Watson

vers un ordinateur sachant raisonner…

Jean-Claude Jesionka
Architecte Secteur Finance
jcjesionka@fr.ibm.com
06 08 74 03 23

1 © 2012 IBM Corporation

En Février 2011, 14 ans après avoir battu Kasparov
aux échecs, un nouvel ordinateur IBM remportait une
série de 3 parties qui l’opposait aux 2 champions de
tous les temps du jeu télévisé américain « Jeopardy ».


Qu’est-ce que Watson ?
Principe du jeu « Jeopardy »
Les principes et technologies mises en œuvre pour Watson
Les évolutions de Watson
Les applications potentielles de Watson
• Exemples dans le domaine de la finance
• la démarche « Ready for Watson »
Annexe : Le futur


Qu’est-ce que Watson ?

Le 1er ordinateur candidat à un jeu télévisé
(Jeopardy) qui a battu les 2 meilleurs candidats de
toute l’histoire du jeu (depuis le 30 mars 1964).

Un ordinateur conçu par une équipe d’IBM Research
capable de rivaliser avec les humains en répondant à
des questions posées en langage naturel avec rapidité
et précision.

Un système capable de comprendre la signification et
le contexte du langage humain pour traiter
l’information rapidement et trouver des réponses
précises à des questions complexes.


Le principe du jeu
Technologie Classique Grands Citations
TECHNOLOGIE Savoir Avant et 6 Catégories
Espaces de Dickens vivre Après
$200 $200 $200 LES $200
TOUS POLICIERS $200 $200
$400 $400 PEUVENT REMERCIER$400
$400 $400 $400
STEPHANIE KWOLEK POUR 5 degrés de
$600 $600 $600 $600 $600
L’INVENTION DE CETTE FIBRE $600 Difficulté
POLYMERE, 5 FOIS PLUS
$800 $800 RESISTANTE $800
$800 $800
QUE L’ACIER $800
$1000 $1000 $1000 $1000 $1000 $1000

Si la réponse est bonne
L’un des 3 joueurs
choisit une case Le joueur gagne le
montant de la case
L’animateur lit
Qu’est-ce
l’énigme à voix haute
que le KEVLAR ? choisit une autre case
Et
Le 1er joueur qui “buzz” Si la réponse est fausse
peut répondre Le joueur perd le
2 manches par jeu + une Question finale montant de la case
Les autres joueurs
Une règle de doublement des points peuvent “buzzer”IBM Corporation
5 © 2012

Les Catégories ne sont pas toujours aussi simples
qu’elles paraissent !
Elles donnent peu d’indices pour trouver la réponse.

VILLES U.S. Auteurs
St. Petersburg est la ville de Archibald MacLeish a
Florida du tournoi annuel de basé sa pièce en vers
ce jeu populaire sur les
"J.B." sur ce livre de la
pontons de bateaux
Bible
(Le Palet)
(Job)
Rochester, New York doit In 1928 Elie Wiesel est né
sa croissance à sa à Sighet, village
localisation près de cet Transylvanien de ce pays
endroit (Roumanie)
(le Canal Erie)


Du jeu d’échec au langage
Jeu d’échec
– Un espace de solutions fini et totalement structuré
– Un nombre limité de mouvements et d’états
– Des règles mathématiques qui s’appliquent à des symboles finis

Langage humain
• Les mots n’ont pas de signification par eux-mêmes
• Ils sont associés à une expérience humaine
• Les mots véhiculent et transmettent un espace infini de significations possibles ou
supposées
• Les ordinateurs ne savent pas associer les mots à des expériences humaines pour
en déduire une signification


La correspondance de mots-clés n’est pas suffisante

En Mai, Georges est arrivé
En Mai 1898 le Portugal a célébré le en Inde après avoir célébré
400eme anniversaire de l’arrivée de son anniversaire au
cet explorateur en Inde. Portugal.

Est arrivé

A célébré Correspondance
Correspondance A célébré

En Mai Correspondance
Correspondance En Mai
1898

400eme Correspondance anniversaire
Correspondance
anniversaire

“Georges” est la Portugal Correspondance
Correspondance au Portugal
réponse évidente par
correspondance des L’arrivée
mots-clés cependant
l’ordinateur ne doit Correspondance
Inde Correspondance Inde
pas accorder une
grande confiance à
8
cette réponse. © 2012 IBM Corporation
explorateur Georges

Des correspondances plus probables
En Mai 1898 le Portugal a célébré
Le 27 Mai 1498, Vasco da Gama
le 400eme anniversaire de
a débarqué à Kappad Beach
l’arrivée de cet explorateur en
Inde.
Recherche élargie
Explorer de nombreuses
hypothèses
A célébré
Peser les réponses A
débarqué
Portugal Différents algorithmes

400eme Raisonnement 27 Mai 1498
Mai 1898 anniversaire temporel
Date
Math
Paraphrase
L’arrivée
statistique
Para-
phrases
Un résultat Raisonnement
Inde Kappad Beach
plus probable GeoSpatial
n’est pas Geo-KB

toujours simple explorateur Vasco da Gama
à obtenir
9
Le résultat n’est toujours pas certain à © 2012 IBM Corporation
100%.

Le moteur d’analyse de Watson est plus qu’un outil de recherche

Une recherche sur le Web retourne une
liste de résultats possibles contenant la
réponse
• Les résultats sont basés sur leur Vasco da Gama
popularité et leur référencement Magellan
Georges
• L’utilisateur doit encore analyser le
résultat pour trouver la meilleure
réponse

Le moteur d’analyse de Watson
comprend la structure et le libellé de la
question posée
• Il trouve une réponse spécifique NAVIGATEURS Vasco da Gama
PORTUGAIS
• Il classe les réponses en donnant en
“degré de confiance” basé sur En Mai 1898 le
Magellan

l’expérience Portugal a célébré le
400eme anniversaire Henri le Navigateur
de l’arrivée de cet
Watson répond à des questions en explorateur en Inde.
“langage naturel”
• Qui peut inclure des jeux de mots, de
l’argot, du jargon et des acronymes qui
doivent être évalués

DeepQA : La Technologie de Watson
Architecture Massivement Parallèle ; Système probabiliste à base de “preuves”

Modèles appris
pour combiner et
peser les “preuves”
Sources Balance
Preuves & Combine
Sources Models Models
Réponses Eval
Question Eval. Recherche Models Models
Réponses
preuve
Preuves 100,000’s Scores from
Recherche Génération forte
many Deep Analysis
1000’s of Models Models
primaire Pieces of Evidence Algorithms
Réponse
100’s Possible
Answers
Multiple 100’s
Interpretations sources
Analyse Evaluation des Classement
Décomposition Génération
Question & Hypothèses et des Synthèse assemblage des
De la Question Hypothèse
sujet “preuves” réponses

Génération Hypothèses et évaluation Réponse et
degré de
Hypothèse des réponses
confiance


La Performance humaine comparée à celle de DeepQA et Watson

Chaque point représente les performances d’un joueur à Jeopardy

Performance des
Performance des
gagnants
gagnants
Performance des
Performance des
grands champions
grands champions

2007 QA Computer System
2007 QA Computer System


DeepQA - Les progrès de la précision de la réponse (12/2006-11/2010)
IBM Watson
joue dans le domaine des
gagnants

v0.8 11/10

V0.7 04/10

v0.6 10/09

v0.5 05/09

v0.4 12/08
v0.3 08/08

v0.2 05/08
v0.1 12/07

Baseline 12/06


Architecture Watson
Decomposition Hypothesis Hypothesis &
Generation Evidence Scoring

Question & Final Confidence
Topic Analysis Synthesis Merging & Ranking
Workload Optimized

Source: John Kelly, SVP IBM Research, Investor Briefing Spring 2011

Unstructured Information Management Architecture Industry standard for content analytics.

Matériel de Watson
- Une question de Jeopardy! demande 2 heures de traitement d’un processeur (core) 2.6Ghz
- Le traitement a été optimisé et porté sur 2,880-Core Power750 pour une réponse en 2 à 6
secondes.

Le système se compose de … Performance et dispositifs
• 10 racks (10 nodes/rack, et 1 rack avec switch, contrôleurs &
cluster disque système) – Puissance de 80 teraflops par seconde (80 trillion
• 90 HV32 nodes (60 avec 128GB RAM, et 30 avec 256GB RAM) d’opérations/sec)
• Chaque node a 4 puces Atlas P7, et chaque puce a 8 CPU cores – Le processeur P7 est désigné pour les charges de
(32 cores/node) pour un total de 2,880 cores traitement massivement parallèle (comme celles de
• Interconnection a 10gigE (réseau ethernet) Watson)
– Le Power 750 comprend des dispositifs de gestion de
l’énergie, en faisant le 1er système à 4 processeurs
qualifié “ENERGY STAR”
– Watson requiert 25 tonnes d’air conditionné et
Power7 consomme 80 kW

IBM Content
Analytics
(UIMA)

InfoSphere
BigInsights
(Hadoop, UIMA)

La spécificité d’IBM Watson est d’intégrer un ensemble de
technologies de transformation
Génération et
évaluation
Compréhension d’hypothèses pour
de l’expression l’amélioration des
humaine en résultats
langage naturel

Adaptation et …construit sur un système de
Apprentissage à traitement massivement
partir des
réponses retenues
parallèle et une architecture
probabiliste à base de preuves

Les Applications potentielles (*)

Evolutions de Watson
Domaine Médical
Domaine Financier
IBM a créé en août 2011 une division pour initier et développer les projets Watson en
apportant des solutions métiers

(*) sujets à l’étude susceptibles d’évoluer


Evolution de Watson après Jeopardy!
Understanding Interacting Explaining Learning

Precise Answers
Specific Questions Question-In/Answer-Out Batch Training Process
& Accurate Confidences

The type of murmur
associated with this
condition is harsh,
systolic, and increases
in intensity with
Valsalva

From specific Evidence Move from Scale domain
questions analysis and quality answers learning and
to rich, incomplete look-ahead, to quality adaptation rate
problem drive interactive answers and
scenarios
and efficiency
dialog to refine evidence
(e.g. EHR)
answers and
evidence

Input, Responses Answers,
Corrections, Judgements
Entire
Dialog
Medical
Record
Refined Answers, Follow-up Responses, Learning
Questions Questions

Rich Problem Interactive Dialog Comparative Continuous Training
Scenarios Teach Watson Evidence Profiles & Learning Process

18

DeepQA : Diagnostic en continu

Traite et synthétise une grande quantité
de preuves pour améliorer le diagnostic

Sym

Me
Symptômes

Fam

Find
Hist
Diagnosis Models Confidence

ds
p
PB Renal
Antécédents Familiaux
Histoire du Patient
Traitements UTI

Diabetes
Tests/Résultats
Notes/Hypothèses Influenza

Ipokalemie

Grands Volumes de Isophogities
textes, publications,
références, DBs etc.en Most Confident Diagnosis: UTIDiabetes
Most Confident Diagnosis: Diabetes and Esophogitis
Most Confident Diagnosis: Rhume
langage naturel


Le Cedars Sinai Hospital à Los Angeles intègre
l'IBM Watson à son équipe de médecins

Edition du 26/12/2011

Le supercalculateur Watson d'IBM doit commencer son travail d'évaluation
en matière de traitement du cancer, à l'hôpital Cedars-Sinai de Los Angeles.
Il pourra suggérer aux médecins les traitements les plus adaptés en
quelques secondes.

IBM et WellPoint, le plus grand programme de santé du Blue Cross Blue
Shield, ont mis au point des applications qui vont transformer le
supercalculateur Watson en conseiller spécialisé, au service des
oncologues du département Samuel Oschin Comprehensive Cancer
Institute de l'hôpital Cedars-Sinai de Los Angeles.

Assistant for institutional
investment decision support

Exemple à l’étude : Assistance aux Investisseurs Institutionnels

Investisseur Institutionnel Support Analytique Recherche Sources
Aujourd’hui

Research Content
Analyst
1 2 team 3 providers

6 Analytical 5 Content 4 Primary
tools processors sources
Delay Delay Delay

1 1 1
Research Content
Analyst
Avec Watson

team providers
Analytical Content
tools processors
2 Primary
sources
3 3 3
4

• Des temps de réponse plus rapides qui permettent des itérations
• Traitement de gros volumes d’information
• Un Processus consolidé et des réponses pertinentes
• Degré de confiance de la réponse
• Connaissance et apprentissage retenus et partagés

Source: Expert interviews (IBM / BCG / external SMEs); MI; SCIP; BCG analysis

Il existe de nombreux facteurs qui influent sur le cours d’une action et son
rendement
Lease
Obligations Purchasing
Power
Customer Labor
Inventory Tax
Turns Cash Acctg.
Factors Rates
Interest
Reserves Consumer Rates
Sentiment

Off-balance Demo-
graphics Gov’t
Sheet
Financial Policy
Economic
Factors
Pension Factors
Plan
Earnings Exchange
Rates
Funding Quality

Product Competition
Pipeline Industry
Firm Factors
Foreign Operation M&A M&A
Invest. Activity Activity
Factors
Litigation New
Entrants
Regulation
Patents /
Growth
IP
Product Rates
Customer M&A
22 Recalls Activity © 2012 IBM Corporation
Churn

Putting the proper pieces together at point of impact makes for
better bottom-line decisions

Client requests that
trader evaluate
Pharma companies
with cholesterylester
transfer protein (CETP)
drugs in pipeline

Scenario



CE
Market Data

TP
CETP Drug Studies

Dru
Trader explains that CETP News
CETP studies are Regulatory Environment

gStu
just one factor in
Earnings

d
earnings quality

ies
Quality

Acme Pharma

Pharma, Inc.

Pharma United

Pharma USA

Top Confidence: Pharma Inc.
Acme: Stage 2 failure; start new stage 1
CETP Drug Pharma Inc: Started Phase 3 trial; 7
completed studies
Studies Pharma United: Phase 2 trials started; 3
completed studies; recruiting for 4th
Pharma USA: Phase 1 trials complete


One P Drug
CE
Market Data

T
Trader knows that CETP Drug Studies

Tim
earnings CETP News

e E tudies
sustainability may Regulatory Environment

xpe
yield insight into Earnings Sustainability

S
Earnings

n se
long term stability Operating Margin
Excess Cash Margin Quality

s
Accuracy of Earnings Forecast
One Time Revenue Acme Pharma
One Time Expenses
Leadership/Exec Turnover Pharma, Inc.

Pharma United

Pharma USA

One Time Top Confidence: Pharma USA
Acme: Class action suit is going away
Expenses which should eliminate one-time expense
Pharma Inc: Setting aside fund for patent
infringement claim



One P Drug
CE
Market Data

T
CETP Drug Studies

Tim
Hum xpen
Client has expressed CETP News

e E tudies
interest in learning Regulatory Environment

an
more about earnings Earnings Sustainability

S

Cap es
growth impact on Operating Margin Earnings

s
ital
company upside Excess Cash Margin Quality
One Time Expenses
Earnings Growth
Time Series Sales Trend
Pharma United
Change in Receivables minus
Change in Sales
Pharma USA
Change in Inventory minus
Change in Sales
Human Capital Top Confidence: Acme
Human Capital Acme: 260 jobs listed on their website, up
30 from last quarter
Pharma United: Minor layoffs
Pharma , USA: Major layoffs


One P Drug
CE
Market Data

T
CETP Drug Studies

Tim
Hum xpen
Infrastructure

Infr
CETP News

e E tudies
changes factor Regulatory Environment

an
a st
into both current Earnings Sustainability

S

Cap es
ruc l
cash flows and Operating Margin Earnings

ture
s
ita
production Excess Cash Margin Quality
One Time Expenses
Earnings Growth
Pharma United
Change in Sales
Pharma, USA
Change in Sales
Human Capital
Top Confidence: Acme
Infrastructure
Infrastructure Acme: New plant opening
Pharma United: Infrastructure outsourcing



One P Drug
CE
Market Data

T
CETP Drug Studies

Tim
Hum xpen
Go to market

Go
Infr
CETP News

e E tudies
models can Regulatory Environment

an

To ture
a st
materially affect Earnings Sustainability

S

Cap es
ruc l
Ma
downstream Operating Margin Earnings

rke
s
ita
revenues Excess Cash Margin Quality

t
One Time Expenses
Earnings Growth
Pharma United
Change in Sales
Pharma, USA
Change in Sales
Human Capital
Top Confidence: Acme
Infrastructure
Go To Market Go To Market
Pharma Inc: Partnership with
distributor dissolved
Pharma USA: Alliance with major HMO


Les organisations financières doivent gérer une quantité
d’informations complexes sans précédent

Reuters publie l’équivalent
de 9000 pages
d’informations financières
chaque jour1
5 nouveaux documents de
recherche sont produits par
Wall Street chaque minute1
Les gestionnaires d’actif
peuvent recevoir jusqu’à
1 000 e-mails par jour1
“Le volume du flux d’information rend la prise de décision en
confiance difficile”
Sources: 1 - www.financial-domain.info/integrating-qualitative-and-quantitative-information/ -Adam Margolis, Citi trader
2- IBM Client experience with ForEx traders
29 3 – Derived from NYSE data © 2012 IBM Corporation

IBM Watson va travailler pour Wall Street

What if …
financial institutions had the information it
needed to make informed client decisions
every time?

Citi is doing it!
• Deep content analysis to improve and
simplify the banking experience
• Enhance the accuracy and speed of
organizational decision making
• More informed recommendations about new
client opportunities
• First-of-a-kind deployment for IBM Watson in
financial services
“We will collaborate with IBM to explore how we can use the Watson technology to provide our
customers with new, secure services designed around their increasingly digital and mobile lives.”
- Don Callahan, CAO & CIO

Citigroup va évaluer de possibles usages du
superordinateur Watson d’IBM
Edition du 06/03/2012

Technologie - L’accord prévoit que l’institution financière examine les possibilités
offertes par Watson pour améliorer le service clients.

IBM et Citigroup ont annoncé la conclusion d’un partenariat qui vise à explorer les
opportunités offertes par le superordinateur Watson grâce à ses capacités en matière
d’analyse approfondie de contenus et d’apprentissage par la preuve.

L’objectif est de voir comment Watson pourrait contribuer à améliorer les services
bancaires de Citigroup et notamment les transactions des clients investisseurs
en analysant leur besoin tout en compulsant à la volée une grande quantité
d’informations financières, économiques et contextuelles les concernant.

« Nous travaillons à repenser les multiples manières dont nos clients interagissent
avec l’argent », explique Citigroup. Nous collaborerons avec IBM pour explorer
comment nous pouvons utiliser Watson pour fournir à nos clients de nouveaux
services sécurisés adaptés à leur pratique toujours plus numérique et mobile.»

IBM a mis les technologies Watson au service du secteur de la Finance
Quality of Institutional Financial
Earnings Credit Risk Planning
Challenge Challenge Challenge

Evaluating earnings is Credit provisioning decisions Financial Advisors are
complex, time-consuming and bond investments are challenged to provide
and often incomplete often made without a complete personalized advice to
assessment clients
Solution Solution Solution

IBM Watson can leverage IBM Ready for Watson IBM Ready for Watson
unstructured data, products can create a products can aggregate
evaluate hypothesis, single view of the bond for and analyze bank and
respond with confidence, a complete risk profile social data to and align
and learn as it goes – drawing numerous sources "best" advice options to
improving valuations of unstructured information investment goals

Outcomes Outcomes Outcomes

Insights into earnings can Improved credit decisions Informed advice and
enhance investor and bond investments personalized actions
confidence improving generate significant returns improve customer loyalty
return on investments & revenue

IBM Watson Progression Path
L’offre “Ready for Watson” permet de définir la courbe de
progression de Watson
Manage the volume, Generate actionable insight Transform results by
variety and velocity of that will drive your business integrating insights
data that fuels your forward into business actions
business
Business Value Outcome

3 Optimize
Outcomes

2 Analyze
Patterns

1 Manage
Data

Infosphere BigInsights, Streams Cognos Business Intelligence Smarter Customer Interaction
Master Data Mgmt ICPA (ICA / SPSS modeler) Advanced Case Management
Identity Manager G2 Sensemaking WBR (ILOG), Decision Mgmt

33
Use of Smarter Planet capabilities
© 2012 IBM Corporation

Evolution de l’expérience analytique avec IBM
Next Generation Analytics:
Reasoning & Learning

Enterprise
Analytics

Personal
Analytics


ANNEXE

Le Futur


Evolution de la puissance des processeurs Single thread performance
is slowing dramatically

Dans 12 ans, Watson sera de la taille
Power is limiting
Compute Power 1969 and 2007
practical performance
d’un portable
Multicore architectures
will commoditize
80
TFlops
supercomputing

Transistor performance
scaling continues, butComputer
Apollo Guidance at iPhone
a slower rate
72K Read only Memory 1/2
8K of RAM X 2 million 16GB RAM 0.5 2010 TFlops
2MHz X 600 1.2GHz, 1440 1MIPS
32 Kg /200 2 2013
135 g 4
10’000
61cm x 32cm x 15cm /350 115mmx61mmx11.6mm
80 Watt /130
8 2016 Cray 1s
600mW 16
Sources:
32
287 Pentium 4s One
2019
AGC: http://www.ddj.com/184404139
64
One
iPhone: http://www.apple.com/iphone/specs.html
ARM11: http://www.physorg.com/newsh5139.html
128 2023 Teraflop
Teraflop
is equivalent to:
is equivalent to:

5’000 iPods
1 Game Console

Une nouvelle génération d’ordinateurs : “apprendre et raisonner”

Feuille de Route Technique

Watson
Static Learning Autonomous
Dynamic Learning Systems
Systems Learning Systems
Watson Medical Security
Call Centers Revenue Maximization
Systems Fraud Prevention Medical
Investisseurs for Retail
Product Launch
Data Data (dynamic) Policy Creativity
Hypothesis Hypothesis (multi-domain) Intuition
Engines
Scoring Scoring (multi-modal) + Verification
Abstraction
Decision Decision (deeper reasoning) Outcome …
Digitized Information Crowd-Sourcing
Crawlers Domain adaptation software tools Bio-Inspired
Technologies
Machine Learning Deep Learning Algorithms Computation
Compute Power Hardware accelerators (von & non-von)

Biological Inspiration: Cognitive Process Understanding
2010 2015 >2020
37


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MERCI


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