Lors de son événement Techdays 2015, Microsoft nous a fait l’apologie du « machine learning » et en a profité pour faire la promotion de ses nouveaux produits et services qui permettront d’améliorer la vie des usagers et permettront aux professionnels d’être plus efficients.

 

Le machine Learning selon Microsoft

Suite à un focus sur ses développeurs puis sur Azure (logiciel qui traite un nombre de jeux de données impressionnant) Microsoft nous a montré son envie de développer son machine learning.

De nombreux cas concrets sur l’utilisation du machine learning ont été présentés. L’assistant vocal Cortana, concurrent de Siri et Ok/Everywhere (Google), a été dévoilé avec une démonstration en live qui nous a permis de comprendre les bénéfices de ce service puisque celui-ci va faciliter le quotidien de l’utilisateur en l’aidant dans son organisation quotidienne.

Autre exemple présenté lors d’une conférence, celui du Centre de l’Accélérateur Linéaire de Stanford (SLAC) qui a mis en œuvre pléthore de capteurs connectés pour surveiller les déplacements des véhicules automatisés, le niveau de radiation ou encore évaluer la consommation d’énergie. Par exemple, chez le constructeur d’ascenseurs ThyssenKrupp Elevator, le machine learning permet de déceler les comportements anormaux afin de déterminer et anticiper les pannes.

L’apprentissage machine à un bel avenir dans le domaine des automobiles connectées. Altran utilise Azure Machine Learning afin d’analyser la gestion du parc automobile. Pascal Brier, président du groupe Altran nous a expliqué qu’auparavant, il n’était pas possible de travailler sur la totalité d’un arsenal automobile, ce qui posait des problèmes en matière de compréhension réelle des usages par rapport à celles attendues, mais qu’aujourd’hui, on est capable de travailler sur l’ensemble d’un parc. »
Ce n’est pas tout, la technologie permet également de déceler une usure prématurée de pièces en analysant le style de conduite par rapport à un véhicule donné.

 

Trois startups ont été mises en avant lors ces techdays dans l’usage du machine learning : Alkemics avec un système de décryptage de tickets de caisse, Quantmetry pour déceler les signaux faibles de transformation digitale et Lokad, spécialisée sur l’optimisation et la maintenance de pièces de rechange.

Le machine Learning et ses limites

Cependant, nous savons que cette grande quantité de data récupérée du machine learning doit répondre à des enjeux d’éthiques. N’est-il pas dangereux de donner autant d’intelligence à une machine ? Ces systèmes intelligents ne vont-ils pas nuire à notre intimité ?

Bernard Ourghanlian a souligné le fait de « mettre en place une éthique de la donnée et se demander si la mise en place d’un dispositif d’autorégulation sera suffisant, le législateur doit être capable, si une entreprise ne respecte la règle d’éthique de punir par une amende équivalente à 5% du chiffre d’affaires. Le potentiel du machine learning est conséquent mais ne se réalisera que si les utilisateurs ont confiance ».