De plus en plus d’entreprises et d’industries de divers domaines (sports, finances, secteur manufacturier, etc.) adoptent des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (machine learning). Les services proposés par Amazon Web Services permettent à de nombreuses PME québécoises d’optimiser leurs procédés et d’améliorer l’expérience de leurs clients.
Depuis plus de 20 ans, Amazon a considérablement investi dans l’apprentissage automatique pour recommander des achats aux clients, rationaliser la chaîne d’approvisionnement, les prévisions et la planification des capacités, ainsi que pour innover grâce à des initiatives telles que Prime Air et Amazon Go. Amazon Web Services (AWS) a commencé à proposer des services d’intelligence artificielle (IA) en 2016. Chez Amazon, des milliers d’ingénieurs se consacrent à l’apprentissage automatique (ML) et à l’apprentissage profond, et cela fait partie intégrante de son héritage.
« Nous trouvons important de transmettre ces connaissances et ces capacités à nos clients en mettant l’apprentissage automatique entre les mains de chaque développeur et de chaque scientifique de données. AWS propose l’éventail de services d’apprentissage automatique le plus large et le plus complet dans le cloud, et nous continuons d’alimenter nos innovations à partir des commentaires que nous recevons d’Amazon ainsi que de ceux de plus de 100 000 autres clients », explique Zoe Hillenmeyer, responsable du développement des affaires pour les services d’intelligence artificielle chez Amazon Web Services.
Différents niveaux d’apprentissage automatique
AWS estime que l’apprentissage automatique peut servir à la plupart des organisations qui disposent de capacités technologiques importantes. « Pour les développeurs et les scientifiques avancés qui sont à l’aise pour construire, régler, former, déployer et gérer des modèles eux-mêmes, AWS propose notamment les nouvelles instances Amazon EC2 P4d — qui offrent des performances jusqu’à 3 fois plus rapides, 2,5 fois plus de mémoire et un coût 60 % inférieur à celui des instances de la génération précédente — ainsi que l’AMI AWS Deep Learning qui intègre tous les principaux frameworks », souligne Mme Hillenmeyer.
De plus, les entreprises qui souhaitent utiliser l’apprentissage automatique de manière étendue peuvent s’appuyer sur Amazon SageMaker, un service qui supprime les tâches lourdes, la complexité et les approximations de chaque étape du processus d’apprentissage automatique, permettant ainsi aux développeurs et aux scientifiques d’utiliser ce procédé avec succès.
AWS propose aussi des solutions telles qu’Amazon Rekognition pour l’analyse d’images et de vidéos basée sur l’apprentissage profond, Amazon Polly pour la traduction de textes en paroles, Amazon Lex pour la création de conversations, Amazon Transcribe pour la conversion de paroles en textes, Amazon Translate pour la traduction de textes entre langues et Amazon Comprehend pour la compréhension des relations et la recherche d’informations dans les textes. « Nous pensons qu’avec le temps, la plupart des entreprises utiliseront plusieurs services d’apprentissage automatique », soutient Mme Hillenmeyer.
Des avancées dans le monde du sport
Dans le domaine du sport, le ML, l’IA et le calcul haute performance pavent la voie à la prochaine vague d’innovations techniques. « Les équipes, les ligues, les diffuseurs et les partenaires utilisent AWS pour créer des solutions axées sur les données, aidant ainsi des organisations comme la Formule 1 à redessiner leurs voitures, les équipes de la NFL à entraîner leurs joueurs et à assurer leur sécurité, et bien plus encore », révèle Mme Hillenmeyer.
La LNH, par exemple, utilise des technologies infonuagiques pour collecter les données de la glace en temps réel, les analyser et les visualiser pour les partisans sous forme de graphiques apparaissant lors de la diffusion. Ils examinent chaque tir (où il a été effectué, à quelle vitesse, s’il a été dévié ou non, etc.) ainsi que l’emplacement de tous les joueurs (étaient-ils devant le filet?) et le contexte du jeu (score, heure, saison), puis appliquent la reconnaissance d’image pour capturer ou « voir » des éléments uniques du jeu (ex. : la position du corps, l’emplacement du bâton).
« L’apprentissage automatique contribue à transformer l’expérience visuelle des spectateurs. L’accès à ces statistiques permet également aux joueurs, aux entraîneurs et aux diffuseurs de voir le jeu sous un angle nouveau et de mieux comprendre les décisions stratégiques prises pendant le match », assure Mme Hillenmeyer.
Une amélioration de l’expérience client
Dans tous les secteurs, l’apprentissage automatique permet d’améliorer l’expérience client, d’accroître l’efficacité des opérations et de susciter de nouvelles innovations et découvertes, par exemple en aidant les chercheurs à découvrir de nouveaux vaccins ou en améliorant la production agricole grâce à un meilleur suivi des cultures.
« Le groupe BMW utilise Amazon SageMaker pour traiter, analyser et enrichir des pétaoctets de données afin de prévoir, entre autres, la demande d’équipements individuels à l’échelle mondiale. Le restaurant Domino’s, de son côté, utilise l’apprentissage automatique pour prédire quand commencer à préparer une pizza avant même qu’un client ne la commande, afin qu’elle soit prête en moins de 4 minutes. Ce ne sont que quelques exemples de possibilités qu’offre le ML », s’enthousiasme Mme Hillenmeyer.
Une histoire de succès d’ici
Paladin AI est une startup montréalaise qui crée des outils axés sur les données pour optimiser la prestation de formations en aviation. Ceux-ci s’intègrent au matériel de formation existant et aux supports d’apprentissage utilisés par les compagnies aériennes, les écoles de pilotage et d’autres centres de formation. Paladin AI prévoit de réduire de moitié les temps de formation au pilotage grâce à la personnalisation adaptative, qui tient compte des forces et des faiblesses de chaque individu, ce qui permet de réaliser des économies importantes. Paladin AI utilise Amazon SageMaker pour conteneuriser ses modèles d’apprentissage automatique et s’appuie sur AWS pour stocker en toute sécurité les données de performance.
Fondée par un duo père-fils, l’entreprise cherche à approfondir l’utilisation de l’IA en intégrant des modèles qui peuvent inclure des données biométriques pour évaluer les niveaux de stress et la charge de travail. Elle compte actuellement des clients en Amérique du Nord et en Europe, et cherche à s’étendre à d’autres régions du monde.
« En utilisant les services d’apprentissage automatique d’AWS, Paladin AI a pu développer sa technologie sans construire sa propre infrastructure. Son cofondateur, Mikhail Klassen, a d’ailleurs affirmé qu’il n’aurait jamais pu créer une entreprise comme celle-ci s’il avait dû acheter ses propres serveurs, les gérer et les sécuriser », conclut Zoe Hillenmeyer.
Pour en savoir plus sur les solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui pourraient améliorer la performance de votre entreprise, visitez le site d’Amazon Web Services!
