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« Big Data » et « Machine Learning » au cœur de l’océan numérique

février 2013 par Emmanuelle Lamandé

Les deux phénomènes « Big Data » et « Machine Learning » étaient à l’honneur lors de la dernière conférence plénière des Microsoft TechDays 2013. Au travers de multiples scénarios, Bernard Ourghanlian, Directeur Technique et Sécurité de Microsoft en France, a ainsi démontré que le Big Data, tout comme le Machine Learning peuvent être au service du business, de la médecine ou encore de la science, et sont d’ailleurs déjà à l’œuvre pour transformer notre vie et celle de nos entreprises.

Aujourd’hui, le numérique fait partie de notre quotidien, dans le domaine de la santé, des transports, de l’organisation de nos états et de nos entreprises, de notre communication, de notre mobilité, de nos relations sociales, de notre éducation, des arts, des médias, de la culture… Tout ceci se met en place, à travers un numérique ubiquitaire qui nous accompagne au quotidien via des terminaux connectés qui envahissent notre vie et qui sont déjà deux fois plus nombreux que les humains sur la terre. C’est par ces terminaux connectés que notre société toute entière s’immerge dans un océan de données… Entre 2005 et 2020, notre univers numérique va s’accroître d’un facteur 300, passant de 130 à 40 000 exaoctets (plus de 5 200 gigaoctets pour chaque être humain sur la terre en 2020 !). Et notre univers numérique continue de doubler de taille tous les deux ans... Chaque minute, ce sont plus de 100 000 tweets et de 200 millions d’emails envoyés, 48h de vidéos téléchargées sur YouTube ou encore des millions d’informations de géolocalisation GPS issues de nos téléphones mobiles.

Big Data et Machine Learning au service du commerce en ligne...

Le phénomène Big Data, c’est surtout la capacité pour les entreprises d’ingérer, à grande vitesse, d’énormes quantités de données complexes, explique-t-il. Le Big Data permet, aussi, de mieux appréhender le passé, le présent et le futur :
- Que s’est-il passé ? Il offre, en effet, la possibilité d’analyser a posteriori ce qui s’est passé.
- Que se passe t-il en ce moment ? Il intervient également en pilotage de ce qui se passe aujourd’hui.
- Comment dois-je agir à l’avenir ? Il permet, enfin, de s’inscrire dans un processus d’analyse prédictive.
L’objectif est de contextualiser afin de créer de la valeur, mais aussi de pouvoir extraire la substantifique moelle des données.

Le Machine Learning repose, de son côté, sur des méthodes automatisables permettant à une machine d’évoluer grâce à un processus d’apprentissage.

Comme l’explique Bernard Ourghanlian, le Big Data et le Machine Learning peuvent aujourd’hui se mettre au service du business, et notamment du commerce en ligne. A titre d’exemple, on peut citer parmi l’ensemble des scénarios présentés :

- Netflix est une entreprise proposant des films en flux continu sur Internet, mais aussi à la location. Le recours au Machine Learning a permis à la société de pouvoir mettre en avant un système de recommandations de films, reposant sur l’agrégation de millions de commentaires d’internautes.

- La société Lokad développe, quant à elle, des solutions Big Data pour le secteur du commerce. Elle propose, entre autres, aux professionnels de la distribution et de l’e-commerce des solutions de prévision de la demande, d’optimisation des stocks, de surveillance des indisponibilités... Elle a ainsi, à titre d’exemple, accompagné, aux côtés de Microsoft, le groupe Oscaro, spécialisé dans la vente de pièces détachées automobiles en ligne. L’objectif étant de prévoir au plus juste les ventes et les stocks, afin d’optimiser autant que faire se peut son business. Pour Joannès Vermorel, Fondateur de Lokad, le Big Data permet de rendre la donnée la plus exploitable possible pour des traitements automatisés, mais aussi de redonner aux métiers les clés de l’innovation.

... mais aussi de la science

Le Big Data est désormais aussi à l’œuvre en médecine. Le projet A-Brain en est l’exemple. Fruit d’une collaboration entre l’Inria et Microsoft, ce projet vise à analyser les images du cerveau dans Windows Azure. L’objectif de ce projet est de comprendre l’impact de la génétique sur le cerveau. De nombreuses maladies du cerveau ont, en effet, une origine génétique, ou leur occurrence peut être liée à des facteurs génétiques. Ce projet vise à établir une cartographie de l’effet des variations génétiques sur le cerveau. Cela pose toutefois des problèmes de calcul en neuro-imagerie. Le CV génétique d’un individu comporte environ un million de données. À cela s’ajoutent des volumes tout aussi colossaux de voxels pour décrire les images. La comparaison de ces données entre elles représente près de 1015 tests pour chaque patient. Le recours au calcul parallèle s’impose alors comme une évidence pour venir à bout de cette inflation de calcul. Outre les problématiques biologique et médicale, ce projet représente donc également un véritable défi informatique. L’objectif d’A-Brain est de pouvoir comparer d’énormes volumes de données médicales en utilisant les dernières évolutions en calcul parallèle. L’utilisation du Cloud a tout son sens pour mener à bien cette démarche. Une recherche qui s’avère prometteuse… et qui sait demain verrons-nous peut-être même notre cerveau penser en temps réel…

De son côté, le Machine Learning peut, par exemple, être utilisé pour les jeux vidéo. Le développement du capteur Kinect, utilisé pour la console de jeux vidéo Xbox 360, repose d’ailleurs sur ce type de système. Le principe : Kinect est un jeu sans manette. Le corps du joueur devient la manette et Kinect répond à chacun de vos mouvements. Dans ce cas précis, le Machine Learning a permis d’effectuer une modélisation des corps humains, afin d’appréhender leurs gestes et déplacements, et de mettre en perspective chaque pixel d’image avec les 32 parties du corps humain identifiées.

La galaxie à portée de main

Les possibilités offertes par Kinect ne s’arrêtent pas là, puisqu’il dépasse même les limites de notre Planète bleue. En effet, associé au WorldWide Telescope, ou télescope numérique, Kinect invite l’utilisateur dans un voyage intergalactique, en lui proposant de s’immerger au cœur de l’espace. Constellations, planètes, étoiles sont désormais à portée de main et accessibles du bout des doigts. Outre l’aspect ludique et extraordinaire, c’est un outil très prometteur pour la recherche, puisqu’il permet par exemple de définir au plus près la trajectoire des planètes… Le 20 août 2017, ce télescope permettra d’ailleurs d’observer l’éclipse américaine.

« Le numérique est en train de dévorer le monde », conclut Bernard Ourghanlian. « Les données représentent aujourd’hui un gisement considérable encore non exploité. Le Big Data et le Machine Learning ont leurs rôles à jouer dans cette démarche, d’autant qu’ils peuvent s’adapter à de multiples scénarios ».


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