Machine learning

Amazon Comprehend

Présentation d’Amazon Comprehend

Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) basé sur l’intelligence artificielle, proposé par AWS. Il permet d’analyser et d’extraire des informations à partir de textes non structurés en utilisant des modèles de machine learning pré-entraînés. Grâce à ses capacités avancées, Amazon Comprehend peut identifier des entités, détecter des sentiments, extraire des mots-clés, effectuer une analyse syntaxique et classer des documents en fonction de leur contenu.

L’un des principaux atouts de ce service est son intégration native avec l’écosystème AWS, permettant d’exploiter les données stockées dans Amazon S3, d’automatiser l’analyse des textes via Lambda ou Step Functions, et de coupler les résultats avec d’autres services analytiques comme Amazon Athena et Amazon QuickSight. De plus, il ne nécessite pas d’expertise en machine learning, offrant ainsi une solution clé en main pour les entreprises souhaitant exploiter la puissance du NLP.

Cas d’usage d’Amazon Comprehend

Amazon Comprehend permet de s’intégrer à plusieurs secteurs grâce à ses capacités avancées d’analyse du langage naturel. Voici quelques...

Amazon Forecast

Présentation d’Amazon Forecast

Amazon Forecast est un service de prédiction basé sur le machine learning qui permet aux entreprises d’anticiper avec précision des tendances futures à partir de leurs données historiques. Il automatise l’entraînement de modèles de prévision, en combinant des techniques avancées de machine learning et des modèles statistiques traditionnels.

Amazon Forecast a pour avantage qu’il ne nécessite aucune expertise en machine learning. Les utilisateurs peuvent simplement fournir leurs données de séries temporelles (ventes, trafic, demandes, etc.), et le service génère automatiquement des prévisions optimisées. De plus, le service utilise les mêmes technologies que celles exploitées par Amazon pour gérer ses propres stocks et ses ventes, ce qui offre une précision accrue par rapport aux approches classiques de prévision.

Amazon Forecast est entièrement géré, ce qui signifie qu’il automatise la collecte, le nettoyage et l’entraînement des modèles, sans nécessiter de gestion d’infrastructure. Il s’intègre facilement avec d’autres services AWS comme Amazon S3, AWS Glue, Amazon QuickSight et Amazon SageMaker.

Cas d’usage d’Amazon Forecast

Amazon Forecast est utilisé...

Amazon Fraud Detector

Présentation d’Amazon Fraud Detector

Amazon Fraud Detector est un service de détection des fraudes basé sur le machine learning, conçu pour identifier les activités frauduleuses en temps réel. Il permet aux entreprises de détecter et prévenir les comportements suspects, tels que les fraudes aux paiements, les ouvertures de comptes frauduleuses et les abus promotionnels, tout en ne nécessitant pas d’expertise avancée en machine learning. Grâce à une interface simplifiée, les utilisateurs peuvent entraîner et déployer rapidement des modèles personnalisés, adaptés à leurs propres scénarios de fraude.

De plus, Amazon Fraud Detector s’intègre facilement avec d’autres services AWS tels que Amazon S3, AWS Lambda, Amazon DynamoDB et Amazon EventBridge, permettant ainsi d’automatiser la détection et la gestion des fraudes. L’objectif est de minimiser les pertes financières, d’améliorer l’expérience client et de réduire la complexité opérationnelle en détectant les fraudes avant qu’elles n’impactent l’activité. 

Cas d’usage d’Amazon Fraud Detector

Amazon Fraud Detector est utilisé dans divers secteurs pour prévenir les fraudes et optimiser la gestion des risques....

Amazon Kendra

Présentation d’Amazon Kendra

Amazon Kendra est un service de recherche d’entreprise basé sur l’intelligence artificielle, conçu pour fournir des réponses précises et pertinentes aux requêtes des utilisateurs en exploitant le contenu stocké dans différents systèmes d’information. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, qui reposent principalement sur des correspondances de mots-clés, Amazon Kendra utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre l’intention derrière chaque requête et fournir des résultats optimisés.

Ce service permet aux entreprises de rechercher efficacement des informations dans des bases de connaissances internes telles que des documents, wikis, FAQ, bases de données et autres sources. Il est capable d’indexer des contenus provenant de divers services, notamment Amazon S3, SharePoint, Salesforce, ServiceNow et les bases de données relationnelles.

Tout comme les autres services de machine learning, Amazon Kendra est entièrement managé. Il offre une recherche contextuelle et intelligente, permettant aux organisations d’améliorer l’accès à l’information et de réduire le temps consacré à la recherche de données critiques.

De plus, Amazon Kendra s’intègre facilement avec d’autres...

Amazon Lex

Présentation d’Amazon Lex

Amazon Lex est un service de création de chatbots et d’agents conversationnels intelligents basé sur le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP). Il permet aux entreprises de concevoir des interfaces conversationnelles capables de comprendre le langage humain et d’interagir de manière fluide avec les utilisateurs.

Reposant sur la même technologie qu’Amazon Alexa, Amazon Lex offre des capacités avancées de reconnaissance vocale automatique et de compréhension du langage naturel, permettant d’interpréter les intentions des utilisateurs et de leur fournir des réponses pertinentes.

Encore une fois, le service est entièrement géré et ne nécessite pas de connaissances en machine learning. Il permet de créer, tester et déployer des chatbots vocaux et textuels sur plusieurs canaux, y compris Amazon Connect, Facebook Messenger, Slack, Twilio, et des sites web. De plus, il s’intègre facilement avec d’autres services AWS comme AWS Lambda, Amazon Kendra, Amazon Polly et Amazon Comprehend, permettant d’enrichir les interactions avec des bases de données, des services de recherche et des outils d’analyse de texte.

Amazon Lex est utilisé pour automatiser les interactions client, améliorer l’expérience utilisateur et réduire la...

Amazon Polly

Présentation d’Amazon Polly

Amazon Polly est un service de synthèse vocale qui utilise l’intelligence artificielle pour convertir du texte en parole naturelle. Il permet de générer des voix réalistes dans plusieurs langues et accents, en offrant une qualité vocale fluide et expressive.

Amazon Polly est un service entièrement scalable et en temps réel, permettant aux développeurs d’intégrer facilement la synthèse vocale dans leurs applications, assistants virtuels, services de streaming ou dispositifs IoT. Il s’intègre nativement avec AWS Lambda, Amazon Lex, Amazon Connect et Amazon S3, facilitant ainsi son déploiement dans divers cas d’usage.

Le service prend également en charge le format SSML (Speech Synthesis Markup Language), permettant d’ajuster le ton, le débit et les pauses de la voix générée afin d’améliorer l’expérience utilisateur.

Cas d’usage d’Amazon Polly

Amazon Polly est utilisé dans de nombreux secteurs pour améliorer l’accessibilité, l’interactivité et l’expérience utilisateur à travers des interfaces vocales intelligentes. Voici quelques cas d’usage concrets :

Amazon Rekognition

Présentation d’Amazon Rekognition

Amazon Rekognition est un service d’analyse d’images et de vidéos basé sur l’intelligence artificielle, conçu pour identifier et extraire automatiquement des informations visuelles à l’aide du machine learning. Il permet de détecter des objets, scènes, visages, émotions, textes, aussi bien sur des images que sur des flux vidéo en temps réel. Le service peut également détecter certaines activités ou mouvements (comme une personne qui court ou un attroupement) qui peuvent ensuite être interprétés comme des indicateurs de comportement inhabituel. Rekognition ne qualifie toutefois pas lui-même un comportement comme suspect. Ce service offre des capacités avancées d’analyse visuelle sans nécessiter d’expertise en intelligence artificielle.

Amazon Rekognition propose une large gamme de fonctionnalités avancées pour l’analyse d’images et de vidéos. Il permet notamment la détection et la reconnaissance faciale, offrant la possibilité d’identifier, vérifier et comparer des visages avec une grande précision, ce qui est particulièrement utile pour la sécurité, la gestion des accès et l’authentification d’utilisateurs. Grâce à...

Amazon SageMaker

Présentation d’Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est un service managé qui permet aux entreprises de créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle, sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente. Il simplifie l’ensemble du cycle de vie du machine learning en fournissant des outils pour la préparation des données, l’entraînement des modèles et leur déploiement en production. SageMaker s’intègre avec de nombreux services AWS, facilitant ainsi l’accès aux données et l’automatisation des workflows d’intelligence artificielle. Conçu pour répondre aux besoins des développeurs et des data scientists, il offre un environnement optimisé permettant d’accélérer les projets d’apprentissage automatique tout en réduisant les coûts et la complexité opérationnelle.

Cas d’usage d’Amazon SageMaker

SageMaker est utilisé dans de nombreux secteurs pour automatiser, optimiser et industrialiser le machine learning. Voici quelques cas d’usage concrets :

Amazon Textract

Présentation d’Amazon Textract

Amazon Textract est un service de reconnaissance et d’extraction de texte à partir de documents numérisés ou d’images, basé sur le machine learning. Contrairement aux solutions classiques de reconnaissance optique de caractères (OCR), Textract est capable d’identifier non seulement le texte brut, mais aussi la structure et la mise en page des documents, y compris les tableaux, les formulaires et les champs clés.

Le service permet d’extraire des informations exploitables à partir de documents complexes, tels que des factures, contrats, reçus, formulaires administratifs et dossiers médicaux, sans nécessiter d’intervention humaine. Grâce à son intégration avec d’autres services AWS comme Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Comprehend et Amazon DynamoDB, il permet d’automatiser le traitement documentaire et d’optimiser les flux de travail.

Enfin, tout comme les autres services Machine Learning, Amazon Textract est entièrement scalable et serverless.

Cas d’usage d’Amazon Textract

Amazon Textract est utilisé dans de nombreux secteurs pour automatiser, optimiser et industrialiser l’extraction de données à partir de documents :

Amazon Transcribe

Présentation d’Amazon Transcribe

Amazon Transcribe est un service de reconnaissance automatique de la parole qui convertit l’audio en texte de manière précise et évolutive. Conçu pour transcrire automatiquement des conversations, des enregistrements audio et des fichiers multimédias, il prend en charge plusieurs langues et offre des fonctionnalités avancées telles que la détection des locuteurs, la ponctuation automatique et la gestion du vocabulaire personnalisé.

Contrairement aux solutions classiques, Amazon Transcribe analyse le contexte pour améliorer la précision des transcriptions et permet aux entreprises d’automatiser des processus nécessitant un traitement manuel de l’audio. Il s’intègre facilement avec d’autres services AWS comme Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Comprehend et Amazon Translate, facilitant ainsi l’exploitation des transcriptions pour l’analyse de données, la traduction et l’indexation de contenu.

Amazon Transcribe peut être utilisé en temps réel ou en mode batch, permettant ainsi une large gamme d’applications allant des assistants vocaux aux centres de contact, en passant par la transcription de réunions et l’accessibilité numérique.

Cas d’usage d’Amazon Transcribe

Amazon Transcribe est utilisé dans de nombreux...

Amazon Translate

Présentation d’Amazon Translate

Amazon Translate est un service de traduction automatique basé sur du machine learning, conçu pour convertir du texte d’une langue à une autre avec une grande précision et en temps réel. Il utilise des modèles neuronaux avancés pour produire des traductions naturelles et contextuelles, surpassant les approches traditionnelles basées sur des règles ou des traductions mot à mot.

Le service prend en charge plus de 75 langues, permettant aux entreprises d’automatiser la traduction de contenus variés tels que des sites web, des documents, des interactions clients et des applications multilingues. Il est également capable d’adapter les traductions en fonction du contexte métier grâce à la personnalisation du vocabulaire et des termes spécifiques.

Amazon Translate s’intègre facilement avec d’autres services AWS comme Amazon Comprehend pour l’analyse de texte, Amazon Transcribe pour la transcription d’audio, Amazon S3 pour le stockage de documents et Amazon Lex pour la création de chatbots multilingues, facilitant ainsi une large gamme d’applications multilingues à l’échelle mondiale.

Cas d’usage d’Amazon Translate

Amazon Translate est utilisé dans de nombreux secteurs pour automatiser la traduction de contenus...

Cas pratique du machine learning

Exploitation des services AWS d’IA et de Machine Learning pour l’analyse et l’automatisation des données

L’objectif de ce TP est d’utiliser plusieurs services AWS d’intelligence artificielle et de machine learning pour automatiser l’analyse, la classification et l’exploitation de documents texte et audio. Nous allons traiter des documents financiers et juridiques, en extrayant les informations essentielles, en analysant leur contenu, en les traduisant et en détectant d’éventuelles fraudes.