Microsoft met en lumière le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'évaluation des déploiements de mises à jour de Windows 10

Microsoft a récemment été critiqué pour avoir encore une fois gâché les mises à jour de Windows 10. L'entreprise a dû publier un mise à jour cumulative majeure pour corriger tous les bogues de la mise à jour de mai 2019. Plus tard, un ancien employé de Microsoft publié une vidéo expliquant comment Microsoft testait Windows et ce qui a changé avec Windows 10. Il a blâmé Microsoft en utilisant l'IA pour tester Windows 10 au lieu de vrais humains.

Microsoft vient de publier un blog récents expliquant le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'évaluation des mises à niveau de Windows 10. La société a récemment marqué Windows 10 v1903 pour un déploiement plus large et utilise l'IA pour déterminer quels appareils seront adaptés à la prochaine vague de mises à jour de Windows 10. Microsoft a noté que la v1803 était la première mise à jour utilisant le Machine Learning pour déterminer quels appareils seraient adaptés aux mises à jour. Microsoft les a ensuite séparés des PC susceptibles de causer des problèmes et a envoyé des mises à jour à ceux pris en charge. Ils ont également noté comment ML aide réellement l'entreprise à résoudre les problèmes et à garantir que le processus de transition se déroule sans faille. Selon les chiffres, les PC qui ont reçu des mises à jour via ML ont moins de risques d'avoir des problèmes de noyau, des pannes et cinq fois moins de problèmes de pilotes après la mise à jour.

Microsoft a également partagé un graphique ML complet présentant l'architecture globale de ML et comment il est utilisé pour désigner les PC prêts pour le déploiement de la mise à jour. L'apprentissage automatique fournit également deux fonctionnalités clés :

• Il identifie les problèmes potentiels qui entraînent des blocages de sauvegarde pour protéger les PC qui n'ont pas encore été mis à jour afin que ces problèmes puissent être rapidement examinés et résolus par les développeurs Windows.
• Il prédit et nomme les PC qui auront une expérience de mise à jour transparente et devraient donc se voir proposer la mise à jour.

Étant donné que Microsoft utilise un mélange d'IA et d'apprentissage automatique, le modèle lui-même apprend des déploiements précédents et il prédit mieux les futurs déploiements. Cela garantit que tout PC doté d'un matériel ou d'un logiciel incompatible ne reçoit pas la mise à jour tant que le matériel ou le logiciel n'a pas été mis à jour pour prendre en charge la nouvelle mise à jour.

Microsoft utilise également Azure Databrick pour s'assurer qu'ils pourraient identifier les anomalies et déployer des sauvegardes pour protéger des PC similaires. Outre Databricks, Microsoft s'appuie également sur des canaux traditionnels tels que des tests de laboratoire laborieux, des commentaires et des appels d'assistance pour s'assurer que les mises à jour ne sont pas déployées sur du matériel incompatible.

Bien que l'entreprise s'appuie désormais sur l'apprentissage automatique, elle a admis que le modèle n'était pas parfait et s'efforce de lui faire identifier les problèmes en quelques secondes plutôt qu'en heures. Si l'on se fie à la dernière mise à jour de 1903, je dirais que Microsoft a encore beaucoup de travail à faire pour mettre en place un modèle ML parfait qui pourrait épargner aux utilisateurs la frustration de devoir revenir à une ancienne version car de certains enjeux. Cela dit, le modèle sonne bien et, une fois perfectionné, pourrait aider Microsoft à économiser beaucoup d'heures de travail ainsi que des ressources consacrées à l'identification des valeurs aberrantes susceptibles de casser la mise à jour sur certains ordinateurs.