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Comment l'IA réinvente ce que sont les ordinateurs
22 octobre 2021
Andréa Daquino
Automne 2021 : la saison des citrouilles, des tartes aux noix de pécan et des nouveaux téléphones couleur pêche. Chaque année, juste au bon moment, Apple, Samsung, Google et d'autres abandonnent leurs dernières versions. Ces luminaires du calendrier de la technologie grand public n'inspirent plus la surprise et l'émerveillement de ces premiers jours grisants. Mais derrière tout le faste marketing, il se passe quelque chose de remarquable.
La dernière offre de Google, le Pixel 6, est le premier téléphone à avoir une puce séparée dédiée à l'IA qui se trouve à côté de son processeur standard. Et la puce qui gère l'iPhone contient depuis quelques années ce qu'Apple appelle un moteur neuronal, également dédié à l'IA. Les deux puces sont mieux adaptées aux types de calculs impliqués dans la formation et l'exécution de modèles d'apprentissage automatique sur nos appareils, tels que l'IA qui alimente votre appareil photo. Presque sans que nous nous en apercevions, l'IA fait désormais partie de notre quotidien. Et cela change notre façon de penser à l'informatique.
Qu'est-ce que ça veut dire? Eh bien, les ordinateurs n'ont pas beaucoup changé en 40 ou 50 ans. Ils sont plus petits et plus rapides, mais ce sont toujours des boîtes avec des processeurs qui exécutent les instructions des humains. L'IA change cela sur au moins trois fronts : comment les ordinateurs sont fabriqués, comment ils sont programmés et comment ils sont utilisés. En fin de compte, cela changera à quoi ils servent.
Selon Pradeep Dubey, directeur du laboratoire d'informatique parallèle chez Intel, le cœur de l'informatique est en train de passer de la gestion des chiffres à la prise de décision. Ou, comme le dit Daniela Rus, directrice du MIT CSAIL, l'IA libère les ordinateurs de leurs boîtes.
Plus de hâte moins de vitesse
Le premier changement concerne la fabrication des ordinateurs et des puces qui les contrôlent. Les gains informatiques traditionnels sont venus lorsque les machines sont devenues plus rapides pour effectuer un calcul après l'autre. Pendant des décennies, le monde a bénéficié d'accélérations des puces qui s'accompagnaient d'une régularité métronomique, les fabricants de puces respectant la loi de Moore.
Mais les modèles d'apprentissage en profondeur qui font fonctionner les applications d'IA actuelles nécessitent une approche différente : ils nécessitent d'effectuer simultanément un grand nombre de calculs moins précis. Cela signifie qu'un nouveau type de puce est nécessaire : une puce capable de déplacer les données le plus rapidement possible, en s'assurant qu'elles sont disponibles quand et où elles sont nécessaires. Lorsque l'apprentissage en profondeur a explosé sur la scène il y a une dizaine d'années, il existait déjà des puces informatiques spécialisées qui étaient assez bonnes dans ce domaine : des unités de traitement graphique, ou GPU, conçues pour afficher un écran entier de pixels des dizaines de fois par seconde.
Tout peut devenir un ordinateur. En effet, la plupart des objets ménagers, des brosses à dents aux interrupteurs d'éclairage en passant par les sonnettes, existent déjà en version intelligente.
Aujourd'hui, des fabricants de puces comme Intel, Arm et Nvidia, qui ont fourni bon nombre des premiers GPU, pivotent pour créer du matériel spécialement conçu pour l'IA. Google et Facebook font également leur entrée dans cette industrie pour la première fois, dans une course pour trouver un avantage en matière d'IA via le matériel.
Par exemple, la puce à l'intérieur du Pixel 6 est une nouvelle version mobile de l'unité de traitement tenseur de Google, ou TPU. Contrairement aux puces traditionnelles, qui sont orientées vers des calculs ultrarapides et précis, les TPU sont conçus pour les calculs à volume élevé mais à faible précision requis par les réseaux de neurones. Google utilise ces puces en interne depuis 2015 : elles traitent les photos des personnes et les requêtes de recherche en langage naturel. La société sœur de Google, DeepMind, les utilise pour former ses IA.
Au cours des deux dernières années, Google a mis les TPU à la disposition d'autres entreprises, et ces puces, ainsi que des puces similaires développées par d'autres, deviennent la valeur par défaut dans les centres de données du monde.
L'IA aide même à concevoir sa propre infrastructure informatique. En 2020, Google a utilisé un algorithme d'apprentissage par renforcement - un type d'IA qui apprend à résoudre une tâche par essais et erreurs - pour concevoir la disposition d'un nouveau TPU. L'IA a finalement proposé de nouvelles conceptions étranges auxquelles aucun humain ne penserait, mais elles ont fonctionné. Ce type d'IA pourrait un jour développer des puces meilleures et plus efficaces.
Montrez, ne dites pas
Le deuxième changement concerne la façon dont les ordinateurs sont informés de ce qu'ils doivent faire. Depuis 40 ans, nous programmons des ordinateurs ; pour les 40 prochaines, nous les formerons, explique Chris Bishop, responsable de Microsoft Research au Royaume-Uni.
Traditionnellement, pour qu'un ordinateur fasse quelque chose comme reconnaître la parole ou identifier des objets dans une image, les programmeurs devaient d'abord définir des règles pour l'ordinateur.
Avec le machine learning, les programmeurs n'écrivent plus de règles. Au lieu de cela, ils créent un réseau de neurones qui apprend ces règles par lui-même. C'est une façon de penser fondamentalement différente.
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Les exemples sont déjà monnaie courante : la reconnaissance vocale et l'identification d'images sont désormais des fonctionnalités standard sur les smartphones. D'autres exemples ont fait la une des journaux, comme lorsqu'AlphaZero a appris à jouer au go mieux que les humains. De même, AlphaFold a résolu un problème de biologie - déterminer comment les protéines se replient - avec lequel les gens se débattaient depuis des décennies.
Pour Bishop, les prochaines grandes percées vont venir dans la simulation moléculaire : entraîner des ordinateurs à manipuler les propriétés de la matière, ce qui pourrait faire des sauts révolutionnaires dans la consommation d'énergie, la production alimentaire, la fabrication et la médecine.
Des promesses à bout de souffle comme celle-ci sont souvent faites. Il est également vrai que l'apprentissage en profondeur a la réputation de nous surprendre. Deux des plus grands progrès de ce type à ce jour - faire en sorte que les ordinateurs se comportent comme s'ils comprenaient le langage et reconnaissent ce qu'il y a dans une image - modifient déjà la façon dont nous les utilisons.
L'ordinateur sait mieux
Pendant des décennies, faire faire quelque chose à un ordinateur signifiait taper une commande, ou au moins cliquer sur un bouton.
Les machines n'ont plus besoin d'un clavier ou d'un écran pour interagir avec les humains. Tout peut devenir un ordinateur. En effet, la plupart des objets ménagers, des brosses à dents aux interrupteurs d'éclairage en passant par les sonnettes, existent déjà en version intelligente. Mais à mesure qu'ils prolifèrent, nous allons vouloir passer moins de temps à leur dire quoi faire. Ils devraient pouvoir déterminer ce dont nous avons besoin sans qu'on le leur dise.
C'est le passage de la gestion des chiffres à la prise de décision que Dubey considère comme définissant la nouvelle ère de l'informatique.
Rus veut que nous adoptions le soutien cognitif et physique proposé. Elle imagine des ordinateurs qui nous disent des choses que nous devons savoir quand nous avons besoin de les connaître et interviennent quand nous avons besoin d'un coup de main. Quand j'étais enfant, l'une de mes [scènes] de film préférées dans le monde entier était 'L'apprenti sorcier', dit Rus. Vous savez comment Mickey invoque le balai pour l'aider à ranger ? Nous n'aurons pas besoin de magie pour y arriver.
Nous savons comment cette scène se termine. Mickey perd le contrôle du balai et fait un gros bazar. Maintenant que les machines interagissent avec les gens et s'intègrent dans le chaos du monde, tout devient plus incertain. Les ordinateurs sont sortis de leurs cartons.