Apprentissage automatique

Joseph Sirosh, le vice-président de Microsoft en charge de l’apprentissage automatique, vient d’annoncer la disponibilité d’Azure ML, sa plate-forme Cloud d’apprentissage automatique, en préversion à partir de juillet 2014.

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui permet de créer un modèle à partir de données historiques, et de l’utiliser pour prédire des tendances ou des comportements futurs.

Elle est utilisée dans les entreprises pour la détection de fraude, la prévision des ventes ou la maintenance prédictive qui consiste à changer des appareils avant leur défaillance.

 

Azure ML

Azure ML réunit les outils analytiques et les algorithmes utilisés dans les produits de Microsoft, comme Xbox et Bing pour permettre à des entreprises de lancer des projets d’apprentissage automatique sans coûts initiaux, sans besoins en scientifiques des données et sans achats de serveurs et de licences logicielles.

Le client personnalise des plans de travail visuels prédéfinis et des patrons de solution pour accélérer le développement de son projet.Il peut même publier des interfaces de programmation applicative et des services web pour collaborer en interne ou avec d’autres fournisseurs, clients ou partenaires.

D’après Sirosh, le Cloud change la mise d’une part avec sa faculté à changer d’échelle et d’autre part avec la rapidité de développement et d’utilisation. Un projet qui aurait pris des mois de conception, de développement et d’implémentation, est prêt à l’emploi sur le Cloud en quelques jours.

On ne se contente alors plus de prédire, on change l’avenir en utilisant les prédictions. En changeant les pièces d’un ascenseur avant qu’il tombe en panne, ou en ajustant la production et les stocks pour optimiser les ventes, par exemple.

Max 451, un partenaire de Microsoft, travaille déjà à une telle solution pour soutenir le processus de vente. L’Université de Carnegie Mellon chercherait à optimiser sa consommation énergétique avec une solution Azure ML.

 

Présentation vidéo d’Azure ML (en anglais)

 

Les offres concurrentes

C’est IBM qui a commencé à s’intéresser à une solution Cloud pour l’apprentissage automatique avec Watson, un des axes stratégiques de développement retenu par sa présidente-directrice générale Ginni Rometty, qui veut en faire une division au chiffre d’affaires annuel de 10 milliards de dollars dans les prochaines années.

Le 9 janvier 2014, IBM créait la succursale IBM Watson Group et annonçait investir 1 milliard de dollars dans le développement, la recherche et le lancement de services clouds basés sur Watson.

À l’occasion du Mobile World Congress 2014, Rometty lançait un concours pour promouvoir des applis mobiles utilisant Watson. Les trois finalistes finalisent en ce moment leurs solutions dans les domaines de la santé, de l’éducation et de la vente.

Depuis quelques années, Google propose bien une API de prédiction, mais cette solution est nettement moins complète et plus limitée que les offres d’IBM Watson ou de Microsoft Azure ML.