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Big Data

Les MS Tech Days 2015 : le Machine Learning en fil conducteur

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Tous les ans, Microsoft organise un évènement phare autour de l’innovation technologique et numérique. Cette année c’était au Palais des Congrès les 10, 11 et 12 février 2015. Au programme des #mstechdays, de belles interventions autour du Machine Learning, du Big Data et de leur produit phare Azure.

Toute la promo Full Time 2015 des #MBAMCI était présente. Malheureusement pour moi, la grippe est passée par là. J’ai tout de même pu assister à quelques conférences grâce à MsTechDays TV et sa retransmission Live des plénières, voici donc ma sélection d’éléments forts autour du Machine Learning!

Un peu de vulgarisation

Parce que Machine Learning n’est pas encore entré dans le vocabulaire courant, quelques rappels s’imposent. Vous pouvez déjà consulter mon article détaillé sur la définition du Machine Learning pour entrer en matière !

Pour être plus concrets, voici quelques exemples d’utilisation du Machine Learning:  

Quelques autres exemples intéressants:

Le Machine Learning est utilisé lorsqu’on ne peut passer par un algorithme classique car trop complexe à coder: par exemple, quand on souhaite faire de la reconnaissance vocale (cf. Cortana développé par Microsoft), penser l’usage, reproduire le geste.

On peut l’utiliser dans le cadre de recommandations produits en fonction de notre comportement passé et en temps réel, on peut aussi élaborer de l’analyse de sentiments grâce à tout se qui se passe sur les Réseaux Sociaux, on peut également mettre en place de la maintenance prédictive et préventive…

Par exemple, Altran a pu prédire la consommation d’essence de sa flotte de véhicule, ainsi que la manière dont ceux-ci allaient être utilisés: il va y avoir un pic de demande tel jour par exemple. Et ils sont allés plus loin: en analysant et projetant les prix à la pompe, et en diffusant le message ‘Si vous faites le plein aujourd’hui plutôt que demain, nous allons économiser de l’argent’, Altran a ainsi réalisé une économie 27k€ sur sa flotte! Si on ramène cela à une consommation annuelle, le calcul grimpe vite !

Enfin, le Machine Learning permet également la détection des pannes dans les escalators dans les transports en commun, en préventif selon des signaux envoyés par des capteurs connectés. L’effet pour prévenir les problèmes de trafic est évident.

Et pour finir, une jolie citation de Satya Nadella, CEO de Microsoft:

Quelques belles start-ups qui se sont lancées dans le Machine Learning

Trois invités d’honneur ont marqué cette plénière: il s’agit des jeunes fondateurs de trois start-upstravaillant dans le Machine Learning: Alkemics (Analyse dans la grandes distribution et les biens de consommation), Quantmetry (Data Science Consulting) et Lokad (Applications Big Data pour le commerce).  

Par exemple, Alkemics propose une nouvelle façon d’aborder la grande distribution et analyse le contenu de vos tickets de caisse et les met en relation avec un panel de 800 marques nationales afin d’extraire d’informations peu lisibles une meilleure connaissance client.

Quantmetry permet, en analysant des données non structurées et très différenciées, d’augmenter la performance d’un service d’appels d’une banque en captant les signaux faibles, mais qui se révèlent être des évènements majeurs pris individuellement: une naissance, une promotion, un déménagement…. Des résultats? Une équipe commerciale 3 fois plus performante qu’auparavant!

Et Microsoft dans tout ça?

Microsoft propose sous sa solution Azure des extensions de type Machine learning à utiliser en mode Cloud.

Les applications sont nombreuses: Par exemple en cybercriminalité, où Azure analyse en temps réel les attaques potentielles et évite plus de 2Md de pertes pour les entreprises.

Microsoft propose également une API gratuite de détection des anomalies sur un flux de données :

Pour les postes de travail: Microsoft a inventé Azure Graph qui, en plus d’un LDAP traditionnel, propose les fonctionnalités suivantes: De l’information pertinente est envoyée en push sur ma machine en fonction de mes collaborateurs et de ce qu’ils font sur les réseaux collaboratifs type Yammer. De plus, fini le temps où l’on passe des heures à chercher où on a pu enregistrer un document, Azure Graphe le fait tout seul !

Enfin, de manière plus large, une Marketplace est disponible sur de très larges utilisations, dont la datascience pour faire de la datascience sans en avoir l’air !

En conclusion

Microsoft est résolument orienté vers l’avenir, et des utilisations sans barrières de ses outils. Les maîtres mots sont Cloud, Ouverture, et Ambient Intelligence !

Bravo Microsoft, et merci pour cet évènement passionnant et plein de surprises !

A l’année prochaine !

Source : JeVeuxEtreDataScientist.fr

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About Marjolaine Baratte

#Centralienne #MBAMCI #MêmePasPeur Passionnée de #BigData #Digital #Photo et #Maman! Souhaite devenir #DataScientist ! Tous mes articles sont disponibles sur JeVeuxEtreDataScientist.fr

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