samedi 9 décembre 2017

AutoML est à l’origine d'une intelligence artificielle développée par les chercheurs de Google Brain. Son rôle est de générer ses propres intelligences artificielles (IA) afin de voir comment elle peut s’en sortir sans l’aide de l’Homme

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Créée en mai dernier, AutoML a déjà mis au point une première IA et celle-ci dépasse déjà toutes les espérances des scientifiques. Cette toute jeune intelligence artificielle, baptisée NASNet, est capable d’analyser et de reconnaître des objets prédéfinis dans une vidéo en temps réel. NASNet peut donc repérer sur une vidéo de surveillance des voitures, des feux de circulation, des personnes et même des objets comme des sacs ou des cerf-volants.


NASNet a été mis à l’épreuve face à COCO et ImageNet, des ensembles de données de classification d’images et de détection d’objets. Et il a surpassé tous les autres systèmes de vision: l’IA a obtenu un score de 82,7 % sur le test d’ImageNet. Un score qui fait que NASNet est 3,1 % plus efficace que des modèles similaires existants.

Le fait que NASNet soit très efficace et capable d’apprendre davantage a plusieurs atouts pour les chercheurs. Une IA comme celle-ci pourrait en effet servir au quotidien dans différents domaines. NASNet pourrait aider les malvoyants à retrouver la vue ou installée au cœur d’une voiture, elle permettrait de développer la sécurité des voitures autonomes. Si l’IA est capable de reconnaître rapidement des objets, elle peut agir en conséquence et garantir la sécurité de ses passagers.

Pour l’heure, Google est très satisfait des résultats obtenu avec AutoML et NASNet. Dans le communiqué annonçant les résultats de NASNet, ils espèrent « que la plus grande communauté d’apprentissage de la machine pourra s’appuyer sur ces modèles pour répondre à une multitude de problèmes de vision par ordinateur que nous n’avons pas encore imaginés». Une première encourageante qui pose cependant quelques questions sur cette gestion d’intelligence artificielle par une intelligence artificielle.

Tout comme un parent apprend à un enfant, AutoML peut apprendre ce qu’elle veut à ses « enfants », comme des préjugés indésirables. Ou elle peut être performante au point de créer des systèmes trop avancés pour notre société. Ces questions sont cependant secondaires car AutoML n’en est encore qu’à ses débuts. Des débuts prometteurs qui ouvrent la voie à de nouvelles possibilités technologiques.

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