Alors que l'IA (Intelligence Artificielle), cette branche en pointe de l'informatique était plutôt calme ces dernières années, depuis quelques mois, les grands acteurs de l'informatique (IBM, Google, Facebook, ...) multiplient les annonces outre-atlantique. En effet, le machine learning (apprentissage automatique) couplé aux réseaux de neurones et à la puissance de calcul du cloud computing dopent les performances des IA. Différents secteurs sont concernés : l'analyse de grandes quantités de données (big data), le traitement du langage naturel (traduction automatique, ...), le diagnostic de maladie ou encore l'assistant personnel intelligent sur smarphone. On peut penser que si les applications BtoC permettront à l'IA d'émerger, des applications BtoB suivront (gestion des flux de pièces, data mining, gestion de stocks, robot intelligent, vision couplée à l'IA en cas d'arrêt de chaîne de production, aide à la conception de sous-ensemble complexes avec un grand nombre de pièces ou de contraintes, pilotage de réseau de transport urbain en cas de crises, ...). La pluspart des outils ou des processus industriels seront également concernés à terme avec la mise à disposition des travaux sur l'IA en open-source et l'appropiation de la technologie par les développeurs de systèmes industriels.

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Le machine learning
Le machine learning (ou apprentissage par la machine de situation tests ou réelles) constitue une véritable rupture avec les anciens modèles de l'IA (type système expert ou l'ensemble des règles logiques devaient être écrites). Il permet de limiter le nombre de lignes de codes informatiques et de donc développer des produits jusqu’ici impossibles à concevoir. "Cela nous permet de repenser tout ce que nous faisons”, expliquait Sundar Pichai, le nouveau directeur général de Google. La Google Car utilise d'ailleurs largement le machine learning pour optimiser son comportement.

Facebook
Après Menlo Park (Californie) et New Yok, le leader des réseaux sociaux vient d'ouvrir son troisième centre de R&D consacré à l'IA à Paris et s'attache les services de trois chercheurs français de premier plan dans le domaine (Léon Bottou, Nicolas Usunier et Gabriel Synnaeve). Ce centre de R&D dans la capitale française accueillera à terme plusieurs dizaines de chercheurs de haut niveau. L'équipe FAIR (Facebook AI Research), piloté depuis 2013 par un autre français, Yann Lecu, ambitionne de se servir de l'IA pour améliorer ses outils de recherche et ses services (traitement du langage naturel, reconnaissance d'images, ...), mais aussi pour mieux exploiter sa gigantesque base de données.

Google
AlphaGo, le programme d'IA de Google a déjà battu à plates coutures (5-0) Fan Hui, le triple champion d'Europe du jeu de Go, alors que cet évènement n'était pas prévu avant une dizaine d'années. Le mercredi 09 mars, AlphaGo affronte le champion du monde, le jeune Lee Sedol à Séoul. Le match sera retransmis en direct sur Youtube. Google souhaite utiliser l'IA pour la modélisation climatique et le diagnostic de maladies complexes. On peut imaginer aussi des utilisation pour perfectionner son moteur de recherche et son assistant vocal sur smarphone. Google s'est doté d'un comité d'éthique composé d'universitaires, pour que la technologie de l'IA ne soit pas utilisée à des fins militaires.

Réseau de neurones d'AlphaGo
Google a fait l'acquisition en 2014 de la société DeepMind, qui a développé AlphaGo. Ce logiciel d'IA utilise deux réseaux de neurones couplés pour réaliser un autoapprentissage. Le premier travaille à prédire le prochain coup joué par l'adversaire tandis que le second estime l'issue favorable d'un mouvement à partir de la configuration du plateau de jeu. Les deux réseaux ont été associés à un arbre binaire de recherche qui utilise la méthode probabiliste de Monte Carlo. Chaque réseau est composé de 12 couches contenant chacune des millions de connexions neuronales. Google a mis à disposition la puissance de calcul de sa plateforme de Cloud Computing. Les réseaux de neurones ont été entrainées avec une base de données de 30 millions de coups.
 
IBM
Aux Etats Unis, le programme Watson d'IBM a fait la une en battant les meilleurs joueurs de Jeopardy, jeu de questions-réponses en language naturel. Durant les parties de Jeopardy, Watson analysait les questions qui lui étaient posées afin d’en saisir le sens et d’identifier ce qui lui était demandé. Il se plongeait ensuite dans les 200 millions de pages de langage naturel que contient sa mémoire dans e but de trouver la réponse exacte à la question. Il effectuait tout cela en moins de trois secondes et apportait également des arguments quant à la justesse de la réponse. IBM, avec son application d'IA Watson, ambitionne de pouvoir réaliser une aide au diagnostic médical.

Modèle de l'Open-Source
Ces derniers mois, Google, Facebook, Microsoft et IBM ont opté pour le modèle de l'open source, mettant gratuitement leurs travaux à disposition de tous. Ils partagent aussi régulièrement l'avancée de leur recherche avec la communauté scientifique. Et leurs chercheurs s'expriment également lors de conférences, notamment la grand-messe annuelle de l'intelligence artificielle organisée à Montréal. Ce modèle permettra aux technologies de l'IA de diffuser plus rapidement pour des applications multiples et sans doute de plus en plus nombreuses par une appropriation plus rapide de cette technologie.