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Build 2020 : l’IA au service (bientôt) des utilisateurs 365 ou pour lutter contre le Coronavirus !

De multiples annonces et améliorations ont été annoncés au sein de l’actuelle Build qui est accessible, cette année, entièrement et gratuitement, en ligne (à la manière de la Google I / O, annulée, pourtant, cette année). Au cours d’une des conférences, Microsoft expose brièvement une des manières de lutter, selon la firme, contre le Coronavirus : en collectant des données pour prédire des scénarios et les appliquer. De son côté, le projet Cortex, présenté en 2019 lors de l’Ignite, optimisera les solutions 365.

 

 

 

Derrière Cortex réside une volonté d’avoir une data aussi fraîche, actualisée que possible via les connecteurs configurables depuis Microsoft Graph (APIs).

En plus de la suite 365, Teams, Outlook mais aussi Search intégreront cette technologique qui repose, en fait, sur de la métadonnée : en clair et de manière grossière, Microsoft éduque son IA pour que sa conductivité “cérébrale” soit aussi réactive que possible (sinon, aucun intérêt d’avoir une donnée ou un ensemble de données déjà “périmé”, donc inutilisable). L’année 2019 passée, on remarque qu’Azure est passé dans la cour des grands avec toute une palette de solutions Cloud : du coup, il a fallut, surtout avec des concurrents comme Google, passer la troisième avant la seconde – prédiction oblige – en allant plus loin que la mise à disposition d’un simple espace dans les nuages avec synchronisation : le principe a été de faire “muter” chaque services avec, de près ou de loin, une bonne dose d’IA “connectée”. Le projet Cortex embrasse cette philosophie, dans les (très) grandes lignes. Il sera disponible d’ici l’été 2020 et, déjà, 75 entreprises teste les fonctionnalités de Cortex via “plus de 100 sources de données disponibles” ou à créer, depuis Graph. Projet Cortex a récemment été mis à jour, depuis le 12 Mai dernier.

 

Concernant la lutte contre le Coronavirus, les données sont recueillies auprès de la population ce qui engendrent, alimentent des schémas ou scénarios : un exemple avec l’une des nombreuses entreprises-partenaires KenSci, qui recense des données statistiques dans le domaine hospitalier, comme le nombre de lits, entre-autres. L’idée serait de pouvoir prédire, sur une demie-heure le nombre de lits qui seraient disponibles pour pouvoir optimiser les roulements entre chaque patients.

 

Les données sont traitées grâce au ML (Machine Learning) et permettent d’être réutilisé dans les solutions Azure. Il faudra voir si ces données tiennent compte des imprévues (avec une marge ou l’existence d’une donnée assimilée à un ou plusieurs évènement imprévus) : imaginons un patients rétablis mais qui rechute mystérieusement pour une raison inconnue et qu’il faudrait garder en hospitalisation par mesure de sécurité.

Une des nombreuses autres entreprises-partenaires, SyTrue, a également présenté l’organisation de ces données via une base dédiée qui recense presque toutes les données sur les futurs malades atteints du COVID-19 : médicaments, symptômes, salle ou lit que le patient occupe à l’instant “T”.

L’ensemble des données sont assez facilement, d’ailleurs, exportables en .PDF :

 

Gageons que la statistique tiendra compte, en fait, du facteur humain qui n’est pas aussi rectiligne que la data… A suivre !

 

Sources :




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