Souhaitant monter dans la chaîne de la valeur, AWS s’intéresse aux aléas commerciaux de ses clients. La firme américaine vient ainsi de généraliser son offre Lookout for Metrics qui s’appuie sur le machine learning pour assurer un suivi du business de l’entreprise. L’objectif du service est de détecter des évènement spécifiques. Comme par exemple un afflux d’inscription après une campagne ou une publication.
Un des principaux problèmes de ces évènements est de passer souvent inaperçus en raison d’un manque de visibilité. Habituellement les entreprises détectent ces anomalies en configurant un système de veille générant des alertes selon des indicateurs prédéfinis (comme par exemple des ventes quotidiennes atteignant un seuil déterminé). Ces règles statistiques peuvent cependant devenir obsolètes au fil du temps, à mesure que l’entreprise évolue et que des paramètres changent comme le volume moyen de ventes quotidiennes.
Des modèles IA made in Amazon
Lookout for Metrics remplace les règles statistiques par des modèles d’intelligence artificielle qui selon AWS s’adaptent automatiquement aux évolutions. Ainsi sur les ventes, les algorithmes vont prendre en compte les fluctuations saisonnières de la demande. Le service répond à un autre défi sur l’identification de la cause des anomalies. Les modèles sont capables d’analyser plus rapidement les raisons d’un événement spécifique et donner les moyens aux entreprises de réagir vite.
Les algorithmes pour l’offre d’AWS ne sortent pas du chapeau, mais de la maison-mère Amazon. Le leader du e-commerce les utilise pour l’analyse de ses propres opérations. Les entreprises peuvent connecter Lookout for Metrics à leurs données opérationnelles stockées dans AWS, mais aussi à des plateformes externes comme Salesforce, ServiceNow, Zendesk. Toujours dans cette démarche de verticalisation de ses offres, AWS décline les services d’IA de Lookout à l’analyse des problèmes de production (Lookout for Vision) et pour les équipements industriels via des capteurs (Lookout for Equipment).