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« Le Machine Learning va résoudre des problèmes inaccessibles jusqu’ici »

« Le Machine Learning va résoudre des problèmes inaccessibles jusqu’ici »

14
Nov 2017

 

D’après une interview d’Eric Haddad, Directeur Europe Google Cloud. Propos recueillis par Gaëlle Brunetaud-Zaïd

L’intelligence artificielle accessible à tous, c’est ce que proposent aujourd’hui des acteurs du numérique comme Google : plus besoin d’investissements massifs, plus d’infrastructure à créer, plus de barrières à l’entrée, le Machine Learning est désormais accessible à l’usage. Voilà qui, une fois de plus, bouleverse les modèles existants.

Le Machine Learning accessible aux startups…

Les startups l’ont bien compris : ces nouvelles plateformes de Machine Learning leur permettent de développer leurs réponses en prédiction, en chatbot, etc. « Chez Google, nous leur apportons un grand niveau d’innovation, à la fois en Machine Learning, entre autres avec TensorFlow (bibliothèques de logiciels open source), et aussi au niveau de la donnée, avec une façon tout à fait innovante de gérer de très grands groupes de données », explique Eric Haddad. Il faut dire que de nombreuses applications Google, accessibles au grand public, utilisent déjà le Machine Learning : Google Photos, le moteur de recherche Google, Google Traduction, Gmail… Si Google met à disposition un service permettant de générer des modèles sur mesure, il donne aussi accès à ses propres modèles pré-entrainés, ainsi qu’à des API qui ont été conçues pour répondre aux besoins du groupe (Translate, Speech to text, Vision, Video Intelligence, …). Les développeurs peuvent donc tester leurs produits à partir des modèles Google. En outre, Google Cloud propose aujourd’hui des vitesses d’exécution extrêmement rapides sur ses data centers.

… Et plébiscité par les entreprises

Le Machine Learning à l’usage n’intéresse pas que l’écosystème des startups. Le monde de l’éducation en bénéficie aussi, tout comme de nombreuses entreprises. Airbus Defense and Space a par exemple fait appel à Google Cloud Machine Learning pour permettre de meilleurs résultats en imagerie satellitaire, qui ne permettaient pas, en l’état, de distinguer les nuages de la neige. C’était un vrai problème de qualité produit pour Airbus, que les équipes ne parvenaient pas à résoudre en interne. Airbus a utilisé les solutions Google Cloud de Machine Learning afin d’automatiser le processus de détection et de correction des images satellites contenant des imperfections telles que la présence de formations nuageuses. Il est ainsi devenu possible de distinguer les différents éléments (nuages et neige) avec un niveau de résultat excellent.

Qui permet de développer une pensée futuriste, innovante

Mais nous n’en sommes sans doute qu’aux prémices. « Le Machine Learning nous permet de résoudre des problèmes que nous n’imaginons même pas car ils étaient inaccessibles jusque-là », analyse Eric Haddad. Et c’est la façon même d’adresser une question qui change. Le schéma classique de la pensée définit une question unique avant d’y répondre. Or, le Big Data et le Machine Learning nous font relever des questions sous-jacentes aux problèmes, en explorant différentes perspectives, différents domaines. Avec les questions qui émergent apparaissent de nouvelles réponses ; c’est une façon de penser futuriste, qui balaie bien plus large que la pensée classique, qui favorise l’innovation et permet d’être plus compétitif. Elle fournit ainsi un outillage pour aborder autrement la recherche et l’innovation.


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