HOUSTON--(BUSINESS WIRE)--Hewlett Packard Enterprise (NYSE : HPE) a annoncé aujourd'hui le lancement de HPE Swarm Learning, une solution d'IA révolutionnaire pour accélérer les connaissances en périphérie, du diagnostic des maladies à la détection des cartes de crédit fraude, en partageant et en unifiant les apprentissages des modèles d'IA sans compromettre la confidentialité des données.
HPE Swarm Learning, qui a été développé par Hewlett Packard Labs, l'organisation R&D de HPE, est le premier cadre de machine learning décentralisé et préservant la confidentialité pour les sites en périphérie ou distribués.1 La solution fournit aux clients des conteneurs qui s'intègrent facilement aux modèles d'IA à l'aide de l'API HPE Swarm. Les utilisateurs peuvent ensuite partager immédiatement les apprentissages du modèle d'IA au sein de leur organisation et à l'extérieur avec des pairs de l'industrie pour améliorer la formation, sans partager les données réelles.
"L'apprentissage en essaim est une nouvelle approche puissante de l'IA qui a déjà permis de relever des défis mondiaux tels que l'amélioration des soins de santé des patients et l'amélioration de la détection des anomalies qui facilitent les efforts de détection des fraudes et de maintenance prédictive", a déclaré Justin Hotard, vice-président exécutif. et directeur général, HPC & IA, chez HPE. « HPE contribue au mouvement d'apprentissage en essaim de manière significative en fournissant une solution de classe entreprise qui permet de manière unique aux organisations de collaborer, d'innover et d'accélérer la puissance des modèles d'IA, tout en préservant les normes d'éthique, de confidentialité des données et de gouvernance de chaque organisation. ”
VIDÉO : Le grand changement : qu'est-ce que l'apprentissage Swarm ?
Introduction d'une nouvelle approche d'IA pour exploiter en toute sécurité les informations en périphérie
Aujourd'hui, la majorité de la formation des modèles d'IA se déroule dans un lieu central, qui s'appuie sur des ensembles de données fusionnés centralisés. Cependant, cette approche peut s'avérer inefficace et coûteuse en raison de la nécessité de déplacer de gros volumes de données vers la même source. Il peut également être limité par les règles et réglementations en matière de confidentialité et de propriété des données qui limitent le partage et le mouvement des données, ce qui peut potentiellement conduire à des modèles inexacts et biaisés. En formant des modèles et en exploitant des informations à la périphérie, les entreprises peuvent prendre des décisions plus rapidement, au point d'impact, ce qui se traduit par de meilleures expériences et de meilleurs résultats. De plus, en partageant les apprentissages d'une organisation à une autre au niveau de la source de données, diverses industries à travers le monde peuvent s'unir et améliorer davantage l'intelligence qui peut conduire à d'énormes résultats commerciaux et sociétaux.
Cependant, le partage de données en externe peut constituer un défi pour les organisations qui doivent respecter les exigences en matière de gouvernance des données, de réglementation ou de conformité, imposant que les données restent à leur emplacement. HPE Swarm Learning permet aux organisations d'utiliser des données distribuées à leur source, ce qui augmente la taille de l'ensemble de données pour la formation, de créer des modèles d'apprentissage automatique pour apprendre de manière équitable, tout en préservant la gouvernance et la confidentialité des données. Pour s'assurer que seuls les apprentissages capturés à partir de la périphérie sont partagés, et non les données elles-mêmes, HPE Swarm Learning utilise la technologie blockchain pour intégrer en toute sécurité les membres, élire dynamiquement un leader et fusionner les paramètres du modèle pour fournir résilience et sécurité au réseau Swarm. De plus, en partageant uniquement les apprentissages, HPE Swarm Learning permet aux utilisateurs de tirer parti de grands ensembles de données de formation, sans compromettre la confidentialité, et aide à éliminer les biais pour augmenter la précision des modèles.
"Swarmifying" les données pour renforcer l'IA pour le plus grand bien
HPE Swarm Learning peut aider un éventail d'organisations à collaborer et à améliorer leurs connaissances :
Exemples de cas d'utilisation des premiers utilisateurs de HPE Swarm Learning :
L'université d'Aix-la-Chapelle étudie l'histopathologie pour accélérer le diagnostic du cancer du côlon
Une équipe de chercheurs sur le cancer de l'hôpital universitaire de l'université RWTH d'Aix-la-Chapelle en Allemagne a mené une étude pour faire avancer le diagnostic du cancer du côlon en appliquant l'IA sur le traitement d'images pour prédire les altérations génétiques, qui peuvent rendre les cellules cancéreuses.
Les chercheurs ont formé des modèles d'IA à l'aide de HPE Swarm Learning sur trois groupes de patients d'Irlande, d'Allemagne et des États-Unis et ont validé les performances de prédiction dans deux ensembles de données indépendants du Royaume-Uni à l'aide des mêmes modèles d'IA basés sur l'apprentissage en essaim. Les résultats ont démontré que les modèles d'IA originaux, ne s'entraînant que sur des données locales, étaient plus performants en utilisant l'apprentissage en essaim en raison du partage des apprentissages, mais pas des données des patients, avec d'autres entités pour améliorer les prédictions.
TigerGraph fait progresser la détection des anomalies pour aider les banques à lutter contre la fraude par carte de crédit
TigerGraph, fournisseur d'une plate-forme d'analyse de graphes de premier plan, associe HPE Swarm Learning à son offre d'analyse de données exécutée sur des serveurs HPE ProLiant utilisant des processeurs AMD EPYC™ pour augmenter les efforts de détection rapide des activités inhabituelles dans les transactions par carte de crédit. La solution combinée augmente la précision lors de la formation de modèles d'apprentissage automatique à partir de grandes quantités de données financières provenant de plusieurs banques et succursales, à travers des emplacements géologiques.
Blog : Luttez contre la fraude avec précision et sécurité grâce à HPE Swarm Learning
Disponibilité
HPE Swarm Learning est désormais disponible dans la plupart des pays. Pour plus d'informations, rendez-vous sur : hpe.com/info/swarm-learning
HPE fournit une solution de développement de machine learning complète et prête à l'emploi
HPE a également annoncé aujourd'hui qu'il supprimait les obstacles empêchant les entreprises de créer et de former facilement des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, afin de générer de la valeur plus rapidement, avec le nouveau système de développement d'apprentissage automatique HPE. Le nouveau système, spécialement conçu pour l'IA, est une solution de bout en bout qui intègre une plate-forme logicielle d'apprentissage automatique, des calculs, des accélérateurs et une mise en réseau pour développer et former des modèles d'IA plus précis plus rapidement et à grande échelle.
Pour en savoir plus sur les solutions d'IA de HPE, rendez-vous sur : https://www.hpe.com/us/en/solutions/artificial-intelligence.html
À propos de Hewlett Packard Enterprise
Hewlett Packard Enterprise (NYSE : HPE) est l'entreprise mondiale edge-to-cloud qui aide les entreprises à accélérer leurs résultats en libérant de la valeur de toutes leurs données, partout. S'appuyant sur des décennies de réinvention de l'avenir et d'innovation pour faire évoluer la façon dont les gens vivent et travaillent, HPE propose des solutions technologiques uniques, ouvertes et intelligentes en tant que service. Avec des offres couvrant les services cloud, le calcul, le calcul haute performance et amp ; IA, Intelligent Edge, Software et Storage, HPE offre une expérience cohérente sur tous les clouds et edge, aidant les clients à développer de nouveaux modèles commerciaux, à s'engager de nouvelles façons et à augmenter les performances opérationnelles. Pour plus d'informations, rendez-vous sur : www.hpe.com
1. Une analyse au 13 avril 2022 des offres concurrentes qui revendiquent la préservation de la confidentialité a révélé qu'elles (i) utilisent une architecture fédérée reposant sur un serveur central, ou (ii) si elles utilisent la blockchain, ne sont pas des solutions prises en charge par l'entreprise.
2. Perte mondiale prévue de 408,50 milliards de dollars en fraude par carte de crédit au cours de la prochaine décennie. Source : Rapport Nilson, décembre 2021
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