Miguel, vous passez vos journées à vérifier comment l'intelligence artificielle peut être utilisée dans le but d'optimiser les réseaux mobiles. Quelles sont les particularités des méthodes IA qui en font un bon choix pour Rohde & Schwarz ?
Nos méthodes d'apprentissage machine cible ce que nous appelons "l'optimisation guidée" des réseaux mobiles. En tenant compte de la dimension temporelle des données de test, elles mettent en évidence un comportement étrange au sein du réseau, par exemple une chute soudaine des KPI ou des glitches qui affectent la performance du réseau. Cela serait très difficile à détecter en utilisant d'autres méthodes statistiques classiques. D'autre part, nos méthodes permettent également de comparer différents opérateurs, en notant leurs tests sur la base d'un processus d'apprentissage qui analyse des centaines de milliers d'autres tests réalisés dans diverses conditions réseau. Ces notes obtenues par le biais de l'apprentissage machine, mesurent la performance du test dans les conditions existantes du réseau, chose unique et qui fournit une nouvelle manière de comparer les résultats de test.
Quels sont les avantages de l'intelligence artificielle par rapport aux analystes humains ?
Principalement, les économies, car cela réduit la durée qu'il faudrait à un analyste humain pour analyser des milliers d'heures de données de tests mobiles, afin d'en extraire les règles qui permettraient de noter le test ou de détecter une condition anormale du réseau. Avec l'apprentissage machine, ces règles sont automatiquement apprises à partir des données. L'analyste humain peut alors se concentrer uniquement sur les tests exposés pour d'autres analyses, afin de trouver la bonne solution.
Votre cheminement de carrière nous intéresse. Comment s'est déroulée votre première rencontre avec l'IA ?
Il y a quelques années, j'ai commencé à voir des applications basées sur l'IA, qui étaient capables de réaliser des choses que je ne savais pas faire en utilisant un logiciel conventionnel. Il y a peu, j'ai réalisé que je serais bientôt obsolète en tant qu'ingénieur logiciel si je n'en apprenais pas plus à propos de l'IA. Je me suis inscrit à un nano-diplôme d'Udacity, j'ai fréquenté une école d'été dédiée au deep learning, et j'ai commencé mon doctorat en intelligence artificielle appliquée à la musique.
Quels sont les aspects de l'IA que vous avez trouvé les plus fascinants ?
J'ai particulièrement été fasciné par le sous-domaine en IA du deep learning, avec lequel nous pouvons créer des applications logicielles qui étaient auparavant inimaginables. Le deep learning peut être perçu comme une énorme avancée au niveau de l'automatisation, que nous pouvons atteindre avec ce logiciel. Puisque les logiciels et les données sont partout, le deep learning a le potentiel de changer tous les secteurs de l'économie.
C'est une partie de notre philosophie d'entreprise, afin de donner à nos employés autant de liberté que possible pour faire de leurs idées une réalité. Personnellement, qu'est ce qui vous plaît le plus chez Rohde & Schwarz ?
Je suis un ardent défenseur de cette culture, qui témoigne de la confiance envers les employés et crée un environnement de travail sain en retour. J'apprécie particulièrement la possibilité de travailler à domicile, ce qui m'aide à mieux me concentrer sur le travail et suivre les nouvelles technologies émergentes.
Enfin, nous souhaiterions vous demander des conseils pour toutes les personnes qui voudraient développer eux-même des méthodes d'IA. Quelles sont les compétences dont ils ont besoin ?
Comprendre ce qui est possible avec le deep learning et ce qui ne l'est pas est crucial pour la construction d'applications IA qui soient robustes et pratiques.
Merci pour cette interview très instructive, Miguel !
