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Intelligence Artificielle : SAS enrichit son offre en matière de machine learning et de traitement du langage naturel


Rédigé par Communiqué de SAS le 5 Mars 2018

Munich Re témoigne de son usage et de sa collaboration avec SAS.



Intelligence Artificielle : SAS enrichit son offre en matière de machine learning et de traitement du langage naturel
SAS, le leader de l’analytique, aide ses clients à développer plus facilement leurs projets d’intelligence artificielle, en leur offrant des capacités de machine learning, de deep learning, de statistiques, d’analyse textuelle et prédictive. La dernière version de la plate-forme SAS® inclut sa nouvelle offre SAS Visual Text Analytics, ainsi que des évolutions majeures de SAS Visual Data Mining and Machine Learning, qui tirent parti des nouvelles fonctionnalités de SAS® Viya®.

Ont récemment adopté les solutions analytiques de SAS Viya, la Croix Rouge Américaine, Cisco, Klingel Group (2e distributeur allemand de vêtements et accessoires de mode, implanté dans 12 pays européens) et Munich Re, l’un des leaders mondiaux de la réassurance.

Quoi de nouveau dans cette version de la plate-forme ?
SAS Visual Text Analytics valorise les données non structurées, grâce à la puissance combinée du traitement du langage naturel (NLP), de l’apprentissage machine (machine learning) et des règles linguistiques. La solution répond aux besoins de différents secteurs d’activité : gérer et interpréter des notes, évaluer des risques et la fraude, et utiliser le feed-back des clients pour une détection anticipée des problèmes. SAS Visual Text Analytics inclut des fonctionnalités de text mining, d’extraction contextuelle, de catégorisation, d’analyse de sentiments et de search, au sein d’un environnement moderne et flexible. Le logiciel permet de préparer des données pour l’analyse, d’explorer visuellement des sujets et thématiques, de bâtir des modèles textuels et de les déployer dans des systèmes ou processus métiers existants. Les utilisateurs sont en mesure d’analyser rapidement de gros volumes de données en utilisant des modèles prédéfinis et en intégrant les résultats des analyses textuelles à d’autres systèmes de prévision ou de machine learning.
La nouvelle version de SAS Visual Data Mining and Machine Learning offre un environnement graphique complet qui couvre l’ensemble des opérations liées au machine learning et au deep learning, depuis l’accès aux données et leur préparation, jusqu’à la construction et au déploiement de modèles sophistiqués. Les traitements distribués en mémoire offrent plus rapidement des réponses aux principales questions métiers, tout en assurant une utilisation plus efficace des données et des compétences. La solution supporte en outre la programmation en langages open source comme Python et R.
L'une des principales innovations de la plate-forme SAS réside dans son interface web qui unifie l'ensemble du cycle de vie analytique et encourage les équipes à collaborer. Désormais, toutes les opérations – depuis la préparation des données, jusqu’à la découverte et l'exploration interactive, en passant par le développement et le déploiement de modèles, sont prises en charge à partir d'une interface graphique unique. Cet environnement étroitement intégré accélère la production d'algorithmes d'apprentissage machine. Ceux-ci peuvent, par exemple, permettre de créer des relations clients plus profitables, lutter contre la fraude et gérer efficacement les risques.
« SAS offre une combinaison de fonctionnalités analytiques avancées, de déploiement de modèles, de préparation de données et de visualisation au sein d’une plate-forme unique. Les utilisateurs sont désormais en mesure de dérouler l’ensemble des étapes du processus analytique sans devoir passer d’une solution à une autre » déclare Dan Vesset, Group Vice President for Analytics and Information Management Research chez IDC. « Il est évident qu’avec les nombreux enrichissements apportés à sa plate-forme, qui intègre les derniers algorithmes statistiques, d'apprentissage machine, d'apprentissage profond et d'analyse textuelle, et prenant en charge les langages open source, SAS va conserver sa position de leader de l'analytique et des plates-formes cognitives/IA dans les années à venir ».

Munich Re équipe plus d’utilisateurs et développe ses capacités de deep learning

« En tant qu’utilisateur pilote, Munich Re a joué un rôle essentiel en nous aidant à façonner nos nouvelles solutions et plate-forme, » commente Saurabh Gupta, Director of Analytics Products chez SAS. « A travers notre collaboration, nous avons pris conscience que la nouvelle version de SAS unifie leur infrastructure d'analyse et permet aux utilisateurs de compétences variées de collaborer pour relever plus rapidement les objectifs de l'organisation. Le retour des clients a toujours été essentiel pour aider SAS à lancer ses produits ».

Spécialiste international de la réassurance, Munich Re accède à des volumes massifs de données envoyés dans un environnement centralisé. L’utilisation de SAS au sein d’une interface collaborative pour exécuter des algorithmes de machine learning, alimentés par des big data, va lui permettre d’acquérir de nouvelles connaissances pour répondre rapidement à des problématiques métiers, tout en améliorant l’expérience client. L’accès à des fonctionnalités d’intelligence artificielle embarquées et aux derniers algorithmes de deep learning lui conservera sa place à l’avant-garde de l’analytique.

« La dernière version de SAS permet à l’ensemble de nos utilisateurs de démarrer rapidement et de collaborer aisément grâce à une interface graphique unique » conclut Wolfgang Hauner, Chief Data Officer chez Munich Re. « Nous apprécions le fait qu’elle permette aux utilisateurs qui ne connaissent pas la technologie de SAS de coder en Python ou R, et d’exécuter toutes les opérations via une seule et unique plate-forme. Elle répond à la fois aux besoins des data scientists confirmés et des novices. Cette capacité à séduire les experts et les non-initiés va aider un large éventail d’utilisateurs et d’équipes à explorer et à analyser les mêmes données, grâce à des processus de découverte de données et de construction de modèles plus collaboratifs. »




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