Le Machine learning s’humanise chez Google

Google investit dans le machine learning et apprend à ses logiciels à avoir un comportement plus humain ou plus conforme aux attentes humaines.

Le machine learning a le vent en poupe. Depuis quelques années les plus grandes entreprises technologiques misent dessus et continuent à investir ce champ de l’intelligence artificielle. Parmi les dernières en date, Wikipédia a par exemple récemment annoncé avoir programmé le site pour qu’il soit capable de distinguer les fautes non intentionnelles des contributeurs, des actes de vandalismes. Quand à Google, après avoir réussi à entraîner des algorithmes à traduire des images en textes, l’entreprise a intensifié ses recherches en machine learning. Son but: apprendre à ses logiciels à mieux comprendre les humains.

Google Photos en est un parfait exemple. Le logiciel permet à l’utilisateur de trier ses images par mots clefs, par exemple s’il cherche les termes “chat” ou “ordinateur”, la technologie est capable de les identifier sur les photos. L’équipe qui a développé le programme a jugé cette fonctionnalité insuffisante. Pour rendre Google Photos plus à même de correspondre aux besoins ou envies des humains, il fallait qu’il puisse les comprendre. C’est la raison pour laquelle ils se sont employés à apprendre au logiciel à faire des associations d’idées. Aussi lorsqu’une personne cherchera “Noël”, le système lui proposera des photos avec “sapin”, “guirlandes” ou encore “cadeaux”.

Google a également confirmé que son service de recherche traite les demandes grâce à un nouveau système basé sur le machine learning nommé RankBrain. L’utilisation de l’intelligence artificielle permet de traduire le langage écrit sous forme mathématique pour que l’ordinateur le lise: ainsi si RankBrain est confronté à un mot ou une phrase qu’il ne comprend pas il est capable de chercher des mots ou phrases au sens similaire et de sélectionner la réponse adéquate. Google est désormais plus efficace pour traiter des requêtes inédites et on le doit à son humanisation.

Les dispositifs dotés de machine learning ne se contentent plus d’améliorer les services existants mais créent de nouveaux produits, comme l’explique Greg Corrado, cofondateur de l’équipe Deep Learning de Google. Le nouveau programme Smart Reply en est une illustration. Le machine learning lui permet de proposer automatiquement plusieurs choix de réponses à un email grâce à l’analyse des messages envoyés.