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Edito : Made in machine learning

Pour mieux positionner ses chauffeurs, Uber exploite des technologies big data et machine learning. (crédit : D.R.)

Pour mieux positionner ses chauffeurs, Uber exploite des technologies big data et machine learning. (crédit : D.R.)

Après une semaine passée dans la Silicon Valley, le dernier buzz word qui revient dans toutes les conversations - hormis les questions de leadership dans le microcosme des entrepreneurs français installés à SF - est sans conteste le machine learning. Et même si on a quelquefois des difficultés à comprendre quel est l’apport de l’apprentissage automatique par rapport aux algorithmes classiques, les services se multiplient dans les applications grâce au développement des API cloud chez IBM Watson, Microsoft Azure Machine Learning, HPE Haven OnDemand ou encore Google Cloud.

Que ce soit dans la sécurité, l’analyse marketing ou l’organisation des données - et demain la conception de robots autonomes - le machine learning est couramment utilisé. Si Amazon et Netflix exploitent depuis plusieurs années cette technologie pour affiner leurs recommandations, d’autres comme Microsoft avec son robotchat Tay, ont vite été confrontés à la dure réalité du marché. Le système d'apprentissage machine de Microsoft a été rapidement débordé par les propos racistes et sexistes de certains utilisateurs. L’idée était bien sûr de prendre en défaut la machine pour montrer les limites du système et démolir l’ingénieuse opération de communication de Microsoft.

Uber suit aussi les amours furtifs

Cette malheureuse expérience n’est toutefois pas prête de ralentir les développements de l’apprentissage automatique car les sociétés techno dépendantes - comme Linkedin ou Uber - ont besoin de ces plates-formes pour créer et vendre des services avancés ou exclusifs en déléguant des tâches clefs au machine learning. La fameuse « sauce secrète » avec ou sans redressement, comme dans les sondages. Chez Uber, la combinaison des outils big data et machine learning permet à la société de services de transport d’analyser et comprendre le comportement, les lieux et les préférences de ses clients afin de gérer plus efficacement la disponibilité et le positionnement des chauffeurs. Mieux encore, certains facteurs comme le jour du versement des allocations chômage et des aides sociales expliquent certains pics de commandes. En fait, dans certaines villes américaines (New York et San Francisco), Uber est capable de suivre les flux et reflux de la criminalité (prostitution, trafic de drogue..) et même de comptabiliser les amours furtifs des clients effectuant régulièrement de courtes visites dans la nuit.

Mais quels contrôles avons-nous sur ces données qui sont précisément stockées et analysées par les géants du web ? On est bien loin du ciblage publicitaire sur les pages web où l’anonymat est facilement accessible avec des précautions élémentaires. Uber suit tous ses clients à la trace et pourra bientôt encore mieux anticiper les commandes de courses. La firme recrute en moment un très grand nombre de talents, comme on dit dans ce milieu. A savoir une trentaine de data scientists et une dizaine d’ingénieurs pour le machine learning à SF et Seattle. Il est peut être temps de ressortir son vélo déconnecté.

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