L’intelligence artificielle impulse la prochaine vague d’innovations qui vont transformer notre monde. Avec l’intelligence artificielle Azure, notre objectif est de permettre aux organisations d’appliquer l’intelligence artificielle à l’ensemble de leur activité afin d’engager leurs clients, de donner plus de moyens aux employés de faire leur travail, d’optimiser les opérations et de transformer les produits. Pour concrétiser tout cela, nous suivons trois principes d’investissement :

• Améliorer la productivité des développeurs et des scientifiques des données pour leur permettre de créer plus rapidement des solutions d’intelligence artificielle.
• Permettre le déploiement à grande échelle de ces solutions d’intelligence artificielle, aux côtés des systèmes et des processus existants.
• S’assurer que les organisations peuvent s’appuyer sur ces solutions en toute confiance, en sachant qu’elles gardent la propriété et le contrôle de leurs données sur une plateforme qui respecte les normes de confidentialités parmi les plus strictes du secteur et qui propose plus large portefeuille de conformité de tous les fournisseurs de services cloud.

Ces principes nous permettent de remplir notre mission, qui est de donner accès à tout le potentiel de l’intelligence artificielle à chaque développeur et à chaque organisation. Dans nos centres de recherche partout dans le monde, que ce soit à Redmond ou à Shanghai, nous poursuivons nos efforts pour innover dans les domaines de la vision, de la parole, du langage, des techniques avancées d’apprentissage automatique et de matériel spécialisé dans l’intelligence artificielle. Ces innovations sont désormais des composants clés de plusieurs de nos produits, comme Office 365, Xbox, Bing et Dynamics 365. C’est important, car avec l’intelligence artificielle Azure, nos clients peuvent bénéficier des dernières innovations testées dans nos propres produits.

Nous sommes fiers de constater le niveau d’adoption de l’intelligence artificielle Azure par nos clients. Les organisations de toutes tailles et de tous secteurs utilisent l’intelligence artificielle Azure pour transformer leur activité :

• Utilisation de l’apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs et optimiser les processus.
• Utilisation des capacités avancées de vision, de parole, de langage et de décision pour créer des applications et des agents basés sur l’intelligence artificielle, pour proposer des expériences personnalisées.
• Application de l’exploitation des connaissances pour mettre au jour des insights cachés dans les énormes référentiels de données.

Nous sommes heureux de pouvoir annoncer aujourd’hui toute une série d’innovations dans tous ces domaines. Voyons-les en détail.

Apprentissage automatique

Le service d’apprentissage automatique Azure Machine Learning est conçu pour accélérer de bout en bout le cycle de vie de l’apprentissage automatique. Avec Azure Machine Learning, les développeurs et les organisations peuvent rapidement et facilement créer, former et déployer des modèles partout dans le cloud intelligent ou la périphérie intelligente, et même gérer ces modèles à l’aide des outils intégrés (CI/CD).

Comme nous nous efforçons d’offrir aux développeurs, aux scientifiques des données et aux professionnels DevOps d’optimiser leur productivité, de mettre à l’échelle leurs modèles et d’innover plus vite, quel que soit leur niveau de compétence. Nous sommes fiers d’annoncer :

De nouvelles capacités pour augmenter la productivité, maintenant en préversion :

• Une interface utilisateur automatisée pour l’apprentissage automatique qui permet aux experts du domaine de former des modèles d’apprentissage automatique en quelques clics.
• Une interface visuelle sans aucun code, pour que les utilisateurs qui découvrent l’apprentissage automatique puissent facilement créer, former et déployer des modèles avec les fonctions de glisser-déplacer.
• Les notebooks Azure Machine Learning qui offrent aux développeurs et aux scientifiques des données une expérience d’apprentissage automatique via le code.

De nouvelles capacités pour mettre à l’échelle les modèles :

• MLOps ou DevOps pour les capacités d’apprentissage automatique, avec intégration Azure DevOps qui permet à Azure DevOps de gérer l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique, y compris la reproduction du modèle, sa validation, son déploiement et ses nouveaux cycles de formation.
• Disponibilité générale des modèles accélérés matériellement sur FPGA dans Azure, pour des temps de latence très faibles et des inférences à bas coût. Disponible en préversion pour Databox Edge.
• Les capacités d’interprétation du modèle qui permettent aux clients d’en comprendre le fonctionnement et de savoir pourquoi il produit certaines prédictions, éliminant ainsi le côté « boîte noire » des modèles d’apprentissage automatique.

Notre engagement pour une plateforme ouverte :

• Contribution au projet MLflow open source, avec prise en charge native de MLflow dans le service Azure Machine Learning.
• Prise en charge du runtime ONNX pour NVIDIA TensorRT et Intel nGraph, pour des inférences à haute vitesse sur les processeurs NVIDIA et Intel.
• Préversion d’un nouveau service, Azure Open Datasets, qui aide les clients à améliorer la précision du modèle d’apprentissage automatique à l’aide de données publiques sélectionnées et qui réduit le temps normalement consacré à la détection des données et à leur préparation.

Il est très exaltant de voir des clients comme BP, Walgreens Boots et Schneider Electric déployer des solutions d’apprentissage automatique à grande échelle avec Azure Machine Learning.

« Avec le service Azure Machine Learning, nous bénéficions de l’apprentissage automatique en toute tranquillité, car nous savons que nous exploitons tous les scénarios possibles et que nous utilisons le modèle le plus adapté à nos données. » - Diana Kennedy, vice-présidente en charge de la stratégie de l’architecture et de la planification, BP

Consultez Azure Machine Learning pour en savoir davantage.

Applications et agents de l’intelligence artificielle

La combinaison d’Azure Cognitive Services et d’Azure Bot Service permet aux développeurs de facilement ajouter des capacités d’intelligence artificielle à leurs applications et à leurs agents.

Azure Cognitive Services reste la gamme la plus complète disponible sur le marché pour les développeurs qui souhaitent intégrer dans leurs applications la capacité à voir, à entendre, à réagir, à traduire et à raisonner, entre autres. Aujourd’hui, nous simplifions encore l’intégration de l’intelligence artificielle dans les applications pour les développeurs :

• Une nouvelle catégorie, Decision.
  Les services de cette catégorie proposent aux utilisateurs des suggestions, pour qu’ils puissent prendre des décisions en toute connaissance de cause. Des services comme Content Moderator, le nouveau service Détecteur d’anomalies et un nouveau service appelé Personalizer, disponible en préversion, font partie de cette catégorie. Personalizer s’appuie sur l’apprentissage par renforcement et donne la priorité au contenu et aux expériences adaptées à chaque utilisateur, ce qui augmente la simplicité et la convivialité de l’application. Xbox, un produit Microsoft, a connu une augmentation de 40 % du niveau d’engagement utilisateur sur son écran d’accueil grâce à Personalizer.
• Dans Vision, nous annonçons deux nouveaux services disponibles en préversion. Ink Recognizer combine pour les développeurs les avantages de l’encre et du papier et le meilleur du numérique, avec l’intégration de capacités de reconnaissance dans les applications. Les développeurs peuvent s’appuyer sur ce service pour ouvrir aux recherches les notes et intégrer les dessins faits à la main aux présentations en quelques minutes. En outre, la capacité de lecture Vision par ordinateur, qui extrait le texte des formats de fichiers parmi les plus courants, y compris les PDF ou TIFF de plusieurs pages, est maintenant en disponibilité générale.
• Dans Speech, nous annonçons la préversion d’une nouvelle capacité de reconnaissance vocale appelée transcription de conversation, qui optimise vos réunions en retranscrivant les conversations en temps réel, afin que les participants puissent s’impliquer totalement, en sachant qui a dit quoi et à quel moment, et pour ensuite agir en fonction des décisions qui ont été prises. La capacité de reconnaissance vocale neurale et le SDK Speech Service Device sont aussi en disponibilité générale.
• Dans Language, Language Understanding dispose d’un nouveau tableau de bord d’analyse pour évaluer la qualité des modèles de langage. De plus, QnA Maker prend désormais en charge les dialogues à interventions multiples. La capacité d’extraction d’entités nommées Analyse de texte est en disponibilité générale.
• Nous avons étendu la gamme de services Cognitive Services qui peuvent être exécutés localement via un conteneur Docker et nous sommes heureux de proposer en préversion la prise en charge des conteneurs pour Anomaly Detector, Speech-to-Text et Text-to-Speech.

Seul Azure peut offrir aux développeurs la souplesse nécessaire pour intégrer ces puissants services d’intelligence artificielle là où ils en ont besoin. Rendez-vous sur Azure Cognitive Services pour en savoir davantage.

Azure Bot Service, basé sur Microsoft Bot Framework, simplifie le développement de robots et d’agents intelligents. Les améliorations sont les suivantes :

• Les conversations adaptatives permettent aux développeurs de créer des conversations plus sophistiquées et plus dynamiques.
• Le package de production de langage simplifie la création de réponses intelligentes et dynamiques de la part des robots.
• La fidélité de l’émulateur a été améliorée pour faciliter le débogage.

LaLiga, la ligue de football professionnelle espagnole, crée des solutions à l’aide de Cognitive Services, de Bot Service et d’autres services Azure. Son robot intelligent offre à LaLiga de nouvelles façons de rester en lien avec les supporters sur les réseaux sociaux. Un assistant vocal de classe mondiale est un atout important pour séduire les supporters :

« Notre plateforme d’innovation numérique, qui se base sur Microsoft Azure, nous aide à offrir la meilleure expérience possible aux supporters du meilleur championnat du monde. » - Jose Carlos Franco, responsable données et analyse, LaLiga

Exploration de connaissances

Alors que les organisations semblent disposer d’accès illimité aux informations, que ce soit dans des bases de données, des fichiers PDF ou des fichiers multimédias, il reste encore des problèmes importants pour faire que ces informations soient utilisables. Avec l’exploitation des connaissances, vous pouvez exploiter les capacités de l’intelligence artificielle pour découvrir les insights qui se trouvent dans toute votre masse de contenu.

Nous avons deux annonces importantes à faire dans cette catégorie :

• La capacité de recherche cognitive de Recherche Azure est désormais en disponibilité générale, avec des recherches 30 fois plus rapides qu’avant. Recherche Azure est la seule offre sur le marché qui utilise un seul mécanisme pour appliquer l’intelligence artificielle au contenu. Avec Recherche cognitive et ses capacités d’intelligence artificielle intégrées, les clients peuvent découvrir des modèles et des relations dans leur contenu, comprendre les sentiments, extraire des phrases clés, et bien plus encore, et ce sans aucune expertise en science des données. En outre, une nouvelle capacité de magasin de connaissances, disponible en préversion, permet aux développeurs d’aller encore plus loin dans les insights et les métadonnées qu’ils extraient du pipeline de recherche cognitive. Les développeurs peuvent stocker les métadonnées enrichies qu’ils créent avec la recherche cognitive et les appliquer dans différents scénarios comme les visualisations Power BI, les graphiques de connaissances personnalisés, les actions avec déclencheur dans une application ou encore créer des modèles d’apprentissage automatique avec ces nouvelles données.
• Le nouveau service Form Recognizer applique l’apprentissage automatique avancé pour extraire de façon précise le texte, les paires clé-valeur et les tableaux des documents. Avec juste quelques exemples, il adapte sa compréhension aux documents fournis, aussi bien en local que dans le cloud. Il peut être utilisé pour créer des solutions RPA d’automatisation des processus des robots.

Le Metropolitan Museum of Art explore la façon dont Recherche cognitive comprend les nuances et les relations dans l’ensemble de la collection :

British Petroleum, Icertis, Howden, Chevron, UiPath et bien d’autres utilisent Recherche Azure et Form Recognizer pour extraire des insights de leur contenu et automatiser leurs processus.

« Nous sommes heureux d’utiliser Form Recognizer pour sa capacité d’extraction de documents clés sur notre plateforme RPA et nos écosystèmes intelligence artificielle ouverts. Les investissements consentis par UiPath et Microsoft dans l’intelligence artificielle simplifient le processus d’extraction de données importantes, ce qui ouvre une nouvelle ère de gestion des connaissances et des insights basés sur l’intelligence artificielle. » - Mark Benyovszky, directeur de l’intelligence artificielle, UiPath

Poursuivre l’innovation

Nous poursuivons nos investissements afin de faire d’Azure le lieu idéal pour l’intelligence artificielle et nous sommes très heureux de voir nos clients appliquer l’intelligence artificielle dans leur activité. Les opportunités sont sans limites et nous sommes impatients de voir ce que vous allez créer avec l’intelligence artificielle.

Ressources supplémentaires

• Vue d’ensemble de l’intelligence artificielle Azure
• Azure Machine Learning
• Azure Cognitive Services
• Azure Bot Service
• Azure Search

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