Microsoft révèle une UI par glisser-déposer pour son service Azure Machine Learning
Pour la création de modèles IA et l'expérience de déploiement

C’est la semaine prochaine qu’aura lieu Build 2019, la conférence des développeurs de Microsoft, mais la firme de Redmond a déjà révélé les améliorations auxquelles les développeurs devraient s’attendre dans Azure. Il est difficile de se lancer dans l'apprentissage machine. Mais les mises à jour annoncées jeudi par Microsoft visent à simplifier le processus d'apprentissage machine. Ces améliorations comprennent de nouveaux services cognitifs, ainsi qu’une nouvelle interface utilisateur, et bien plus encore, tous destinés à révolutionner le processus, depuis la création de modèles machine learning jusqu’au déploiement. Tous ces nouveaux outils simplifient grandement ce processus en masquant le code ou en donnant à ceux qui veulent écrire leur propre code une plateforme préconfigurée pour le faire.

L'objectif principal que vise Microsoft en simplifiant le processus de création de modèles est de permettre aux développeurs et aux professionnels des données de tous niveaux de compétences de construire des modèles avancés d'apprentissage machine. Ainsi, le service Azure Machine Learning sera adapté désormais, non seulement, aux développeurs avancés qui aiment écrire leur propre code, mais également, aux personnes qui apprennent des concepts d'apprentissage machine et qui veulent faire leurs propres modèles, mais qui ne sont pas des codeurs. Les nouveaux services Azure ML conviennent aussi aux gens, y compris les experts du domaine des affaires, qui peuvent en savoir beaucoup sur les données, mais qui n'en savent pas beaucoup sur l'apprentissage machine ou le code.

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Google a lancé une plateforme de développement similaire consacrée à l’intelligence artificielle (IA), IA Platform, en avril dernier lors de sa conférence Google Cloud Next 2019 au Moscone Center à San Francisco, aux États-unis. Selon Google, IA Platform est conçue pour faciliter la tâche aux développeurs en apprentissage automatique, des informaticiens et des ingénieurs en informatiques qui souhaitent que leurs projets ML passent de l’idéation à la production et ensuite au déploiement, d'une façon rapide et à moindre coût. La firme a ajouté que la plateforme s’inscrit dans la vision de démocratisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.

La nouvelle interface de l'outil d'apprentissage automatique d'Azure annoncée par Microsoft rend la création d'un modèle ML aussi simple que l'importation d'un ensemble de données et l'indication au service des valeurs à générer. D’après Microsoft, avec cette nouvelle interface, les utilisateurs n'auront pas besoin d'écrire une seule ligne de code. Toutefois, dans le backend, le service supporte dorénavant un certain nombre de nouveaux algorithmes et optimisations qui devraient aboutir à des modèles plus précis. Bien que la plupart de ces opérations soient automatisées, Microsoft souligne que le service offre « une transparence totale dans les algorithmes, de sorte que les développeurs et les scientifiques des données peuvent contourner et contrôler manuellement le processus ».

La firme de Redmond a également lancé jeudi, en avant-première, une interface visuelle pour son service Azure Machine Learning destinée aux personnes qui veulent un peu plus de contrôle sur leur modèle dès le départ. Le service Azure Machine Learning mise à jour permettra à ces derniers de construire, former et déployer leurs modèles d'apprentissage machine en toute simplicité dans un environnement préconfiguré.

Selon Microsoft, la nouvelle interface visuelle Azure Machine Learning ressemble étrangement à l'Azure ML Studio existant, le premier service d'apprentissage visuel de Microsoft. Microsoft dit que cette nouvelle version combine le meilleur d'Azure ML Studio avec le service Azure Machine Learning, en étendant les possibilités du ML Studio, pour nettoyer vos données, former des modèles à l'aide de différents algorithmes, les évaluer et, enfin, les mettre en production.

Microsoft n’a pas oublié les développeurs plus expérimentés de l'apprentissage machine. Pour eux la firme a prévu des notebooks livrés préinstallés avec le kit de développement logiciel Azure Machine Learning Python SDK et fonctionnant dans ce que l'entreprise décrit comme un « environnement sécurisé et prêt pour l'entreprise ». L’objectif de Microsoft étant de simplifier le processus de création, formation et mise en service des modèles, les notebooks permettent aux développeurs de démarrer rapidement sans avoir à mettre en place un nouvel environnement de développement avec toutes les ressources de cloud nécessaires.

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Dans la catégorie des services cognitifs, Microsoft a révélé une nouvelle catégorie de services appelée « Décision ». Cette catégorie a pour but d'offrir aux développeurs de nouveaux services de raisonnement dont ils pourront tirer parti et qui leur permettront de prendre de meilleures décisions. Cette nouvelle catégorie comprend un service appelé « Personalizer », qui utilise une branche de l'intelligence artificielle appelée « reinforcement learning », littéralement apprentissage de renforcement, pour aider la technologie à engranger des connaissances à partir de ses propres expériences et ensuite offrir des recommandations éclairées aux utilisateurs.

Un nouveau langage ouvert, IoT Plug and Play, a été également annoncé par Microsoft. Il permet aux périphériques IoT d'être facilement connectés au cloud. Microsoft a expliqué :

« Auparavant, les logiciels devaient être écrits spécifiquement pour le périphérique connecté qu'ils prenaient en charge, ce qui limitait l'ampleur des déploiements d'IoT ». « IoT Plug and Play offrira aux clients un large écosystème d'appareils certifiés par les partenaires qui peuvent se connecter rapidement. »

Certainement, ceci n’est que la primeur du grand déballage que fera Microsoft la semaine prochaine lors de la conférence des développeurs, Microsoft Build 2019.

Source : Microsoft Azure

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