Les 10 meilleurs outils d'apprentissage automatique AWS

Disney, Pinterest, Philips, Groupe Volkswagen, McDonald's, Autodesk. Le point commun entre ces entreprises ? Une reconnaissance internationale, des revenus annuels d'un milliard de dollars et l'utilisation d'outils d'apprentissage automatique (ML) AWS qui permettent l'amélioration et la personnalisation continues des produits numériques et physiques.

Plongeons-nous directement dans les 10 meilleurs outils AWS ML qui ont révolutionné le traitement des données dans les entreprises internationales et découvrons comment les prédictions basées sur ML peuvent améliorer l'expérience utilisateur, optimiser les entonnoirs de vente, accroître la sécurité des utilisateurs et réduire les frais généraux opérationnels.

Une approche personnalisée de l'apprentissage automatique

Tout le monde sait que l'apprentissage automatique est un outil puissant. Cela étant dit, même les services d'IA de premier ordre ne fonctionnent pas comme une baguette magique. Chaque problème métier nécessite une approche individuelle, prenant en compte votre pile technologique, les compétences de vos développeurs, ainsi que l'aspect financier. Cependant, associer les bons outils ML à la supervision de data scientists ou de développeurs de logiciels expérimentés vous permettra de créer une solution sur mesure adaptée aux objectifs commerciaux spécifiques.

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1. Reconnaissance Amazon

Amazon Rekognition permet d'ajouter des API de vision par ordinateur pré-formées ou sur mesure à vos applications. Cet outil ML est capable de numériser des millions d'images et de vidéos en quelques secondes et d'extraire des informations du référentiel analysé. Enfin et surtout, Rekognition est un service hautement personnalisable - il n'est donc pas exagéré de dire qu'il vous permet de résoudre pratiquement tous les problèmes liés à l'analyse d'images.

Principales fonctionnalités :

• modération de contenu : détection d'images, de publicités et de vidéos inappropriées ou indésirables
• détection et analyse du visage : détection et analyse des attributs du visage (par exemple, yeux ouverts, sourire, poils du visage)
• étiquettes : reconnaissance d'objets, de scènes et d'activités (comme "jouer du piano" ou "étudier")
• étiquettes personnalisées : détection de logos de marque ou autres objets spécifiques à ses besoins métiers
• détection de texte : extraction de texte biaisé ou flou à partir d'images ou de vidéos.

Cas d'utilisation :

• modérer le contenu généré par les utilisateurs (UGC) dans les médias sociaux
• vérification de l'identité de l'utilisateur en ligne
• améliorer les services domotiques en fournissant des alertes appropriées et opportunes  
• classer les pièces d'une machine dans une chaîne de montage
• détection des numéros de plaque de voiture à partir des caméras de circulation.

2. Amazon personnaliser

Amazon Personalize est un moteur de recommandation entièrement automatisé qui permet la mise en œuvre de recommandations personnalisées en temps réel basées sur l'activité de l'utilisateur, l'élément et la similarité de l'utilisateur. L'outil utilise des modèles ML avancés et un suivi des événements pour offrir une expérience entièrement personnalisée, répondre aux besoins changeants des utilisateurs et améliorer progressivement les taux d'engagement et de conversion.

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Principales fonctionnalités :

• recommandations de haute qualité en temps réel : créer des suggestions approfondies qui répondent aux besoins spécifiques des utilisateurs, ainsi que développer des recommandations pour les nouveaux utilisateurs (sans données historiques)
• intégration facile entre les canaux et les appareils : offre une expérience unique tout au long du parcours de l'utilisateur
• protection des données et confidentialité : les données collectées sont cryptées et utilisées uniquement pour créer des recommandations personnalisées
• temps de développement réduit : mise en œuvre d'un système de recommandation personnalisé alimenté par ML en quelques jours, et non en quelques mois.

Cas d'utilisation :

• recommandation de contenu personnalisée (par exemple en fonction de l'activité de l'utilisateur) dans une nouvelle application sociale
• augmenter la consommation de contenu en fournissant des recommandations personnalisées de livres électroniques, de musique et de vidéos
• améliorer la communication marketing par des notifications push personnalisées ou des e-mails marketing.

3. Amazon comprend

Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise l'apprentissage automatique pour extraire des informations à partir de données textuelles non structurées. Cet outil AWS applique l'analyse des sentiments, l'extraction d'une partie du discours et la tokenisation pour détecter les caractéristiques critiques du texte, ce qui peut être utile, par exemple pour classer les enquêtes de satisfaction client.

Principales fonctionnalités :

• flux de travail de traitement de documents simplifié : extraction de texte, de phrases clés, de sujets, etc. à partir de contrats ou de formulaires
• protection des données et confidentialité : identification et sécurisation des informations personnelles identifiables (PII) à partir de documents
• recherche qualitative : découvrir les informations des utilisateurs à partir d'un texte dans des critiques de produits, des e-mails ou des tickets d'assistance.

Cas d'utilisation :

• catégorisation automatisée des demandes d'assistance en détectant le sentiment des clients
• indexation avancée des critiques de produits par phrases clés, sentiment et contexte
• la gestion des documents financiers, par exemple l'extraction et la classification des entités à partir des feuilles et des états.

4. Amazon Lex

Amazon Lex permet de créer des interfaces conversationnelles pour les applications prenant en charge à la fois le texte et la voix. Cet outil comprend l'intention, maintient le contexte et automatise des tâches simples dans de nombreuses langues.

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Principales fonctionnalités :

• IA sensible à l'intention : automatiser des tâches simples dans différentes langues tout en comprenant l'intention et en maintenant le contexte
• réduction du temps de conception et de développement : conception de chatbots basés sur des transcriptions déjà existantes
• connexion sans effort avec d'autres services AWS .

Cas d'utilisation :

• mise en place d'un chatbot vocal pour un web service e-commerce pouvant répondre aux requêtes opérationnelles des utilisateurs
• activation des capacités de libre-service dans une application de soins de santé, par exemple, prise de rendez-vous chez le médecin sans joindre un agent humain
• automatiser les réponses aux FAQ .

5. Amazon Polly

Polly est un service cloud qui utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour convertir du texte en discours réaliste. Il prend actuellement en charge les voix masculines et féminines dans 31 langues (dont le japonais, le chinois, le coréen et l'arabe) et gère l'heure, les dates, les unités, les fractions et les abréviations. Récemment, AWS a lancé la fonctionnalité Brand Voice, qui permet de créer une voix NTTS exclusive avec l'aide de l'équipe de développement d'Amazon Polly.

Principales fonctionnalités :

• synthèse vocale naturelle et humaine : prononciation fluide, large choix de voix masculines et féminines, des dizaines de langues disponibles
• création de fichiers vocaux : Polly permet la relecture et le stockage de la parole générée
• streaming en temps réel : temps de réponse rapide, permettant aux applications/utilisateurs de jouer les voix immédiatement.

Cas d'utilisation :

• créer du contenu de didacticiel vidéo sans personnes réelles requises
• développer une conversation vocale artificielle hautement personnalisée dans plusieurs langues (à l'aide d'Amazon Polly, d'Amazon Lex, d'Amazon Transcribe et d'Amazon Translate)
• Mise en évidence de texte de style karaoké dans une application d'apprentissage en ligne.

6. Transcription Amazon

Amazon Transcribe fournit une API pour convertir la parole en texte. Cet outil AWS vous permet d'obtenir des transcriptions de haute qualité, intelligentes et en temps réel, par exemple adaptées à un son haute ou basse fidélité.

Principales caractéristiques:

• collecte d'informations à partir de fichiers audio et vidéo : extraction d'informations à partir d'appels de clients, de conversations cliniques, etc.
• précision accrue : développement de modèles personnalisés et spécifiques à un domaine
• identification automatique de la langue
• protection des données et confidentialité : masquage des informations sensibles des clients.

Cas d'utilisation :

• développer une application de conversion audio-texte
• analyse des appels clients
• conversion de ressources audio et vidéo en archives de texte
• créer des sous-titres pour augmenter l'accessibilité dans une application mobile.

7. Traduction d'Amazon

Amazon Translate exploite les réseaux de neurones et les modèles d'apprentissage en profondeur pour fournir des traductions de texte rapides, de haute qualité et au son naturel. Cet outil AWS prend en charge 75 langues et personnalise le vocabulaire en définissant des phrases spécifiques ou en téléchargeant des noms de marque.

Principales caractéristiques:

• amélioration continue : des traductions de plus en plus précises basées sur un ensemble de données en expansion
• traductions instantanées à la demande et traductions groupées efficaces
• personnalisation : génération d'un résultat personnalisé conforme à la terminologie unique de la marque
• polyvalence : traduction de différents formats de contenu, y compris des documents docx, pptx, xlsx et HTML.

Cas d'utilisation :

• traduire le contenu en temps réel dans les médias sociaux
• analyse des sentiments effectuée dans différentes langues et pays (à l'aide d'Amazon Translate et d'Amazon Comprehend)
• communication multilingue entre les utilisateurs de l'application.

8. Texte d'Amazon

Amazon Textract est un service ML qui extrait automatiquement le texte imprimé, l'écriture manuscrite, les formulaires et les tableaux de tout document numérisé. L'outil permet aux revues humaines de vérifier les PII et crypte les données collectées pour répondre aux normes strictes de confidentialité des données.

Principales caractéristiques:

• aucune configuration manuelle requise : extraction automatique de texte et de données structurées (tableaux, formulaires) à partir de documents imprimés
• reconnaissance intelligente de texte : extraire les relations et la structure des données analysées.

Cas d'utilisation :

• extraction de parties spécifiques de documents à partir d'une vaste base de données
• extraire les données commerciales des formulaires financiers pour accélérer les demandes de prêt.

9. Amazon Lookout pour la vision

Lookout for Vision réduit les coûts opérationnels en repérant les défauts ou les anomalies dans les lignes de processus en direct. Cet outil de ML permet d'améliorer la qualité des produits et d'éviter les problèmes techniques inattendus.

Principales caractéristiques:

• contrôle qualité automatisé : repérer les dommages ou les anomalies tout au long du processus de production
• détermination des composants manquants
• amélioration continue : vérification constante des prédictions des modèles.

Cas d'utilisation :

• repérer les défauts sur la ligne de production de carreaux de céramique en temps réel
• détection des dommages à la voiture
• détection automatique des tissus cancéreux - en analysant des images microscopiques de tissus contenant des cellules cancéreuses visibles, Lookout peut créer une prédiction de modèle et détecter automatiquement d'autres anomalies.

10. Service Amazon OpenSearch

Amazon OpenSearch Service offre des possibilités de recherche personnalisées, permettant aux utilisateurs de parcourir tous les espaces, documents et bases de données disponibles - jusqu'à des pétaoctets de données non structurées. OpenSearch réduit les frais généraux opérationnels grâce au provisionnement automatisé tout en améliorant simultanément les capacités d'analyse des performances.

Principales caractéristiques:

• recherche et analyse rapides et élastiques de données non structurées (publications, utilisateurs, journaux, bases de données)
• gestion de la sécurité : analyse des journaux provenant de différentes sources sur votre réseau.

Cas d'utilisation :

• applications de surveillance et de débogage
• détection des menaces en temps réel

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L'apprentissage automatique permet aux entreprises d'améliorer leurs produits en fournissant un service client irréprochable, en augmentant la vitesse de fonctionnement et en explorant de nouveaux domaines d'activité. Les outils AWS, à leur tour, permettent la mise en œuvre rapide de solutions intelligentes et personnalisées, fournissant aux utilisateurs tout ce dont ils ont besoin à chaque étape de leur parcours professionnel.

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