Pour la seconde et dernière journée de Microsoft Experiences (les 3 et 4 octobre au Palais des Congrès à Paris), la foule des clients (développeurs, partenaires et utilisateurs) étaient toujours au rendez-vous. Notamment pour le keynote de Harry Shum, vice-président exécutif en charge de l’intelligence artificielle et du research groupe chez l’éditeur de Redmond. Particulièrement en verve, ce dernier a démystifié les bénéfices attendus suite au développement de l’intelligence artificielle : « Tout le monde est enthousiasmé par l’intelligence artificielle pour compenser sa propre stupidité […] Mais, nous vivons aujourd’hui un grand moment pour l’IA qui bouleverse toutes les activités. Le cloud et l’IA ont le potentiel de réaliser la plus grande transformation digitale dans les entreprises. »

En introduction, Christopher Shaw, directeur de la division commercial software engineering, avait habilement introduit le sujet en indiquant que l’intelligence artificielle était devenue tangible grâce au cloud, aux algorithmes et à la collecte massive de données. « Notre ambition est simple et claire, injecter de l’IA dans tous les produits et services ». Et la France n’est pas en reste dans ce programme comme l’a rappelé le dirigeant de Microsoft qui se félicite du partenariat initié il y a 10 ans avec l’Inria. Sept start-ups sélectionnées par Microsoft et spécialisées dans l’IA ont aussi été installées pour une durée d’un an dans les locaux de la station F. Baptisées les éclaireuses par Christopher Shaw, elles préfigurent la généralisation de l’intelligence artificielle.

7 start-ups françaises spécialisées dans l'IA

Nous avons pu nous entretenir avec plusieurs de ces start-ups françaises spécialisées dans l’usage de l’IA et notamment DCbrain qui propose Deep Flow Engine, un outil d’intelligence artificielle dédié aux problématiques d’exploitation des réseaux de fluides pour prédire le comportement des circuits en cas de panne. François Olivier-Martin, cofondateur de DCbrain, nous a expliqué que la start-up créée en octobre 2014 a d’abord commencé à travailler sur l’efficience énergétique des datacenters - d’où le nom - en analysant les réseaux électriques et eau, avant de s’étendre à d’autres plateformes pour suivre les réseaux de flux - chez les producteurs et les consommateurs - pour détecter les anomalies, équilibrer en temps réel les réseaux et prévenir les interruptions de livraison. Parmi les clients, on peut citer Equinix, Vinci, Engie, Total, la SNCF ou GRDF.

François Olivier-Martin, cofondateur de DCbrain, à Microsoft Experiences le 5 octobre au Palais des Congrès à Paris. (Crédit S.L.)

La découverte de la topologie des réseaux est également possible depuis les mesures sans recourir au référentiel réseau, nous a indiqué le dirigeant. « Nous utilisons les sondes déjà présentes sur le réseau et pouvons même aider à mieux les positionner. Pour permettre aux clients de visualiser les données collectées, DCbrain a choisi de travailler avec la bibliothèque D3 (Data-Driven Documents). Le data wrangling est assuré par la plateforme de traitement pour alimenter. Si DCbrain a commencé par travailler pour les datacenters puis pour GRDF, le monde de la distribution s’est aussi intéressé à la solution pour travailler sur les problèmes de logistique et notamment la gestion des palettes. Des réseaux de fluides aux réseaux logistiques, l’intelligence artificielle ne s’embarrasse pas des frontières.

Un net progrès dans la reconnaissance vocale 

Autre exemple, la start-up Craft AI, qui est en fait une émanation de Masa Group, a développé une plateforme IA à destination des développeurs, pour leur permettre de concevoir des applications et services. Une API, avec un algorithme de Machine Learning, est disponible pour analyser les données clients pour, par exemple, sortir des profils atypiques. Un pont vers Dynamics Nav était par exemple mis en avant sur Experiences. D’autres usages comme la détection de dérives énergétiques (les variations de consommation électrique dans un bâtiment) sont également expérimentés avec Dalkia par exemple.

Pour analyser plus rapidement ses images, Snow Leopard Trust utilise Microsoft Machine Learning pour Apache Spark. (crédit : D.R.)

Lors de ces Experiences days, Microsoft a bien sûr mis l’accent sur ses propres outils d’IA et de machine learning appliqués notamment à la reconnaissance vocale et à la traduction instantanée qui ont fait de gros progrès ces dernières années. Une démonstration très intéressante de Laurent Bussard, développeur dans l’équipe Speech, mettait aux prises un locuteur commentant un PowerPoint, lors d’une réunion, avec une retranscription instantanée du verbatim. D’autres usages comme la traduction instantanée sur mobile sont également attendus dans les prochains mois. Chez l’éditeur de Redmond, l’IA se distingue également dans le traitement et l’analyse des données avec Azure Machine Learning, notamment employé pour aider l’organisation Snow Leopard Trust à protéger les dernières panthères des neiges dans le Nord des États-Unis. Pour classer les milliers de photos prises par les chercheurs concernés par la sauvegarde de cette espèce, Snow Leopard Trust exploite le framework RestNet et MMLSpark (Microsoft Machine Learning for Apache Spark) pour reconnaître les images où figurent des panthères des neiges. Une belle vitrine pour l’éditeur, surtout quand on apprend que le président de Snow Leopard Trust, Rhetick Sengupta, est également principal program manager chez Microsoft.