Ferrari compte se servir de l’apprentissage automatique AWS dans son activité

En raison de la capacité d’analyse et de calcul d’AWS, La fabricant de supercars italien décide d’adopter les services de celui-ci dans tout l’organisme. La Scuderia Ferrari, sa branche sport auto, n’en fait pas exception.

C’est le géant de l’automobile qui s’est prononcé sur l’accord avec AWS. Au-delà de l’aspect technologique, celui-ci a également un volet commercial. Si Ferrari veut profiter des services AWS, c’est avant tout pour fournir une nouvelle expérience de conduite à l’utilisateur. Cela passe par la simplification du processus de fabrication et l’optimisation des tests réalisés sur ses véhicules. Dans cette perspective, Ferrari projette d’exploiter toute l’infrastructure mondiale d’AWS.

Ferrari adopte une panoplie de services AWS

Amazon Elastic Compute Cloud fait inévitablement partie des services exploités. Cela permet à Ferrari d’accéder à des instances de type AWS Graviton2 qui sont taillées pour le calcul haute performance ou HPC. L’entreprise d’automobile envisage, par ailleurs, l’élaboration d’un loca de données grâce à Amazon Simple Storage Service. Il tirera ainsi profit d’AWS Lake Formation dans la collecte, l’assainissement, mais aussi la sécurité de ces centaines de pétaoctets de données. Cette initiative profite qu client qui, désormais, pourra créer, commander puis entretenir leurs voitures.

Après Ferrari Car Configurator, Ferrari souhaite déployer d’autres expériences numériques améliorées. Amazon DynamoDB et Amazon Elastic Kubernetes Service serviront à cet effet. Quant à l’équipe de la Formule 1, elle utilisera des cahiers dans Amazon SageMaker. On notera que ce dernier leur permettra de découvrir la course sous un autre angle : du point de vue d’un algorithme. Toute l’équipe pourra ainsi analyser les stratégies ainsi que les résultats des anciennes courses. Certaines données historiques pourront alors être intégrées dans les modèles ML.

Toujours avec Amazon SageMaker, les modèles d’apprentissage automatique constitués octroieront des infos sur les batailles que se livrent les pilotes durant la course. Ce volet concerne aussi bien la difficulté de dépassement que la distance de frappe qui, bien sûr, reste méconnue par le public. Bref, le nettoyage des données a permis de fixer des indicateurs de performance clés. A cela s’ajoute « des exigences techniques et des formats de sorite à utiliser dans le code de validation qui permettent une expérimentation rapide avec l’ingénierie des fonctionnalités et divers algorithmes pour optimiser l’erreur de prédiction à chaque course ».

L’IA révolutionne l’industrie du sport

Inévitablement, les changements se font ressentir dans l’industrie du sport. L’utilisation de l’IA modifie les analyses, la prédiction, les automatisations en encourageant l’accès à une information dynamique en temps réel. A ce jour, chaque équipe ainsi que leurs fans respectifs peuvent récolter les données à travers des caméras et capteurs. De même, grâce au calcul haute performance, toutes les données créées avec l’IA peuvent désormais être traitées dans l’immédiat. Lorsqu’il s’agit de libérer des ressources importantes, l’apprentissage automatique automatise les tâches routinières et chronophages. Dans tous les cas, l’IA aide l’être humain à travailler de manière plus créative et stratégique. Les modèles qui servent à prédire la probabilité de capture ou ceux qui prévoient la vente de billets en sont les illustrations.

Sources & crédits Source : infoq - Crédit :

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