Au cours des 5 dernières années, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont passés d'une activité de niche à une activité grand public en croissance rapide. Aujourd'hui, plus de 100,000 XNUMX clients dans de nombreux secteurs s'appuient sur AWS pour des initiatives de ML et d'IA qui intègrent l'IA dans un large éventail de cas d'utilisation commerciale pour automatiser les tâches répétitives et banales, de la planification intelligente de la demande au traitement des documents et à la modération du contenu. Les services d'AWS AI aident les clients à créer des engagements plus fluides, plus rapides et plus efficaces avec les clients, ce qui améliore l'efficacité et réduit les coûts opérationnels.

Lors d'AWS re:Invent, Amazon Web Services, Inc. a annoncé une série de fonctionnalités et d'améliorations dans son portefeuille de services d'IA, y compris des solutions spécialement conçues pour résoudre les défis spécifiques à l'industrie, ce qui représente une intégration plus profonde de l'IA dans les expériences quotidiennes. Les nouvelles fonctionnalités incluent Amazon Textract Analyze Lending pour améliorer l'efficacité du traitement des documents de prêt, Amazon Transcribe Call Analytics pour analyser les appels en cours du centre de contact, la prise en charge d'Amazon Kendra pour la recherche tabulaire en HTML et sept nouvelles langues, Amazon HealthLake Imaging pour le stockage d'images médicales ; Amazon HealthLake Analytics avec des capacités d'interrogation de données multimodales, une prise en charge plus large des langages de programmation et une administration simplifiée dans Amazon CodeWhisperer. Ces innovations de services d'IA fournissent aux marchés verticaux et aux fonctions horizontales des informations plus approfondies en temps réel et des économies de coûts pour conduire la transformation dans tous les secteurs.

Ces nouvelles fonctionnalités améliorent les offres d'IA d'AWS au sommet de sa pile ML à trois couches. La couche inférieure comprend des composants fondamentaux (matériel ML et bibliothèques de logiciels ML) pour aider les clients à créer leur propre infrastructure ML, et la couche intermédiaire :Amazon Sage Maker— est un environnement de développement ML entièrement géré. La couche supérieure des services d'intelligence artificielle apporte le ML à des cas d'utilisation commerciale tels que la transcription des appels du centre de contact, le traitement des documents et l'amélioration des résultats des soins de santé. Les clients peuvent utiliser les services AWS AI sans aucune expertise en ML requise.

Les clients de différents secteurs s'appuient sur les services AWS AI pour améliorer l'efficacité et réduire les coûts opérationnels. Par exemple, WaFd Bank, une banque américaine à service complet, a amélioré son expérience client avec Talkdesk (une société mondiale de centres de contact cloud) et Intelligence AWS Contact Center (CCI), réduisant les temps d'appel jusqu'à 90 %. Et State Auto, une société de portefeuille d'assurance IARD, a automatisé le processus d'inspection de la propriété en utilisant Amazon Reconnaissance (un service de vision par ordinateur), augmentant de 83 % le nombre de réclamations qu'il examine pour détecter une fraude potentielle.

Amazon Textract Analyze Lending facilite la classification et l'extraction des données sur les prêts hypothécaires

Aujourd'hui, les sociétés de prêt hypothécaire traitent de gros volumes de documents pour extraire des données critiques et prendre des décisions sur les demandes de prêt. Par exemple, une demande de prêt hypothécaire américain typique peut comprendre 500 pages ou plus de divers types de documents, y compris les formulaires W2, les fiches de paie, les relevés bancaires, les formulaires 1040, 1003 et bien d'autres. La demande de traitement de prêt du prêteur doit d'abord comprendre et classer chaque type de document pour s'assurer qu'il est traité de la bonne manière. Après cela, l'application de traitement des prêts doit extraire toutes les données sur chaque page du document. Les données de ces documents existent dans différents formats et structures, et le même élément de données peut avoir des noms différents sur différents documents, par exemple, "SSN" ou "numéro de sécurité sociale", ce qui peut entraîner une extraction de données inexacte. Jusqu'à présent, la classification et l'extraction des données des dossiers de demande de prêt hypothécaire étaient principalement des tâches manuelles. De plus, les sociétés de prêt hypothécaire doivent gérer la demande de prêts hypothécaires qui peut fluctuer considérablement au cours d'une année, de sorte que les prêteurs ne sont pas en mesure de planifier efficacement et doivent souvent allouer des ressources pour traiter les documents sur une base ad hoc. Dans l'ensemble, le traitement des prêts hypothécaires reste manuel, lent, sujet aux erreurs et coûteux.

Extrait d'Amazon (le service d'intelligence artificielle d'AWS pour extraire automatiquement du texte, de l'écriture manuscrite et des données à partir de documents numérisés) propose désormais Amazon Textract Analyser les prêts pour rendre le traitement des documents de prêt plus automatisé, plus rapide et plus rentable à grande échelle. Amazon Textract Analyze Lending rassemble plusieurs modèles ML pour classer divers documents qui apparaissent couramment dans les packages hypothécaires, puis extrait les informations critiques de ces documents avec une grande précision pour améliorer les workflows de traitement des documents de prêt. Par exemple, il peut désormais effectuer une détection de signature pour déterminer si les documents ont des signatures requises. Il fournit également un résumé des documents dans un dossier de demande de prêt hypothécaire et identifie les documents manquants. Par exemple, PennyMac, une société de services financiers spécialisée dans la production et le service des prêts hypothécaires aux États-Unis, utilise Amazon Textract Analyze Lending pour traiter une demande de prêt hypothécaire de 3,000 5 pages en moins de XNUMX minutes. Auparavant, le traitement des documents hypothécaires de PennyMac nécessitait plusieurs heures d'examen et de préparation d'un dossier de prêt pour approbation.

Amazon Transcribe Call Analytics pour une expérience utilisateur améliorée

Dans la plupart des secteurs en contact direct avec les clients tels que les télécommunications, la finance, la santé et la vente au détail, les expériences des clients avec les centres d'appels peuvent avoir un impact profond sur la perception de l'entreprise. Les longs délais de résolution des appels ou l'incapacité à résoudre les problèmes lors des interactions en direct peuvent entraîner une mauvaise expérience client ou une perte de clientèle. Les centres de contact ont besoin d'informations en temps réel sur les problèmes d'expérience client (par exemple, un défaut du produit) pendant que des appels sont en cours. En règle générale, les développeurs utilisent plusieurs services d'IA pour générer des transcriptions d'appels en direct, extraire des informations pertinentes en temps réel et gérer des informations client sensibles (par exemple identifier et supprimer les détails sensibles des clients) pendant les appels en direct. Cependant, ce processus ajoute une complexité, un temps et un coût inutiles.

Amazon Transcribe, un service de reconnaissance vocale automatique (ASR) qui permet aux développeurs d'ajouter facilement des fonctionnalités de synthèse vocale à leurs applications, prend désormais en charge l'analyse des appels pour fournir des informations sur les conversations en temps réel. Amazon Transcribe Analyse des appels fournit désormais des informations sur les conversations en temps réel qui aident à analyser des milliers d'appels en cours, à identifier le sentiment d'appel (par exemple, les appels qui se sont terminés par un score de sentiment client négatif), à détecter la raison potentielle de l'appel et à repérer les problèmes tels que les demandes répétées de parler à un gestionnaire. Amazon Transcribe Call Analytics combine de puissants modèles automatiques de PNL de la parole qui sont formés spécifiquement pour améliorer l'expérience client globale. Avec Amazon Transcribe Call Analytics, les développeurs peuvent créer un système en temps réel qui fournit aux agents du centre de contact des informations pertinentes pour résoudre les problèmes des clients ou alerter les superviseurs des problèmes potentiels. Amazon Transcribe Call Analytics génère également automatiquement des résumés d'appels, éliminant ainsi la nécessité pour les agents de prendre des notes et leur permettant de se concentrer sur les besoins des clients. De plus, Amazon Transcribe Call Analytics protège les données sensibles des clients en identifiant et en supprimant les informations personnelles lors des appels en direct.

Amazon Kendra ajoute de nouvelles fonctionnalités de recherche

Aujourd'hui, face à la croissance rapide du volume et de la variété des données, les outils de recherche d'entreprise ont du mal à examiner et à découvrir les informations clés stockées dans les systèmes d'entreprise dans des formats de données hétérogènes et dans différentes langues. Les solutions de recherche d'entreprise classiques sont incapables de trouver des connaissances stockées dans des ensembles de données non structurés tels que des tableaux HTML, car cela nécessite d'extraire des informations à partir de formats bidimensionnels (lignes et colonnes). Parfois, les informations qu'un client peut rechercher peuvent exister dans différentes langues, ce qui rend la recherche encore plus difficile. En conséquence, les employés de l'entreprise perdent du temps à rechercher des informations ou sont incapables d'accomplir leurs tâches.

Amazone Kendra (le service de recherche intelligent d'AWS alimenté par ML) offre une nouvelle fonctionnalité qui prend en charge la recherche tabulaire en HTML. Les clients peuvent trouver plus rapidement des réponses plus précises dans les documents HTML, qu'ils soient sous forme narrative ou tabulaire, en utilisant des questions en langage naturel. Amazon Kendra peut trouver et extraire des réponses précises à partir de tableaux HTML en effectuant des analyses plus approfondies des pages HTML et en utilisant de nouveaux modèles d'apprentissage en profondeur spécialisés qui interprètent intelligemment les colonnes et les lignes pour identifier les données pertinentes. Amazon Kendra ajoute également la prise en charge sémantique de sept nouvelles langues (en plus de l'anglais) : français, espagnol, allemand, portugais, japonais, coréen et chinois. Les clients peuvent désormais poser des questions en langage naturel et obtenir des réponses exactes dans l'une des langues prises en charge. L'un des clients biopharmaceutiques d'AWS, Gilead Sciences Inc., a augmenté la productivité de son personnel en réduisant les temps de recherche interne d'environ 50 % grâce à Amazon Kendra.

Amazon HealthLake propose des solutions d'imagerie de nouvelle génération et des analyses de santé de précision

Les prestataires de soins de santé sont confrontés à une myriade de défis alors que l'échelle et la complexité des données d'imagerie médicale ne cessent d'augmenter. L'imagerie médicale est un outil essentiel pour diagnostiquer les patients, et des milliards d'images médicales sont numérisées chaque année dans le monde. Les données d'imagerie représentent environ 90 % ¹ de toutes les données de santé, et l'analyse de ces images complexes a été en grande partie une tâche manuelle effectuée par des experts et des spécialistes. Il faut souvent des semaines ou des mois aux spécialistes des données et aux chercheurs pour tirer des informations importantes des images médicales, ce qui ralentit les processus de prise de décision pour les prestataires de soins de santé et a un impact sur la prestation des soins aux patients. Pour relever ces défis, Amazon Health Lake (un service éligible HIPAA pour stocker, transformer, interroger et analyser des données de santé à grande échelle) ajoute deux nouvelles fonctionnalités pour l'imagerie médicale et l'analyse :

• Imagerie Amazon HealthLake est une nouvelle fonctionnalité éligible HIPAA qui permet aux prestataires de soins de santé et à leurs partenaires logiciels de stocker, d'accéder et d'analyser facilement des images médicales à l'échelle du pétaoctet. La nouvelle fonctionnalité est conçue pour une récupération d'image rapide en moins d'une seconde dans les flux de travail cliniques auxquels les prestataires de soins de santé peuvent accéder en toute sécurité depuis n'importe où (par exemple : Web, ordinateur de bureau ou téléphone) et avec une haute disponibilité. En règle générale, les systèmes de santé stockent plusieurs copies des mêmes données d'imagerie dans les systèmes cliniques et de recherche, ce qui entraîne une augmentation des coûts et de la complexité du stockage. Amazon HealthLake Imaging extrait et stocke une seule copie de la même image dans le cloud. Les clients peuvent désormais accéder aux dossiers médicaux existants et exécuter des applications d'analyse à partir d'une seule copie cryptée des mêmes données dans le cloud avec des métadonnées normalisées et une compression avancée. Par conséquent, Amazon HealthLake Imaging peut aider les fournisseurs à réduire jusqu'à 40 % le coût total du stockage des images médicales.
• Amazon HealthLake Analytics est une nouvelle fonctionnalité éligible HIPAA qui facilite l'interrogation et l'extraction d'informations à partir de données de santé multimodales (par exemple : imagerie, texte ou génétique), au niveau individuel ou de la population, avec la possibilité de partager des données en toute sécurité dans toute l'entreprise. Il supprime la nécessité pour les prestataires de soins de santé d'exécuter des exportations de données complexes et des transformations de données. Amazon HealthLake Analytics normalise automatiquement les données de santé brutes provenant de sources disparates (par exemple : dossiers médicaux, réclamations d'assurance maladie, DSE ou dispositifs médicaux) dans un format analytique et interopérable en quelques minutes. La nouvelle capacité réduit ce qui prendrait autrement des mois d'efforts d'ingénierie pour permettre aux prestataires de se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : fournir des soins aux patients.

Amazon CodeWhisperer offre une prise en charge plus large et une administration simplifiée

Alors que le cloud a démocratisé le développement d'applications grâce à un accès à la demande au calcul, au stockage, à la base de données, à l'analyse et au ML, le processus traditionnel de création d'applications logicielles dans n'importe quel secteur reste chronophage. Les développeurs doivent encore passer beaucoup de temps à écrire du code répétitif qui n'est pas directement lié aux problèmes de base qu'ils veulent résoudre. Même les développeurs très expérimentés ont du mal à suivre le rythme de plusieurs langages de programmation, frameworks et bibliothèques de logiciels, tout en s'assurant qu'ils suivent la syntaxe de programmation correcte et les meilleures pratiques de codage.

Chuchoteur de code Amazon (un service alimenté par ML qui génère des recommandations de code) prend désormais en charge AWS Builder ID afin que tout développeur puisse s'inscrire en toute sécurité avec une simple adresse e-mail et activer Amazon CodeWhisperer pour son IDE dans AWS Toolkit. En plus de Python, Java et JavaScript, Amazon CodeWhisperer ajoute la prise en charge des langages TypeScript et C# pour accélérer le développement de code. En outre, Amazon CodeWhisperer fait désormais des recommandations de code pour les interfaces de programmation d'application (API) AWS dans ses services les plus populaires, y compris Cloud de calcul élastique Amazon (Amazon EC2), AWS Lambdaet Service de stockage simple Amazon (Amazon S3). Enfin, Amazon CodeWhisperer est désormais disponible sur le Console de gestion AWS, afin que tout administrateur AWS autorisé puisse activer Amazon CodeWhisperer pour son organisation.

Conclusion

Avec ces nouvelles fonctionnalités et capacités, AWS continue d'étendre son portefeuille de l'ensemble de services d'IA le plus large et le plus complet. AWS reconnaît également qu'à mesure que les cas d'utilisation basés sur l'IA deviennent omniprésents, il est important que ces capacités soient conçues de manière responsable. AWS s'engage à développer ses services de manière responsable et à soutenir ses clients pour les aider à déployer l'IA de manière responsable. En permettant aux clients d'ajouter plus facilement et de manière responsable des capacités d'IA nouvelles et étendues à leurs applications et flux de travail, AWS libère encore plus d'innovation et aide les entreprises à repenser leur approche et à résoudre certains de leurs défis les plus pressants. Pour en savoir plus sur l'approche globale d'AWS en matière d'IA responsable, visitez Utilisation responsable de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.

Bibliographie

¹SK Zhou et al., "A Review of Deep Learning in Medical Imaging: Imaging Traits, Technology Trends, Case Studies With Progress Highlights, and Future Promises", dans Actes de l'IEEE, vol. 109, non. 5, pp. 820-838, mai 2021, doi : 10.1109/JPROC.2021.3054390.

À propos de l’auteur

Bratin Saha est le vice-président de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique chez AWS.

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• Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-unveils-new-ai-service-features-and-enhancements-at-reinvent-2022/