Alors que Facebook a annoncé en début de semaine qu'il allait doubler les effectifs de son laboratoire parisien sur l'intelligence artificielle, petit point sur l'avancée de ses recherches notamment sur la façon dont l'intelligence artificielle apprend.

L'apprentissage de l'intelligence artificielle fait partie des plus grands défis des chercheurs
L'apprentissage de l'intelligence artificielle fait partie des plus grands défis des chercheurs © Getty / Dong Wenjie

Pas question pour les chercheurs de FAIR, le laboratoire d'intelligence artificielle de Facebook, de parler du nouveau fil d'actualité du réseau social, ils n'y sont pour rien. Le laboratoire de Paris fait, en effet, de la recherche fondamentale et ouverte. Certes les travaux et découvertes qui y sont effectués profitent à terme au réseau social mais le but de ses chercheurs est de publier leurs avancées pour qu'elles bénéficient à toute la communauté scientifique. Une Condition indiscutable pour attirer les meilleurs. C'est comme cela que Facebook a réussi à recruter Yann Lecun, l'un des plus grands spécialistes mondiaux de l'IA. 

Les recherches dans le laboratoire portent notamment sur la façon dont on éduque cette intelligence, sur son apprentissage. Aujourd'hui, l'apprentissage supervisé est la technique qui est utilisée par la plupart des applications. Exemple classique : on montre à l'IA une photo de voiture et on lui dit que c'est une voiture. On multiplie ensuite l'opération avec des millions d'images étiquetées. Cela marche plutôt très bien mais cela veut dire que la machine a besoin d'être supervisée par un humain et cela restreint les applications. 

L'apprentissage non supervisé, la quête du Graal des chercheurs en IA

Autre technique : l'apprentissage par renforcement. Elle a été utilisée par exemple pour entraîner Alpha Go, l'IA de Google qui a battu le meilleur joueur de Go l'année dernière. Une technique qui fonctionne bien pour les jeux mais pas dans la vie réelle constate Yann Lecun. Et autant ce n'est pas grave si l'intelligence artificielle perd 150 000 fois au jeu de Go, c'est plus embêtant si pour apprendre à conduire correctement une voiture autonome a besoin de se planter 1000 fois dans un platane. 

Les chercheurs essayent de copier l'apprentissage des bébés. Ces derniers apprennent en faisant des expériences certes mais aussi et surtout en observant. A terme ils sont capables de prédire les choses. Exemple avec ce stylo, si je le maintiens en l'air et que je le lâche, vous savez tous qu'il va tomber. Le but est que la machine arrive au même raisonnement. Pour entraîner cette IA, l'équipe du labo parisien menée par Antoine Bordes lui fait regarder des films et deviner ce qui va se passer dans la scène suivante mais pour le moment les prévisions ne vont pas très loin, à peine quelques secondes. Et cela pourrait prendre des années voir des dizaines d'années. 

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