AWS SageMaker est un service proposé par Amazon Web Services. Il permet de créer, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle (IA) à grande échelle.
Ce service est utilisé dans les entreprises pour accélérer les projets de machine learning, même sans expertise avancée en IA.
Qu’est-ce que AWS SageMaker ?
AWS SageMaker est une plateforme cloud destinée au machine learning. Elle simplifie l’ensemble du cycle de vie d’un modèle d’IA.
Ce service gère les étapes techniques, comme la préparation des données, l’entraînement, la validation et le déploiement du modèle.
Il est conçu pour les data scientists, les développeurs, mais aussi les équipes non spécialisées souhaitant utiliser l’IA dans leur activité.
À quoi sert AWS SageMaker ?
AWS SageMaker est utilisé pour automatiser et industrialiser les projets d’intelligence artificielle.
Il permet de créer des modèles pour prédire des ventes, recommander des produits, détecter des fraudes ou encore analyser des images.
Les équipes l’utilisent pour réduire le temps de développement des modèles, éviter les erreurs et contrôler les coûts liés au machine learning.
Il s’intègre également à d’autres services AWS, ce qui facilite son adoption dans des systèmes existants.
Comment fonctionne AWS SageMaker ?
SageMaker propose une interface web et des outils en ligne de commande. L’utilisateur peut y charger ses données, configurer son modèle et lancer l’entraînement.
Le service propose des modèles préfaits (appelés modèles préentraînés) et permet aussi d’en créer depuis zéro.
Une fois le modèle prêt, SageMaker propose des outils pour le tester, l’évaluer puis le mettre en ligne pour des utilisateurs finaux.
Le service prend en charge l’automatisation (AutoML), les notebooks Jupyter, et des outils pour détecter les biais ou expliquer les résultats.
Différences avec des notions proches
SageMaker est souvent confondu avec des bibliothèques d’IA comme TensorFlow ou PyTorch. Pourtant, ces outils servent uniquement à construire les modèles, pas à les déployer ou les gérer.
SageMaker regroupe plusieurs services en un seul : préparation des données, entraînement, déploiement, surveillance, correction du modèle.
Contrairement à un environnement local, SageMaker utilise l’infrastructure d’AWS, ce qui permet une plus grande échelle et une gestion optimisée des ressources.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de e-commerce peut utiliser SageMaker pour suggérer des articles à ses clients en fonction de leur historique d’achat.
Une banque peut s’en servir pour détecter des transactions frauduleuses en temps réel grâce à un modèle entraîné sur des données passées.
Un service RH peut l’utiliser pour analyser des CV avec un modèle de traitement automatique du langage, et extraire les compétences les plus pertinentes.
Dans l’industrie, des capteurs peuvent envoyer des données à un modèle hébergé sur SageMaker afin de prédire les risques de panne d’un équipement.