La bataille de l’intelligence artificielle se déplace sur le terrain des équipements.

Créer un être en tout point semblable à l’être humain est sans doute le grand fantasme des temps modernes. L’homme se rêve en demi dieu et joue les apprentis sorciers en s’attaquant à ce qui est le propre de l’homme : son intelligence. Pour innover les chercheurs puisent sans cesse dans les incroyables exemples que nous offre la nature et le bio mimétisme s’en inspire sans jamais l’égaler. Imiter le cerveau humain est un défi particulièrement ambitieux et sensible par sa complexité et par le fait que cela touche à l’immatériel, à la pensée et à ce qui fait l’humanité d’un individu. L’intelligence artificielle est devenue l’objet de tous les débats excitants et effrayants à la fois.

Le deep learning décolle grâce aux données et aux processeurs graphiques. Le sujet n’est pas nouveau, déjà en 1943 le neurophysiologiste Warren McCulloch et le logicien Walter Pits s’étaient inspirés du cerveau humain en proposant une première approche mathématique exploitant un réseau de neurones. Le modèle se compose d’algorithmes interconnectés à la manière des neurones d’un cerveau humain. Il aura fallu attendre 2011 pour que l’on puisse réaliser des modèles neuronaux multicouches (deep learning) répondant à des usages opérationnels. A la même époque on avait compris que pour être efficaces ces algorithmes devaient disposer d’importantes bases de données d’apprentissage. En mars 2016 la machine AlphaGo a réussi à battre Lee Sedol, le champion de Go, parce qu’elle avait pu réaliser son apprentissage à partir de 30 millions de configurations provenant de 160.000 parties jouées par de véritables joueurs. Si le décollage du deep learning a eu lieu c’est aussi parce que l’on a emprunté aux jeux vidéo les processeurs graphiques (GPU) particulièrement adaptés à des réseaux neuronaux. Ces composants sont largement répandus dans le monde des jeux en 3D et habitués à gérer des traitements parallèles pour donner aux jeux un réalisme saisissant avec une parfaite fluidité. C’est ainsi que NVIDIA, le spécialiste des cartes GPU a vu ses revenus doubler en 3 ans, coupant par la même occasion l’herbe sous le pied d’Intel le leader incontesté des processeurs traditionnels.

L’intelligence artificielle aura toujours besoin de plus de puissance. Depuis 2011 les GAFA et les BATX multiplient les initiatives pour prendre la tête de la compétition et mettre de leur côté tous les atouts pour cueillir les fruits de l’IA et tout particulièrement du deep learning. Progressivement l’IA va se glisser dans la majorité des applications. Pour faciliter son adoption des grands acteurs du Cloud et de l’IA, comme Google, Amazon, IBM et d’autres encore, proposent déjà des modules d’Intelligence artificielle accessibles dans le cloud par d’autres applications au travers d’APIs (Application Programming Interface). Mais la guerre de l’intelligence artificielle se joue tout autant du côté des équipements matériels. Avec ses processeurs graphiques (GPU), NVIDIA a gagné le premier round mais le combat n’est pas fini pour autant. Il existe d’autres technologies et Intel n’a pas dit son dernier mot. Certains fabricants développent leur propre ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), des composants électroniques conçus spécifiquement pour un type d’application, à l’image de Google qui teste de son côté dans ses centres informatiques son Tensor Processor Unit (TPU), un ASIC dédié au machine learning. D’autres s’intéressent aux FPGA (Field-Programmable Gate Arrays), qui bien que n’étant pas une nouveauté en soi présentent l’intérêt d’être extrêmement puissants et de pouvoir être programmés spécifiquement pour un modèle d’IA particulier. Intel n’est pas en reste et compte bien prendre sa part du gâteau de l’IA avec les processeurs Intel Nervana spécifiques pour l’intelligence artificielle et issus de l’acquisition de la société éponyme en 2016 et d’une collaboration étroite avec Facebook.

On voit que le potentiel développement du marché de l’intelligence artificielle aiguise l’appétit d’un large écosystème qui se complète pour adresser tous les aspects de l’usage à l’infrastructure. Reste néanmoins que les acteurs européens font encore cruellement défaut.

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