Un simple ni­veau de maths sco­laire suf­fit

Ap­prendre à créer des sys­tèmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle avec un simple ni­veau de ma­thé­ma­tiques sco­laire est à la por­tée de qui veut

Le Nouvel Économiste - - LA UNE -

Ces cinq der­nières an­nées, les cher­cheurs en in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielles sont de­ve­nus les rock stars de la tech­no­lo­gie. Une branche de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, le deep lear­ning, ou ap­pren­tis­sage pro­fond, uti­lise des ré­seaux neu­ro­naux pour trier de grandes quan­ti­tés de don­nées et y dé­tec­ter des mo­dèles ré­cur­rents. Elle est de­ve­nue si re­cher­chée que les spé­cia­listes peuvent exi­ger des sa­laires an­nuels à six chiffres pour dé­ve­lop­per des sys­tèmes pour Ama­zon, Apple, Fa­ce­book et Google. Les grands noms peuvent ga­gner plus d’un mil­lion de dol­lars par an.

La voie clas­sique vers ces postes était un doc­to­rat en sciences de l’in­for­ma­tique d’une grande uni­ver­si­té amé­ri­caine. Ce genre de doc­to­rat prend des an­nées et de­mande une per­son­na­li­té faite pour la re­cherche uni­ver­si­taire, chose rare chez le com­mun des mor­tels. Par ailleurs, les thé­sards sont sou­vent ar­ra­chés à leurs re­cherches par des pro­po­si­tions de postes très bien payés.

Les choses sont en train de chan­ger. Ce mois-ci, fast.ai, une ONG de San Fran­cis­co, a lan­cé la troi­sième édi­tion de sa for­ma­tion au deep lear­ning. De­puis sa créa­tion, 100 000 étu­diants y ont par­ti­ci­pé, par­tout sur la pla­nète, de­puis l’Inde jus­qu’au Ni­ge­ria. Cette for­ma­tion, comme d’autres si­mi­laires, fait une pro­messe simple : pas be­soin d’an­nées d’études pour com­plé­ter un doc­to­rat et pra­ti­quer l’ap­pren­tis­sage pro­fond. Créer des lo­gi­ciels ap­pre­nants peut être en­sei­gné comme un mé­tier, et non comme une science hau­te­ment cé­ré­brale à pra­ti­quer dans une tour d’ivoire. La for­ma­tion Fast.ai peut être sui­vie en seule­ment sept se­maines.

Je­re­my Ho­ward, fon­da­teur de fast. ai avec la ma­thé­ma­ti­cienne Ra­chel Tho­mas, veut dé­mys­ti­fier la dis­ci­pline pour la rendre ac­ces­sible à tous ceux qui veulent ap­prendre à créer des sys­tèmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Il as­sure qu’un ni­veau de ma­thé­ma­tiques sco­laire est suf­fi­sant. “Pas. De. Sym­boles.Grecs” mar­tèle M. Ho­ward, en frap­pant la table pour ponc­tuer ces mots. Ce­la fonc­tionne. Sa­ra Hoo­ker, une di­plô­mée de la pre­mière pro­mo­tion de fast.ai, a été ad­mise dans la très sé­lec­tive “ré­si­dence” d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle de Google après avoir sui­vi la for­ma­tion. Elle n’avait ja­mais tra­vaillé dans l’ap­pren­tis­sage pro­fond des sys­tèmes au­pa­ra­vant. Elle est main­te­nant l’un des membres fon­da­teurs du la­bo­ra­toire d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle de Google à Ac­cra, au Gha­na. C’est la pre­mière cel­lule de ce type qque Goo­gleg ouvre en Afrique. À Ban­ga­lore, 2 400peryp sonnes fré­quentent les “sa­me­dis de l’IA” et suivent en­semble la for­ma­tion, comme une seule classe géante. An­drei Kar­pa­thy, un des spé­cia­listes les plus connus de l’ap­pren­tis­sage pro­fond, re­com­mande cette for­ma­tion.

Fast.ai n’est pas l’unique pro­gramme de for­ma­tion non conven­tion­nel à l’AI. ai4all, une autre ONG, veut ini­tier à l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle des élèves qui n’y y au­raient si­non pas ac­cès auxÉ­tatsq Unis. An­drew Ng, autre per­son­na­li­té connue de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, a lan­cé sa propre for­ma­tion en ligne, dee­plear­ning.ai.

Les am­bi­tions de M. Ho­ward vont plus loin qu’aug­men­ter le ré­ser­voir de main-d’oeuvre de l’IA. Il veut mettre l’ap­pren­tis­sage pro­fond des sys­tèmes dans un maxi­mum de mains pour qu’il soit ap­pli­qué dans le plus grand nombre pos­sible de do­maines par des per­sonnes aus­si dif­fé­rentes que pos­sible. Jus­qu’ici, la dis­ci­pline est contrô­lée par un pe­tit nombre d’hommes, pour la plu­part jeunes et blancs, dont presque tous tra­vaillent ou ont tra­vaillé pour les géants de la tech. Le but, dit M. Ho­ward, est de faire en sorte que les lo­gi­ciels d’en­traî­ne­ment de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle de­viennent aus­si simples qu’en­voyer un mail et aus­si ba­nals qu’un smart­phone.

Des spé­cia­listes craignent que le ré­sul­tat soit un tsu­na­mi de sys­tèmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle au mieux in­utiles, au pire dan­ge­reux. Ces craintes ne ré­sistent pas à une ana­lo­gie. Aux pre­miers jours de l’In­ter­net, seuls quelques rares geeks avec des com­pé­tences poin­tues pou­vaient dé­ve­lop­per des ap­pli­ca­tions. Le “world wide web” a en­traî­né une ex­plo­sion du nombre des pages web créées, bonnes et mau­vaises. Mais c’est son ou­ver­ture à tous qui a per­mis la re­cherche en ligne, le shop­ping en ligne et la com­mu­ni­ca­tion ins­tan­ta­née. Si M. Ho­ward et les autres ONG ont le champ libre, la dé­mo­cra­ti­sa­tion du dé­ve­lop­pe­ment de sys­tèmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle va per­mettre une nou­velle ré­colte de fruits d’un genre dif­fé­rent.

Une branche de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, le deep lear­ning, est de­ve­nue si re­cher­chée que les spé­cia­listes peuvent exi­ger des sa­laires an­nuels à six chiffres

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