Intelligence artificielle : l’intégration aux smartphones s’accélère

Le champ d’action de l’intelligence artificielle ne cesse de s’étendre, et devrait bientôt frapper les smartphones. L’Operating System sera en mesure de simuler des cellules neuronales, et le device pourra reconnaitre des objets et des visages.

Au delà des nombreux clichés présentés dans les long-métrages hollywoodiens, les avancées en matière d’intelligence artificielle commencent à être conséquentes. Cette progression est due à un engouement de plusieurs parties : les entreprises et les universités. Les grandes compagnies technologiques se penchent en effet sur la question de l’intelligence artificielle, en partenariat avec les laboratoires de recherche afin de donner des débouchés à cette technologie qui pourrait être accessible au grand public. Outre les projets en cours en matière de machine-learning dans son « laboratoire Google X» dirigé par le cofondateur du groupe Sergei Brin, Google a récemment acquis une entreprise spécialisée en intelligence artificielle : Deepmind. Passé sous le giron de Google en janvier, le logiciel développé est selon les experts capable d’apprendre en combinant du machine-learning et des techniques de neurosciences. Cette technologie de learning pourrait selon une étude du MIT bientôt prendre place dans les smartphones grâce à une équipe de chercheurs de Qualcomm.

L’image au centre des préoccupations

En effet, cette entreprise technologique fabriquant des puces électroniques pour les mobiles a pour ambition d’imposer l’intelligence artificielle comme une fonctionnalité standard des mobiles dans les années à venir. Les chercheurs de Qualcomm sont en mesure de développer une application capables de reconnaître une scène d’une photo (paysage, coucher de soleil …) grâce à la reconnaissance d’image, et donc d’optimiser les réglages de la photo en fonction des données du paysage. Plus impressionnant encore : Charles Bergan, directeur de ce projet chez Qualcomm, avance qu’il sera possible que le smartphone reconnaisse que l’on assiste à un match de foot, et conseillera à l’utilisateur du smartphone quel est le meilleur moment pour prendre une photo (et même la prendre automatiquement), par exemple au moment où le ballon quitte le sol lors d’une phase de jeu décisive. Mais l’application de cette technologie s’oriente surtout vers la reconnaissance faciale, et plus largement d’êtres vivants. Bergan, après avoir pris une très courte vidéo de lui d’une qualité très médiocre, a démontré que la technologie était capable de le reconnaitre instantanément lorsqu’il apparaissant dans la caméra du smartphone. La reconnaissance d’image est en effet très demandé par les constructeurs de smartphones. Grâce à la technique du Deep Learning, un système intelligent de Google auquel on a fait défilé 10 millions d’images extraites de vidéos Youtube a montré des performances deux fois meilleurs que tous les logiciels précédents de reconnaissance d’images car ils étaient capable de détecter des objets comme des chats.

Un logiciel basé sur la technique du Deep Learning

La technique du Deep Learning consiste à simuler le fonctionnement neuronal d’un cerveau humain. C’est une des tendances que le MIT a promu au rang des plus grandes avancées technologiques de 2013. Et même les entreprises commencent à être intéressées par cette technique pour faire de l’analyse prédictive. Ersatz Labs, start-up basée à San Francisco, offre une plateforme payante qui met des algorithmes à disposition des entreprises pour qu’elles analysent leurs données. Plus précisément, le Deep Learning essaye de reproduire l’activité des neurones se situant dans le neocortex. Cette zone correspond à la couche externe des hémisphères cérébraux et est impliquée dans la représentation spatiale et le langage, et plus largement dans la perception et la réaction. Le Deep Learning est une technique ancienne : le professeur Kunihiko Fukushima proposait déjà dans les années 80 des architectures algorithmiques capables d’apprendre grâce à un réseau de neurones artificiel. Plus récemment, c’est la croissance de la puissance informatique qui et à l’origine des avancées. Les ordinateurs ultra-puissants (comme le TrueNorth annoncé très récemment par IBM) ont permis de faire des exploits dans la reconnaissance d’image et du langage, axes en développement pour rendre les smartphones encore plus « intelligents ».