Près de 10 millions de personnes dans le monde vivent avec la maladie de Parkinson et, avec le vieillissement de la population, ce nombre ne cesse d'augmenter. Katalyze Data souhaitait voir s'il était possible d'utiliser SAS Viya pour aider à diagnostiquer plus tôt la maladie de Parkinson, afin que les patients puissent se faire soigner plus rapidement.

En utilisant des données publiques sur les mouvements du clavier, l'équipe de ParkinStrike a pu rapidement opérationnaliser des modèles d'apprentissage automatique pour les utiliser dans une application externe dans laquelle les utilisateurs peuvent s'auto-tester pour voir si leurs habitudes de frappe indiquent des symptômes de la maladie.

Tamás Bosznay, consultant principal chez Katalyze, explique que le fait de pouvoir déployer des modèles en quelques clics leur a permis d'adopter une approche d'expérimentation "try fast, fail fast", tout en ayant la certitude que la capacité d'explication intégrée de Viya garantirait la confiance dans les résultats, ce qui est essentiel dans le domaine des soins de santé.

M. Bosznay a également noté que l'un des plus grands avantages était que la variété des interfaces de Viya permettait à différentes équipes et à différents ensembles de compétences de travailler ensemble sur le projet.

"Je pense que c'est ce que SAS Viya excelle à faire", dit-il. "Les délais de mise sur le marché sont beaucoup plus courts aujourd'hui, et les entreprises doivent donc être en mesure d'agir plus rapidement et avec plus de souplesse.

Par définition, les projets liés à l'internet des objets vont impliquer des quantités massives de données complexes en continu. Il peut être facile de "se perdre" dans ces données, explique Alex Buchwald, de Positive Thinking Company, et de passer des semaines ou des mois à les peaufiner.

Dans le cadre de leur projet Hackathon visant à optimiser l'utilisation de l'énergie pour un fabricant de briques européen de premier plan, son équipe a utilisé l'IA automatisée et l'apprentissage par renforcement de SAS Viya pour accélérer leur calendrier de travail avec toutes ces données et obtenir une preuve de concept opérationnelle pour un processus de fabrication plus durable.

"Il est possible d'accélérer considérablement la phase de développement", explique M. Buchwald. "Nous avons pensé qu'il serait formidable de trouver une approche fondée sur l'IA pour aider les clients à réduire le coût de l'énergie tout en faisant quelque chose de bien pour l'environnement."

Mme Buchwald ajoute que le projet a également permis d'exposer les nouveaux collègues aux différentes phases du cycle de vie de l'analyse et de leur donner l'occasion d'acquérir une expérience pratique dans le cadre d'un projet de bout en bout visant à créer des changements dans le monde réel.

"Vous pouvez transformer les données avec SAS, vous pouvez créer des modèles d'IA et vous pouvez également connecter le monde ouvert de l'IA via Python", explique-t-il. "Tout est entièrement intégré dans une seule et même plateforme.

Jakarta, la capitale de l'Indonésie, compte 11 millions d'habitants. Mais elle s'enfonce en raison du changement climatique et d'inondations sans précédent et, sans aide, elle sera sous l'eau d'ici à 2050.

Rencontrez l'équipe du Hackathon qui a entrepris de sauver Jakarta en développant un système centralisé et intégré de contrôle des inondations, basé sur une analyse des données en temps réel provenant de capteurs IoT.