Vodafone est en train de passer d'une entreprise de télécommunications (telco) à une entreprise technologique (TechCo) d'ici 2025, avec pour objectifs d'innover plus rapidement, de réduire les coûts, d'améliorer la sécurité et de simplifier les opérations. Des milliers d'ingénieurs sont embarqués pour contribuer à cette transition. D’ici 2025, Vodafone prévoit d’impliquer activement 50 % de sa main-d’œuvre mondiale dans le développement de logiciels, avec pour objectif de fournir 60 % des services numériques en interne. Cette nouvelle main-d'œuvre nécessite une reconversion rapide et une compréhension des services disruptifs tels que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour obtenir des résultats significatifs.
Pour contribuer à réaliser cette transition ambitieuse, Vodafone s'est associé à Accenture et les AWS pour créer une plate-forme cloud qui aide ses ingénieurs à travailler de manière flexible, créative et agile en leur fournissant un ensemble organisé de services et de charges de travail d'applications AWS gérés, orientés sécurité et DevOps. Pour en savoir plus, consultez Redéfinir l'expérience client de Vodafone avec AWS et la conférence suivante à AWS re: Invent 2022.
Vodafone Digital Engineering (VDE) a invité Accenture et AWS à co-organiser un événement exclusif lors de leur DigiFest annuel, un événement d'une semaine célébrant l'ampleur de leurs équipes VDE mondiales, défendant les applications réutilisables et la génération d'idées collaboratives. Dans le cadre de l'un des principaux événements du DigiFest, AWS et Accenture ont conceptualisé un événement à l'échelle de l'entreprise. AWS Deep Racer défi où les ingénieurs peuvent créer et former leurs modèles pour mieux maîtriser l'utilisation du ML avec AWS.
Dans cet article, nous expliquons comment Vodafone développe ses compétences en ML à l'aide d'AWS DeepRacer et d'Accenture.
Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important pour Vodafone ?
L'apprentissage automatique est l'un des domaines à la croissance la plus rapide dans le domaine de la technologie et des télécommunications, en raison des avantages d'une productivité et de prévisions améliorées dans des domaines clés des télécommunications tels que les canaux, le CRM, la facturation, la gestion des commandes, l'assurance des services, la gestion des réseaux, etc.
Vodafone a déjà adopté le ML pour la détection et la correction proactives des anomalies du réseau afin d'améliorer la satisfaction des clients. Leurs capacités d'IA et de ML en matière d'auto-assistance numérique, via un chatbot, ont aidé leur équipe de service client à se concentrer sur les cas qui nécessitent une attention plus approfondie. Parce qu'ils utilisent AWS pour fournir des services numériques regroupés sous forme de télécommunications en tant que service, l'intégration de composants d'IA et de ML est cruciale pour conserver un avantage concurrentiel dans la fourniture de services de pointe aux clients.
Pourquoi AWS DeepRacer ?
AWS DeepRacer est une manière intéressante et amusante de démarrer avec l'apprentissage par renforcement (RL). RL est une technique de ML avancée qui adopte une approche de formation des modèles très différente de celle des autres méthodes de ML. Son super pouvoir réside dans le fait qu'il apprend des comportements très complexes sans nécessiter de données d'entraînement étiquetées et qu'il peut prendre des décisions à court terme tout en optimisant pour un objectif à plus long terme. L'AWS DeepRacer Challenge a offert aux ingénieurs de Vodafone l'occasion de participer à une compétition amicale, de développer un état d'esprit ML et de partager des idées sur la façon de réussir dans un événement de course virtuel privé.
Course avec AWS DeepRacer
L'événement s'est déroulé en trois étapes, en commençant par un atelier sur AWS DeepRacer pour couvrir les bases de l'apprentissage par renforcement, auquel ont participé plus de 225 ingénieurs Vodafone. Ils ont appris à peaufiner un Modèle AWS DeepRacer en créant une fonction de récompense, en explorant l'espace d'action, en ajustant systématiquement les hyperparamètres, en examinant la progression de la tâche de formation, en évaluant le modèle et en testant le modèle sur un véhicule virtuel AWS DeepRacer et une piste virtuelle.
Lors de l'étape suivante, une course de ligue a été organisée au cours de laquelle 130 coureurs ont pu visionner les vidéos de course du meilleur modèle soumis par chaque participant dans un classement en direct. Cela les a aidés à comprendre les performances d’un modèle hautes performances après sa formation. Ils ont rapidement compris que le surentraînement se produit lorsqu'un modèle est entraîné trop longtemps, conduisant à un surajustement, ce qui conduit à une sous-performance dans un nouvel environnement. Ils ont également expérimenté différents styles de fonctions de récompense telles que le suivi de la ligne médiane, une pénalité de direction excessive, une pénalité de lenteur et des récompenses de progression.
L'événement s'est terminé par une grande finale, une confrontation de 11 coureurs qui ont réglé une dernière fois leurs modèles pour participer à une course en direct avec commentaires. Les 11 coureurs ont effectué un tour complet avec leurs modèles. Huit coureurs ont réalisé un temps au tour inférieur à 15 secondes, le vainqueur ayant réalisé un temps au tour incroyable de 11.194 secondes sur la piste de course virtuelle délicate de Toronto Turnpike.
Résumé
L'objectif de l'AWS DeepRacer Challenge était de sensibiliser et de susciter l'enthousiasme pour le ML sur AWS auprès d'un public mondial d'ingénieurs cloud possédant diverses compétences et compétences technologiques. Le tournoi a dépassé les 585 inscriptions au total à travers le monde, avec plus de 400 modèles soumis et plus de 600 heures de formation et d'évaluation.
Vodafone a pu aider un large éventail de constructeurs à se familiariser avec le ML grâce au défi AWS DeepRacer. Avec plus de 47 % de débutants AWS et ML, il réaffirme l'efficacité d'AWS DeepRacer pour introduire le ML avec AWS dans un environnement sûr et attrayant pour les débutants.
« Faire en sorte que l'équipe d'ingénierie numérique assiste à des événements comme DigiFest et participe à des défis comme AWS DeepRacer est une partie importante de notre vision de créer une équipe d'ingénierie logicielle de classe mondiale chez Vodafone. Alors que nous relevons le défi complexe de transformer une entreprise de télécommunications en une entreprise technologique, le développement de nos compétences devient une priorité absolue et notre partenariat avec Accenture et AWS a fourni à l'équipe non seulement cela, mais aussi de multiples opportunités d'apprendre et de se développer. Je suis impatient d’en savoir plus à venir ! »
- Ben Connolly, directeur mondial de l'ingénierie cloud de Vodafone
À propos de l’auteur
Ramakrishna Natarajan est architecte de solutions partenaire senior chez Amazon Web Services. Il est basé à Londres et aide les partenaires AWS à trouver des solutions optimales sur AWS pour leurs clients. Il se spécialise dans les télécommunications OSS/BSS et s'intéresse vivement aux domaines en évolution tels que l'IA/ML, l'analyse de données, la sécurité et la modernisation. Il aime jouer au squash, faire de longues randonnées et apprendre de nouvelles langues.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/vodafone-advances-its-machine-learning-skills-with-aws-deepracer-and-accenture/
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