Lors de sa conférence Re:invent, fin 2021, Amazon Web Services a dévoilé un grand nombre de nouveautés pour son service SageMaker dédié au Machine Learning sur le Cloud avec pour objectif principal d’ouvrir l’accès au ML et à l’IA au plus grand nombre… Parmi celles-ci, SageMaker Canvas, qui permet aux utilisateurs de créer des modèles d’apprentissage automatique sans avoir à écrire de code, plus spécialement destinée aux analystes commerciaux.
Les plates-formes à faible code et sans code permettent aux développeurs et aux non-développeurs de créer des logiciels via des tableaux de bord visuels au lieu de la programmation traditionnelle. Selon un rapport récent d’OutSystems, leur utilisation serait en forte augmentation (41% en 2019/2020, contre 34% en 2018/2019). Il y est également précisé qu’en moyenne, les entreprises consacrent environ 1/3 de leur budget informatique à la dette technique. Il n’y aurait pas de cause unique à la dette technique, bien que 52% des responsables informatiques citent trop de langages/frameworks de développement, le roulement au sein de l’équipe de développement (49%) et des délais de publication non respectés (43%).
Pour que les utilisateurs professionnels ou les analystes de données, puissent créer et utiliser des systèmes de prédiction basés sur les données qu’ils analysent et traitent chaque jour, sans avoir à se familiariser avec des centaines d’algorithmes, des paramètres de formation, des mesures d’évaluation et des meilleures pratiques de déploiement, AWS a créé SageMaker Canvas.
Cette nouvelle fonctionnalité visuelle permet de créer des modèles de ML et de générer des prédictions précises sans écrire de code ni nécessiter d’expertise en ML. Son interface utilisateur intuitive permet également de parcourir et d’accéder à des sources de données disparates dans le cloud ou sur site, de combiner des ensembles de données d’un simple clic, d’entraîner des modèles précis, puis de générer de nouvelles prédictions une fois que de nouvelles données sont disponibles. Le PDG d’AWS, Adam Selipsky, a déclaré :
«Désormais, les utilisateurs professionnels et les analystes peuvent utiliser Canvas pour générer des recherches très précises à l’aide d’une interface intuitive et facile à utiliser. Canvas utilise une terminologie et des visualisations déjà familières aux [utilisateurs] et complète les outils d’analyse de données que [les gens] utilisent déjà.»
Une IA sans code
Avec Canvas, Selipsky affirme que les clients peuvent parcourir et accéder à des pétaoctets de fichiers de données à partir de sources de données cloud et sur site, telles qu’Amazon S3, les bases de données Redshift, ainsi que des locaux. Canvas utilise une technologie d’apprentissage automatique automatisée pour créer des modèles, et une fois les modèles créés, les utilisateurs peuvent expliquer et interpréter les modèles et partager les modèles entre eux pour créer et enrichir les informations. Il ajoute :
«Avec Canvas, nous facilitons encore plus la préparation et la collecte de données pour l’apprentissage automatique afin de former des modèles plus rapidement et d’étendre l’apprentissage automatique à un public encore plus large. Cela va vraiment permettre à un nouveau groupe d’utilisateurs d’exploiter leurs données et d’utiliser l’apprentissage automatique pour créer de nouvelles informations commerciales.»
Canvas fait suite aux nouveaux services de SageMaker annoncés plus tôt dans l’année, notamment Data Wrangler, Feature Store et Pipelines. Data Wrangler recommande des transformations détectées sur les données d’un jeu de données cible et applique ces transformations aux entités. Feature Store agit comme un composant de stockage pour les fonctionnalités et peut accéder aux fonctionnalités par lots ou sous ensembles. Quant à Pipelines, il permet aux utilisateurs de définir, partager et réutiliser à chaque étape d’un workflow d’apprentissage automatique de bout en bout avec des modèles de workflow personnalisables préconfigurés tout en enregistrant chaque étape dans SageMaker Experiments.
Plus de 82 % des entreprises estiment que le développement d’applications personnalisées en dehors de l’informatique est important, Gartner prévoit que 65 % de toutes les applications seront créées à l’aide de plates-formes à faible code et sans code comme Canvas d’ici 2024.
Si la tendance actuelle se maintient, le marché des codes low et no code pourrait engranger entre 58,8 et 125,4 milliards de dollars en 2027.
