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Cloudera dévoile sa vision de l'industrialisation de l'IA à l'occasion du Gartner Symposium ITxpo


Rédigé par Communiqué de Cloudera le 23 Octobre 2018

Cloudera développe son leadership en matière de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle pour industrialiser le processus de livraison de solutions IA à l'échelle des entreprises.



Cloudera, Inc., (NYSE: CLDR), fournisseur d’une plateforme moderne de Machine Learning et d’Analytics optimisée pour le Cloud, a présenté au Gartner Symposium ITxpo d’Orlando sa vision stratégique pour accélérer l'industrialisation du Machine Learning (ML) et de l'Intelligence Artificielle (IA) en entreprise : faire de l'élaboration, de l'évolution et du déploiement du Machine Learning un processus automatisé, réitérable et prévisible. Via sa plateforme de Machine Learning, l'environnement de développement Cloudera Data Science Workbench et ses offres de conseil et de recherche en IA appliquée, Cloudera permet à des centaines d’entreprises d’avoir un meilleur aperçu de leurs données, de détecter les activités anormales et d’effectuer la prédiction d'événements. Aujourd’hui, Cloudera entend faciliter encore les réussites de ses clients dans ces domaines grâce à une vision de l'industrialisation de l'IA. Les clients de Cloudera seront désormais en mesure d'automatiser la prise de décision à l'échelle de l’entreprise. Élaborer, déployer et faire évoluer des applications de ML/IA pourra être réitéré grâce à ce que Cloudera appelle une "AI Factory" permettant de prendre des décisions à partir des données quelle que soit l’échelle, où que ce soit.

« L'entreprise moderne va devenir un réseau d'applications intelligentes basées sur l'IA et le Machine Learning. Pour le moment, les efforts consentis pour l’élaboration des solutions de ML et d'IA portent majoritairement sur l’allocation et le maintien de l'infrastructure sous-jacente, plutôt que sur la construction d’un ensemble combiné de capacités pouvant accroître la valeur ajoutée pour l'entreprise » déclare Hilary Mason, General manager, Machine Learning chez Cloudera. « Les déploiements IA devraient être monotones, dans le sens où déployer et faire évoluer ce type d'applications devraient être considérés comme des tâches routinières. Nous devons prêter attention à la valeur générée, non pas à la technologie. C'est pourquoi Cloudera fait évoluer ses produits et sa plateforme pour industrialiser le processus de livraison de solutions IA à l'échelle de l’entreprise. »
Aujourd'hui, aucune plateforme n’est à même d’unifier ni d’exécuter l’ensemble des flux de ML et d'IA. Des projets isolés de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle utilisant différentes piles technologiques finissent par aboutir à la duplication des efforts dans l'entreprise. Une infrastructure en silo génère des problèmes de qualité et un risque lié à la sécurité, la gouvernance et la conformité. Le recours à des solutions sur mesure n'est possible qu'en développant et en différenciant les compétences internes. Se limiter aux environnements d'un seul éditeur peut entraver la flexibilité et l'agilité requises pour innover et saisir de nouvelles opportunités commerciales. Ces défis courants constituent des obstacles pour réussir à mettre en œuvre et faire évoluer les capacités de ML et d'IA à l'échelle de l’entreprise.

Le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle industrialisés pour l’entreprise permettent de relever ces défis en donnant aux entreprises les moyens de construire une AI Factory réitérable afin de prendre des décisions à partir des données quelle que soit l’échelle, où que ce soit. Un tel dispositif nécessite un socle technique moderne et une plateforme pour gérer les flux de données connectées dans de multiples environnements cloud et sur site. Grâce à une AI Factory, les entreprises peuvent détenir et protéger leurs données et leur propriété intellectuelle, garder le contrôle sur leur avenir et injecter l'IA dans toutes les opérations pouvant être automatisées, de façon fiable, prévisible et sécurisée.

En capitalisant sur sa grande expérience en matière de Machine Learning, d'analytique et de cloud, Cloudera prévoit d'accélérer sa feuille de route pour aider ses clients à tirer plus vite parti de la valeur de leurs données grâce à des capacités de ML et d'IA. Cloudera vise à assurer des flux de Machine Learning continus et de bout en bout dans toute l'entreprise et à faciliter le calcul informatique élastique avec les nouvelles capacités de cloud public et hybride participant à sa stratégie cloud pour les données des entreprises annoncée récemment. Cloudera prévoit également d'élargir la compatibilité avec des frameworks libres tels que Tensorflow, Spark, Python et les opérations analytiques en langage R, ainsi que de simplifier le déploiement et la gestion de modèles IA de production.




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