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Azure Machine Learning : déplacer l’apprentissage automatique dans le cloud

Ce n'est pas l'explosion des objets connectés qui ralentira cette évolution

Azure Machine Learning : déplacer l'apprentissage automatique dans le cloud

Le 17 juin 2014 à 10h25

Microsoft a annoncé hier soir le lancement prochaine d’une offre Azure Machine Learning. Destinée aux entreprises qui souhaitent mettre en place rapidement des solutions d’intelligence artificielle appliquées à des problématiques précises, Azure ML sera disponible en préversion le mois prochain.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? 

Pour comprendre l’intérêt d’une solution comme Azure Machine Learning, il faut commencer par aborder, justement, le « machine learning ». Il s’agit, pour une machine donnée, de la capacité d’apprendre automatiquement et par elle-même les processus qui optimiseront sa tâche. L’apprentissage automatique est un champ important de l’intelligence artificielle car il permet le développement d’outils aptes à s’attaquer à de vastes quantités de données qui seraient, en temps normal, délicates à analyser.

 

La mise en place d’un tel système peut être longue car la conception suppose des développeurs d’avoir prévu le cadre précis dans lequel la solution va évoluer. Car l’apprentissage ne peut pas se faire sur une base vierge : il faut donner des directives pour fournir un champ d’évolution.

 

L’exemple le plus simple est un robot muni de membres qui doivent lui permettre de se déplacer. Le programme central apprend alors à gérer les données renvoyées par les capteurs et met en place les mouvements qui vont permettre, effectivement, au robot de se mouvoir. Cela signifie qu’un cadre a été donné pour que des variables soient respectées autant que possible : le mouvement stable devient par exemple l’objectif à atteindre et le programme utilise les données fournies pour faire au mieux.

Microsoft fournira ses propres outils 

Dans un communiqué, Microsoft met l’accent sur la complexité de la mise en place de ce type de solutions, ainsi que des coûts engendrés.  Car l’apprentissage automatique nécessite des développeurs adaptés. C’est évidemment là qu’intervient l’annonce de l’entreprise qui vante les mérites de la nouvelle offre qui sera lancée le mois prochain : Azure Machine Learning.

 

L’objectif global est de faciliter la vie des développeurs en fournissant déjà l’infrastructure et la trousse à outils pour mettre en place une solution d’apprentissage automatique. Microsoft va en fait proposer des outils d’analyse et des algorithmes préconstruits qui ne sortent pas du néant. Il s’agit en effet en bonne partie des composants dont la firme se sert pour des produits tels que la Xbox et Bing. 

 

Pour la firme, Azure ML est un outil que les entreprises devraient apprécier car il annule la nécessité d’un investissement lourd au départ. Azure oblige, tous les calculs sont effectués par les fermes de serveurs de l’infrastructure cloud. De même, une entreprise peut créer des API et des services Web faisant directement appel aux données et calculs hébergés. Les outils fournis contiennent par ailleurs des modules de visualisation et de statistiques.

 

BP Amazon Withings

Des solutions qui sont amenées à se multiplier 

Plusieurs partenaires sont déjà dans la boucle et se servent d’une préversion d’Azure ML. Par exemple, OSISoft travaille en collaboration avec l’université Carnegie Mellon sur la surveillance en temps réel de la production électrique et de ses problèmes à travers l’ensemble des bâtiments du campus universitaire. MAX451 développe de son côté une solution aidant les commerces à déterminer ce que les clients pourraient acheter par la suite.

 

Ceux qui suivent l’actualité des objets connectés savent que ce type de solution est amené à se développer. Le seul domaine de la santé donne la mesure de ce qu’il est possible de faire. Par exemple, les bracelets et autres équipements sont capables de stocker de nombreuses informations relatives à des variables du corps humain. La collecte et l’analyse de ces données pourrait donc permettre une détection plus en amont de certains problèmes. Dans un domaine similaire, on rappellera les travaux réalisés par des chercheurs sur la prise en compte de données médicales pour détecter l’apparition de pneumopathies nosocomiales dans les hôpitaux. Des recherches auxquelles participait justement Microsoft.

 

Azure ML n’est toutefois pas encore sur le marché et seule une préversion sera lancée dans le courant du mois prochain. Microsoft en a également profité pour ouvrir un nouveau blog consacré à l’apprentissage automatique, même s’il ne contient pour l’instant qu’un seul billet.

Commentaires (14)

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Avec leur concept de cloud partout, ils sont complètement marteaux …<img data-src=" />

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On a des infos sur le type d’apprentissage automatique qu’ils proposent? Réseaux de neurones, bayes, génétique? Ils ont pompés weka?

Pour le prix c’est définis comment?

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Alors ouais mais non…



Mettre des données critiques sur le cloud comment dire, c’est ne pas avoir peur de l’espionnage industriel.

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Arnaud3013 a écrit :



On a des infos sur le type d’apprentissage automatique qu’ils proposent? Réseaux de neurones, bayes, génétique? Ils ont pompés weka?

Pour le prix c’est définis comment?





en meme temps s’ils ont tous les outils de weka sans avoir besoin de tonnes de RAM et CPU c’est bon<img data-src=" /> (bon apres il y a aussi des packages et libraries pour R, python…)

J’ai pas trouve quelles technologies somt employees pour les machines learning, il va peut etre falloir attendre un peu pour en savoir plus.


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XMalek a écrit :



Alors ouais mais non…



Mettre des données critiques sur le cloud comment dire, c’est ne pas avoir peur de l’espionnage industriel.





Travaillant dans un secteur parano, il y a une tendance a mettre de plus en plus dans le cloud (amazon etait recommande et considere plus sure que nos portables<img data-src=" />)


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frscot a écrit :



en meme temps s’ils ont tous les outils de weka sans avoir besoin de tonnes de RAM et CPU c’est bon<img data-src=" /> (bon apres il y a aussi des packages et libraries pour R, python…)

J’ai pas trouve quelles technologies somt employees pour les machines learning, il va peut etre falloir attendre un peu pour en savoir plus.







Weka c’est quand même un peu limite en application pro;) R est sympa mais à interfacer avec du code propriétaire avec des appels passant par du bash/bat, c’est pas super pratique. Du coup souvent recodage, ça prends un peu de temps mais on peux modeler à son envie et optim surtout. Jsuis passé sur certains calculs de 15 jours de calculs à 2h…^^

Merci d’avoir regarder pour les algos, on verra bien, je vais suivre ça;)

Et merci NXI (snif tu resteras toujours PCI pou moi) d’en avoir parlé!


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Assez dommageable pour l’article de ne pas parler de Google Prediction API, alors que ce service existe depuis 3 ans et n’a simplement jamais été mentionné par PCI/NXI.



Là on a le droit à un publi-reportage naif et béat où le concurrent le plus direct n’est même pas mentionné.

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wagaf a écrit :



Assez dommageable pour l’article de ne pas parler de Google Prediction API, alors que ce service existe depuis 3 ans et n’a simplement jamais été mentionné par PCI/NXI.



Là on a le droit à un publi-reportage naif et béat où le concurrent le plus direct n’est même pas mentionné.







On voit la naïveté où on veut bien la voir, mais si ça te rassure de le voir comme ça, d’accord <img data-src=" />



En ce qui me concerne, c’est surtout pour moi un moyen d’introduire un futur très gros dossier qui abordera des éléments cités dans l’article.


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Vincent_H a écrit :



On voit la naïveté où on veut bien la voir, mais si ça te rassure de le voir comme ça, d’accord <img data-src=" />



En ce qui me concerne, c’est surtout pour moi un moyen d’introduire un futur très gros dossier qui abordera des éléments cités dans l’article.





Impatient de voir le dossier, content que NXI s’intéresse au sujet <img data-src=" />



En attendant, l’article n’en est pas moins un publireportage sans aucune forme de recul, ne mentionnant même pas l’existence de concurrents, alors que MS est plutôt un suiveur sur ce marché.


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wagaf a écrit :



Impatient de voir le dossier, content que NXI s’intéresse au sujet <img data-src=" />







Dire “une entreprise fait ça” n’a rien d’un publireportage. Je n’ai pas dit que c’était génial, meilleur ou autre, j’expose simplement des faits, un contexte, plus une réflexion plus générale. Quant au dossier, il portera sur le vaste domaine des données médicales.


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Vincent_H a écrit :



Dire “une entreprise fait ça” n’a rien d’un publireportage. Je n’ai pas dit que c’était génial, meilleur ou autre, j’expose simplement des faits, un contexte, plus une réflexion plus générale. Quant au dossier, il portera sur le vaste domaine des données médicales.





Ne pas dire que c’est génial ou meilleur n’enlève rien au fait que ça peut être du publi reportage ^^

Je connais un site populaire qui parle très très souvent d’Apple (et descend souvent ses concurrents), parfois ça fait quand même franchement publi reportage <img data-src=" />


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Vincent_H a écrit :



Dire “une entreprise fait ça” n’a rien d’un publireportage. Je n’ai pas dit que c’était génial, meilleur ou autre





La solution étant la seule jamais présentée par NXI, il n’est même pas question qu’elle soit “meilleur”, ça sera simplement la seule connue de la plupart des lecteurs.


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seblutfr a écrit :



Ne pas dire que c’est génial ou meilleur n’enlève rien au fait que ça peut être du publi reportage ^^

Je connais un site populaire qui parle très très souvent d’Apple (et descend souvent ses concurrents), parfois ça fait quand même franchement publi reportage <img data-src=" />







Oui enfin, ce n’est pas franchement le genre de chose qu’on voit chez nous.


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wagaf a écrit :



La solution étant la seule jamais présentée par NXI, il n’est même pas question qu’elle soit “meilleur”, ça sera simplement la seule connue de la plupart des lecteurs.







C’est noté <img data-src=" />


Azure Machine Learning : déplacer l’apprentissage automatique dans le cloud

  • Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? 

  • Microsoft fournira ses propres outils 

  • Des solutions qui sont amenées à se multiplier 

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