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Informatique

Google fait de Zurich son centre pour la recherche sur l’intelligence artificielle

Le nouveau groupe européen dédié à l’apprentissage automatique, ou «machine learning», qui est destiné à l’ensemble du groupe sera basé en Suisse

Devant une délégation d’une trentaine de journalistes venus de toute l’Europe, Google a annoncé jeudi la création d’un groupe européen de recherche dédié spécifiquement au «machine learning», ou apprentissage automatique. Cette approche, qui recourt aux techniques de l’intelligence artificielle, est appelée à jouer un rôle grandissant au sein du groupe technologique américain. Ce projet place la Suisse au coeur du dispositif de la firme californienne pour ce domaine.

Baptisé Google Research Europe, le groupe de recherche sera dirigé par le Français Emmanuel Mogenet, directeur de l’ingéniérie, à partir du bureau de Google Suisse à Zurich. Au sein de celui-ci, des ingénieurs en logiciels et des chercheurs spécialisés dans l’apprentissage automatique développeront des outils et des produits utilisables dans le monde entier. Le groupe sera concentrera sur trois axes principaux de recherche: outre l’intelligence artificielle, il se consacrera aussi à la compréhension et au traitement automatique du langage naturel, utilisée notamment pour les applications vocales, ainsi qu’à la perception artificielle. Ce dernier domaine s’attaque à la difficulté d’analyser et d’interpréter des images, des sons, de la musique ou des vidéos.

Un réseau neuronique en guise de logiciel

Pourquoi se concentrer sur ces thèmes de recherche ? Emmanuel Mogenet souligne que malgré leurs puissances de calcul toujours plus importantes, les ordinateurs peinent toujours à reconnaître certaines choses de la vie courante que n’importe quel enfant de quatre ans parviendrait à identifier. Par exemple, les enfants savent très facilement distinguer un bus scolaire d'un camion de pompiers, cela même s’ils n’en ont vu un qu’une seule fois dans leur vie. «L’idée est créer un langage basé sur le sens commun», résume le spécialiste.

Lire aussi: «Je suis impatient de pouvoir faire vraiment confiance aux machines»

Pour y parvenir, l’approche adoptée par Google consiste à élaborer des machines qui apprennent peu à peu de leurs expériences, a expliqué Greg Corrado, chercheur senior chez Google. Jusqu’ici, l’approche traditionnelle consistait à programmer un ordinateur avec des règles fixes à suivre. Désormais, l’objectif consistera à reconnaître des schémas en travaillant à l’aide d’exemples. En répétant sans cesse certaines tâches, l’ordinateur finit par apprendre de ses erreurs. Un tel logiciel capable d’apprendre est appelé un réseau neuronal. La fonction de réponse intelligente Smart Reply, proposée dans l'application Inbox, utilise les réseaux neuronaux pour suggérer des réponses courtes en fonction des courriels reçus.

Reconnaissance de la parole en plein essor

Cette approche, combinée aux nouvelles possibilités issues de la compréhension et du traitement automatique du langage naturel, ouvre de nombreux nouveaux champs d’application pour les système de reconnaissance de la parole. C’est du reste aussi à Zurich, qui abrite la plus grande équipe de chercheurs de la société en dehors des Etats-Unis avec quelque 1800 collaborateurs, qu’une équipe a élaboré un moteur de conversation figurant dans l’Assistant Google de l'application Allo.

Des fonctions réellement utiles ? Behshad Behzadi, ingénieur chez Google depuis 2006, en est convaincu. L’occasion pour le spécialiste de faire quelques démonstrations en temps réel devant l’audience. L’utilisateur annonce à son smartphone qu’il sera en retard de dix minutes et l’appareil envoie déjà le message à son destinataire. Ou alors, il lui suffit de demander à son téléphone quels sont les restaurants proches de l’endroit où il se trouve pour qu’une liste d'adresses apparaisse sur son écran. 


Distinguer un chat d’un chien, un défi

Malgré les progrès spectaculaires réalisés pour ces différentes fonctions pour des situations pratiques de la vie courante, les systèmes les plus sophistiqués élaborés par le groupe doivent encore améliorer leur efficacité dans certains domaines. C’est le cas notamment des systèmes d’analyse des images, une tâche qui relève de la perception artificielle. Tom Duerig, spécialiste de l’analyse des images, souligne à quel point il est difficile pour un ordinateur d’identifier un chat sur une photo, en étant sûr qu’il ne s’agit pas d’un petit chien. Une tâche à priori simple mais qui requiert des techniques de visualisation et de traitement des données extrêmement complexes, rappelle l’expert.

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