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Le Machine Learning pourrait être la solution aux plus grands défis de ce monde. C'est ce que souligne Kanishka Agiwal, un cadre d'AWS dans un de ses communiqués. Il y partage ses réflexions sur l'apprentissage automatique : l'application de celui-ci, son adoption dans une panoplie de secteurs, sa contribution à l'avenir sans oublier la mission d'AWS dans tout cet écosystème.
Le fonctionnement des entreprises bouleversé par le Machine Learning
Une chose est sûre : l'apprentissage automatique est un boosteur de transformation numérique puis un catalyseur des processus commerciaux. Selon le haut responsable d'AWS, l'arrivée du cloud computing a enclenché des changements conséquents. L'accès aux données ainsi qu'aux puissances de calcul est devenu plus facile, donnant au Machine Learning la faculté d'impacter tous les secteurs.
Utilisé judicieusement, l'apprentissage automatique optimise les prises de décisions. Celui-ci accroît l'agilité, permet un process plus rationnel et maximise les revenus dans la conception ou l'amélioration de produits.
Le Covid-19, accélérateur de l'apprentissage automatique dans le monde
Durant la pandémie, les entreprises ont dû se remettre en cause et prendre du recul pour réfléchir à comment faire face à la crise. Dans cette optique, les organismes sanitaires se sont tournés vers la technologie et le cloud. En plus d'accélérer la recherche de traitements et de vaccins anti-covid, le ML permet d'octroyer des informations fiables et précises aux patients. Cela influence également le type de soins à prodiguer à ces derniers. Les chatbots sont, par ailleurs, exploités non seulement pour trouver des réponses mais aussi pour dépister les symptômes du COVID-19 à distance. Visiblement, la conjoncture actuelle confirme le potentiel du ML à aider à résoudre les plus grands défis de notre monde.
Zoom sur les principales filières qui jouissent de l'apprentissage automatique
Les secteurs qui bénéficient du Machine Learning dans leur développement sont en nombre. Dans l'industrie agricole, celui-ci influence par exemple le dosage et la traçabilité des cultures. Cela se répercute également dans le management des parasites ainsi que le conseil agricole. Du côté de la médecine et de la science, les services ML fournis par AWS permettent d'avoir un diagnostic plus rapide, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et la prestation des soins. A ces deux filières s'ajoutent l'exploitation minière, l'industrie automobile ou le secteur de l'énergie. A ce jour, tous axent leur prise de décision sur l'analyse ML.
Les actions AWS pour appuyer l'évolution de l'écosystème ML
AWS a récemment publié sa coopération avec le NITI Aayog dans la construction d'un centre d'innovation cloud des technologies de frontière en Inde. Celui-ci aura pour objectif de trouver des solutions aux problèmes sociétaux. Il s'agit d'une initiative qui rassemblera les opérateurs publics, des entreprises privées mais aussi des universitaires.
A ce titre, AWS Educate est aujourd'hui adopté par des étudiants souhaitant profiter d'une expérience pratique sur les services ML d'AWS. AWS DeepRacer Women's League 2021 a une vocation similaire. Créé en mars dernier, celui-ci est conçu spécialement pour les femmes.
Aussi, dans son activité, AWS envisage d'introduire davantage d'applications de Machine Learning. Ces services ML et AI sont adressés aux constructeurs « de tous niveaux d'expertise ». On notera qu'en 2020, l'entreprise a déployé plus de 250 nouvelles capacités. Dans sa démarche, celle-ci ambitionne de « personnaliser l'expérience client, d'identifier et trier les anomalies dans les mesures commerciales, la reconnaissance d'images et l'extraction automatique du sens des documents ».
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