Après le Big Data, place à l’Intelligence Artificielle

Aujourd’hui, les technologies autour du Big Data sont suffisamment bien établies pour que les défis qu’elles représentent se soient quelque peu estompés. Qu’elles soient axées sur le stockage de données volumétriques, sur la variabilité, sur la rapidité d’exécution ou encore sur la véracité des données, ces technologies sont disponibles aussi bien au sein des entreprises que dans le Cloud.

Les grands défis d’innovation se sont donc déplacés, et ce n’est pas sans raison que Microsoft a passé une grande partie de sa conférence Build dédiée aux développeurs (lire l’article précédent) à mettre en avant ses services d’Intelligence Artificielle (IA), qui reposent sur les masses de données collectées ici et là.

 

Les prévisions d’Azure Machine Learning

Tout d’abord, Azure Machine Learning permet, à l’aide des données stockées, de créer un modèle qui pourra servir à évaluer de nouvelles données et à réaliser des prévisions. Avec « Bing Predicts », Microsoft assure pouvoir prédire qui seront les vainqueurs d’un concours, d’un prix, d’un championnat ou d’une élection. L’un des exemples les plus actuels est sans doute le travail de prévisions effectué autour des primaires américaines. Ceci n’est qu’une illustration de ce qui peut être réalisé avec les masses de données propres ou en provenance des médias sociaux.

 

L’assistant digital comme porte d’entrée

Un travail important est également réalisé autour des assistants digitaux personnels tels que Cortana (Microsoft), Siri (Apple) et Alexa (Amazon). Bien évidemment, les trois entreprises utilisent le Big Data à une toute autre échelle de grandeur. Mais c’est à travers cette dimension que les assistants sont aujourd’hui en mesure de collecter, d’indexer et de traiter de nombreuses informations à l’aide de fonctions bien définies. Cortana est, par exemple, capable de répondre à plus d’un million de questions orales par jour, dans un contexte multiplateforme. Il devient une porte d’entrée vers l’IA.

 

Des bots disséminés un peu partout

Lors du Build 2016, il a également beaucoup été question des bots (ou robots) afin d’utiliser les masses de données à disposition. Ces robots sont chargés d’exécuter des ordres à travers de multiples canaux (SMS, email, IM), quel que soit l’utilisateur (humain, assistant digital personnel, robot).  Dans un scénario simple, vous pouvez vous imaginer commander une pizza à l’aide d’un SMS. Le robot réagira ensuite si une adresse de livraison est erronée et il sera capable de communiquer un délai de livraison.

Dans un scénario plus complexe, il est aussi possible de demander à votre assistant digital personnel de fournir quelques options de vols vers votre prochaine destination. Après avoir pris connaissance du résultat et fait votre choix, l’assistant vous proposera de vous mettre en contact via messagerie instantanée avec le robot de la compagnie aérienne pour réserver le vol. Une fois le vol réservé, les dates seront ajoutées dans votre agenda par l’assistant. Il vous proposera ensuite de vous mettre en contact avec le robot de votre chaîne hôtelière préférée pour réserver une chambre. Finalement, l’assistant se rendra compte qu’au moment du séjour, l’un de vos contacts se trouve au même endroit que vous. Il vous suggérera donc une rencontre.

 

Des API intelligentes

Davantage centrés sur l’humain, des projets de recherche autour de l’IA permettent également d’améliorer les services cognitifs offerts chez Microsoft. La vidéo sur le projet « Seeing AI », présentée lors de l’une des deux keynotes de Build 2016, est une belle illustration de ce qui peut être fait pour améliorer les fonctions cognitives de personnes aveugles.

 

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