Depuis 2016, AWS met les bouchées doubles pour construire une offre cloud d'IA digne de ce nom.
En vue de combler son retard, notamment vis-à-vis de Google, considéré comme le champion du domaine, le groupe a déroulé les services ces dernières années :
Amazon Rekognition pour la reconnaissance d'images,
Amazon Transcribe pour le speech-to-text,
Amazon Polly pour le text-to-speech,
Amazon Comprehend pour la compréhension du langage naturel (NLP)
Amazon Lex pour le pilotage d'interfaces conversationnelles.
A ces briques sont venus s'ajouter AMI AWS Deep Learning pour configurer des grappes de serveurs AWS dédiées au machine learning et SageMaker, un environnement complet de data science.
Industrie, marketing et santé dans le viseur
AWS a donné le coup d'envoi d'une politique produit d'IA verticalisée. Lors de re:Invent, le groupe de Seattle a présenté une déclinaison de son outil de NLP pour le secteur médical.
Son objectif : automatiser le traitement des fichiers de santé, en matière de résultats d'analyse, d'antécédents, de prescriptions... Pour l'industrie, une offre cloud baptisée AWS RoboMaker a été annoncée.
Sur le terrain de l'automobile, AWS a dévoilé une voiture autonome miniature, au format 1/18ème : la DeepRacer....
Quant au second (Amazon Personalize), il permet de bénéficier de la technologie utilisée par le retailer sur son site d'e-commerce pour personnaliser des contenus web et recommandations de produits. Cette seconde brique met en œuvre des processus de machine learning automatisés comparables à ceux de Google AutoML.
