A Zu­rich, Google dé­voile ses der­nières in­no­va­tions en ma­tière d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle

Forte dé­sor­mais de 2400 em­ployés en Suisse, la mul­ti­na­tio­nale amé­ri­caine a pré­sen­té ses der­nières in­no­va­tions en in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et via le «ma­chine lear­ning». Elle ne cesse d’étendre son ter­ri­toire, des smart­phones à la san­té ou à la do­mo­tique

Le Temps - - La une - ANOUCH SEYDTAGHIA @Anouch

C’est un or­di­na­teur qui com­pose lui­même un mor­ceau de pia­no. C’est une ma­chine qui re­con­naît en di­rect le des­sin réa­li­sé par un hu­main. C’est aus­si un té­lé­phone qui dé­tecte en per­ma­nence, sans être connec­té à In­ter­net, les chan­sons dif­fu­sées au­tour de lui. Cette pe­tite cui­sine, si­tuée au troi­sième étage de l’un des im­menses bâ­ti­ments de Google à Zu­rich, est un sym­bole. S’y trouvent quelques-unes des in­no­va­tions ma­jeures que la mul­ti­na­tio­nale dé­ve­loppe au ni­veau mon­dial dans les do­maines de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et via le «ma­chine lear­ning». Mar­di et mer­cre­di, Google a mon­tré à une qua­ran­taine de mé­dias eu­ro­péens ses avan­cées tech­no­lo­giques.

Ces pro­grès ra­pides, l’en­tre­prise les réa­lise en par­tie en Suisse. Google comp­tait 2000 em­ployés à Zu­rich en janvier, ils sont dé­jà 2400 en ce mois d’oc­tobre et de­vraient être 5000 d’ici à 2021. C’est par exemple en Suisse qu’a été dé­ve­lop­pé le sys­tème «Google Lens», pré­sen­té aux Etats-Unis le 4 oc­tobre der­nier. Le der­nier smart­phone de la marque, le Pixel 2, se­ra ain­si ca­pable de dé­tec­ter, via son cap­teur photo, des ob­jets, des bâ­ti­ments ou en­core du texte. Il pour­ra en­suite afficher des avis sur l’hô­tel qui se trouve en face, in­di­quer le nom d’une fleur, tra­duire en di­rect le me­nu d’un res­tau­rant ou don­ner le nom d’une oeuvre d’art.

«Montre-moi ces photos…»

Ces nou­veaux ser­vices ap­pa­raissent grâce au «ma­chine lear­ning», uti­li­sé de ma­nière intensive à Zu­rich. «Notre mis­sion n’a pas chan­gé: or­ga­ni­ser l’in­for­ma­tion is­sue du monde en­tier. Mais cet ob­jec­tif s’est com­pli­qué vu la masse de don­nées dis­po­nible», ex­plique Em­ma­nuel Mogenet, di­rec­teur de la re­cherche au ni­veau eu­ro­péen chez Google. Il pour­suit: «Il y a quelques mois, l’équipe de Google Photo est ve­nue nous voir: elle vou­lait rendre pos­sible la re­cherche tex­tuelle dans les photos, pour de­man­der à son té­lé­phone «mon­tre­moi des photos de mon fils fai­sant du vé­lo». Grâce au «ma­chine lear­ning»,

«L’idée est de mon­trer des exemples à la ma­chine, de la ré­com­pen­ser quand elle fait juste» EM­MA­NUEL MOGENET, DI­REC­TEUR

DE LA RE­CHERCHE EN EU­ROPE Re­con­nais­sance de des­sins hu­mains, d’images et sys­tème de réa­li­té augmentée par smart­phone: Google ne cesse d’in­no­ver via des tech­no­lo­gies de «ma­chine lear­ning» qui rendent ses sys­tèmes plus in­tel­li­gents.

nous avons réus­si à créer ce ser­vice au sein des té­lé­phones» – mais sans per­mettre au té­lé­phone de re­con­naître des gens dans la rue.

Le «ma­chine lear­ning», c’est, de ma­nière sché­ma­tique, faire ava­ler un maxi­mum de don­nées à un sys­tème in­for­ma­tique pour qu’il ap­prenne pe­tit à pe­tit à se dé­brouiller tout seul. «L’idée est de mon­trer des exemples à la ma­chine, de la ré­com­pen­ser quand elle fait juste, pour qu’elle dé­ve­loppe pro­gres­si­ve­ment des ca­pa­ci­tés pour ré­pondre elle-même à des ques­tions et ef­fec­tue des gé­né­ra­li­tés», ex­plique Em­ma­nuel Mogenet. Google est ain­si ca­pable de dis­tin­guer un chat d’un chien. «Et ce­la s’étend à tous nos ser­vices: nous pou­vons ef­fec­tuer des tra­duc­tions en di­rect après avoir fait ana­ly­ser à nos sys­tèmes des sommes co­los­sales de textes dans plu­sieurs langues. Gmail ap­prend à créer lui-même des ré­ponses à cer­tains e-mails. You­Tube ef­fec­tue des re­com­man­da­tions se­lon les goûts des uti­li­sa­teurs. C’est sans fin et nous n’en sommes qu’au dé­but.»

Le sys­tème de re­con­nais­sance ma­nus­crite par la ma­chine a aus­si été dé­ve­lop­pé à Zu­rich, où Em­ma­nuel Mogenet compte 150 in­gé­nieurs – «ils sont plus de 1000 au ni­veau mon­dial à faire de la re­cherche», pré­cise-t-il. Google met à dis­po­si­tion son sys­tème pour des tiers. Des scien­ti­fiques l’uti­lisent pour dé­tec­ter des la­man­tins dans l’océan. Des agri­cul­teurs vé­ri­fient à dis­tance l’état de san­té de leurs vaches. Et Google, via son pro­jet Ma­gen­ta, laisse des ma­chines jouer elles-mêmes au pia­no. «Nous ne sa­vons pas où nous al­lons, nous ef­fec­tuons des tests, avance Dou­glas Eck, qui tra­vaille dans la di­vi­sion «Brain» de la so­cié­té. Sou­ve­nez-vous, l’in­ven­tion de la boîte à rythme a per­mis aux mu­si­ciens de se concen­trer sur des élé­ments plus créa­tifs. Je ne dis pas que notre sys­tème va rem­pla­cer les mu­si­ciens: je vois plu­tôt ce­la comme une col­la­bo­ra­tion.»

Mais l’ex­plo­sion de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle sus­cite des in­quié­tudes gran­dis­santes. Google af­firme ne pas y être in­sen­sible. Il a lan­cé cet été le pro­gramme PAIR, pour «People+ AI Re­search», des­ti­né à ef­fec­tuer un contrôle hu­main sur ces tech­no­lo­gies. Fernanda Viégas di­rige cette équipe: «La tech­no­lo­gie n’est pas neutre et il faut évi­ter que les biais hu­mains ne se re­trouvent dans les ma­chines. Par exemple, si vous sou­met­tez à un or­di­na­teur des photos de scien­ti­fiques, vous n’al­lez peu­têtre lui mon­trer que des hommes. Ce­la peut créer des biais consi­dé­rables pour nos sys­tèmes et nous oeu­vrons, au sein de Google, pour les évi­ter.»

Eta­blir un diag­nos­tic

L’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle risque aus­si de faire perdre une par­tie du contrôle à l’hu­main. Em­ma­nuel Mogenet se veut ras­su­rant: «Je pense que nous al­lons col­la­bo­rer avec les ro­bots et qu’ils per­met­tront aux plus faibles d’entre nous d’être au ni­veau des autres. Pre­nons aus­si le do­maine de la san­té: ja­mais une ma­chine ne fe­ra une consul­ta­tion, car je veux, en tant que pa­tient, par­ler à un mé­de­cin hu­main. Par contre, la ma­chine se­ra net­te­ment meilleure que lui pour éta­blir un diag­nos­tic, do­maine dans le­quel l’homme n’est au­jourd’hui pas très bon.»

Le cher­cheur af­firme que des équipes de Google font aus­si ac­tuel­le­ment du «re­verse en­gi­nee­ring»: «Nous vou­lons com­prendre comment la ma­chine par­vient à cer­taines conclu­sions. Il est ca­pi­tal de maî­tri­ser to­ta­le­ment les sys­tèmes que nous créons. Nous y ar­ri­vons et ce se­ra tou­jours le cas, je suis ex­trê­me­ment confiant.»

«La tech­no­lo­gie n’est pas neutre, et il faut évi­ter que les biais hu­mains ne se re­trouvent dans les ma­chines» FERNANDA VIÉGAS, RES­PON­SABLE DU PRO­GRAMME «PEOPLE + AI RE­SEARCH»

(CH­RIS­TIAN SCHNUR)

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