenant disponible dans le Cloud IBM sous forme de  nombreux services. Ainsi, 14 API sous ventilées en 4 thèmes :

– « Langage » : Analyse de documents, conversation, analyse du ton ou de la personnalité dans le texte …

– « Speech » : convertit les paroles en texte ou vice-versa.

– « Vision » : reconnaissance vidéo et visuelle.

– « Data Insight » : analyse des blogs, des news et outils de résolutions de problèmes.

La Business « Intelligence Artificielle » ?

« Watson Analytics » est le petit frère de Watson, il se focalise sur l’Analytics, le Cognitif et la Data visualisation. Cette offre, profitant bien évidement de la technologie Watson, est hébergée dans le Cloud Softlayer d’IBM.

Son but est d’analyser les données qu’on lui transmet afin d’appliquer des fonctions prédictives et cognitives avec des capacités de « data visualisations ».

Watson Analytics s’adresse aux utilisateurs métiers (Marketing, Finances, RH …) car il fonctionne également en langage naturel. On peut donc ainsi lui poser des questions simplement, afin d’avoir une réponse claire. Malheureusement, il ne comprend à ce jour que la langue de Shakespeare !

IBM avait annoncé qu’il comprendrait le français en 2016, mais la langue de Molière lui pose quelques difficultés, le Français étant une des langues les plus compliquées à apprendre pour les pays non-latin.

Pour commencer à exploiter Watson Analytics vous devez lui apprendre votre vocabulaire métier en lui envoyant simplement vos données. Vous pouvez simplement transmettre des fichiers plats (Excel, CSV) ou lui spécifier une connexion à une base de données, CRM …

L’apprentissage de votre nouveau Business Analyst « Virtuel »

Watson va commencer par analyser les données envoyées. Il va retenir les entêtes de colonnes comme des axes d’analyses ou des indicateurs, et donc enrichir son langage naturel avec vos entêtes de colonnes. Il va aussi en profiter pour analyser la qualité de vos données en appliquant un scoring à partir de la vérification de la bonne répartition des chiffres, la ventilation, les données manquantes etc.

Vous pourrez par la suite ajouter des colonnes calculées, créer des hiérarchies, regroupements, modifier les agrégats par défauts etc.

La première étape se résume à :

– un import de données dans le cloud IBM (fichiers plats ou base de données)

– une phase d’apprentissage automatique par Watson Analytics

– au besoin un raffinage de vos données pour les préparer à l’analyse.

Partez à l’exploration de vos données

On arrive à ce moment précis au cœur de Watson Analytics : l’exploration et l’exploitation de vos données.

Après avoir soumis vos données à Watson, celui-ci est capable de comprendre vos interrogations en langage naturel. Il va mêler vos données à son langage naturel. Vous pouvez ainsi lui poser toutes les questions qui vous viennent afin d’avoir les réponses attendues.

Vous pouvez lui demander par exemple :

– Qui sont mes 5 meilleurs commerciaux par vente ?

– Quelle est le total de mes ventes par pays ?

– Qu’est-ce qui impact mes ventes ?

– …

Watson analytics peut comprendre une bonne vingtaine de questions différentes en langage naturel. Vous pouvez également incorporer vos axes d’analyses et indicateurs afin paramétrer vos questions.

L’intelligence de Watson entre en jeu, dans un premier temps, au moment où vous posez la question. Avant de vous donner la réponse, Watson Analytics va vous proposer un type de visualisation adaptée. Cela vous permet d’avoir a priori le meilleur rendu graphique pour comprendre la réponse à votre question.

De nombreuses visualisations sont disponibles afin d’avoir une réponse graphique. Cela vous permettra par la suite de réaliser des tableaux de bord en mixant plusieurs visualisations.

La majorité de ces visualisations sont très courantes dans le monde de la business intelligence : graphiques à bulles, nuage de mots, camembert, carte chaude …

Cependant, deux d’entre-elles pourraient vous surprendre dans le domaine du cognitif :

la spirale : elle permet de trouver des ressemblances dans vos données afin de comprendre au mieux vos indicateurs.

Vous pouvez par exemple lui demander : Qu’est-ce qui induit une grande réduction de vente ?

Watson va ensuite fouiller dans toutes les données afin de trouver les valeurs de vos axes d’analyses qui ont les meilleures réductions de ventes et vous proposer un résultat sous forme de spirale.

Dans l’exemple ci-dessus, nous voyons que Watson Analytics nous proposes plusieurs combinaisons plus ou moins pertinentes. D’après le résultat une grande remise implique un fort montant total de vente et un grand profit.

l’arbre de décision :

Pour ceux qui préfèrent une approche plus mathématique et statistique, il est possible d’avoir les résultats sous forme d’arbre de décision et de connaitre les règles de l’arbre de décision.

A vos données !

Watson Analytics est outil très abordable pour les utilisateurs métiers compte tenu de sa facilité d’utilisation via le langage naturel. Il est également accessible par son prix.

Il est à la croisée des chemins de la Business Intelligence, de la datavisualisation et de l’intelligence artificielle, et sa force réside dans ses capacités cognitives.

Sa légitimité n’est plus à prouver dans de nombreux domaines, le domaine médical ou bancaire (traitements des analyses médicales, recherche de fraudes bancaires …) étant les plus explorés à ce jour.

Coté « business »,  si vous utilisez uniquement les données de votre Datawarehouse, Watson Analytics va certainement vous montrer ce que vous savez déjà.

Effectivement vos utilisateurs métiers connaissent parfaitement leurs données et leurs tendances après des années d’expériences. Cependant si vous les enrichissez avec les données de votre CRM, de votre ERP ou de certaines données externes, vous trouverez certainement des relations pertinentes avec vos indicateurs clés. Vous transformerez vos données brutes en de nouvelles connaissances.

Vous pourriez demander par exemple : « Qu’est-ce qui caractérise un devis gagné ? »

Watson fouillerait dans vos données avant de vous donner les principales caractéristiques communes d’un devis gagné.  Cela vous permettrait d’avoir une autre vision sur le sujet.

Le datamining et l’intelligence artificielle n’ont jamais été aussi accessibles et aussi simples à utiliser grâce à IBM Watson Analytics. Attention cependant, vous risquez de remarquer que vous manquez cruellement de données dans votre datawarehouse.

Mais finalement, serais-ce un premier pas vers le Big-Data ?

La solution est aussi capable d’analyser les blogs, forums et réseaux sociaux avec IBM Watson Analytics for Social Media. Nate Silver a dorénavant un sérieux concurrent virtuel dans le domaine du prédictif.

Watson travaille déjà pour nous sur de nombreux sujets dans la prévention et lutte contre le cancer. Le laisserez vous travailler sur votre business afin d’améliorer votre productivité et rentabilité ?