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MLaaS : qu’est-ce que le Machine Learning en tant que Service ?

Le MLaaS (Machine Learning as a Service) est un terme qui désigne le Machine Learning en tant que service Cloud. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet : définition, fonctionnement, avantages, cas d’usage, principaux fournisseurs…

Le marché des services Cloud est en plein essor. Les secteurs des SaaS (logiciels en tant que service), des PaaS (plateformes en tant que service), et des IaaS (infrastructures en tant que service) rencontrent notamment une croissance ahurissante depuis déjà plusieurs années.

A présent, d’autres formes de services Cloud commencent à faire leur apparition. C’est notamment le cas du ” Machine Learning as a Service ” (MLaaS).

MLaaS (Machine Learning as a Service) : définition

Le Machine Learning as a Service regroupe différents outils de Machine Learning distribués sous forme de services Cloud. Il permet aux utilisateurs de profiter du Machine Learning à moindre coût, tout en leur permettant de gagner du temps et d’éviter de prendre le risque de former une équipe interne dédiée au Machine Learning.

Le traitement préalable des données, l’entraînement et l’évaluation de modèle, ainsi que les prédictions peuvent être effectuées via le MLaaS. Les fournisseurs de services proposent des outils d’analyses prédictives, de Deep Learning, de Dataviz, de traitement naturel du langage et bien plus encore. La puissance de calcul nécessaire est fournie par les Data Centers des fournisseurs de services.

MLaaS (Machine Learning as a Service) : comment ça marche ?

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Les algorithmes de Machine Learning sont utilisés pour repérer des patterns dans les données. Des modèles mathématiques sont élaborés à partir de ces patterns, et ces modèles sont utilisés pour réaliser des prédictions à partir de nouvelles données.

La principale différence est que les utilisateurs, à savoir les entreprises qui payent pour du MLaaS, n’ont pas besoin de prendre en charge les calculs mathématiques. Ce sont les Data Centers du fournisseur de services qui s’en chargent à distance.

MLaaS (Machine Learning as a Service) : qui sont les principaux acteurs du marché ?

La plupart des principaux fournisseurs Cloud proposent du MLaaS. C’est notamment le cas de Amazon ML, Microsoft Azure ML, IBM Watson et Google Cloud ML. Ces quatre grands noms sont considérés comme les leaders du marché.

Les principaux outils MLaaS de traitement naturel du langage sont Amazon Comprehend, Azure Web Language Model API, et Google Cloud Natural Language API. Les principaux outils de reconnaissance du langage sont Amazon Transcribe, Azure Custom Speech Service, et Google Dialogflow Enterprise Edition.

Dans le domaine de la vision par ordinateur, les meilleurs outils MLaaS sont Amazon Rekognition, Azure Custom Vision Service, et Google Cloud Vision API. Enfin, en ce qui concerne les plateformes d’intelligence artificielle, les services les plus populaires sont Amazon Sagemaker, Azure Machine Learning Studio, et Google Cloud Machine Learning Engine.

Qui utilise le MLaaS (Machine Learning as a Service) ?

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Le MLaaS est utilisé dans de nombreuses industries. On le retrouve notamment dans l’industrie des soins de santé, dans le secteur de la banque, dans les services financiers, l’assurance, le transport, le retail, la fabrication, ou encore les télécom.

Ses principaux cas d’usage sont l’analyse de risque, la détection de fraude, la manufacture, l’optimisation logistique, l’analyse de réseau, le marketing, la publicité, la maintenance prédictive, ou encore l’optimisation de gestion d’inventaire.

MLaaS (Machine Learning as a Service) : quels sont les avantages ?

Pour les entreprises, le principal avantage du MLaaS est d’éviter d’avoir à développer une infrastructure sur site en partant de zéro. Il s’agit d’un point particulièrement avantageux pour les PME qui n’ont pas les ressources nécessaires pour stocker et gérer des volumes massifs de données.

En l’occurrence, ce sont les fournisseurs de services qui se chargent du stockage et de la gestion de données sur leurs propres serveurs. Ainsi, les PME peuvent accéder aux mêmes technologies de Machine Learning que les grandes entreprises afin de pouvoir rester compétitives.

Quel futur pour le MLaaS ?

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Le Machine Learning as a Service va accompagner la révolution du Machine Learning. Selon une étude menée par Research and Markets, le marché des MLaaS devrait rencontrer une croissance de 49% durant la période de 2017 à 2023.

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