Intelligence Artificielle

Google AutoML : l’IA apprend d’elle même à coder d’autres IA

Aujourd’hui Google AutoML, repousse à nouveau les limites des capacités du Machine Learning. En utilisant cette technologie, les chercheurs ont mis au point un logiciel d’apprentissage qui est capable de créer un logiciel d’apprentissage encore plus puissant.

Annoncé lors de sa conférence Google I/O en mai 2017, AutoML est le projet de recherche de Google visant à utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour concevoir d’autres IA plus performantes. La stratégie « AI First » du CEO de Google Sundar Pichai fait un grand pas en avant et ouvre de nouvelles portes pour les chercheurs. Aujourd’hui les machines sont capables d’apprendre aux machines. AutoML est capable de concevoir un modèle « enfant », puis d’analyser les résultats de ses performances et ainsi réaliser des corrections sur ce modèle. L’opération se répète plusieurs milliers de fois, chaque nouveau prototype est plus puissant que le précédent. Mieux encore, elles sont de plus en plus intelligentes et cela de façon quasi-autonome.

Même si cela peut paraître incroyable, dans certains cas, ces logiciels sont capables de fournir des algorithmes d’IA plus performants que ceux élaborés par les chercheurs. Ces mêmes chercheurs qui ont conçu la technologie AutoML.

Sundar Pichai

Le cas de la reconnaissance d’objets multiples sur une image est intéressant. En effet, cette technologie à une place importante pour la réalité augmentée. Le système auto-généré par AutoML obtient un résultat de reconnaissance de 43%. Alors que le système conçu initialement par les chercheurs ne dépasse pas 39%. Cette prouesse technologique marque le début d’un nouveau mode de fonctionnement qui va considérablement faire avancer les recherches en matière d’IA.

Seule une petite poignée de chercheurs dans le monde est aujourd’hui capable d’obtenir de tels résultats. Encore aujourd’hui très loin d’être accessible dans des domaines comme la santé ou la finance, Google rappelle qu’il ne s’agit encore que d’un projet de recherche. Même si les résultats sont significatifs, il faudra encore attendre plusieurs années avant de voir l’IA s’inviter dans notre vie quotidienne.

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