Des étudiants de fast.ai, une association qui donne des cours gratuits, ont codé une IA plus puissante que celle de Google. Cette performance permet de mettre en exergue la nécessité d’ouvrir les recherches autour de l’apprentissage automatique à des petites structures, pour renforcer sa progression.

Comment des étudiants ont pu concevoir une IA plus puissante que celle de Google ?

Alors que durant des mois, les chercheurs de Google étaient en tête du classement, qui recense les progrès de l’IA, les étudiants de fast.ai ont réussi à faire mieux qu’eux avec du matériel similaire, mais en appliquant des optimisations très simples. Pour développer une IA plus puissante que celle de Google, il a suffi notamment de s’assurer que les images utilisées dans l’algorithme d’entraînement avaient été correctement recadrées. Jeremy Howard, l’un des fondateurs de Fast.ai, a déclaré  :

Ce sont des choses évidentes que beaucoup de chercheurs ne penseraient même pas à faire.

DAWNBench, le référentiel de Stanford, se base sur l’utilisation d’une base de données composée d’images, qui permet d’évaluer la vitesse d’apprentissage automatique d’une IA pour classer les clichés. Bien qu’il s’agisse d’une tâche classique, Jack Clark, le directeur des communications et de la politique à OpenAI, affirme que Fast.ai a produit un algorithme très qualitatif qui pourrait être utilisé dans plusieurs projets comme la détection des cellules cancereuses. Même son de cloche du côté de l’université de Stanford où Matei Zaharia, professeur et co-créateur de DAWNBench, affirme que le travail de Fast.ai, pour créer une IA plus puissante que celle de Google, est impressionnant. Cependant elle nuance son propos en indiquant que pour les utilisations d’IA les plus complexes, de grandes quantités de données et des ressources de calcul significatives sont toujours essentielles.

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