SAP Leonardo Machine Learning Foundation se caractérise par un accès facile à l’apprentissage automatique (Machine Learning), l’utilisation de données non structurées basées dans le Cloud et une intégration facile aux systèmes SAP. Nous vous présentons ci-dessous les plus importants services de Machine Learning.
Les nouveaux services Web pour le Machine Learning permettent d’identifier des personnes, des visages et des écritures manuscrites sur des images ou d’identifier automatiquement le sujet d’un texte et de déterminer les mots clés. Et ce ne sont là que quelques-unes de leurs fonctionnalités spécifiques.
« Même les développeurs qui ont très peu d’expérience avec l’apprentissage automatique peuvent utiliser nos services Cloud comme des modules pour leurs propres applications », explique Philipp Zaltenbach, développeur pour l’apprentissage automatique chez SAP. « Nos solutions donnent aux clients un accès simple aux technologies d’apprentissage automatique, traitent des données non structurées (telles que des images et du texte) et proposent des services Web basés dans le Cloud qui sont évolutifs et rapidement déployables, tout en offrant une intégration transparente aux systèmes SAP. »
P.Zaltenbach voit un grand potentiel dans l’automatisation des processus courants, notamment. Par exemple, les employés n’ont plus besoin de saisir du contenu dans les formulaires, d’analyser les demandes client ou de faire le lien entre des factures et des paiements.
Voici en détail les plus importants services Web actuellement disponibles et les cas d’utilisation potentiels :
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Classification des images : fidéliser les clients grâce à la reconnaissance d’images
Un service pré-entraîné pour l’industrie automobile peut déjà distinguer les voitures des camions et les SUV des cabriolets. Ce service existant peut être amélioré avec des images personnalisées et des données d’entraînement. « Il peut capturer l’image globale et la catégoriser », précise P. Zaltenbach.
Le groupe automobile Daimler utilise cette fonctionnalité dans une application pour ses clients amateurs de voitures, qui a déjà été développée sous forme de prototype. Un cliché de smartphone pris dans la rue suffit à identifier un véhicule du portefeuille, indépendamment de l’angle sous lequel il a été pris. L’identification automatique dans l’application offre également d’autres avantages. Elle permet par exemple d’appeler le configurateur en ligne prédéfini sur le modèle de voiture identifié.
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Détection d’objet : valider des photos sur les cartes d’assurance maladie
Ce service Web est souvent utilisé pour le pré-traitement. Il localise les objets sur une photo et permet ainsi de se concentrer sur le contenu pertinent de l’image. Dans le contexte de l’application de Daimler, les véhicules sont d’abord identifiés comme des objets pertinents. Le service de classification des images peut alors se concentrer sur ces objets, ce qui permet d’affecter plus facilement une catégorie de modèle du portefeuille de produits.
Ce service Web peut être entraîné sur la base de données personnalisées, permettant de l’adapter à tout un éventail de scénarios. Deux modèles pré-entraînés sont fournis pour la détection des personnes et des visages. Ils permettent de réaliser des cas d’utilisation pour vérifier l’identité d’une personne. Par exemple, les photos d’une personne ayant été soumises avec une application pour une carte d’assurance maladie peuvent être comparées à une base de données d’images. Le fait de pouvoir comparer des photos à une liste noire permet de lutter contre la fraude.
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Extraction de caractéristiques d’image : identifier des similitudes
Ce service extrait des caractéristiques et des propriétés d’images. Son fonctionnement se base sur les formes sous-jacentes et les contours. Dans le cas d’une voiture, par exemple, ce serait les quatre pneus, le capot ou les rétroviseurs. La signification des images est codée en vecteurs. L’avantage est que les images présentant un contenu similaire, et par conséquent des vecteurs similaires, peuvent facilement être identifiées par un autre service (attribution d’un score de similarité).
Lorsque le fabricant de bijoux Swarovski reçoit la photo d’une silhouette en cristal cassée de la part d’un client, par exemple, les services recherchent des similarités visuelles avec d’autres silhouettes de leur gamme de produit. Le système présente ensuite aux employés du service les photos des produits qui ont de fortes chances d’être les mêmes que celui de la photo du client. Les avantages sont manifestes : des pièces inconnues ou difficiles à reconnaître peuvent être identifiées plus rapidement et de façon plus fiable qu’avec une recherche manuelle dans le catalogue de produits.
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Reconnaissance de caractères dans des objets et reconnaissance de texte sur des images : effectuer le contrôle d’étiquette dans le secteur des hydrocarbures
Ce service a la particularité de reconnaître non seulement les textes scannés dans des documents, mais également les textes sur des images. Les lettres peuvent être de tailles différentes ou déformées, les panneaux contenant le texte peuvent être rayés, différentes couleurs de texte peuvent être employées…Cela n’a pas d’importance. « Plus il y a de données d’entraînement, meilleurs sont les résultats », déclare P. Zaltenbach.
Par exemple, un client du secteur des hydrocarbures prévoit d’utiliser ces services pour lire les étiquettes des barils de pétrole, indiquant la production, le produit et les références. « Ces informations sont comparées aux données du système ERP et si un baril n’a pas été étiqueté correctement, une alarme se déclenche », explique l’expert de l’apprentissage automatique.
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Segmentation d’image : procéder à la mise en rayon dans les temps
Contrairement au service Web qui identifie des objets sur des images, ce service est capable d’enregistrer la forme exacte d’un objet et même d’identifier des objets partiellement couverts ou uniquement visibles par segments. Un service pré-entraîné est déjà disponible pour le secteur des biens de consommation, par exemple.
Prenons, à titre d’illustration, un supermarché qui a des difficultés pour réapprovisionner un rayon réfrigéré de bouteilles et cannettes en temps opportun. Le service de segmentation est entraîné pour fournir des informations sur le nombre de bouteilles et de cannettes restantes. « Ainsi, vous avez la garantie que le rayon réfrigéré est réapprovisionné rapidement », déclare P. Zaltenbach.
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Classification de textes : classer des textes correctement
Basé sur des données d’entraînement adaptées, ce service d’apprentissage automatique peut être utilisé pour soutenir le service client ou la gestion des données de base. Une analyse des sentiments peut alors permettre d’analyser l’évaluation de produits, par exemple pour identifier des avis positifs ou critiques issus de textes des médias sociaux. Le service peut également être utilisé pour compléter des données de base. Les détaillants peuvent automatiser la présentation des produits, par exemple, en déduisant l’unité de mesure à utiliser sur les étiquettes de prix d’après la description des produits.
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Extraction de caractéristiques de texte : adapter la jurisprudence internationale
Comme le service d’image décrit au point 3, ce service extrait les caractéristiques appropriées, mais cette fois-ci, à partir de textes. Les résultats peuvent ensuite être utilisés pour trouver des textes avec un contenu similaire. Cela est utile pour les équipes de localisation, notamment dans les entreprises qui doivent tenir compte des mises à jour apportées à la jurisprudence de certains pays dans les contrats ou descriptions de produits. Ce service d’apprentissage automatique permet de comparer des documents entre eux et de suivre les nouveautés des documents concernés en se basant sur des documents similaires plus anciens.
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Détection de la langue et traduction automatique : offrir un service dédié aux textes en lien avec SAP
Ce service de traduction automatique a été entraîné à partir de corps de textes, tout en prenant en compte la terminologie propre à SAP. Il est particulièrement utile pour les contenus tels que la documentation de logiciels, des instructions, des brochures produit, et permet également la traduction automatique d’interfaces utilisateurs.
Accélération de l’entraînement de l’apprentissage automatique grâce au partenariat avec NVIDIA
« Grâce à ces nouvelles possibilités, de nombreux autres processus peuvent être automatisés avec l’apprentissage automatique », souligne P. Zaltenbach, « et sans que des compétences particulières en apprentissage automatique soient requises ».
De plus, grâce au partenariat de SAP avec NVIDIA, les services d’apprentissage automatique peuvent être entraînés à partir de processeurs graphiques hautement performants. Le Californien NVIDIA, spécialiste des processeurs graphiques, a développé le premier « superordinateur IA », le DGX1, que SAP utilise déjà sur plusieurs sites et qui est aussi puissant que 140 serveurs GPU classiques.
« Nous utilisons déjà des GPU de pointe pour accélérer notre entraînement d’apprentissage automatique », explique P. Zaltenbach. « Et grâce au Cloud, notre service est évolutif à l’infini ».
Publié pour la première fois en anglais sur news.sap.com
