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innovationMARDI 28 MARS 2017
L’Europe, berceau de l’intelligence artificielle
Dans le domaine de l’IA, le Vieux Continent se démarque grâce à des instituts de recherche à la pointe et des innovations révolutionnaires. Google et Facebook ont choisi d’y développer les technologies de demain.
Par Joe Dodgshun

L’intelligence artificielle (IA) connaît un boom aux Etats-Unis et en Asie. Pourtant, cette discipline est née en Europe. Bien avant la conférence de Dartmouth en 1956 qui lui a donné son nom, des pionniers de l’informatique, comme Alan Turing de Cambridge ou Konrad Zuse de Berlin, faisaient déjà progresser l’IA. En 1951, lors du colloque «Les machines à calculer et la pensée humaine» de Paris, le père de la cybernétique Norbert Wiener affrontait un automate conçu par l’Espagnol Leonardo Torres Quevedo.

Les Etats-Unis et le Japon ont subi des périodes de gel de la recherche en intelligence artificielle (AI Winters) durant la seconde moitié du XXe siècle. Mais l’Europe a évité ces écueils grâce à une approche prudente axée sur l’ingénierie, explique Wolfgang Wahlster, CEO et directeur scientifique du Centre de recherche allemand sur l’intelligence artificielle, le plus grand du monde. Cette situation a permis des développements majeurs — par exemple l’invention du «deep learning» par l’Ukrainien Alexey Ivakhnenko dans les années 1960 — sur lesquels reposent les avancées actuelles.

Ces recherches fondamentales restent un atout pour l’Europe, indique Jürgen Schmidhuber, directeur scientifique de l’Institut Dalle Molle de recherche en intelligence artificielle (IDSIA) en Suisse et pionnier des réseaux de neurones et de l’apprentissage automatique. «On ne le sait pas forcément, mais la plupart des découvertes capitales en IA viennent d’Europe, précise le professeur. Les entreprises de la Silicon Valley utilisent massivement les méthodes conçues par les Européens.» De nombreuses entreprises américaines et asiatiques confient d’ailleurs leurs recherches à des laboratoires européens et rachètent des sociétés prometteuses spécialisées dans l’IA. Google a ouvert un centre de recherche en IA à Zurich cette année, et Facebook un à Paris en 2015.

Atout linguistique

La start-up britannique DeepMind, qui travaille à la création d’algorithmes de «deep learning» génériques, a été rachetée par Google pour environ 460 millions d’euros. L’un de ses programmes est entré dans l’histoire en battant 4-1 le champion sud-coréen Lee Se-dol au très stratégique jeu de go. Cette start-up, cofondée par un ancien étudiant de l’IDSIA, Shane Legg, coopère par ailleurs avec le service national de santé britannique pour limiter les erreurs médicales et a permis à Google de réduire de 40% sa facture de refroidissement en optimisant l’efficacité énergétique de ses serveurs.

Wolfgang Wahlster reconnaît que l’Europe a aussi des faiblesses: un manque d’applications grand public et des difficultés à accéder aux régions unilingues de la zone pacifique. Il pense néanmoins qu’elle aurait tort d’attaquer directement ces marchés. La force de l’IA européenne réside selon lui dans sa diversité, avec des instituts clés à Barcelone, Trente, Edimbourg ou Linköping (Suède). Le multilinguisme a même favorisé l’émergence de technologies de traitement des langues fondées sur l’IA. «L’Union européenne a financé ces recherches et nous avons de très bons résultats en traduction automatique, compréhension de texte et systèmes de dialogue. Il y a une réelle demande en Europe, contrairement aux Etats-Unis où la plupart des gens parlent anglais ou espagnol.»

Application industrielle

Et pour preuve: la technologie à l’origine de Google Traduction est dérivée du projet Verbmobil dirigé par Wolfgang Wahlster, tandis que des applications telles que la reconnaissance vocale de Google reposent sur le réseau de neurones Long Short Term Memory développé par l’équipe de Jürgen Schmidhuber.

Selon Wolfgang Wahlster, l’Europe excelle aussi dans l’application industrielle de l’IA dans les petites entreprises. «Beaucoup d’usines intelligentes utilisent désormais largement l’IA dans le cadre du programme allemand Industrie 4.0.» Il cite les cobots, ces machines qui travaillent en collaboration avec les humains, ou les chaînes de fabrication qui associent internet des objets et apprentissage automatique, rendant ainsi possible la personnalisation de masse.

Sur ces bases, l’Europe pourrait créer pour la première fois une véritable IA d’ici à quelques années, estime Jürgen Schmidhuber: «Dans un futur proche, des petits robots capables d’entendre, de voir et de réaliser des actions simples pourront résoudre des problématiques générales en apprenant au contact des humains et grâce à leur curiosité.»
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ENCADRE

Petite histoire de l’intelligence artificielle

Les prémices de l’apprentissage profond remontent aux années 1950. Mais il a fallu plusieurs décennies pour révéler le vrai potentiel de cette méthode.

1943
Le logicien Walter Pitts et le neurophysiologiste Warren McCulloch prouvent que les neurones peuvent répondre à des opérations logiques par «et», «ou», «oui» ou «non» lorsqu’ils forment un réseau.

1951
Marvin Minsky, chercheur en sciences cognitives, crée SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator), le premier réseau neuronal capable de résoudre un problème concret: trouver la meilleure option pour sortir d’un labyrinthe.

1956
Le terme «intelligence artificielle» (IA) est utilisé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth (USA), un événement considéré comme l’acte fondateur de la discipline.

1958
Le psychologue new-yorkais Frank Rosenblatt met au point des réseaux neuronaux transmettant des informations dans un sens. Baptisés perceptrons, ils constituent la base des réseaux d’IA actuels.

1969
Dans son ouvrage Perceptrons, Marvin Minsky explique que les réseaux neuronaux ne résoudront jamais les problèmes de l’IA. Il défend une approche basée sur les représentations symboliques des problèmes, qui restera populaire jusque dans les années 1980.

1974-1980
Après une série d’échecs, la recherche en IA perd de son attrait, notamment aux Etats-Unis.

1986
Le Britannique Geoffrey Hinton relance l’idée de réseaux neuronaux. Son algorithme de rétropropagation du gradient pose les bases des systèmes actuels d’apprentissage profond.

1987-1993
Le champ de recherche de l’IA connaît une nouvelle période de stagnation.

1997
Le superordinateur Deep Blue d’IBM bat le champion d’échecs Garry Kasparov — une première!

2013
Google rachète DNNresearch, une start-up fondée par Geoffrey Hinton, et emploie sa technologie pour améliorer son système de recherche d’images.

2016
AlphaGo, logiciel développé par Google DeepMind, bat le champion de go Lee Sedol. Il s’agit d’un succès majeur pour l’IA, car le jeu de go est bien plus complexe que les échecs.
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Collaboration: Robert Gloy

Une version de cet article est parue dans le magazine Technologist (no 11).

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