Détecteur d’anomalies
Un service d’intelligence artificielle qui vous aide à prévoir les problèmes avant qu’ils ne surviennent
Améliorez la fiabilité de votre entreprise en détectant les problèmes dès leur apparition
Incorporez facilement des fonctionnalités de détection des anomalies de séries chronologiques dans vos applications pour aider les utilisateurs à identifier rapidement les problèmes. Le Détecteur d’anomalies ingère des données de séries chronologiques de tous types et sélectionne le meilleur algorithme de détection d’anomalies pour vos données afin d’assurer une grande précision. Détectez les pics, les creux, les écarts par rapport aux modèles cycliques et les changements de tendance à l’aide des API univariées et multivariées. Personnalisez le service pour détecter tout niveau d’anomalie. Déployez le service de détection d’anomalies à l’endroit où vous en avez besoin, dans le cloud ou à la périphérie intelligente.
Le puissant moteur d’inférence évalue votre jeu de données de séries chronologiques et sélectionne automatiquement le bon algorithme de détection d’anomalie pour optimiser la précision de votre scénario.
La détection automatique élimine le besoin de données d’apprentissage étiquetées pour vous permettre de gagner du temps et de rester concentré sur la résolution des problèmes dès leur apparition.
Les paramètres personnalisables vous permettent d’affiner la sensibilité aux anomalies potentielles en fonction du profil de risque de votre entreprise
Améliorez le délai d’obtention d’insights
Accélérez la résolution de votre problème grâce à une configuration simple dans le portail Azure et aux systèmes de détection des anomalies en temps réel. Il suffit juste de trois lignes de code.


Identifier les anomalies multivariées
Utilisez la détection d’anomalie multivariée pour évaluer plusieurs signaux et les corrélations entre eux pour rechercher des modifications soudaines des modèles de données avant qu’ils n’affectent votre activité.

Détectez les problèmes pour pratiquement n’importe quel scénario
Il existe de nombreux types de données de séries chronologiques et aucun algorithme ne convient à toutes. Le Détecteur d’anomalies évalue votre jeu de données de séries chronologiques et sélectionne automatiquement le meilleur algorithme et les meilleures techniques de détection d’anomalies à partir de la galerie de modèles. Utilisez le service pour garantir une haute précision dans différents scénarios, notamment la surveillance du trafic des appareils IoT, la gestion des fraudes et la réponse à l’évolution constante des marchés.

Approuvé par Microsoft Azure, Office, Windows et Bing
Surveillez l’état d’intégrité de vos produits et services et offrez une expérience client fiable, en utilisant le service et système de détection des anomalies sur lequel s’appuient déjà plus de 200 équipes produits Microsoft.

Airbus a déployé le Détecteur d’anomalies, qui fait partie de Cognitive Services, pour surveiller l’état d’un avion et résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils ne se produisent. La société a développé une preuve de concept pour l’application de surveillance des avions à l’aide de la détection d’anomalies multivariée, en chargeant des données de télémétrie à partir de plusieurs vols à des fins d’analyse et d’apprentissage du modèle.

Avec un très grand nombre de systèmes installés dans le monde entier, Siemens Healthineers est l'un des plus grands fabricants d'ensembles de tubes à rayons X utilisés pour des applications médicales. Pour détecter les anomalies dans le processus de production et y répondre le plus tôt possible, Siemens Healthineers développe des solutions basées sur l'IA pour analyser de grandes quantités de données de production. Pour ce faire, Siemens Healthineers a utilisé Anomaly Detector, qui non seulement utilise une architecture de modèle d'apprentissage automatique de pointe, mais fournit également des explications sur les conclusions de l'algorithme.

GA Insights utilise le Détecteur d’anomalies pour surveiller les métriques de l’entreprise et alerter les clients concernant les anomalies dans les modèles de données telles que les taux de conversion du e-commerce, les ventes ou le chiffre d’affaires avant qu’elles n’affectent leur activité.

TIBCO a utilisé le Détecteur d’anomalies et Azure Cognitive Services pour développer sa propre solution de détection d’anomalie basée sur un conteneur, qui alerte les gestionnaires d’incidents en cas de changements soudains dans les modèles de données, découvre les causes principales et fournit des suggestions d’actions pour réduire les temps d’arrêt coûteux des appareils et des équipements.
Sécurité leader du secteur pour l’entreprise

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Regardez cet épisode de l’émission IA sur Channel 9 pour une procédure pas à pas guidée sur la configuration de Détecteur d'anomalies.
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Questions fréquentes sur Détecteur d’anomalies
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Consultez la page sur la disponibilité régionale de la fonctionnalité de détection d’anomalie univariée. La détection d’anomalie univariée (préversion) est disponible dans les régions sélectionnées. Pour plus d’informations, consultez ce document.
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Détecteur d'anomalies fournit un contrat de niveau de service à 99,9 % (SLA).
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Détecteur d'anomalies est composé d’API REST simples avec une expérience code first. Il s’agit du moteur principal de Metrics Advisor qui détecte les anomalies dans les données de série chronologique. Il est préférable de l’appliquer pour l’analyse ad hoc des données et peut être exécuté dans des conteneurs. Metrics Advisor dispose de fonctionnalités de supervision de série chronologique supplémentaires, avec des API de pipeline et une interface utilisateur intégrée pour la gestion du service. Il est conçu pour les données de streaming en direct et l’analytique IA, et prend en charge le déploiement dans Azure.
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Cela peut varier en fonction du niveau de précision et de la vitesse souhaités pour votre scénario. Pour plus d’informations, consultez le guide des meilleures pratiques.