L'hiver de l'IA n'arrive pas

L'intelligence artificielle fait fureur, avec des avancées qui font la une des journaux annoncées à un rythme vertigineux et des entreprises qui créent des équipes dédiées à l'IA aussi vite qu'elles le peuvent.

Le boom peut-il durer ?

Andrew Ng, scientifique en chef chez Baidu Research et figure majeure dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, affirme que les améliorations apportées à la conception des processeurs informatiques permettront de faire progresser les performances et les percées dans un avenir prévisible. Plusieurs [fournisseurs de matériel] ont eu la gentillesse de partager leurs feuilles de route, déclare Ng. Je suis convaincu qu'ils sont crédibles et que nous aurons plus de puissance de calcul et des réseaux plus rapides au cours des prochaines années.

Le domaine de l'IA a traversé des phases de progrès rapides et de battage médiatique dans le passé, rapidement suivis d'un refroidissement des investissements et de l'intérêt, souvent appelés hivers de l'IA. Le premier refroidissement s'est produit dans les années 1970, alors que les progrès ralentissaient et que le financement public se tarissait; un autre a frappé dans les années 1980, les dernières tendances n'ayant pas eu l'impact commercial escompté.

Là encore, il n'y a peut-être pas eu de boom comparable à celui actuel, propulsé par les progrès rapides de la formation des machines à effectuer des tâches utiles. Les chercheurs en intelligence artificielle se voient désormais proposer des salaires énormes pour effectuer des recherches fondamentales, car les entreprises constituent des équipes de recherche en supposant que des percées importantes sur le plan commercial suivront.

Andrew Ng, scientifique en chef chez Baidu Research.

Les avancées constatées ces dernières années sont dues au développement de puissants systèmes d'apprentissage en profondeur (voir 10 Breakthrough Technologies 2013 : Deep Learning ). Il y a quelques années, les chercheurs ont découvert que des réseaux de neurones très vastes ou profonds pouvaient être formés, à l'aide d'exemples étiquetés, pour reconnaître toutes sortes de choses avec une précision humaine. Cela a conduit à des avancées étonnantes dans la reconnaissance d'images et de voix et ailleurs.

Ng dit que ces systèmes ne feront que devenir plus puissants. Cela pourrait non seulement augmenter la précision des outils d'apprentissage en profondeur existants, mais également permettre à la technique d'être exploitée dans de nouveaux domaines, tels que l'analyse et la génération de langage.

De plus, selon Ng, les avancées matérielles fourniront le carburant nécessaire pour rendre les techniques d'IA émergentes réalisables.

Il y a plusieurs expériences que j'aimerais mener si seulement nous avions une augmentation de 10 fois des performances, ajoute Ng. Par exemple, dit-il, au lieu d'avoir différents algorithmes de traitement d'image, une plus grande puissance informatique pourrait permettre de créer un algorithme unique capable d'effectuer toutes sortes de tâches liées à l'image.

Les plus grands experts mondiaux de l'IA se sont réunis à Barcelone cette semaine pour un événement de premier plan appelé le Conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale . L'ampleur du rassemblement, qui est passé de plusieurs centaines de personnes il y a quelques années à plus de 6 000 cette année, donne une idée de l'énorme intérêt que suscite l'intelligence artificielle.

Il y a certainement du battage médiatique, ajoute Ng, mais je pense qu'il y a un moteur sous-jacent tellement fort de valeur réelle qu'il ne s'effondrera pas comme il l'a fait les années précédentes.

Richard Socher , scientifique en chef chez Salesforce et expert bien connu de l'apprentissage automatique et du langage, affirme que la disponibilité d'énormes quantités de données, combinée aux progrès des algorithmes d'apprentissage automatique, maintiendra également les progrès.

Salesforce, qui propose des outils cloud pour la gestion des prospects et la communication avec les clients. L'effort d'IA de la société a pris forme après que la société a acquis la startup de Socher, Metamind, plus tôt cette année. Salesforce fournit désormais également des outils simples d'apprentissage automatique aux entreprises, comme un système de reconnaissance d'images.

Jusqu'à présent, l'apprentissage automatique a principalement été démontré par quelques grandes entreprises du secteur de la consommation, déclare Socher. Rendre cette technologie disponible plus largement pourrait avoir un impact énorme, dit-il. Si nous devions rendre les 150 000 entreprises qui utilisent Salesforce 1% plus efficaces grâce à l'apprentissage automatique, vous verriez littéralement cela dans le PIB des États-Unis, dit-il.

Socher pense que l'application de l'apprentissage automatique dans les industries maintiendra l'intérêt pour l'IA pendant un certain temps. Je ne peux pas imaginer un hiver d'IA dans le futur qui pourrait être aussi froid que les précédents, dit-il.

Andrew Ng, parlant à EmTech Digital 2016

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