Qu’est-ce qu’Amazon SageMaker ?
Amazon SageMaker est un service de machine learning proposé par AWS (Amazon Web Services).
Il permet de créer, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle à grande échelle.
Le service s’adresse aux développeurs, data scientists et ingénieurs souhaitant automatiser l’usage de l’IA dans leurs applications.
À quoi sert Amazon SageMaker ?
Amazon SageMaker simplifie le processus de création d’un modèle de machine learning de bout en bout.
Il centralise les étapes nécessaires : préparation des données, choix de l’algorithme, entraînement, test et déploiement.
Le service est utilisé dans des domaines comme la détection de fraude, la recommandation de produits ou l’analyse prédictive.
Il est conçu pour s’adapter aux besoins des entreprises, qu’elles soient débutantes ou avancées en science des données.
Comment fonctionne Amazon SageMaker ?
SageMaker repose sur des instances de calcul dans le cloud qui effectuent les tâches de machine learning.
L’utilisateur peut charger ses données, configurer un algorithme, puis lancer l'entraînement du modèle.
Il existe des modèles pré-entraînés, mais l’utilisateur peut aussi construire ses propres modèles sur mesure.
Une fois le modèle prêt, il peut être déployé en ligne (API) pour des requêtes en temps réel.
SageMaker intègre aussi des outils de monitoring pour suivre les performances et corriger les biais.
Différences avec des notions proches
Amazon SageMaker n’est pas une simple bibliothèque d’IA comme TensorFlow ou PyTorch.
Ces bibliothèques sont des outils de programmation. SageMaker est une plateforme complète, avec une interface et des services intégrés.
Contrairement à une solution open source installable localement, SageMaker est exclusivement hébergé dans le cloud AWS.
Il se distingue aussi des logiciels de data science classiques, car il est conçu pour automatiser et industrialiser les modèles.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de e-commerce peut utiliser SageMaker pour recommander des produits selon l’historique d’un client.
Dans le secteur bancaire, il peut servir à détecter des transactions suspectes en temps réel.
Un cabinet RH peut s’en servir pour prédire les départs volontaires de collaborateurs.
Un service client peut intégrer un modèle de traitement automatique des demandes basé sur SageMaker.
Des services publics peuvent l’utiliser pour analyser les risques environnementaux à partir de données satellites.