Teradata accélère le déploiement à grande échelle des projets d’intelligence artificielle et de machine learning dans Teradata Vantage grâce à Amazon SageMaker

Teradata (NYSE: TDC) annonce l’intégration et la disponibilité mondiale de la plateforme de données et d’analyse multi-cloud Teradata Vantage avec Amazon SageMaker, le service d’apprentissage automatique (ML) de bout en bout le plus complet du secteur. En alliant l’évolutivité et l’ouverture de Vantage aux capacités intuitives de création de modèles de ML d’Amazon SageMaker, Teradata et Amazon Web Services (AWS) résolvent le dilemme de l’industrialisation à grande échelle pour les entreprises du monde entier.

Cette démarche s’inscrit dans le cadre analytique de Teradata, Analytics 123. Celle-ci offre aux entreprises, confrontées à des initiatives d’intelligence artificielle (IA)/ML au niveau de la production, une solution étape par étape pour déployer des modèles analytiques à grande échelle. Ainsi combinés, le cadre Analytics 123 et l’intégration de Vantage à Amazon SageMaker accélèrent le délai de rentabilisation et augmentent le retour sur investissement (ROI).

Malgré les investissements colossaux placés dans l’IA/ML et dans d’autres processus d’analyses avancées, de nombreuses entreprises n’ont pas encore déployé ces solutions à grande échelle et peinent à voir la véritable valeur de leur promesse. Cela est dû au fait que la préparation des données pour l’IA/ML est très longue et très coûteuse, et que le traitement des données à lui seul représente jusqu’à 80 % des coûts et des efforts produits lors de la conduite de projets analytiques.

« De nombreuses entreprises s’évertuent à faire évoluer leurs prototypes et leurs projets pilotes en matière d’IA vers une production complète et une utilisation plus large, et sous-estiment souvent le défi que représente le déploiement et l’intégration de l’IA à d’autres systèmes » selon le rapport "Top Trends in Data and Analytics for 2021" réalisé par Gartner®. En outre, selon son enquête sur l’IA en entreprise conduite en 2020, Gartner révèle que seuls 53 % des prototypes sont finalement déployés. Néanmoins, il est certain que ces prototypes ne sont pas déployés à grande échelle, ni à l’ensemble des silos organisationnels.

Teradata Vantage offre des performances à l’échelle de l’entreprise pour garantir que même les clients les plus importants puissent exécuter des analyses complexes sur de vastes ensembles de données, tout en utilisant leurs outils et leurs langages de data science favoris. Amazon SageMaker permet aux développeurs de créer, d’entraîner et de déployer des modèles AI/ML dans le cloud, mais aussi dans des systèmes embarqués et dans des périphériques. Des dizaines de milliers de clients actifs utilisent Amazon SageMaker pour entraîner des modèles avec des milliards de paramètres afin de réaliser des centaines de milliards de prévisions chaque mois.

Vantage et Amazon SageMaker fonctionnent de manière transparente, permettant aux clients d'évaluer en continu des modèles ML complexes à l'échelle. Ainsi, les projets d’IA/ML peuvent être produits à grande échelle en l’espace de quelques semaines au lieu de plusieurs mois, et les entreprises peuvent évaluer les données – telles que les informations sur des clients ou sur des pièces - en seulement quelques minutes au lieu de plusieurs heures ou plusieurs jours. Désormais, les clients sont en mesure d’accélérer rapidement leurs projets d’IA/ML pour fournir des informations fondées sur les données et obtenir des résultats commerciaux concrets.

« Nos clients professionnels choisissent d’investir dans l’IA/ML et leurs multiples possibilités afin de réprimer toute tentative de fraude, de réduire les pertes de clients, d’optimiser les supply chains et d’empêcher de graves défaillances au niveau des infrastructures », indique Hillary Ashton, Chief Product Officer chez Teradata. « De nombreux fournisseurs de technologie prétendent offrir des solutions AI/ML pour répondre à ces besoins critiques - mais ils ne peuvent pas les mettre en œuvre à l'échelle. Teradata a toujours fait preuve d’innovation en matière d’analyse de données d'entreprise et de stockage de données, et est capable de résoudre les défis de données les plus difficiles dans les environnements les plus complexes et les plus exigeants. Aujourd’hui, nous combinons la flexibilité, l’évolutivité et les capacités approfondies d’analyse avancée de Vantage avec la polyvalence d’Amazon SageMaker dans la création de modèles de ML pour doter les entreprises de la vitesse et de la simplicité dont elles ont besoin pour tirer une véritable valeur commerciale de leurs investissements en IA, et ce à grande échelle. »

« Le service Amazon SageMaker a sans aucun doute connu la croissance la plus rapide de toute l’histoire d’AWS. C’est pourquoi nous continuons à investir dans le développement de ses capacités, à mesure que nos clients mettent de plus en plus leurs modèles de ML à l’échelle sur Amazon SageMaker dans le cadre de leur entraînement et pour établir une inférence », déclare Omer Zaki, General Manager, SageMaker Foundations, AI Platforms chez AWS.

« Le fait que nous soyons une entreprise pilotée par les données nous permet de prendre des décisions éclairées afin de créer la meilleure expérience possible pour nos invités et pour nos équipes », commente Pankaj Patra, Senior Vice President and Chief Information Officer chez Brinker International. « Tandis que nous cherchions à gérer et à accéder à nos données de manière plus flexible et économique, nous avons évalué plusieurs fournisseurs de services cloud-native. Après mûre réflexion, nous avons décidé que la meilleure manière de procéder était de migrer nos données vers Teradata Vantage sur AWS et de tirer pleinement avantage de ses offres afin de nous accompagner dans nos objectifs d’analyses avancées. »