World of Watson : les utilisateurs tâtonnent encore
Si les solutions cognitives d’IBM suscitent un fort engouement, les utilisateurs sont encore à rechercher des idées pour les déployer dans leurs entreprises.
Quelque 17 000 personnes ont assisté la semaine dernière à l’événement World of Watson qui s’est tenu à Las Vegas. Mais nombre d’entre eux essayaient encore de comprendre ce qu’ils pouvaient faire avec le moteur d’informatique cognitive de Big Blue.
La technologie Watson n’était pas la seule représentée lors de cet événement. Après une première conférence centrée sur Watson en 2015 et qui avait accueilli plus de 1 000 à New York, IBM a décidé cette année de l’associer à IBM Insight, sa grand conférence dédiée à l’analytique, et de rebaptiser le tout World of Watson. L’intérêt grandissant des participants dans Watson montre bien qu’au final l’intelligence artificielle est aujourd’hui un sujet brulant pour nombre d’entreprises.
Toutefois, elles sont encore nombreuses à n’être qu’au commencement de leur réflexion. Si certes, de très grands comptes et multinationales, comme General Motors, Teva Pharmaceuticals et Staples ont montré lors de l’événement des exemples concrets de leur implémentation, pour les entreprises de taille plus modeste, cela n’est pas encore très évident.
C’est par exemple le cas de Daniel Bertha, vice-président du département Information Control de la filiale américaine de la société japonaise Sumito Mitsui Banking, présent à cette conférence. S’il perçoit quelques avantages à placer Watson dans son entreprise, aujourd’hui, il est plus centré sur la qualité des données, une étape indispensable avant de s’engager dans l’informatique cognitive ou l’intelligence artificielle. « Il faut d’abord construire les fondations avant de construire la maison », explique-t-il.
Neil Gregory, en charge de l’ingénierie chez Meridian Energy, une société néo-zélandaise, voit aussi un intérêt à appliquer ces règles cognitives sur les grands jeux de données de son entreprise. Mais pour le moment, l’entreprise alloue plutôt des ressources pour développer des modèles prédictifs qui identifient les équipements éoliens et solaires qui ont besoin de maintenance. L’accent est pour l’heure mis sur une approche plus traditionnelle de l’analytique, même s’il pense que d’ici deux ou trois ans, son entreprise ira probablement vers des applications cognitives.
Jeff Wright, vice-président et expert du Customer Journey chez BMO Financial Group, pense de son côté que les solutions cognitives ont de quoi devenir des outils très utiles, si toutefois l’accent est mis sur les gains auprès des clients. « Je ne pense pas qu’on doive initier un projet lié au cognitif sans raison, uniquement pour y mettre un pied », a-t-il expliqué lors d’une table ronde. « Vous devez identifier le besoin client et développer un produit autour de cela. » Selon lui, la Banque de Montreal, une filiale de BMO Financial Group, essaie actuellement de rendre plus humain son système de services clients et pense que l’informatique cognitive pourrait y jouer un rôle clé. Mais pour l’heure, il ne s’agit que d’un projet exploratoire.
Watson évolue
Si les implémentations de Watson n’en sont qu’à leurs débuts, IBM tente toutefois de changer cela. Le groupe a dévoilé lors de sa conférence de nouvelles fonctions et services pour justement stimuler l’adoption.
Parmi les plus importantes, on retrouve la présentation de Watson Data Platform et Watson Machine Learning Service. La Data Platform permet d’ingérer des grands jeux de données à une vitesse pouvant atteindre 100 Go par secondes pour les placer sur l’IBM Cloud. Des jeux de données peuvent ensuite être combinés à d’autres. On peut également préparer les données, attribuer des rôles d’accès pour collaborer autour de ces données et les injecter dans des outils analytiques. Cette plateforme repose sur une architecture ouverte et peut être manipulée via SQL, Python, R, Java et Scala.
Le service de Machine Learning, quant à lui, fonctionne de pair avec la Data Platform. Présenté comme un outil de ML en self-service, il s’appuie sur le moteur cognitif de Watson pour bâtir automatiquement des modèles ML à partir de jeux de données. Les utilisateurs peuvent sélectionner l’algorithme qui convient le mieux à leur besoin – d’après une liste pré-définie.
Traduit et adapté par la rédaction
