Technologie

Google parie sur l’intelligence artificielle

Le géant du Web investit massivement pour développer des algorithmes informatiques capables d’apprendre tous seuls

Voitures sans conducteur, lunettes connectées, drones, robots… Ces dernières années, Google – et désormais Alphabet – a souvent fait les gros titres de la presse avec ses «moonshots», ces projets un peu fous qui passionnent Larry Page et Sergey Brin, ses deux fondateurs. Mais la société de Mountain View vit aussi une révolution beaucoup plus discrète: le machine learning, que l’on peut traduire par apprentissage automatique.

Il s’agit d’une forme d’intelligence artificielle qui repose sur des algorithmes informatiques capables d’apprendre tous seuls. Son développement ouvre de nombreux horizons. «Le machine learning nous permet de faire moins de programmation et développer plus rapidement des produits à plus grande échelle, explique John Giannandrea, qui dirige les efforts de Google dans le domaine. Nous pouvons ainsi créer des produits jusqu’ici impossibles à concevoir».

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Exemple: la fonction de recherche de la plate-forme Google Photos, qui permet de filtrer des clichés contenant un chat, un objet ou un monument. Ou encore l’outil de suggestion de réponses du service de courriers électroniques Inbox, La technique sert également à l’amélioration des logiciels de reconnaissance vocale, notamment pour mieux détecter les différents accents régionaux. Elle est également au cœur du développement des véhicules autonomes.

«Progrès spectaculaires»

La discipline n’est pas nouvelle, mais elle a enregistré «des progrès spectaculaires ces dernières années», selon Geoffrey Hinton, professeur à l’université de Toronto, recruté l’an passé par Google. «Le chemin récemment parcouru est impressionnant. Il y a encore cinq ans, nous pensions que le point que nous avons atteint aujourd’hui ne le serait que dans de très nombreuses années», s’enthousiasme ce britannique, l’une des vedettes de la communauté scientifique.

Ces progrès ont été stimulés par deux facteurs. D’abord, une plus grande puissance informatique. Ensuite, la gigantesque quantité de données désormais à la disposition de Google et autres. Pour apprendre, les algorithmes doivent en effet être abreuvés de données. Des photos pour établir les caractéristiques physiques d’un chat. Des conversations pour établir une réponse en fonction du contenu d’un message. En analysant ces éléments, ils deviennent, petit à petit, «intelligents».

Dans cette course technologique, Google est bien placé. Voila plus de quinze ans que l’entreprise recense le Web et engrange d’innombrables informations. «Nous utilisons le machine learning depuis plusieurs années, assure John Giannandrea. Mais il a récemment pris une importance beaucoup plus grande». «Il y a plus de 1.200 projets actuellement en cours, contre 100 il y a deux ans», indiquait, fin 2015, Greg Corrado, l’un des chercheurs de la société.

Exemple du jeu de go

En 2014, Google a aussi dépensé plus de 500 millions de dollars pour racheter la start-up britannique DeepMind. Cette dernière a notamment conçu AlphaGo, un algorithme qui a battu un joueur professionnel du jeu de go. Une première mondiale révélée la semaine dernière, dans un article publié dans la revue Nature.

L’entreprise de Mountain View n’est pas la seule à avancer ses pions. Facebook investit également massivement dans le domaine. Comme Google, le réseau social recrute de nombreux experts et chercheurs. Il travaille notamment sur un assistant personnel, baptisé M. Encore en phase de développement, il doit permettre de commander un repas, réserver un billet d’avion ou annuler un abonnement directement sur Messenger, la plate-forme de messagerie maison.

Microsoft, Amazon ou encore IBM sont aussi très actifs. Plus discret, Apple vient de racheter trois start-up spécialisées dans l’intelligence artificielle au cours des trois derniers mois. La compétition entre tous ces géants de la high-tech ne fait donc que commencer.

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