L’apprentissage automatique en tant que service – qu’est-ce que c’est et comment peut-il aider votre entreprise?

6 juil. 2018 * 7 min de lecture

Le concept d’apprentissage automatique vise essentiellement à faire apprendre les ordinateurs comme le font les humains. Depuis sa création il y a près de 50 ans, cette technologie a évolué, nous donnant des moyens meilleurs et plus raffinés de trouver des modèles utiles dans de grandes quantités de données. Ceci est réalisé en appliquant un algorithme qui se rétrécit et spécifie des programmes “si-alors” communs, ce qui donne des résultats plus granulaires, élargit la portée de ses résultats et crée plus de résultats possibles.

En termes simples, l’apprentissage automatique comprend trois étapes:

  1. Description : les données sont collectées, puis décrites et présentées dans des graphiques et des rapports.
  2. Prédiction: des modèles sont trouvés et des prédictions sont faites à partir des résultats.
  3. Prescription : les utilisateurs peuvent alors décider quoi faire de l’information.

Un programme n’est plus lié à un ensemble de règles générées par un ingénieur. Au lieu de cela, une machine est capable de créer un modèle de définition de modèles unique après avoir reçu une série d’exemples de formation. Lorsque toutes les mécaniques sont gérées par la machine et que les ingénieurs peuvent simplement se concentrer sur les entrées et les sorties, une variété quasi illimitée d’opportunités d’application sont créées, de la reconnaissance faciale à l’apprentissage profond et (surtout) tout le reste.

Alors, pourquoi l’apprentissage automatique attire-t-il beaucoup d’attention ces derniers temps? Eh bien, pour une raison très simple mais logique: nous n’avons développé que récemment la puissance de calcul nécessaire pour traiter le big Data. C’était l’une de ces idées qui nécessitaient la technologie du futur pour se réaliser, comme les premiers rêves de voyage dans l’espace, de respirer sous l’eau et de catalogues illimités d’images de chats en un clic — quel temps pour être vivant.

Les données sont le moteur de l’apprentissage automatique. Considérez-le comme sa nourriture — plus il dévore, plus il devient grand, complexe et intuitif. De nombreux fournisseurs de cloud parmi les plus importants au monde proposent désormais des outils d’apprentissage automatique, notamment Microsoft, Amazon, Google et IBM. Le principal avantage de ces entreprises par rapport à leurs concurrents est leur accès et leur capacité à générer leurs propres big data, ce qui les place dans une ligue complètement différente par rapport à d’autres petites entreprises ou startups qui ne peuvent pas rivaliser avec la quantité de données que ces fournisseurs de cloud génèrent quotidiennement.

Cela a conduit ces géants de la technologie à fournir un service d’apprentissage automatique aux entreprises du monde entier, permettant aux clients de choisir parmi une gamme de microservices rendus possibles par l’apprentissage automatique.

En un mot, l’apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) fait référence à un certain nombre de services qui offrent des outils d’apprentissage automatique en tant que composant des services de cloud computing. Les fournisseurs MLaaS offrent aux développeurs des services qui incluent l’analyse prédictive, les transformations et visualisations de données, les API de modélisation de données, la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et les algorithmes d’apprentissage profond machine.

Outre les nombreux avantages offerts par MLaaS, l’un des principaux attraits de ces services est que les entreprises peuvent démarrer rapidement avec l’apprentissage automatique sans avoir à supporter les processus d’installation de logiciels laborieux et fastidieux ou à fournir leurs propres serveurs comme elles le feraient avec la plupart des autres services de cloud computing. Avec MLaaS, les centres de données du fournisseur gèrent le calcul réel, d’où sa facilité d’utilisation à chaque tournant pour les entreprises.

En utilisant des logiciels et des services d’IA, les entreprises sont en mesure d’améliorer leurs capacités et offres de produits, de rendre les opérations commerciales régulières plus efficaces, d’interagir plus facilement avec les clients et d’utiliser les capacités de prédiction d’IA pour créer des stratégies commerciales plus précises. Avec MLaaS, les développeurs ont accès à des modèles et des algorithmes prédéfinis sophistiqués qui, autrement, demanderaient énormément de temps, de compétences et de ressources, ce qui signifie qu’ils sont en mesure de consacrer plus de temps à la construction et à la concentration sur les parties importantes de chaque projet.

De plus, obtenir une équipe d’ingénieurs et de développeurs possédant les compétences et les connaissances requises pour créer des modèles d’apprentissage automatique coûte cher, et il n’y en a pas trop parmi lesquels choisir. En fin de compte, la facilité et l’efficacité des configurations MLaaS, avec le pic de revenus évident qu’elles fourniront, constituent un attrait majeur pour les entreprises.

Qui sont les grands acteurs de MLaaS ?

Les grands fournisseurs de cloud qui créent et changent simultanément le jeu des MLaaS sont Amazon, Microsoft, Google et IBM. Chaque fournisseur propose différentes variantes de services d’apprentissage automatique qui viennent avec leurs propres défis et récompenses uniques, il est donc préférable de définir les besoins de votre entreprise pour déterminer les offres du fournisseur qui vous conviennent le mieux.

Apprentissage automatique AWS

Source: Amazon

Leaders dans le domaine SaaS, Amazon Web Services cherche à obtenir un statut similaire dans le domaine MLaaS avec ses solutions d’apprentissage automatique AWS qui guident les utilisateurs dans la création de modèles d’apprentissage automatique sans avoir à apprendre eux-mêmes les algorithmes. Après avoir créé vos modèles avec les outils de visualisation et les assistants conviviaux, les prédictions de votre application sont créées par de simples API sans que l’utilisateur n’ait à générer de code ou à gérer une infrastructure.

Amazon Machine Learning offre un haut niveau d’automatisation qui inclut la possibilité de charger des données provenant de plusieurs sources, notamment des fichiers CSV, Amazon Redshift, Amazon RDS, etc. Grâce à un processus de tri numérique et catégoriel, le service détermine lui-même les méthodes précises de prétraitement des données.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Source: Microsoft Azure

Microsoft Azure offre une gamme de services, mais nous nous concentrons sur son offre d’apprentissage automatique. Azure propose un apprentissage automatique évolutif pour les utilisateurs de toutes tailles, adapté aux débutants et aux professionnels de l’IA. Il offre une foule d’outils considérés comme plus flexibles pour les algorithmes templatisés.

ML Studio est le service MLaaS principal d’Azure qui dispose d’un environnement basé sur un navigateur très simple avec des mécanismes de glisser-déposer qui élimine le besoin de codage. ML Studio fournit aux utilisateurs une grande variété d’algorithmes avec plus de 100 méthodes à utiliser par les développeurs. ML Studio fournit également aux utilisateurs un accès à la galerie Cortina Intelligence, une collection communautaire d’apprentissage automatique.

Apprentissage automatique IBM Watson

Source: IBM

WML est un vaste fournisseur de services alimenté par Bluemix d’IBM qui comprend des capacités de notation et de formation conçues pour répondre aux besoins des développeurs et des scientifiques des données. Le service gère les modèles de déploiement, d’opérationnalisation et d’apprentissage automatique qui peuvent créer de la valeur pour les entreprises.

WML est également compatible avec les notebooks Jupyter en Python, Scala et R. L’un des principaux attraits de ce service est ses outils de modélisation visuelle qui aident les utilisateurs à identifier rapidement les modèles, à obtenir des informations précieuses et à prendre des décisions plus rapidement.

Moteur d’apprentissage automatique Google Cloud

Source: Google

En plus de sa vaste gamme SaaS, Google a franchi un pas de géant dans la domination des services cloud en créant une plate-forme MLaaS sophistiquée. S’appuyant sur ses offres SaaS existantes, Google fournit des services d’apprentissage automatique pour le traitement du langage naturel et des API pour la parole et la traduction, ainsi que pour la reconnaissance vidéo et d’images.

Le moteur d’apprentissage automatique dans le Cloud de Google propose des moyens conviviaux de créer des modèles d’apprentissage automatique pour des données de toute variété et de toute taille. Basée sur TensorFlow, la plate-forme est intégrée à tous les services Google en mettant l’accent en priorité sur les tâches de réseau neuronal profond.

Comment MLaaS peut-il aider les entreprises à améliorer leur offre ?

La plupart des entreprises compétitives ont déjà commencé à adopter l’IA dans leurs opérations et ce sont elles qui ont un avantage concurrentiel, car l’IA facilite grandement les capacités d’apprentissage automatique. Grâce à des offres de services cloud sophistiquées des leaders du jeu (Microsoft, Google, Amazon, IBM, etc.), les entreprises peuvent désormais bénéficier des avantages cruciaux de l’apprentissage automatique sous-traité en tant que service sans avoir à embaucher des développeurs d’IA hautement qualifiés et à l’énorme prix qu’ils proposent.

Les microservices fournis par ces grands services cloud permettent une configuration facile, et les avantages sont énormes (s’ils sont utilisés correctement). Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent améliorer les processus et les opérations métier, améliorer les interactions avec les clients et bénéficier à la stratégie commerciale globale.

Cependant, le simple fait de recevoir les informations révélées par l’apprentissage automatique ne fera pas de votre entreprise le prochain concurrent majeur d’Amazon en termes de revenus annuels si vous ne savez pas comment utiliser correctement les données. Les réflexions tangibles sur votre retour sur investissement dépendront d’une stratégie mise en œuvre pour étayer les résultats de l’apprentissage automatique.

L’apprentissage automatique fournit des données basées sur de nombreuses variables et consistances et définir une approche gérable pour intégrer ces informations de la meilleure façon possible prouvera à quel point cette nouvelle technologie est vraiment précieuse pour votre entreprise.

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