1. Power BI sur des milliards de lignes (sur du Big Data)
  2.  AI et cognitive services sur Power BI
  3. Automated Machine Learning dans Power BI

Mon second coup de cœur du Power BI World Tour 2018:

AI et Cognitive Services sur Power BI

Microsoft a annoncé un grand nombre de nouvelles fonctionnalités d’analytique avancée et d’Intelligence artificielle. L’intégration d’Azure Cognitive Services dans Power BI est un de mes plus gros coups de cœurs.

Azure Cognitive Services, est un ensemble de modèles Machine Learning qui permettent d’extraire de l’information à partir de documents, images, flux des réseaux sociaux et autres données brutes.

Les cas d’utilisation sont nombreux: la reconnaissance d’objets à partir d’une image, l’identification de mots clés, la détection de langage, l’analyse de sentiments positifs\négatifs\neutres, l’OCR, l’identification d’entités connues comme des organisations ou des personnes, etc.

microsoft azure

En cliquant sur Language, nous pouvons voir toutes les fonctionnalités proposées à date.

languageReconnaissance d’objets à partir d’une image :

analyze image

Ces fonctionnalités sont donc désormais accessibles à partir de Power BI. Olivier Matrat, de chez Microsoft, nous a présenté un cas d’utilisation sur l’expérience client: une chaîne d’hôtels qui voulait analyser le sentiment de ses clients à travers leurs Reviews en ligne (les avis qu’ils laissent sur Google, Trip Advisor etc.).

Dans la démo présentée, on comprend vite que le problème de cet hôtel, est son système de climatisation :

hotel reviewSource: site web Microsoft

J’ai pu voir durant la conférence de Leila Etaati - Data Scientist et Microsoft MVP, les étapes permettant d’utiliser le Cognitive Service : Text Analytics. Le service Text Analytics permet le traitement du langage naturel, il peut extraire des mots clés, détecter les langues et identifier les phrases les plus importantes à partir de textes bruts non structurés. Je vous résume ci-dessous les étapes à suivre pour utiliser ce service sur Power BI.

Voici les principaux ingrédients dont on a besoin :

  • Un Compte Microsoft Azure (ou un compte gratuit Cognitive Services)
  • L’API Text Analytics
  • Une Clé d’accès Text Analytics
  • Microsoft Power BI Desktop
  • Vos données (Commentaires de clients, e-mails, Flux Facebook, Twitter…)

cognitive services

Je vais maintenant expliquer brièvement les étapes. Pour plus de détails, vous pouvez consulter la documentation Microsoft ici.

Set up de l’environnement Cognitive Services 

On a trois façons possibles de le faire: via le trial de sept jours, via un compte Azure gratuit, ou bien via un compte Azure existant.

try cognitive services

Dans le cas de l’option compte Azure :

AI+Machine learning

  • Créer le service à partir du portail Azure. Dans le cas de notre exemple : Choisir Text Analytics (onglet AI and Maching Learning)
  • À partir de la page principale du service créé, récupérer deux choses : l’URL de l’API et la clé d’accès. Ils seront utilisés par la suite pour appeler le service à partir de Power BI.

Chaque Cognitive Service a ses propres types d’API. Les APIs du service Text Analytics, à ce jour, sont :

  • Analyse de sentiments
  • Extraction d’expressions clés
  • Détection de langues
  • Reconnaissance d’entités connues, personnes, organisations, endroits etc.

Pour les détails sur ces APIs, c’est par ici.

Se connecter aux données et les préparer dans Power BI

Se connecter aux données sur lesquelles on veut appliquer l’API du service Text Analytics et, si besoin, préparer les données (par exemple, dans le cas de courriels, concaténer la colonne du sujet avec celle du corps de l’e-mail).

Créer une fonction Text Analytics dans Power BI

Cette fonction est notre colle, c’est elle qui va :

  • Envoyer la requête de traitement à notre API Text Analytics créée sur Azure
  • Et qui va nous retourner les résultats.

On crée cette fonction, dans Power BI Desktop, en M + JSON au niveau de Power Query. Mais pas d’inquiétudes, vous n’avez pas besoin de savoir coder en M ou en JSON. Le code de la fonction par type d’API est standard et il est disponible sur le site de Microsoft.

Tout ce que vous aurez à faire, c’est remplacer la Clé d’accès et l’URL de l’API par les vôtres (à récupérer sur le Portail Azure tel qu’expliqué précédemment).

Ci-dessous, un code récupéré du site Microsoft. Il s’agit d’une fonction qui fait appel à une API Text Analytics de type : Extraction d’expressions clés.

API Text Analytics

Si on veut utiliser d’autres Cognitive Services, il suffit de récupérer leur code et ensuite de faire les mêmes manipulations.

Comme on peut le voir, la fonction nous retourne la liste des expressions/mots clés dans keyphrases. Dans le cas de l’API analyse de sentiments, notre output sera les scores: 0.1 voudrait dire que c’est négatif et 0.95 positif.

API Analyse de sentiments

Invoquer la fonction sur les données et créer les visuels

On peut désormais invoquer notre fonction dans Power BI. Une boîte de dialogue nous demandera alors de fournir la colonne en entrée contenant le texte à traiter (paramètre d’entrée de la fonction). Ensuite créer les visuels en utilisant la colonne de sortie retournée par la fonction (utiliser le Custom Visual : Word Cloud).

dataSource: Microsoft

Pour ce second coup de coeur, je dirais que Power BI a un gros avantage par rapport à d’autres outils de visualisation. Cet avantage réside dans le fait que Power BI fait partie de tout un écosystème intégré. Cela lui permet de profiter des capacités offertes par d’autres services de cet écosystème, comme c’est le cas pour cette fonctionnalité (sachant que Microsoft est un leader reconnu sur le marché en termes d’AI et Cognitive Services).

Pour lire la dernière partie de ce blog, c'est par ici.

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