Comment nos scientifiques établissent des liens et innovent à la conférence Apprentissage automatique Amazon
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Chaque année, plus de 1 440 scientifiques, ingénieurs et gestionnaires de produits d'Amazon se réunissent pour discuter de tout, de l'IA éthique aux particularités des modèles de recommandation lors de notre conférence interne Apprentissage automatique Amazon (AMLC).
Une communauté académique
« On dirait une véritable conférence universitaire », déclare Neeti Narayan, scientifique principale en applications chez Amazon Ads. « Vous avez les articles, les affiches, les conférences principales, mais ce qui rend l'AMLC différent, c'est qui se trouve dans la salle. Ce ne sont pas seulement des scientifiques; ce sont des ingénieurs, des gestionnaires de produits, des scientifiques de données de tous les secteurs de l'entreprise. C'est un environnement vraiment collaboratif. »
Neeti Narayan, scientifique principale appliquée chez Amazon Ads
Neeti Narayan travaille chez Amazon depuis près de quatre ans, après avoir obtenu un doctorat en apprentissage en profondeur (Université de Buffalo : L'Université d'État de New York) et travaillant pendant trois ans sur le traitement du langage naturel dans une grande entreprise technologique. Son travail quotidien consiste à développer des solutions basées sur l'IA qui associent la demande des annonceurs à des pages Web contextuellement pertinentes, optimisant ainsi la façon dont les entreprises atteignent les clients grâce à Amazon Ads et aux recommandations de produits. En coulisses, cela signifie entraîner de grands modèles de langage pour comprendre le contexte des pages Web et la pertinence des produits, transformant du texte non structuré en signaux exploitables.
Ce mélange de théorie et d'application est exactement la raison pour laquelle Neeti Narayan s'est investie dans le soutien de l'AMLC. Elle a révisé et publié des articles, et a même organisé des ateliers sur l'utilisation de l'IA générative dans la publicité. « J'aime le travail académique », dit-elle. La rédaction d'articles de recherche, leur partage avec un auditoire plus large, l'obtention de commentaires, ce n'est pas seulement documenter votre travail, c'est l'améliorer. Et AMLC vous offre cela. »
Partage d'idées
Pour Martin Radfar, chercheur scientifique principal, l'AMLC est tout aussi passionnante. Martin travaille chez Amazon depuis six ans. Il a d'abord travaillé sur l'IA pour Alexa avant de passer à Amazon Ads pour explorer le traitement d'images et de vidéos. Son travail de publication est prolifique, avec 16 publications externes dans les plus grandes conférences sur l'IA, mais il trouve toujours de la valeur dans la conférence interne d'Amazon.
Martin Radfar, scientifique de recherche principal chez Amazon Ads
« En 2024, mon article a été sélectionné pour une présentation orale à la conférence », explique le scientifique. Seulement environ 10 pour cent y parviennent, c'était donc un véritable privilège. Par la suite, des gens d'autres équipes sont venus nous dire : « Nous pourrions utiliser une partie de votre modèle. » Contribuer à l'avancement du travail des autres équipes est très stimulant. Et plus tard, j'ai découvert que mon article était le deuxième plus téléchargé de toute la conférence. »
Les recherches de Martin Radfar portent sur le reconditionnement des publicités, ce qui signifie prendre un élément créatif et le transformer automatiquement pour différentes plateformes. Chaque publicité a des composants, un produit, un logo et du texte. « Différentes plateformes nécessitent différents formats », ajoute-t-il. Nous avons créé un système qui peut segmenter, réorganiser et même générer un nouvel arrière-plan. Cela signifie que les annonceurs peuvent faire en un seul clic ce qui nécessitait auparavant toute une équipe de conception.
Une culture de collaboration
L'attrait de l’AMLC est en partie intellectuel, en partie social. Pour Neeti Narayan, c'était un article sur les commentaires sur le produit qui lui est resté en mémoire. « J'ai examiné cela avant que le modèle ne soit mis en production, concernant la façon de générer des résumés de milliers d'évaluations en utilisant des modèles de langage de grande taille » se souvient-elle. « Plus tard, nous avons utilisé leur ensemble de données dans l'un de nos propres projets. Cette collaboration n'a été possible que grâce à AMLC. »
Martin Radfar a une histoire similaire. Un modèle développé par son équipe pour détecter les zones sécuritaires dans une image pour la superposition de texte a attiré l'attention d'un autre groupe de scientifiques, qui l'ont ensuite intégré dans leur propre flux de travail. « Ça ouvre des portes », dit-il. « On ne réalise pas toujours que notre travail peut avoir des applications plus larges jusqu'à ce que quelqu'un d'autre le remarque. »
Investir dans les scientifiques
Amazon exploite AMLC depuis 2013. En 2024, il y a eu 918 soumissions, dont 89 ont été sélectionnées pour une présentation orale et 190 pour une présentation par affiche. Ce sont des chiffres importants, mais l'impact concerne moins l'échelle que la connexion. Selon les sondages menés après la conférence, 89 % des participants sont repartis en se sentant plus connectés à la communauté scientifique d'Amazon, un signe de la culture scientifique florissante que l'AMLC a cultivée depuis plus d'une décennie.
Ce sentiment d'appartenance est important, particulièrement dans une entreprise de la taille d'Amazon. « Au quotidien, vous êtes concentré sur votre propre équipe, vos propres échéances », dit Neeti Narayan. « Mais AMLC vous rappelle que vous faites partie de quelque chose de beaucoup plus grand. Soudainement, vous vous retrouvez assis à côté de quelqu'un d'Alexa ou d'AWS et réalisez que vous abordez des problèmes similaires sous des angles différents. »
Les comparaisons avec les conférences externes sont inévitables et délibérées. « J'ai assisté aux grandes conférences externes sur le ML », poursuit-elle. « Honnêtement, la qualité des articles à l'AMLC est comparable. La différence est qu'ici, on voit aussi les applications immédiates des idées présentées. » Et vous rencontrez des gens qui peuvent vous aider à mettre en œuvre ces idées dans votre propre travail.
Martin Radfar est d'accord, bien qu'il s'empresse de noter que le rythme du domaine change la façon dont la recherche est partagée. De nos jours, de nombreuses grandes entreprises technologiques publient moins de contenu externe. La confidentialité des données, la propriété intellectuelle, ça ralentit les choses. Mais chez AMLC, vous pouvez partager rapidement votre travail et avoir un impact positif sur votre communauté.
Influencer l'avenir de la science chez Amazon
L'AMLC est également un baromètre de la direction que prend le domaine. Les discours d'ouverture de l'année dernière comprenaient celui d'Andrew Ng, professeur à Stanford et pionnier de l'IA, qui a parlé des systèmes multi-agents, un sujet que Martin Radfar a présenté. « Je venais tout juste de parler d'IA multi-agents », dit-il en riant, « puis Andrew Ng monte sur scène en disant que c'est l'avenir de la recherche en IA. » C'était un beau moment.
Pour Neeti Narayan, l'inspiration réside davantage dans le rythme effréné de la découverte. « L'IA générative évolue si rapidement qu'il est difficile de suivre le rythme », indique-t-elle. Les équipes proposent de nouveaux outils chaque semaine. Cela nous pousse à voir plus grand en matière de publicités, à repenser la création des campagnes et la façon dont les produits apparaissent dans Rufus, l'assistant d'achat d'Amazon propulsé par l'IA générative. Vous voyez ces idées à l’AMLC et vous commencez à imaginer l'avenir. »
Les deux scientifiques tiennent à expliquer que l'entraînement de grands modèles, l'ajustement des paramètres et l'itération jusqu'à ce que les choses fonctionnent peuvent être fastidieux, mais l’AMLC contribue à donner un contexte plus large à ce travail. « Vous passez des mois à travailler sur un projet », confie Neeti Narayan. « Pour ensuite le présenter à des milliers de collègues, recevoir leurs questions, leurs idées, c'est énergisant. »
Martin Radfar est d'accord : « en tant que scientifiques, nous devons toujours équilibrer la curiosité avec l'impact. L'AMLC est là où ces deux éléments se rencontrent. »
Briser les barrières publicitaires
« Nous sommes à l'avant-garde de l'innovation », déclare-t-elle. En tant que membre d'une équipe d'experts-conseils plutôt que de vendeurs traditionnels, Alexis peut contribuer à résoudre les problèmes commerciaux concrets de son client. « Lorsque les clients viennent nous voir avec un défi, nous travaillons à rebours à partir de ce problème pour trouver des solutions créatives. »
Mais il ne s'agit pas seulement de technologie; Alexis Lancellotti souligne l'importance de la culture d'Amazon qui consiste à gagner la confiance et à avoir un sentiment d'appartenance. « Je peux gérer mon entreprise comme je l'entends », dit-elle. « Mes patrons ne font pas de microgestion, mais ils sont là quand j'ai besoin d'eux. Cette confiance me permet de penser de façon créative et d'agir rapidement. »
Son approche novatrice lui a valu de la reconnaissance. L'une de ses campagnes a récemment remporté un prix de reconnaissance mondiale WPP pour son travail sur des activations qui ont réinventé la créativité dans les campagnes d'un annonceur.