Introduction

Le petit distributeur de livres par correspondance et en ligne n’aura mis qu’un quart de siècle pour devenir le deuxième distributeur du monde. Créé par Jeff Bezos en 1994, Amazon s’affichait en 2019 au deuxième rang des commerçants de la planète, juste derrière le pionnier Walmart avec 200 milliards d’euros de chiffres d’affaire (contre 440 milliards pour la firme fondée par Sam Walton en 1962).

Le nom « Amazon » résume la stratégie de son inventeur : créer le plus grand flux entre ses entrepôts et le foyer des consommateurs, un large tuyau fleuve dans lequel couleraient tous les biens de consommation, dont on peut avoir besoin. Pendant les confinements de 2020, ce sont les enseignes classiques comme Carrefour, Leclerc ou Fnac et Darty qui ont le plus progressé. Même les petits commerçants ont été poussés à la numérisation. Mais le mouvement ne fragilise pas le géant de Seattle. Plus le monde se numérise, plus son avance technologique prend de la valeur. La menace vient du géant chinois Alibaba qui suit la même stratégie.

Mais il faut savoir, que même si l’activité de distributeur es très rentable, la filiale Amazon Web Services contribue pour 40% (environ) au bénéfice du groupe. AWS est un coup de génie, l’infrastructure du groupe est volontairement surdimensionnée pour permettre la vente de service IT (avec pas mal d’IA) au entreprises.

 

Amazon et son intelligence artificielle très indiscrète

Faire voler un drone d’intérieur pour protéger votre maison, payer vos courses avec la paume de votre main et écouter avec un bracelet vos conversations pour vous aider à gérer vos émotions sont les trois nouveaux produits annoncés ces dernières semaines par Amazon. Leur point commun : ils collectent tous vos données très personnelles pour « nourrir » les algorithmes d’intelligence artificielle développés par le géant du e-commerce.

Un drone filme l’intérieur de notre maison

Probablement le produit le plus surprenant des trois. Amazon propose un drone équipé d’une caméra qui vole à l’intérieur de votre habitat lorsque vous êtes absent. Il vous permet d’aller observer tous les recoins de votre maison lorsque vous êtes en déplacement. En vous connectant avec votre téléphone, vous pouvez ainsi vérifier que vous n’avez pas laissé une fenêtre ouverte ou encore oublié de rentrer votre store.

La vidéo de promotion présente un cambrioleur qui entre dans votre maison et qui décide de repartir après s’être retrouvé en face de votre drone (pourtant il n’a pas l’air bien méchant, en tout cas il me fait beaucoup moins peur qu’un doberman). La proposition de valeur mise en avant : pour $249, plus besoin d’équiper toutes les pièces de votre maison d’une caméra.

Est-ce qu’on veut vraiment qu’Amazon scanne en permanence notre intérieur ? Que va-t-il se passer ensuite ? En même temps que notre drone surveille notre intérieur, il pourra par exemple aussi identifier que notre canapé est usé et Amazon nous proposera d’acheter un nouveau modèle en cuir rouge, sur la base de nos préférences (fournis par le profilage provenant de l’historique de nos commandes sur sa plateforme d’achat en ligne).

La paume de notre main comme moyen d’identification pour payer nos courses

Prochainement, les consommateurs qui rentreront dans un magasin Amazon Go pourront payer les courses en scannant la paume de leur main. Ce système analyse votre paume (la forme, les lignes et la configuration de vos veines) pour vous identifier. C’est une technique analogue à la technologie de reconnaissance faciale, basée sur l’utilisation de nos informations biométriques. L’ambition d’Amazon va au-delà du paiement. Cette solution pourrait également remplacer les tickets de concerts ou encore permettre de faire le check-in à l’aéroport.

Est-ce qu’on veut vraiment que la paume de notre main soit enregistrée dans le cloud/nuage d’Amazon ? Si Amazon est victime d’une cyberattaque et que nos données biométriques sont volées, cela devient très critique. On ne peut pas modifier la paume de la main comme on change un mot de passe ! Pour que ce service fonctionne, les données doivent être centralisées, ce qui est différent des solutions biométriques actuelles comme la reconnaissance faciale sur un iPhone. Apple n’enregistre (pour le moment) pas ces données, elles sont uniquement conservées localement sur le téléphone.

Un bracelet pour analyser notre voix et notre corps

Halo, c’est le petit nom donné à ce nouveau bracelet connecté (encore un !). Parmi les nombreuses fonctions, il est équipé de micros pour enregistrer vos conversations. Il vous informe ainsi sur le ton de votre voix lorsque vous communiquez avec d’autres personnes. Les algorithmes d’intelligence artificielle vous indiquent ensuite si vous êtes joyeux ou bouleversés…la petite voix qu’on a normalement dans notre tête provient maintenant de notre poignet. Le bracelet est également fourni avec une application qui scanne votre corps en 3D pour calculer votre masse graisseuse et ensuite vous aider à réduire votre surpoids. Pour vous motiver, l’application montre à quoi votre corps pourrait ressembler après quelques séances d’entrainements physiques.

Est-ce qu’on veut vraiment qu’Amazon mesure notre état physique et émotionnel ? Même si Amazon indique que tous les enregistrements et les photos sont effacés, il va quand même en connaître encore plus sur nous, notre personnalité et notre condition physique. Et si Amazon lance ensuite un produit d’assurance ou effectue un partenariat avec des assurances maladie, que va-t-il se passer ?

Amazon nous connaîtra mieux que nous-même
Ces trois produits amènent une nouvelle dimension à la transition numérique : ils combinent les données de notre monde physique (dans ce cas notre habitat), nos informations biométriques et nos actions dans le monde digital. Avec ces nouveaux « Big data » combinés, les géants de la Tech vont nous connaîtrons mieux que nous. L’historien Yuval Harari avait déjà, il y a quelque temps, mis en garde contre cette évolution, avec un exemple très parlant : une entreprise comme Amazon pourra identifier qu’une personne est homosexuelle avant qu’elle le réalise elle-même…avec le risque que cette information tombe entre les mains de gouvernements totalitaires où cette orientation sexuelle est condamnée.

En attendant une éventuelle réaction plus globale du politique, il va falloir que chacun de nous, comme consommateur, analyse ces nouveaux produits de manière critique. Si l’on reprend l’exemple du paiement avec la paume de sa main : est-ce qu’il est souhaitable de créer un mot de passe qui fait partie de notre corps ? Les avantages sont-ils suffisamment grands par rapport au risque ? De nombreuses alternatives existent et fonctionnent très bien, comme le paiement sans contact par RFID proposé par les émetteurs de carte de crédit. Il est donc préférable de ne pas utiliser un tel système biométrique.

La crise sanitaire a rendu ces entreprises technologiques encore plus puissantes (Amazon annonçait fin juillet un bénéfice net de $5.2 milliards sur 3 mois, le double du profit sur la même période l’année dernière). Elles vont donc pouvoir nous « inonder » d’innovation, en se concentrant probablement sur nos données de santé, le nouvel eldorado pour accroître leur pouvoir. Il va donc falloir être prudent, ces nouveaux produits deviennent très intrusifs pour notre sphère privée.« https://blogs.letemps.ch/raphael-rollier/2020/10/06/amazon-et-son-intelligence-artificielle-tres-indiscrete/

Alexa : la traduction instantanée s’invite sur les enceintes Echo

Les enceintes de la gamme Echo recevront prochainement une mise à jour avec quelques nouveautés pour l’assistant Alexa, et notamment la possibilité d’effectuer des traductions à la volée.

Le traitement massif de données permet aux grandes entreprises de mettre au point des algorithmes de plus en plus performants et la traduction automatique fait partie des travaux qui reviennent régulièrement. Microsoft, Google et Apple partagent des travaux sur ce secteur depuis quelque temps déjà, et Amazon dévoile les siens au sein d’Alexa.

De la traduction à la volée

Depuis un moment déjà, Alexa propose de traduire certains mots dans une autre langue. Cette fois, l’assistant virtuel permet d’effectuer des traduction en direct. Parmi les langues prises en charge, il y a bien sûr l’anglais mais également le français, le portugais, l’allemand, l’italien, l’espagnol, le brésilien et l’hindi.

VentureBeats rapporte les propos d’un porte-parole d’Amazon, lequel explique : « Nous estimons que les utilisateurs peuvent agir de différentes façons avec cette fonctionnalité d’Alexa. » Et d’ajouter que ces derniers peuvent « communiquer avec leurs amis et leur famille qui parlent un langage différent ou s’entraîner à parler ou à apprendre des expressions dans une nouvelle langue. »

Les enceintes de la gamme Echo disposant d’un écran – telle que l’Echo Show – procéderont à une transcription en affichant le texte original ainsi que la traduction en dessous.

Le mois dernier, Amazon avait déployé une fonctionnalité baptisée mode multilingue permettant aux Echo de prendre en charge plusieurs langues sans devoir se rendre à chaque fois au sein des paramètres de l’application.

Amazon, dans les pas de Google

Avec cette nouvelle fonctionnalité, Amazon entend mieux se positionner face à Google. Depuis l’année dernière les enceintes des familles Google Home et Nest sont elles aussi capables d’effectuer des traductions en direct avec le mode Interpreter.

Toutefois, chez Google, le nombre de langues prises en charge est plus important. En outre, l’assistant est capable d’effectuer ce genre de traductions depuis une plus grande gamme d’appareils, incluant non seulement les enceintes mais également les smartphones, les tablettes ainsi que les écouteurs Pixel Buds.

Lire aussi :
Alexa peut maintenant prendre le contrôle de votre imprimante (si vous le lui demandez)
Amazon Alexa comprend maintenant l’intention qui se cache derrière une question« https://www.clubic.com/pro/entreprises/amazon/actualite-24799-amazon-alexa-la-traduction-instantanee-s-invite-sur-les-enceintes-echo.html

Comment Amazon a économisé des millions de tonnes d’emballages grâce à l’IA

Amazon s’attaque au gaspillage des emballages grâce à l’intelligence artificielle.

Amazon est le cofondateur du Climate Pledge. Les signataires de ce texte s’engagent à atteindre les objectifs de l’Accord de Paris avec dix ans d’avance. Leur défi ultime est d’atteindre le zéro carbone net d’ici 2040.

Pour y parvenir, Amazon a mis au point une solution de machine-learning alimentée par la plateforme d’apprentissage automatique Amazon SageMaker. Son but principal est de créer un processus d’emballage plus durable, tout en maintenant la barre de l’expérience client élevée. Ainsi, dans un billet de blog l’entreprise décrit de quelle façon l’intelligence artificielle lui permet de déterminer comment utiliser la bonne quantité d’emballage pour les centaines de millions de produits qu’elle expédie.

Une réduction de 36% du poids des emballages

Pour limiter sa production de déchets, le géant du commerce en ligne utilise l’apprentissage automatique (machine-learning) ainsi qu’une combinaison de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur. Selon Amazon, ces outils lui ont permis de réduire de 36 % le poids des emballages par expédition. Cela représente plus d’un million de tonnes de paquets, soit l’équivalent de plus de 2 milliards de boîtes d’expédition, au cours des six dernières années.

Plus précisément, ces technologies permettent à l’entreprise d’affiner le choix d’emballage pour chaque produit. En effet, étant donné la taille du catalogue d’Amazon, trouver la bonne quantité d’emballage pour expédier un article représente un défi de taille.

Un modèle de machine-learning

L’apprentissage automatique ou “machine-learning” (ML) permet de prédire si Amazon peut expédier un produit en toute sécurité, dans un type d’emballage particulier. Cette technologie se base sur des données textuelles provenant de listes de produits en ligne, telles que le nom de l’article, sa description, son prix et les dimensions de l’emballage.

Pour son bon fonctionnement, les commentaires des clients sont primordiaux. En effet, ce sont eux qui alimentent les tests statistiques nécessaires au machine-learning. En clair, lorsqu’un emballage ne protège pas assez un produit, Amazon a accès à un retour d’information quasi-direct. Les clients signalent le mauvais état via plusieurs mécanismes d’évaluation en ligne. L’intelligence artificielle se base, soit sur les données des produits livrés avec succès, soit sur celles des produits arrivés endommagés parce qu’ils étaient mal protégés.

L’importance des mots-clés

Lors du choix du paquet, certains mots-clés sont particulièrement importants. Une particularité que le système de ML développée par Amazon a bien intégrée.

Par exemple, les mots-clés “multipack” et “bag” suggèrent que le produit pourrait déjà comporté un emballage de protection initial. Pour ces derniers, les enveloppes semblent être la solution la plus pertinente. À l’inverse, les mots-clés “céramique”, “tasse” et “verre” indiquent qu’une expédition dans en enveloppe matelassée n’est pas adaptée. Pour ne pas les endommager, Amazon devra donc envoyer ces produits dans un carton.

Limiter les risques d’erreur 

 

Comment former 29 millions de personnes dans le cloud computing

Le secteur du cloud computing est en plein essor, mais de nombreuses personnes ne disposent pas des capacités nécessaires pour évoluer dedans.

Amazon Wants to Train 29 Million People to Work in the Cloud

Amazon Inc announced an effort aimed at helping 29 million people world-wide retrain by 2025, giving them new skills for cloud-computing roles as the pandemic upends many careers.

The online giant committed $700 million last year to reskilling 100,000 of its own workers in the U.S. The new effort will build on existing programs and include new ones in partnership with nonprofits, schools and others.

Amazon’s latest initiative is geared toward those who aren’t already employed at the company. The idea, it says, is to equip people with the education needed to work in cloud-computing at a number of employers seeking to fill high-tech positions. While some participants might find jobs at Amazon, it is more likely they would get hired at other companies, including many that use Amazon Web Services, the online retailer’s cloud division…

Article complet : Amazon Wants to Train 29 Million People to Work in the Cloud
publié sur : The Wall Street Journal le 10 décembre 2020 par Chip Cutter

 

Amazon launches a custom clothing service in US called Made For You

Amazon lance aux États-Unis un service de vêtements sur mesure appelé Made For You

 

Amazon Fashion a annoncé mi-décembre un nouveau produit baptisé « Made for You », qui permet à ses clients de commander un t-shirt personnalisé, conçu par des technologies d’intelligence artificielle. Le géant de Seattle utilise plus précisément une technologie d’ajustement virtuel, développée sur l’application ainsi que sur le site, et uniquement disponible aux Etats-Unis.

Encore des privilégiés !

Amazon’s $25 custom T-shirt service uses virtual body doubles ; you’ll need to provide measurements and two photos to use Made for You.

Sources :

 

Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women

Amazon met fin à un programme de recrutement par une IA « sexiste »

A la fin de l’année 2018 et après 3 ans de développement, Amazon tué un projet de recrutement par intelligence artificielle. La raison ? Cette dernière avait des tendances sexistes à cause des préjugés des recruteurs humains.

Les biais sont partout quant on ne fait pas suffisamment attention !

Je vous laisse quelques références d’articles à ce sujet :

 

Le cloud d’Amazon entre dans l’ère de l’IA no code

AWS équipe sa plateforme d’intelligence artificielle d’une couche graphique visant à mettre le développement de modèles de machine learning entre les mains des data analysts.

Comment faire en sorte que tout décideur métier puisse directement créer et déployer ses modèles de machine learning sans dépendre des data scientists et data engineers ? C’est la problématique à laquelle entend répondre AWS en équipant sa plateforme d’IA, SageMaker, d’un environnement de développement sans code. Le nouveau service a été dévoilé par la branche cloud d’Amazon à l’occasion de Re:Invent 2021, son événement mondial qui se tient à Las Vegas du 28 novembre au 2 décembre. Baptisée SageMaker Canvas, cette surcouche no code permet, à partir d’un ou plusieurs data sets d’apprentissage, de générer un modèle prédictif qui pourra ensuite être ré-entrainé au fur et à mesure de l’évolution des données.

Des centaines modèles

« SageMaker Canvas s’adosse à la plateforme SageMaker pour nettoyer et combiner automatiquement les sources de données », explique Alex Casalboni, developer advocate chez AWS. « En arrière-plan, il crée des centaines de modèles, compare leurs résultats, sélectionne le plus performant, puis génère la ou les prédictions qui en découlent. » Pour les connaisseurs, la solution peut piocher dans plusieurs types de traitement : classification binaire, classification multiclasse, régression ou encore time series forecasting. « Ils permettront de répondre à des cas d’usage divers : détection de fraudes, anticipation de désabonnements, prédiction de stock », égraine Alex Casalboni.

Dans l’e-commerce, SageMaker Canvas pourra par exemple aboutir à un modèle permettant de prédire le taux de livraison en fonction de divers critères : le transporteur utilisé, la distance parcourue, le jour d’expédition… La démonstration de ce cas d’usage est réalisée sur le blog d’AWS. « Nous avons utilisé deux fichiers .csv : l’historique de commandes et le catalogue de produits. Canvas s’est chargé de les fusionner, avant de passer à l’étape d’entrainement puis à l’analyse prédictive », explique Alex Casalboni, avant de préciser : « Il est également possible de puiser des données dans Amazon S3 (le service de stockage orienté objets d’AWS, ndlr) ou dans un système tiers comme Snowflake. »

La data préparation nécessaire

Évidemment, les données ingérées par Canvas devront être préalablement formatées. Dans l’exemple évoqué ci-dessus, les colonnes des fichiers .cvs doivent correspondre pour que la démonstration fonctionne aux critères utilisés ensuite pour aboutir au modèle prédictif (à savoir : transporteur, distance, jour d’expédition). Une fois ce travail de data préparation réalisé, Canvas automatise l’ensemble du processus.

En bout de course, un graphique permet d’aller plus loin en visualisant trois indicateurs clés de résultat du modèle : le rappel, la précision et la moyenne harmonique. Des chiffres qui, évidemment, parleront avant tout aux data scientists.

AWS n’est pas le premier à se positionner sur le terrain du machine learning no code. Parmi les éditeurs présents sur ce segment, on compte notamment C3.ai et DataRobot qui proposent également des plateformes d’IA de bout en bout. Quant à Microsoft et Google, ils commercialisent eux-aussi des approches équivalentes sur leur cloud respectif. Le premier avec son environnement de développement Azure Machine Learning Designer, et le second avec son service de machine learning automatisé Google Cloud AutoML.

 

Comment l’IA d’Amazon booste les ventes en générant des listes de produits optimisées

Amazon profite des immenses progrès de l’IA pour rendre les propositions d’articles en ligne encore plus agréables à parcourir. Pour les vendeurs de la plateforme, le bénéfice est intéressant puisque la création de liste automatisée par IA promet des ventes potentiellement plus élevées.

 

Ce ne sera pas la première tâche qu’Amazon confie à l’IA. En effet, l’entreprise s’en sert déjà pour résumer les avis de clients sur certains produits, ou encore pour optimiser certains processus logistiques, comme l’emballage des colis. Si les recommandations personnalisées grâce à l’apprentissage automatique existent depuis déjà longtemps sur la plateforme, le géant américain veut aller encore plus loin. Pour booster les ventes et améliorer l’expérience client, elle chargera désormais l’IA de créer des listes d’articles parfaitement optimisées.

Une technologie d’abord au service des vendeurs

Faire passer un potentiel client à la caisse est un art, et a toujours représenté un défi depuis que le commerce existe. Le commerce en ligne ne déroge pas à la règle, et les vendeurs qui commercialisent leurs produits sur Amazon le savent parfaitement. Pour capter l’attention, il faut déjà un titre qui est percutant. Pour retenir le client et l’informer correctement, une description savamment rédigée est nécessaire. Pour simplifier tout ce processus, Amazon s’appuiera désormais sur l’IA générative.

Les vendeurs auront simplement à fournir une description de leurs produits, et l’intelligence artificielle fera le reste. Le contenu, une fois généré, est modifiable et pourra directement être intégré au catalogue des ventes. Moins d’effort à fournir par les vendeurs, pour un résultat plus optimal.

Pour lire l’article complet : Comment l’IA d’Amazon booste les ventes en générant des listes de produits optimisées
Publié sur Clubic par Camille Coirault le 17 septembre 2023

 

Amazon lance une IA qui aide les vendeurs à rédiger des descriptions de produits

Avec son outil, le géant de l’e-commerce veut épargner une tâche fastidieuse aux marchands.

L’article complet : Amazon lance une IA qui aide les vendeurs à rédiger des descriptions de produits
Publié sur Siècle Digital par Mathilde Rochefort le 14 septembre 2023

 

Quelques articles supplémentaires

 

Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhisperer est un assistant de codage basé sur l’IA.

 

CodeWhisperer permet aux développeurs d’accélérer le processus de création de lignes de code. Il améliore également la qualité du code en repérant les vulnérabilités et en réduisant les erreurs.

Les fonctionnalités

  • Codage guidé par l’IA : Amazon CodeWhisperer vous suggère du code en temps réel. Vous pouvez rédiger des requêtes en langage naturel pour une tâche spécifique et l’outil vous proposera des extraits de code directement dans votre environnement de développement intégré (IDE).
  • Compatibilité avec plusieurs IDE et langages : Amazon CodeWhisperer prend en charge de nombreux IDE, dont JetBrains, Visual Studio, AWS Cloud9 ainsi que plusieurs langages de programmation : Python, JavaScript, TypeScript, Go, etc.
  • Sécurité et prévention : l’outil analyse votre code à la recherche d’éventuelles vulnérabilités ou mauvaises pratiques de sécurité. Il identifie les problèmes et suggère des solutions intelligentes. Il assure également une utilisation responsable de l’IA en prévenant les biais.
  • Administration et personnalisation : Amazon CodeWhisperer fournit un accès à différents utilisateurs via l’authentification unique (SSO). Les administrateurs se connectent ainsi en toute sécurité. Ils ont aussi la possibilité de créer des personnalisations pour obtenir de meilleures recommandations.

Comme par hasard, Amazon CodeWhisperer est optimisé pour une utilisation avec les services AWS (Amazon Web Services), facilitant l’accès des développeurs aux API AWS (Amazon EC2, AWS Lambda et Amazon S3).

Rejoindre le site : Codewhispere