TensorFlow : DeepMind embrasse l’IA de Google pour ses futurs projets

Google se réorganise dans le domaine de l’intelligence artificielle, sur fond de rivalité avec les autres géants du web. Dorénavant, tous ses projets de recherche prendront appui sur TensorFlow, son nouveau programme d’intelligence artificielle basé sur l’apprentissage profond (ou « deep learning »). Y compris ceux de DeepMind, sa filiale spécialisée dans ce domaine. C’est ce qu’a indiqué vendredi la firme de Mountain View dans un billet de blog.

Filiale de Google depuis début 2014, DeepMind explique voir dans TensorFlow une opportunité pour donner un coup d’accélérateur à ses activités, en lui permettant d’atteindre ses objectifs « à une plus grande échelle et un rythme encore plus rapide ». « Notre transition vers TensorFlow représente un nouveau chapitre », écrit l’entreprise, qui croit beaucoup aux capacités de cet outil pour repousser les limites de l’intelligence artificielle.

TensorFlow s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour savoir identifier des choses aussi diverses que variées. Par exemple, TensorFlow est capable d’indiquer si telle ou telle chose est présente sur une image si, au préalable, le système a été « nourri » avec des milliers de photographies montrant ladite chose que l’on veut lui enseigner. Dans le cas d’une photo, cela peut être une personne, un objet, un animal, une action, une scène, une ambiance…

Depuis 4 ans, c’était Torch qui avait les faveurs de DeepMind. Open source, l’outil a démontré son efficacité dans le deep learning. Ce n’est pas un hasard s’il est utilisé aujourd’hui par des firmes comme Facebook, Twitter ou Nividia, mais aussi des startups et des laboratoires. Il est capable de faire jeu égal avec des technologies similaires, comme TensorFlow Theano ou Caffee, qui évoluent elles aussi dans le secteur de l’apprentissage profond.

Nous utilisons TensorFlow pour tout

De son côté, Google utilise déjà TensorFlow. « Nous utilisons TensorFlow pour tout, de la reconnaissance vocale dans l’application Google à Smart Reply dans Inbox pour Gmail, en passant par la recherche dans Google Photos », ou dans la recherche web avec RankBrain, indiquait la firme en novembre 2015. « C’est un système d’apprentissage automatique hautement flexible — il peut fonctionner sur un seul smartphone ou travers des centaines d’ordinateurs dans des centres de données ».

C’est d’ailleurs à ce moment-là que Google a décidé de rendre TensorFlow open source. En parallèle, DeepMind a testé au cours des six derniers mois l’outil pour vérifier dans quelle mesure il peut répondre à ses besoins dans le domaine de l’IA. Plus d’une douzaine de projets a été porté sur TensorFlow pour s’assurer que le programme est bien en mesure de répondre aux attentes de la filiale. Et visiblement, les conclusions sont hautement positives puisque c’est TensorFlow qui sera au centre des projets de DeepMind.

CC tommpouce

DeepMind a gagné une forte notoriété ces derniers mois avec la médiatisation de la rencontre au sommet entre AlphaGo, le système d’intelligence artificielle que la filiale a mis au point, le joueur sud-coréen Lee Sedol, qui est indiscutablement l’un des meilleurs représentants mondiaux de sa discipline, au jeu de go. Le résultat a été sans appel : AlphaGo a gagné par quatre points à un. Comme aux échecs, la machine a fini par battre l’homme à son propre jeu.

Aujourd’hui, AlphaGo pourrait s’illustrer dans d’autres domaines. Google a par exemple laissé entendre qu’il pourrait aller vers les jeux de stratégie en temps réel, comme StarCraft II, ou bien les jeux de cartes, comme Hearthstone ou Magic. Google compte aussi se servir de l’intelligence artificielle pour essayer de résoudre des problèmes politiques ou économiques. Autant de projets plus ou moins ambitieux qui reposeront donc sur TensorFlow.