Le machine learning (ML) est devenu un ingrédient technologique essentiel pour les organisations en quête d'innovation. Aujourd'hui, plus de cent mille organisations utilisent l'intelligence artificielle (IA) ainsi que des solutions et des services ML d'Amazon Web Services (AWS) pour obtenir des résultats métier substantiels. Leurs entreprises couvrent pratiquement tous les secteurs d'activité, dont les secteurs financiers, de la santé, des réseaux sociaux, du sport professionnel, de la vente au détail et de l'industrie.
La pertinence et l'impact du ML devraient encore s'accélérer. D'après IDC, les dépenses mondiales consacrées à l'IA atteindront les 204 milliards d'USD d'ici 2025.
Il reste cependant des défis à l'adoption généralisée du ML, malgré les succès et la croissance. De nombreuses organisations, conscientes de la multitude d'avantages potentiels, sont frustrées par la progression lente et par le manque de retour sur leurs investissements en matière de ML. Pour que ces organisations puissent atteindre leurs objectifs, elles doivent trouver des moyens de mettre les modèles en production, rapidement et à moindre coût, pour mettre à l'échelle la technologie afin de produire des résultats dans l'ensemble de l'entreprise.