Un assistant robotique améliorait-il le traitement du Big Data ?

Le Big Data est sur nous, ce fait est avéré. Or dans cette masse sans cesse croissante d'informations, la problématique n'est plus quantitative mais qualitative. Comment assurer l'analyse, comment extraire les informations les plus pertinentes et réussir à les mettre en relation, tels sont dorénavant les enjeux qui émergent pour les analystes. Aussi futuriste que cela puisse paraître, une équipe d'universitaires de Princeton, Hartford et d'UCSB propose de former des équipes de surveillances mixtes, humain et robot. Sous-titrée Integrating Cognitive Modeling with Engineering Design, cette étude montre l'apport que pourrait avoir un soutien robotique contre les potentielles erreurs faites par l'opérateur humain dans le secteur de la surveillance.

Combler les défauts respectifs

Il ne s'agit pas ainsi d'un rêve asimovien, proposant un assistant robotisé humanoïde à chaque opérateur humain, mais l'intégration au sein de la collecte de données de systèmes interactifs intelligents à même d'effectuer plusieurs tâches différentes. D'une part les algorithmes plus poussés de mise en contexte permettent à l'assistant robotique de ne faire remonter que les informations jugées les plus cruciales au processus de décision de l'opérateur. En aval, l'intégration d'une procédure de surveillance de l'opérateur par l'assistant, notamment dans la surveillance par exemple de la dilatation des pupilles comme signe de fatigue, ou dans l'intégration de protocole de sécurité empêchant des choix jugés mauvais, qu'ils soient ou non volontaires, permet de pallier aux imperfections physiques, humaines de l'opérateur. En l'occurrence, cette étude ne proposant après réception de l'information que deux choix à l'opérateur, sert à démontrer, de manière mathématique, la mise en place possible par le biais d'un assistant robotique, d'une structure de décision plus efficiente pour l'opérateur humain.

Small is beautiful

A travers cette mise en situation, les univeristaires anglo-saxons ont été à même de quantifier précisément l'apport d'un filtrage en amont des informations, tout comme d'une vérification a posteriori par un système automatisé. Il ne s'agit pas ici de remplacer l'opérateur, seul à même de prendre une décision proprement humaine, mais de proposer Smart plutôt que Big Data. Ainsi dans cette expérience, l'opérateur devant superviser plusieurs régions voyait son attention concentrée sur les régions les plus à risque et voyait sa capacité de réaction nettement améliorée. Si cette étude ne repose que sur une situation fictionnelle, deux choix possibles et un choix à la fois, elle vient apporter des éléments mathématiques indéniables à la littérature déjà présente sur le sujet. S'il ne semble pas illogique que la technologie puisse aider à prendre des décisions plus pertinentes, encore faut-il s'assurer de la capacité de celle-ci à pouvoir intéragir avec un opérateur humain.