Jusque-là cantonné aux laboratoires et à quelques secteurs très spécifiques (analyse financière, santé, moteurs de recherche, télécoms, géolocalisation…) dopé par le big data l’apprentissage informatique s’apprête à rentrer dans le monde
de l’entreprise en général ainsi que l’attestent deux annonces récentes.
La première émane du spécialiste des centres de contact Genesys, qui vient de signer un accord avec Big Blue. Les deux acteurs vont développer un système d’apprentissage qui associera la technologie Engagement Advisor d’IBM Watson à la plateforme d’Expérience Client Genesys. Objectif annoncé sur le papier : permette aux entreprises de mieux répondre aux requêtes de leurs clients avec des applications et des centres de contact en libre-service.
La solution de langage naturel de Watson est sensée permettre un auto-apprentissage, une adaptation et une compréhension du marché et des données organisationnelles plus rapidement et plus facilement. La machine deviendra de plus en plus intelligente au fil du temps, des résultats et des nouvelles données reçues.
Le supercalculateur cognitif, qui a remporté le jeu Jeopardy à trois reprises contre des champions humains – et dans lequel la firme d’Armonk injecte un milliard de dollars – est par ailleurs déjà utilisé aux Etats-Unis dans la vente (The NorthFace, Fluid Retail), la santé (MDBuyline, Memorial Sloan Kettering) ou encore la banque (Citigroup). « De manière générale, Watson pourrait être utilisé dans le secteur financier pour calculer la situation d’un couple, prévoir son budget dans vingt ans lorsque sa fille de 2 ans aujourd’hui sera à l’université et enfin choisir la meilleure hypothèque », expliquait récemment Haig Peter, responsable de la commercialisation des innovations chez IBM, au quotidien suisse Le Temps.
Pour étendre encore sa clientèle, IBM a ouvert Watson aux développeurs extérieurs via des API.
La machine – qui est désormais passée de la taille de 3 frigos à celle de 3 cartons de pizzas, dixit Haig Peter – devrait par ailleurs être dotée d’agents virtuels intelligents grâce au rachat le mois dernier de la start-up australienne Cognea. Ces agents virtuels » toujours de bonne humeur, parlent plusieurs langages et travaillant jour et nuit « pourront adopter différents types de personnalités pour se mettre au niveau de l’utilisateur » depuis l’interlocuteur avec costume-cravate jusqu’au gamin d’à côté « .
Azure ML : Microsoft lance sa plateforme de machine learning
L’autre annonce récente destinée à propulser l’apprentissage informatique dans le monde professionnel émane de Microsoft.
Dès le mois prochain, l’éditeur proposera en effet la version preview d’Azure ML, un service cloud permettant aux développeurs d’enrichir leurs applications avec de l’analyse prédictive.
Destiné à compenser l’absence sur le marché de data scientists, à réduire les délais de développement et à démocratiser la technologie, Microsoft Azure Machine Learning est sensé permettre » aux clients et partenaires de réaliser en quelques heures des applications orientées données afin de prédire, pronostiquer et modifier des résultats futurs; un processus qui demandait auparavant des semaines et des moins « , comme aime le préciser Joseph Sirosh, Corporate Vice President Machine Learning de Microsoft.
Ce dernier ne donne malheureusement aucune indication sur les sommes qu’il faudra débourser pour plonger dans le futur.