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Conformité d’un hébergeur cloud au RGPD : des preuves techniques ?

A l’heure où le règlement général sur la protection des données va entrer en application, entreprises et administrations se demandent toujours comment procéder. Certaines décident d’y aller seules, d’autres se tournent vers des hébergeurs cloud pour les aider et les accompagner. Agarik assume ce rôle en mettant en avant son expertise en matière de sécurité.

Avec EZDL, Baidu veut mettre l’IA entre toutes les mains

L’entreprise chinoise lance une plateforme permettant de concevoir des modèles de machine learning sans avoir à écrire la moindre ligne de code. EZDL se destine principalement aux petites et moyennes entreprises qui manquent de compétences en interne.

Le géant chinois poursuit son offensive sur le terrain de l’intelligence artificielle. En fin d’année dernière, Baidu annonçait s’associer avec son compatriote Huawei afin de mettre au point un écosystème ouvert dans ce domaine. Un écosystème basé sur Brain, la suite de services IA du moteur de recherche. Celle-ci a récemment connu une amélioration substantielle, avec la simplification du processus de création de modèles par simple « drag&drop ».

Cette approche « no code » est également au cœur de la toute nouvelle plateforme lancée en version beta par Baidu. Baptisée EZDL, elle touche pour l’heure deux domaines : la reconnaissance audio et la reconnaissance d’image. Là encore, aucune compétence en programmation ou en data science n’est requise : pour entraîner un modèle, il suffit de télécharger et de labelliser les images ou les sons.

Rapide et léger

Baidu prétend d’ailleurs qu’EZDL peut entraîner un modèle en 15 minutes, et une heure pour les cas les plus complexes, et ce avec un nombre minimal de fichiers : entre 20 et 100 images ou 50 fichiers audio par label. Une fois le modèle entraîné et testé, il peut ensuite être téléchargé en tant que kit de développement logiciel ou téléchargé sous forme d’API sur une plateforme cloud publique ou privée.

EZDL se destine avant tout aux TPE-PME qui n’ont pas en interne les compétences nécessaires en deep learning pour élaborer un modèle à partir de zéro. Parmi les exemples cités, un site vendant des articles de décoration intérieure qui utilise la classification d’images pour automatiquement identifier le style et le type d’une pièce ou encore une société de gardiennage employant la reconnaissance audio pour détecter tout son anormal.


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