AI & ML – Artificial Intelligence & Machine Learning : la vision de premaccess des services proposés par AWS

Depuis 2006, Amazon Web Services (AWS) s’est donné comme objectif d’aider développeurs et data scientists à construire leurs propres services de Machine Learning et d’Artificial Intelligence. Et ce, sans qu’ils soient forcément experts dans ce domaine. Sur ces deux terrains, AWS avance très rapidement. Au sein de son pôle « Développement, Serverless, AI et Machine Learning », premaccess accompagne ses clients prêts à prendre en main ces outils d’AWS. Falco Schmutz, CEO, nous explique comment.

Amazon Web Service est aujourd’hui une réelle locomotive en terme de Machine Learning et d’Artificial Intelligence. Son évolution dans ces secteurs est incontestable. Google était pionnier dans ces domaines, mais progressivement il s’est fait rattraper par AWS. Tous deux sont en train d’éduquer le marché à l’usage de ces technologies d’envergure.

Après s’être imposé sur le marché du Cloud Computing, Amazon Web Service entend faire de même avec le machine learning et l’AI. Lors de ses derniers événements majeurs, en 2018, l’entreprise a renforcé sa communication dans ce sens.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le Machine Learning se base sur une série d’algorithmes capables de produire des modèles mathématiques qui peuvent être employés lors du développement d’une application ou d’un service. Cette technologie peut notamment être utilisée aujourd’hui pour :

• détecter des fraudes : les modèles prédictifs mis en place grâce au Machine Learning peuvent aider à identifier des transactions potentiellement frauduleuses.
• produire des recommandations : en fonction de la manière dont un internaute surfe sur votre site, le Machine Learning va interpréter ses recherches afin de lui offrir une expérience utilisateur la plus personnalisée possible et une série de recommandations proches de ses centres d’intérêt.
• créer des campagnes marketing ciblées : le Machine Learning peut également être exploité pour créer des campagnes de mailing ciblées. En fonction des activités d’un internaute sur votre site, vous pourrez choisir de lui envoyer des campagnes de mailing pertinentes en fonction de ses dernières recherches.
• modéliser des comportements : le Machine Learning permet de modéliser le comportement d’un processus industriel complexe pour identifier des déviations qui devront faire l’objet d’actions de maintenance.

Artificial intelligence, efficace et accessible avec aws

L’AI, elle, va déterminer des tendances, produire des prédictions en partant de cette série d’algorithmes.Dans ce sens, AWS dispose de plusieurs services applicatifs. Accessibles sur API, tous fournissent une “intelligence” prête à l’emploi. Nous pouvons citer notamment :

• Amazon Rekognition. Avec ce service, vous pouvez ajouter de l’analyse d’images ou de vidéos dans vos applications. Il permet d’identifier des objets, des personnes, du texte, des scènes voire des activités. Il est en capacité de fournir une reconnaissance faciale précise sur vos fichiers image et vidéo, et de détecter tout contenu inapproprié.
• Avec Amazon Polly, application text to speech (25 langues, 53 voix, en temps réel), vous pouvez convertir du texte en enregistrement audio réaliste à l’aide du deep learning. Ce service vous permet de créer des applications « qui parlent » grâce à un service de synthèse vocale.
• Translate est un service de traduction en temps réel. Accessible via API, il reconnaît automatiquement le langage source.
• Transcribe est un service de speech to text. Il permet de générer un fichier texte depuis un fichier audio. Cette application reconnaît le texte, la ponctuation, détecte les différents interlocuteurs. Elle supporte des fichiers de bonne ou de mauvaise qualité audio, y compris la qualité téléphonique. Son principal cas d’usage concerne aujourd’hui les call center.
• Le service Comprehend traite le langage naturel pour extraire, depuis plusieurs documents (email, commentaires, posts sur les réseaux sociaux), des entités, personnes, lieux, noms de produits, organisations, phrases clés, etc. Via Comprehend, l’apprentissage automatique est particulièrement efficace pour identifier des points d’intérêt spécifiques dans de vastes ensembles de texte (identification de noms de sociétés dans des rapports d’analyse, par exemple). Il permet en outre de saisir les sentiments qui se cachent derrière le langage utilisé (identification des avis négatifs…). Le Washington Post l’utilise, par exemple, pour créer des groupes de sujets sur ses articles bien précis.

Comment premaccess accompagne ses clients sur le terrain du machine learning et de l’AI ?

Aujourd’hui, AWS cherche à démocratiser le Machine Learning et l’Artificial Intelligence auprès des entreprises. Il y arrive aisément.

La force d’AWS est d’être capable de mettre à disposition des briques de micro-services simples, solides et faciles à appréhender. « Grâce à ces briques, nous pouvons facilement accompagner nos clients dans le développement de leurs besoins et leur permettre d’appréhender ces technologies, explique Falco Schmutz, CEO de premaccess. Nous pouvons, par exemple, monter des petits labs pour leur montrer comment cela fonctionne, à faibles coûts. »

Néanmoins, pour pouvoir faire quelques choses d’intéressant avec ces services d’AWS, il faut avoir un concept, une idée.

Quand premaccess accompagne un client, la première étape est de bien définir son projet, afin qu’il soit en adéquation avec son business.

La deuxième étape, tout aussi importante, est de définir quelles données vont être utilisées pour monter le produit demandé par les clients (image, vidéo, audio, datas, etc.). Parmi toutes les données disponibles, lesquelles pourront être labellisées correctement, lesquelles pourront être interprétées aisément par les outils de Machine Learning et d’Artificial Intelligence d’AWS ?

Face à ces deux technologies, premaccess cherche toujours à ramener ces clients à un cas d’usage métier. La question primordiale est : « Quel est votre besoin ? Qu’est-ce qui est source de problématiques chez vous, qu’est-ce qui est chronophage, que nous pourrions essayer de solutionner par des outils de Machine Learning et/ou d’Artificial Intelligence ? »

Premaccess a ouvert, depuis six mois, un nouveau pôle « Développement, Serverless, AI et Machine Learning » constitué aujourd’hui de quatre personnes expertes d’AWSqui répondent régulièrement aux besoins clients. « Nous avons actuellement des demandes pour de la modération de commentaires, de l’analyse d’images, ainsi que pour la mise en place de modèles prédictifs et d’arbres de décisions », rapporte Falco Schmutz.

La marketplace aws dédiée à l’artificial intelligence

En novembre dernier, AWS a continué sur sa lancé en présentant sa marketplace dédiée à l’AI. L’événement s’est déroulé à Las Vegas.

Sur cette plateforme, près de 150 algorithmes et modèles de Machine Learning y sont proposés par AWS lui-même et une quarantaine d’éditeurs partenaires. Parmi ces derniers, nous retrouvons notamment des prestataires de services (LexisNexis) ou bien des fournisseurs de technologie (Intel).

Accessibles depuis Amazon SageMaker, ces algorithmes et modèles y sont répartis en différentes catégories : Computer vision, Naturel language processing, Speech recognition, Image, Texte, Structured, Audio, Vidéo. Tous ont l’avantage de pouvoir être utilisés en mode « Pay as you go », c’est-à-dire facturés à l’utilisation. Et tous permettent, une fois de plus, de construire des applications en partant de briques de logiciels de machine learning.

Cette marketplace confirme l’ambition d’AWS de consolider sa place dans le cloud AI. Il est aujourd’hui en pleine évolution, et donne clairement les tendances. Il est conseillé de le suivre de près. 

Lancez vos applications sur aws avec premaccess

Si vous souhaitez utiliser les technologies d’AWS pour concevoir et gérer vos applications, l’équipe de premaccess est à votre disposition. 

Elle répondra à toutes vos questions, étudiera vos besoins, et vous accompagnera pas à pas dans la mise en place de vos services web. 

Par ailleurs, une fois déployées, vos applications seront suivies par nos experts afin d’assurer leur évolution et leur niveau de sécurité sur le long terme.
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