Voilà un certain temps déjà que Microsoft explore les possibilités offertes par l'apprentissage machine. Cette technologie permet de créer un modèle à partir de données historiques pour prédire des tendances ou des comportements à venir. L'éditeur cherche notamment à l'exploiter dans le domaine de ses applications métiers. Ainsi Mike Ehrenberg, architecte logiciel pour les solutions ERP Dynamics, explique depuis plusieurs années comment le « machine learning » peut être mise à profit par les solutions de gestion d'entreprise dans une multitude de domaines, qui vont de la reconnaissance automatique des factures jusqu'à la gestion prévisionnelle des ventes ou des ruptures de stock. L'intérêt étant de l'intégrer étroitement au sein des applications.

La mise à disposition de cette technologie va bientôt se concrétiser plus largement, Microsoft s'apprêtant à livrer en juillet la pré-version du service cloud Azure ML (ML pour Machine Learning). Celui-ci permettra aux clients et partenaires de développer des applications d'analyse prédictive qui pourront être bâties en quelques heures quand il fallait jusque-là plusieurs semaines ou plusieurs mois pour les mettre au point, assure dans un billet sur Technet Joseph Sirosh, vice président corporate, responsable de l'apprentissage machine chez Microsoft.

Des algorithmes conçus pour la Xbox et  Bing

Azure ML donnera accès à des outils analytiques et des algorithmes développés pour des produits de Microsoft comme la console Xbox ou le moteur de recherche Bing, explique Joseph Sirosh. « Des années d'expérience en apprentissage machine dans un simple service cloud », résume-t-il. Le vice président énumère quelques domaines où le machine learning est déjà mis à profit : outre la recherche web, on le trouve à l'oeuvre dans la recommandation sur les produits en ligne, la prévention des fraudes à la carte de crédit ou encore, les GPS ou les assistants intégrés aux smartphones, tels que Cortana.

Avec le service Azure ML seront fournis des workflows graphiques et des modèles de démarrage qui simplifieront sa prise en main et permettront de publier rapidement des API et des services web pour collaborer avec d'autres utilisateurs. « Pour l'instant, les partenaires utilisent une version précoce de Azure ML pour développer des solutions d'apprentissage machine pour nos clients », précise Joseph Sirosh dans son billet en citant l'exemple de Max 451. Ce dernier travaille avec un groupe de distribution pour déterminer les prochains achats de leurs clients en se basant à la fois sur les données issues de sites de e-commerce et sur les informations recueillies dans les magasins traditionnels. Un autre partenaire, OSISoft, étudie avec l'Université Carnegie Mellon l'optimisation de l'utilisation énergétique au sein des bâtiments du campus.