Fu­jit­su ou l’IA « Made in Ja­pan »

Vu avant tout comme un four­nis­seur d’in­fra­struc­tures et de ser­vices, Fu­jit­su pro­fite de son évé­ne­ment eu­ro­péen pour mettre en va­leur les tra­vaux dans l’IA me­nés de­puis des di­zaines d’an­nées par ses la­bos au Japon. Sur le Vieux Conti­nent, la so­cié­té a lanc

L'Informaticien - - SOMMAIRE -

L’ave­nir de Fu­jit­su rime da­van­tage avec l’In­dus­trie 4.0, ou l’IA, qu’avec l’évo­lu­tion du poste de tra­vail. Quelques jours avant d’ou­vrir les portes de son grand évé­ne­ment eu­ro­péen, à sa­voir le Fu­jit­su Fo­rum, qui a réuni à Mu­nich quelque 10 000 per­sonnes les 8 et 9 no­vembre der­niers, le géant ja­po­nais a en ef­fet an­non­cé la créa­tion d’une co- en­tre­prise avec Le­no­vo pour hé­ber­ger son ac­ti­vi­té PC. Une struc­ture que va contrô­ler le groupe chi­nois et au sein du­quel Fu­jit­su ne conser­ve­ra que 44 %. Même si les di­ri­geants du Ja­po­nais s’en dé­fendent, l’an­nonce res­semble bien à un mou­ve­ment de re­traite sur un mar­ché dif­fi­cile. Tout un sym­bole pour Mu­nich, ville qui était le siège de l’ac­ti­vi­té PC de Sie­mens, pas­sée dans le gi­ron du Ja­po­nais en 2009 après une co­opé­ra­tion des deux groupes sur le su­jet pen­dant une di­zaine d’an­nées. Si l’image de marque de Fu­jit­su sur le Vieux Conti­nent reste for­te­ment as­so­ciée à l’in­fra­struc­ture, les re­cherches du groupe sur l’IA re­montent en réa­li­té aux an­nées 80. C’est cette pro­prié­té in­tel­lec­tuelle dé­ve­lop­pée au fil des ans dans ses la­bo­ra­toires ja­po­nais que la so­cié­té to­kyoïte a re­grou­pée dans Zin­rai, sa marque d’IA qui as­so­cie deux ca­rac­tères, si­gni­fiant in­tense pour l’un et agile pour l’autre. Avec la vo­lon­té af­fi­chée de pro­po­ser, via des API, des ser­vices en Saas, comme des al­go­rithmes de dé­tec­tion de fraude, du sco­ring de cré­dits ou d’ana­lyse des pro­fils de consom­ma­teurs. « Nous pen­sons que le Ma­chine Lear­ning se prête mieux à une ap­proche so­lu­tions qu’à la com­mer­cia­li­sa­tion d’une pla­te­forme » , pré­cise Jo­seph Re­ger, le CTO Eu­rope de Fu­jit­su. En pa­ral­lèle, le di­rec­teur tech­nique ex­plique que le groupe tra­vaille à une so­lu­tion per­met­tant de li­mi­ter le ré- en­traî­ne­ment d’une ap­pli­ca­tion confron­tée à un scé­nar io proche de ce­lui pour le­quel elle a été dé­ve­lop­pée au dé­part. Un mé­ca­nisme qui per­met­trait à Fu­jit­su de ren­for­cer l’in­dus­tria­li­sa­tion de son offre.

Deep Lear­ning : re­gar­der à l’in­té­rieur de la boîte noire

Car, face aux géants du Cloud, comme AWS, Mi­cro­soft ou Google, ou face au Wat­son d’IBM, Fu­jit­su veut croire qu’il peut faire en­tendre sa pe­tite mu­sique. « Certes, le troi­sième boom de l’IA est bel et bien là, por­té par la puis­sance des ma­chines, l’abon­dance des don­nées et de nou­veaux al­go­rithmes dans le Deep Lear­ning » , ar­gu­mente Sho­ji Su­zu­ki, le res­pon­sable de l’IA au sein des la­bo­ra­toires de Fu­jit­su, « Mais l’ap­pli­ca­tion de ces tech­no­lo­gies, à des pro­blèmes ren­con­trés dans le monde réel, de­meure un chal­lenge. En par­tie parce qu’on ne sait pas ex­pli­quer les dé­ci­sions de l’IA. » Or, être en me­sure de re­gar­der à l’in­té­rieur de la boîte

noire que consti­tuent les tech­no­lo­gies de Deep Lear­ning, et ex­pli­quer pour­quoi les al­go­rithmes re­com­mandent telle ou telle dé­ci­sion, s’avère cru­cial pour cer­taines ap­pli­ca­tions dans l’in­dus­trie, la fi­nance, et plus en­core en mé­de­cine. Da­niel Win­ke­ler, le di­rec­teur du pro­gramme d’in­no­va­tion du Slin­ge­land Hos­pi­tal ( Pays- Bas), qui teste ac­tuel­le­ment l’uti­li­sa­tion de cap­teurs et d’une so­lu­tion lo­gi­cielle pour iden­ti­fier les pa­tients, dont la san­té est sur le point de se dé­gra­der, ex­plique : « Nous sommes au­jourd’hui per­sua­dés des bé­né­fices de l’In­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Mais le plus dif­fi­cile reste d’im­plan­ter ces tech­no­lo­gies au coeur des pro­ces­sus cli­niques rou­ti­niers. »

Ins­pec­ter la qua­li­té des pales d’éo­liennes

Pour mettre en évi­dence ces liens de cau­sa­li­té, Fu­jit­su s’est ba­sé sur ses re­cherches sur les Deep Ten­sor, une forme de Ma­chine Lear­ning dé­diée aux don­nées de type graphes, as­so­ciées à des bases de connais­sances mo­dé­li­sées elle s aus­si sous forme de graphes ( Know­ledge graph). Cette al­liance a don­né nais­sance à ce que le Ja­po­nais a bap­ti­sé « Ex­plai­nable AI » . De quoi, par exemple, mettre en évi­dence la re­la­tion entre la mu­ta­tion d’un gêne et une ma­la­die don­née. « Ré­soudre le pro­blème de la boîte noire est in­dis­pen­sable pour étendre le Deep Lear­ning aux ap­pli­ca­tions cri­tiques, dit Sho­ji Su­zu­ki. Les hu­mains doivent com­prendre l’IA et être en me­sure de l’amé­lio­rer si elle com­met une er­reur. » Si la re­cherche et les ap­pli­ca­tions dé­ve­lop­pées par Fu­jit­su dans l’IA res­tent for­te­ment mar­quées par l’ori­gine ja­po­naise du groupe, la so­cié­té mul­ti­plie de­puis quelques an­nées les ef­forts pour dé­ployer ces tech­no­lo­gies à l’in­ter­na­tio­nal. En par­ti­cu­lier en Eu­rope. Dès 2015, le Ja­po­nais s’est ain­si rap­pro­ché de l’hôpital es­pa­gnol de San Pe­dro à Ma­drid pour mettre en place une ap­pli­ca­tion iden­ti­fiant les pa­tients à risque par­mi un pa­nel de 36 000 per­sonnes sui­vies pour des troubles psy­cho­lo­giques. Avec un ni­veau de fia­bi­li­té de 95 %. « Soit l’équi­valent du ré­sul­tat qu’ob­tiennent en moyenne 8 doc­teurs ayant entre 5 et 28 an­nées d’ex­pé­rience » , fait va­loir Adel Rouz, res­pon­sable des la­bo­ra­toires de Fu­jit­su en Eu­rope. Lors du Fu­jit­su Fo­rum, le Ja­po­nais a éga­le­ment dé­voi­lé une ap­pli­ca­tion co- créée avec Sie­mens Ga­me­sa, le spé­cia­liste de l’éo­lien, pour ins­pec­ter la qua­li­té des pales d’éo­lienne. Des pièces de plu­sieurs di­zaines de mètres de long dont l’in­té­gri­té, en sor­tie de pro­duc­tion, est me­su­rée par ul­tra­sons. Mais ces don­nées étaient jus­qu’alors in­ter­pré­tées par des in­gé­nieurs spé­cia­li­sés qui ten­taient de re­pé­rer les dé­fauts de struc­ture. « Ce­la pou­vait prendre jus­qu’à une jour­née com­plète par pièce, » dé­taille Adel Rouz, « grâce à l’uti­li­sa­tion du Ma­chine Lear­ning, nous pou­vons dé­sor­mais être 80 % plus ef­fi­caces. » Les al­go­rithmes d’IA

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