Microsoft fait de la recherche depuis 20 ans et il semblerait que 2015 soit l’année de la transformation vers un modèle plus ouvert et résolument tourné vers l’analyse et l’exploitation des données. Le “machine learning”, né de l’envie des entreprises d’anticiper la demande de leurs clients (de faire du prédictif), était donc l’un des thèmes phares de ces Tech Days.

Le machine learning, un peu de stéroïde pour la matière grise

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bernard_ourghanlia_tech_days_2015Le machine learning, appelé aussi apprentissage statistique, est présenté comme la clef pour exploiter les data. Bernard Ourghanlian, Directeur Technique et Sécurité de Microsoft France le défini comme “un champ de l’intelligence artificielle qui se focalise sur le développement de méthodes automatisables qui vont permettre à une machine d’évoluer grâce un processus d’apprentissage résultant d’une injection permanente de données.”

Le machine learning se focalise donc sur la capacité des ordinateurs à se programmer eux-mêmes à partir d’une base de données initiales et à s’améliorer avec l’expérience.

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L’intelligence ambiante décrite par Satya Nadella correspond à un environnement physique dans lequel les ordinateurs sont intégrés et omniprésents dans le monde réel. Les quatre composantes de cette intelligence ambiante sont les suivantes :
L’ubiquité, l’aptitude à agir de n’importe quel endroit avec une multitude d’appareils ;
La contextualisation, la capacité des systèmes à faire preuve d’une sensibilité sensorielle équivalente à celle des humains et à interagir, à bon escient, avec les objets et les personnes, en fonction de ce qu’ils sentent, entendent ou voient ;
L’ interaction naturelle avec le monde qui nous entoure de la même manière que les humains ;
– L’intelligence, cette capacité à analyser en permanence le contexte et de s’adapter de manière dynamique aux situations et aux comportement des utilisateurs.

Les craintes vis à vis d’une intelligence omniprésente

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Il a été récemment démontré que ces techniques de machine learning permettent d’identifier des caractéristiques personnelles (origines ethniques, orientations sexuelles ou politiques, etc.) à partir de données, pourtant, anonymes. Des questions se posent donc sur le respect de la vie privée. Pour répondre aux craintes légitimes des utilisateurs, les entreprises devront, par conséquent, développer une éthique de l’utilisation des données. L’objectif est d’éduquer les internautes et qu’en cas de déviance, d’usage illégal ou abusif de leurs données sans leur consentement, ils puissent agir en responsabilité contre ces entreprises indélicates.

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tristan_nitot_marc_mosse_tech_days_2015Marc Mossé, Directeur des affaires publiques et juridiques de l’entreprise nous rassure en soulignant que Microsoft a anticipé ces craintes et introduit le “do not track by default” pour garantir de le respect de la vie privée et s’assurer une confiance pérenne des utilisateurs. Toute nouvelle fonctionnalité Microsoft servant le machine learning porte en elle l’opportunité de se protéger. Elle permet à l’utilisateur de décider de l’information qu’il va rendre disponible. Il devient maître du degré de contrôle qu’il veut sur ses propres données (le “privacy by design”). Ceci viendra en complément de la régulation appliquée aux entreprises.

Pour Tristant Nitot, membre du Conseil National du Numérique, les contenus de qualité sont gratuits car financés par la publicité. Les internautes qui souhaiteront se soustraire au machine learning devront certainement accepter de payer et le coût lui semble bien dérisoire. Il estime ce coût annuel à 5 euros pour une utilisation totalement privée et sans publicité de Facebook. C’est un modèle que Google avait récemment proposé pour ceux qui ne voulaient plus voir ses annonces Adwords.

Les gains apportés par de cette technologie invisible

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Le machine learning a la capacité des bousculer les modèles d’affaire, de complètement réinventer les approches commerciales et marketing des entreprises. Il va permettre de nouveaux gains d’usage et des économies. Voici quelques exemples d’utilisation du machine learning :
La recommandation d’achats sur un site de e-commerce,
La détection d’anomalies, la maintenance préventive et prédictive dans l’industrie (pour changer une pièce avant qu’elle ne défaille),
La prévision des désabonnements pour un opérateur téléphonique.

Pascal_BELAUD_MicrosoftPascal BELAUD, Data Insight / Big Data Practice Manager nous a rappelé en fin de journée que la recommandation représente 35% du Chiffre d’Affaires d’Amazon ! Les gains sont là mais les clients ont besoin de comprendre comment le système fonctionne avant de l’adopter. D’après lui, “le modèle prédictif doit devenir explicatif” si on souhaite une adhésion du client sur le long terme.

alexandre_cipriani_tech_days_2015Le machine learning s’applique aussi à la productivité au sein d’une entreprise. L’Office Graph, présenté par Alexandre Cipriani Chef de produit Social chez Microsoft, nous permet déjà de cartographier toutes les interactions que l’on a dans l’entreprise. A partir des données issues de différents outils Microsoft tels que Sharepoint, Linc, Yammer ou Exchange, on peut remonter de manière prédictive une information importante et pertinente pour l’activité spécifique d’un collaborateur.

damien_cudel_tech_days_2015Auparavant, d’un point de vue technique, il fallait des spécialistes pointus en interne, des plateformes serveurs robustes, dotées d’une grande puissance de calcul mais couteuses pour déployer une solution de machine learning. Azure, la plateforme cloud de Microsoft, offre désormais ce service à moindre coût. Quelques nouveautés ont été dévoilées par Damien Cudel, Chef de marché Data Insights Microsoft : Une version preview est accessible immédiatement et gratuitement (en freemium). Microsoft a crée toute une économie autour des technologies du machine learning. Une place de marché, « Azur market place », permet dorénavant à tout gérant d’e-commerce d’acheter un modèle prédictif prêt à l’emploi et de mettre en place un algorithme de recommandation pour son site.

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Y a t il encore des raisons d’hésiter à tester les nouvelles solutions Microsoft ? Pour ma part j’ai hâte de les découvrir, de voir leur complémentarité en action. Et vous… vous laisserez-vous porté par toute la simplicité et le confort d’utilisation que promet le machine learning ?

#mstechdays #mbamci