Cette approche semble parfaitement naturelle aux responsables du projet, dans un contexte où les usages numériques deviennent prédominants et où les consommateurs utilisent de plus en plus internet et les applications mobiles pour dialoguer avec leur banque et leur compagnie d'assurance. Il est vrai que, dans le cas d'USAA, cette tendance est exacerbée par le fait que ses clients – membres actifs et retraités des forces armées américaines – sont particulièrement nomades.
Par ailleurs, dans cette implémentation, le domaine sur lequel l'intelligence cognitive s'exerce dépasse largement le strict périmètre financier : Watson est appelé à répondre à toutes les questions relatives au retour à la vie civile des militaires, un sujet qui concerne plus de 150 000 personnes par an aux États-Unis. Là encore, le choix ne doit rien au hasard, car, outre l'importance que revêt cette étape de leur vie pour les personnes concernées, les modèles de conseil applicables s'avèrent parfaitement appropriés à une mise en œuvre de la technologie d'IBM.
En effet, d'une part, le thème est bien délimité, bien qu'il soit très vaste et complexe, mais, d'autre part, les solutions « scriptées » existantes (à base de logique de conditions-conséquences) ne prennent en compte qu'un corpus limité d'information. Avec l'introduction des capacités de Watson, de nouvelles sources sont prises en compte, dont les références des agences gouvernementales, pas toujours aisées à décrypter. La combinaison des deux techniques – complétée d'auto-apprentissage – permet alors de mieux répondre aux interrogations des utilisateurs.
Au-delà de cette vision un peu idyllique, un article d'Information Week – incluant quelques éléments d'un entretien avec le directeur des canaux émergents d'USAA – offre un intéressant aperçu des dessous du projet. On y découvre notamment que le déploiement ne s'est pas déroulé comme prévu initialement et qu'il a nécessité, au total, plus de 8 mois d'ajustements et de mises au point sur une version expérimentale, avant de parvenir à son incarnation actuelle, maintenant disponible pour tous les clients.
Le point de blocage est apparu rapidement, quand les concepteurs ont commencé à réaliser que les internautes tendent à interroger le système comme s'ils s'adressaient à un conseiller d'orientation humain, d'autant plus qu'ils peuvent utiliser le langage naturel. Ainsi, les questions du genre "quel est le lieu de résidence idéal pour un vétéran" ou "comment retranscrire mon expérience dans un CV" sont courantes et ceux qui les posent attendent des réponses très précises, adaptées à leur situation personnelle…
Bien sûr, l'entraînement initial de Watson, ayant été à l'origine conçu – à partir de quelques 3 000 documents – pour traiter de polices d'assurance et d'une loi récente sur les vétérans, n'était pas en mesure de faire face à cette demande. Il a donc fallu enrichir les connaissances de l'outil, en lui faisant, au passage, absorber tout un langage spécialisé (riche en expressions juridiques et acronymes divers) qu'il doit aussi pouvoir restituer de manière simple et compréhensible par le commun des mortels.
En conclusion, il ressort de cette expérience que, selon toute vraisemblance, l'informatique cognitive est encore loin de la maturité : les efforts nécessaires pour arriver à une solution opérationnelle restent importants. De plus, c'est une expertise métier qui est alors nécessaire, pour laquelle l'assistance d'IBM ne peut être que limitée. Cependant, une fois cette phase d'apprentissage passée, les bénéfices sont probablement réels, s'il faut en croire les déclarations d'USAA, ainsi que son intention de décliner prochainement le service dans son application mobile.