[Numérique] Deep learning : machines qui rêvent

Publié le 29/03/2017 à 19:50
[Numérique] Deep learning : machines qui rêvent

Une intelligence artificielle fondée sur un cerveau numérique, cela semble logique. Et c’est bien le principe du deep learning, qui utilise des « réseaux de neurones » calqués sur le fonctionnement du cerveau humain. Une technologie qui coûte cher, comme de manière générale l’intelligence artificielle. Et pour conserver la France en bonne place au sein de la compétition internationale, le gouvernement vient de débloquer 1,5 milliards d’euros.

 

 

Le deep learning, un cerveau numérique

 

Le principe du deep learning, pour une machine, c’est de reconnaître toute seule une image, un visage, sans jamais en avoir eu connaissance auparavant. Dans des temps anciens, pour être capable de reconnaitre par exemple un singe, il fallait « nourrir » une machine de milliers d’images de l’animal, afin que celle-ci puisse être en mesure d’en reconnaître un par la suite. Avec le deep learning, l’homme n’intervient plus, la machine est capable de définir elle-même le concept de singe, nouveau pour elle. Et pour cela, elle utilise son « réseau de neurones ».

 

Un « réseau de neurones », c’est comme pour le cerveau humain des milliers d’unités reliées entre elles qui calculent et analysent les données identifiées. Ces unités sont groupées en couches de neurones, jusqu’à une vingtaine au total, qui identifient chacune à leur tour la nouvelle image représentant un singe, et approfondissent ce nouveau concept, jusqu’à le définir et l’assimiler. En pratique, cela donne Google Brain, capable de réaliser des tâches extrêmement complexes, comme reconstituer un visage à partir d’une image très peu pixélisée.

 

 

2 milliards d’euros pour le développement de l’intelligence artificielle

 

En matière de deep learning comme de manière générale d’intelligence artificielle, la France n’a pas à rougir, loin s’en faut, puisqu’occupant la quatrième place mondiale dans la production d’articles scientifiques sur le sujet. Au total, 250 structures de R&D se consacrent entièrement à l’intelligence artificielle, soit un total de plus de 5 300 chercheurs français engagés dans le développement des nouvelles technologies. Des travaux qui coûtent cher, surtout pour faire jeu égal avec le géant américain, particulièrement axé sur l’IA.

 

Côté gouvernement, on prend au sérieux le défi représenté par les perspectives de l’intelligence artificielle. Le président de la République a récemment reçu le rapport final « France IA », une feuille de route sur ce que le pays aurait tout intérêt à suivre durant les prochaines années. Une route audacieuse et onéreuse, qui a rapidement conduit à un geste fort en direction du développement de l’IA, puisque 1,5 milliards d’euros ont été rajoutés aux seulement 500 millions jusqu’ici prévus pour les dix prochaines années.

 

 

Le deep learning permet d’apprendre aux machines à apprendre par elles-mêmes. De quoi permettre de développer de nouveaux algorithmes, qui peuvent faire office de langues. Et c’est ce qui s’est produit il y a quelques mois, lorsque deux machines ont réussi à communiquer entre elles en inventant un langage – code … Incompréhensible par les humains.


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