Trouvez l’étrange avant d’échouer : éliminez la latence de l’entreprise grâce à la détection des valeurs aberrantes

Les retards peuvent être dévastateurs, en particulier dans les entreprises d’aujourd’hui, où un réseau de fournisseurs, de clients, de partenaires, de concurrents – et le réseau qu’est Internet lui-même – peuvent provoquer en quelques heures une petite erreur localisée qui dégénère en une crise mondiale. Trouver ces petites erreurs, le glissement entre les nombreux engrenages qui font fonctionner votre entreprise, parmi des millions de mesures dans une grande organisation est une tâche herculéenne qui nécessite l’empressement de The Flash.

La latence commerciale est un problème commercial clé car la concurrence sur le marché est tout simplement dirigée par les primates : le premier à occuper avec succès une niche de marché, le premier à résoudre un problème à l’échelle de l’industrie, le premier à se conformer aux nouvelles normes et réglementations de l’industrie, le premier à créer du buzz et des parts de marché, le premier à rassembler les talents rares et qualifiés, et le premier à s’adapter aux changements et défis constants du secteur.

Être deuxième dans l’une de ces catégories peut être fatal, il suffit de demander à MySpace et Sears. Pour que les entreprises accélèrent au maximum, elles doivent être constamment au fait de leurs mesures commerciales vitales, ce qui peut signaler qu’elles sont sur le point de trébucher.

Des décisions rapides nécessitent une détection rapide des valeurs aberrantes

L’apparition d’un sinistre commercial peut initialement se manifester sous la forme de valeurs aberrantes dans les ensembles de données, cachées dans un paramètre sur un million. Cela s’applique également aux nouvelles opportunités commerciales qui s’avèrent être des détournements positifs inattendus. Pour saisir les deux types d’opportunités – opportunités de faire plus d’affaires et de prévenir des catastrophes potentiellement coûteuses – les entreprises peuvent suivre toutes les mesures qu’elles peuvent collecter.

Lancer un si grand réseau semble tout à fait logique : puisque ce qui n’est pas mesuré ne peut pas être amélioré, tout mesurer peut conduire à une amélioration systémique, n’est-ce pas ?

Eh bien, seulement si ce qui est mesuré est également analysé et surveillé de manière adéquate en temps réel, et c’est parce que des défaillances systémiques peuvent survenir en quelques heures. Il est donc possible d’appréhender ces problèmes à leurs débuts. En trouvant rapidement le seul problème, vous pouvez courber la courbe avant qu’une défaillance en cascade ne se produise. Même dans le monde des affaires en évolution rapide, les choses tournent mal rapidement, mais pas instantanément, ce qui laisse un laps de temps serré pour que les systèmes de détection d’anomalies fassent une réelle différence.

L’objectif des systèmes de détection des valeurs aberrantes est d’identifier, de caractériser et de corriger les valeurs aberrantes avant qu’elles n’entraînent une perte de revenus importante. Les systèmes de détection des valeurs aberrantes peuvent également aider votre entreprise à tirer parti des valeurs aberrantes positives en vous donnant les informations dont vous avez besoin pour frapper pendant que le fer est chaud.

Tu ne seras pas toujours sauvé par la cloche (courbe)

Il existe de nombreux tests mathématiques et statistiques pour les valeurs aberrantes, mais presque tous supposent une distribution gaussienne. Les séries chronologiques d’indicateurs de performance clés réels (KPI) montrent rarement cette courbe en cloche des manuels. Par conséquent, une approche beaucoup plus flexible et robuste doit être utilisée pour éviter les faux positifs tout en maintenant une grande précision.

Dans les systèmes modernes de détection des valeurs aberrantes, l’apprentissage automatique avancé est utilisé à plusieurs niveaux : apprentissage de la métrique normale initiale, détection des valeurs aberrantes, classification de l’importance et regroupement des anomalies (rapports concis). Des algorithmes supervisés et non supervisés, univariés et multivariés sont utilisés dans un système qui peut trouver avec précision les valeurs aberrantes dans les métriques montrant tout type de distribution.

Lorsque vous utilisez un système de détection de valeurs aberrantes robuste qui n’est pas enchaîné à la courbe en cloche, vous pouvez surveiller n’importe quelle métrique de segment de n’importe quelle activité dans n’importe quel secteur : temps de chargement des pages Web, latence d’E/S du disque, demandes de délai d’expiration du disque, désinstallations d’applications, etc. Et les valeurs aberrantes de ces mesures peuvent être trouvées en temps réel. Avec cette robustesse vient la flexibilité. Cela signifie que vous pouvez désormais répondre à tout incident qui affecte votre organisation. La détection universelle des valeurs aberrantes permet une réaction rapide à tout type d’incident commercial, de sorte que vous n’aurez pas de perte de revenus pendant des heures avant de connaître le problème.

La possibilité de trouver rapidement et avec précision tout type d’anomalie dans n’importe quelle métrique apporte les avantages de l’apprentissage automatique à grande échelle à votre entreprise, vous permettant ainsi de résoudre des problèmes complexes et urgents.

Les machines arrivent… pour nous aider

L’IA peut produire des résultats transformateurs dans votre entreprise lorsqu’elle est combinée à vos données, tout comme elle l’a fait dans d’autres domaines. Un exemple touchant concerne l’intersection de la santé mentale et publique : la prédiction du suicide.

Dans une première mais prometteuse série de tests, l’IA a pu prédire avec une précision de 92 % si quelqu’un ferait une tentative de suicide dans la semaine. Cette IA particulière a été formée sur les données hospitalières de plus de 5 000 patients. Une très bonne nouvelle, car nos évaluations actuelles des risques de suicide sont presque inutiles. Une prédiction rapide et précise de la probabilité qu’une personne tente de se suicider pourrait permettre aux professionnels de la psychiatrie d’intervenir dans le traitement des facteurs sous-jacents, sauvant des milliers de vies par an et épargnant aux proches la douleur et la perte d’un décès qui, du moins dans certains cas pourraient être évités.

Cet exemple à lui seul fournit un puissant contre-exemple à la peur généralisée que l’IA se dresse contre ses créateurs humains. Loin d’être le cerveau d’un Terminator, l’apprentissage automatique pourrait sauver de nombreuses vies.

La prévention du suicide n’est pas le seul domaine qui pourrait bénéficier d’une IA spécialisée. Un logiciel de contrôle de vaisseau spatial basé sur l’intelligence artificielle a commandé au satellite d’observation de la Terre 1 (EO-1) de la NASA de capturer des images d’une nouvelle éruption volcanique avant même que les scientifiques de la Terre n’envoient leur demande à la NASA. La suppression du temps de latence leur a permis de collecter des données tout au long de l’événement et les a empêchés de manquer une rare opportunité de collecte de données scientifiques. Outre leur valeur purement scientifique, les progrès de la volcanologie pourraient également nous donner les informations dont nous avons besoin pour sauver la vie et les biens de ceux qui vivent à proximité de volcans actifs.

Cette même technologie puissante est capable de détecter les éruptions survenant dans votre entreprise au moment où elles se produisent, vous faisant bénéficier d’une denrée rare en plein essor : le temps.

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