TechDays : Microsoft passe à l'heure du machine learning
Cette année, lors de ses TechDays, difficile de ne pas entendre Microsoft parler de machine learning. Terme récurrent et fil conducteur de nombreuses sessions, le thème était au centre de la keynote d'ouverture de ce jeudi 12 févier, dernier jour de l'événement. Un moyen pour Microsoft de mettre en avant certaines de ses nouvelles technologies-vitrines. La plus connue est sans doute Cortana, cette assistante personnelle intelligente (Microsoft emploie le féminin pour parler d'elle) que le géant a fait naître sur Windows Phone, mais compte bien imposer sur d'autres plateformes, à commencer par Windows 10.
Au fur et à mesure de son utilisation, Cortana va apprendre à connaître son utilisateur, ce qui va lui permettre d'affiner ses réponses et son aide. C'est la définition même du machine learning : une machine qui apprend avec de l'expérience (en fait avec des données). Mais, au-delà de Cortana, bien d'autres utilisations sont possibles.
A quoi peut servir le machine learning
Les cas cités ont été très nombreux lors de cette dernière journée des TechDays. La reconnaissance de l'écriture manuscrite est une utilisation possible très connue du machine learning. La Poste américaine s'y est essayé : elle a appris à ses machines à reconnaître les adresses écrites à la main, et aujourd'hui elle affirme que le tri de 98% de son courrier est réalisé automatiquement.
Autre cas, qui a d'ailleurs fait l'objet d'un atelier pratique : la classification d'un e-mail en tant que spam. Pas nécessairement pour qu'une boite mail sache correctement le filtrer, mais plutôt pour qu'un employé du marketing puisse tester la campagne qu'il compte envoyer... Le machine learning pourra alors servir à prédire la classification (en spam ou pas), c'est même sa capacité la plus recherchée.
Ces machines qui apprennent trouvent toute leur pertinence aujourd'hui, à l'heure du Big data et surtout des objets connectés. Car tous ces objets connectés vont générer énormément de données, qu'il sera possible de récupérer et d'analyser. Or, le machine learning a besoin de beaucoup d'informations pour bien fonctionner : plus il en a, plus le système pourra apprendre, s'affiner et au final gagner en pertinence et améliorer la crédibilité de ses prévisions.
Plusieurs cas d'utilisation de machine learning dans cet univers de l'"internet des objets" ont été évoqués lors de la keynote d'ouverture, comme détecter, voire prévoir, des anomalies dans l'accélérateur linéaire de Stanford, ou encore au sein d'une flotte de voitures connectées analysées par les systèmes d'Altran.
Azure sous le capot
Quelle est la place de Microsoft et ses technologies au sein de ces cas concrets d'utilisation de machine learning ? C'est surtout Azure qui se cache derrière ces utilisations. Il y a évidemment des technologies Big Data, et plus précisément HDInsight, la version "Azure" d'Hadoop. Mais ce n'est pas tout, dans le catalogue de services disponibles sur Azure figure aussi Azure Machine Learning. Un système assez bluffant, qui peut traiter d'énormes jeux de données (qu'il faut toutefois normaliser au préalable, ce qui n'est pas enfantin) et en comprendre la logique afin de réaliser des prédictions assorties d'un score de confiance. Plusieurs algorithmes connus dans ce secteur (comme les arbres de décisions) peuvent être exécutés via de simples glisser-déposer. Ils peuvent même être comparés, voire personnalisés pour trouver le système qui saura réaliser les analyses prédictives avec le plus de justesse.
Reste une question philosophique : n'est-il pas un peu dangereux de donner tant d'intelligence à une machine ? Ces systèmes intelligents, qui ont besoin d'en savoir le plus possible pour bien fonctionner, ne vont-il pas vite vouloir en savoir un peu trop sur notre intimité ? "Il faut absolument que l'éthique reste au centre de la démarche", a martelé Bernard Ourghanlian, le directeur technique de Microsoft France, qui n'a pas manqué d'aborder ce point lors de la session plénière. Avant de citer le scientifique Stephen Hawking, qui avait dit que l'intelligence artificielle pourrait être la plus grande invention de l'humanité, mais aussi la dernière.