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Tout savoir sur AWS Machine Learning

L'intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement l'apprentissage automatique (Machine Learning), est l'un des principaux moteurs de nombreuses innovations actuelles. À titre d’exemple, nous entendons de plus en plus parler de la promesse de mise en circulation des véhicules autonomes et cela semble aujourd’hui inévitable. Les outils et services d'apprentissage automatique AWS d'Amazon notamment, ouvrent la voie sur le sujet. L’article qui suit constitue un aperçu d'AWS Machine Learning, de ses différents services et outils ainsi que de ses avantages.

Amazon Web Services (AWS) : une solution de plus en plus plébiscitée ?

Pour la neuvième année consécutive, AWS et son infrastructure cloud se positionnent en tête de liste du Magic Quadrant (MQ) de Gartner en tant que service (IaaS). Ce dernier présente une série de rapports d’études de marché les plus concluants à partir d’une analyse qualitative et complète des données présentées. La plate-forme de cloud computing AWS est donc un précurseur dans son domaine, notamment dû à son innovation proposée sur les deux axes de mesure suivants : la capacité d’exécution et l’exhaustivité de leur vision.

De nombreuses entreprises, quelle que soit leur taille, font confiance à AWS principalement en raison des fonctionnalités proposées par les différents services. AWS accompagne toutes les entreprises sur leurs diverses charges de travail telles que le développement de solutions de monitoring, le traitement de données, l’entreposage, la réalisation de projet, la croissance des objectifs et des performances etc… 

La sécurité ainsi que la fiabilité de leurs solutions ne sont plus à prouver. En effet, AWS détient actuellement des dizaines de centres de données surveillés continuellement à travers le globe. Cette solution garantit qu’une panne qui pourrait survenir sur une région n’entraîne pas une perte de données permanente à plus grande échelle.

Concernant Amazon et ses solutions, vous entendrez certainement parler de ses capacités d’adaptabilité et de scalabilité (mise à l’échelle). De par le fait que le coût des services Amazon varie en fonction de l’utilisation des clients, les petites et moyennes entreprises voient un intérêt grandissant de l’utilisation d’AWS pour leur besoin computationnel.

De plus, Amazon est une entreprise internationale qui souscrit aux principes d’équité en matière d’emploi : minorités, femmes, handicapés, seniors, identité de genre, orientation sexuelle, âge.

Qu'est-ce que AWS Machine Learning ?

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui a pour objectif d’améliorer l’apprentissage des algorithmes de manière automatique en prenant en compte l’environnement des machines (via des données d’entrée). En d’autres termes, il s’agit donc pour les machines d’apprendre les tâches à effectuer sans programmation directe de la part du développeur. Les offres AWS ML d’Amazon incluent des outils et services pour aider les organisations et développeurs sur l’ensemble du spectre ML.

Voici quelques cas d’utilisation d’AWS Machine Learning :

  • Créer, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique dans le but de la mise en oeuvre d’applications prédictives
  • Créer des moteurs de recommandation pour mieux servir leurs clients
  • Affiner les modèles de prévision pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions fondées sur des données
  • Améliorer la vision par ordinateur qui permet aux machines d’identifier rapidement et avec précision les personnes et les objets dans les images

Les outils mis à disposition par Amazon incluent des modèles d’IA pré-formés, qui sont utiles pour les études prévisionnelles, les recommandations, la vision par ordinateur et le langage. Nous pouvons également mentionner le service Amazon SageMaker qui supervise la construction et l’entraînement des modèles retenus par l’entreprise.

Les développeurs utilisent AWS Machine Learning pour tester efficacement des milliers de conceptions de produits potentiels, évaluer rapidement et précisément les dommages matériels après une catastrophe naturelle, améliorer les résultats des soins de santé, améliorer les réponses du service clientèle et bien plus encore.

De nombreuses entreprises à l’échelle mondiale telles que Netflix ou encore BMW utilisent ces services.

Avantages d'AWS Machine Learning

L’ensemble des services AWS Machine Learning aide généralement à réduire le temps de calculs et les dépenses nécessaires au développement, tests et déploiement des modèles ML par les entreprises. Par exemple, l’ajout de spécificités à des modèles pré-formés peut aider une entreprise à déployer rapidement et de manière efficace un chatbot en support du service client.

AWS accepte tous les principaux frameworks d’apprentissage automatique tels que TensorFlow, Caffe2 ou encore Apache MXNet et son API facilite l’utilisation des différents outils.

Les services proposés sont également sécurisés à plusieurs niveaux. L’accès aux différentes ressources est restreint par différentes politiques d’accès. Les services de stockage sont quant à eux encodés de façon robuste pour assurer la sécurité des données. De plus, la gestion des clés permet de déterminer les différents accès aux clés de chiffrement.

Sur le plan économique, AWS fournit un modèle de « paiement à l’utilisation » qui permet aux organisations de toutes tailles de s’adapter en fonction des besoins. 

En outre, AWS fournit de nombreux services d’analyse de données pour vous aider à prendre les meilleures décisions commerciales possibles. 

Leader connu du cloud computing, Amazon propose une fantastique solution de bout en bout pour les entreprises souhaitant mettre en œuvre une solution d’apprentissage automatique dans leur conception, services et opérations.

Quels sont les services et outils AWS Machine Learning ?

Amazon propose plusieurs services et outils sous l’égide d’AWS Machine Learning. Ces solutions permettent aux développeurs et aux organisations de déployer plus rapidement leurs systèmes ML par rapport à une approche basée sur le code. Gardez à l’esprit que les termes « outils» et « services» sont souvent confondus lors de l’examen des solutions AWS Machine Learning. Mais, les explications de chacun d’eux ci-dessous apportent plus d’informations sur leur distinction.

SageMaker

Ce service géré est conçu pour aider à passer en production rapidement et efficacement les modèles conceptuels d’apprentissage automatique. Amazon SageMaker comprend plusieurs outils qui permettent de concevoir, créer et déployer un modèle ML. Il dispose d’une fonctionnalité « pilote automatique » qui permet l’automatisation de l’exécution de diverses algorithmes afin de déterminer le modèle le plus performant sur les données de l’entreprise.

Comprehend

Ce service de traitement du langage naturel (NLP  = Natural Language Processing) utilise l’apprentissage automatique pour extraire des informations utiles à partir de données textuelles, y compris des données non structurées telles que les avis des clients et les e-mails provenant du service client.Les tâches communes qu’il permet d’effectuer sont par exemple la labellisation (NER = Name Entity Recognition), l’extraction de séquences de mots clés ou encore l’analyse de sentiment.  Étant donné que Comprehend est un service entièrement géré, il permet d’utiliser des modèles pré-formés.

Fraud Detector

Comme son nom l’indique, Amazon Fraud Detector est conçu pour signaler les comptes des utilisateurs potentiellement frauduleux. Les organisations doivent saisir les données existantes des transactions frauduleuses connues pour préparer une automatisation de la détection de fraudes sur les opérations futures.

Lex

Lex permet de créer des chatbots conversationnels notamment dans le but de faciliter les tâches du service client concernant les questions des utilisateurs. Lex offre un composant de compréhension du langage naturel (NLU = Natural Language Understanding) qui permet d’apporter une signification sémantique au langage conversationnel et ainsi offrir un retour le plus approprié possible.

Translate

Semblable à Google Translate, Amazon Translate est un service de traduction automatique qui permet de localiser des sites dans différentes régions et de traduire de gros volumes de texte. Ce service peut être également personnalisé pour tenir compte des noms de marque ou d’un jargon spécifique à reconnaître et utiliser.

CodeGuru

Ce service aide les développeurs à repérer les problèmes potentiels avec leur code avant qu’il ne soit trop tard. Par exemple, il peut reconnaître les fuites ou les inefficacités, puis suggérer des solutions basées sur le contexte du code lui-même.

Forecast

Ce service utilise des ensembles de données existants pour fournir des prédictions de séries chronologiques aux organisations. Par exemple, il peut être utilisé pour prédire les dépenses professionnelles, le support client et même les cours futurs des actions.

DeepRacer

DeepRacer est une virtualisation 3D d’une automobile avec un modèle de voiture correspondant à l’échelle 1/18 qui permet aux développeurs d’automobiles sans conducteur de tester leurs algorithmes d’IA. Les développeurs peuvent même rivaliser avec d’autres développeurs sur des hippodromes virtuels de voitures autonomes.

Kendra

Ce service hébergé est un moteur de recherche d’entreprise optimisé pour aider les clients avec des requêtes sur les produits. Il comprend également des questions formulées en langage naturel, ce qui peut aider les organisations à économiser de l’argent sur le support client.

Personalize

La fonction d’Amazon Personalize aide à évaluer les habitudes d’utilisation des clients, puis à faire des recommandations en fonction de ces habitudes. La personnalisation de l’expérience utilisateur permet de stimuler les ventes et de fidéliser les clients.

Polly

Cet outil est utilisé pour créer des produits à reconnaissance vocale qui imitent les styles de conversation dans une gamme de langues. Polly peut lire un texte écrit et le convertir en discours conversationnel.

Textract

Textract extrait automatiquement les informations des documents numérisés, réduisant considérablement le temps et les ressources nécessaires à leur numérisation. Il peut identifier les tableaux et autres caractéristiques de mise en page qui sont importantes pour le contexte des documents écrits.

DeepLens

Caméra compatible avec l’apprentissage en profondeur, DeepLens est conçue pour aider à développer et à tester des modèles de vision par ordinateur. Cela permet d’accélérer le processus de déploiement en permettant aux développeurs de tester leurs modèles en temps réel.

DeepComposer

AWS DeepComposer est un service cloud d’Amazon qui utilise l’intelligence artificielle pour ajouter des pistes d’accompagnement aux mélodies jouées avec un clavier physique ou logiciel et créer des morceaux de musique complets. Le service est destiné aux développeurs afin de les familiariser avec l’apprentissage automatique et l’IA générative.

Vous l’aurez donc compris, Amazon Web Services et notamment Amazon ML permettent aux développeurs et entreprises de simplifier drastiquement les différentes tâches de construction, monitoring et mise en production d’un modèle d’apprentissage automatique. Ces différents services et outils mis à disposition permettent une structuration et une automatisation des cycles de projets professionels.

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