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Les machines apprennent. Comment ?

Technologiepar One magazine10/03/2016

De nombreux scientifiques et initiés nous mettent en garde contre les machines capables d’apprendre. Tout ne serait-il pas pourtant plus simple si les ordinateurs comprenaient les humains ? La réalité est toutefois plus complexe. Jean-Marie Stas, Marketing Manager chez Proximus, nous parle de l’apprentissage automatique.

“En soi, le concept du machine learning est très simple : des systèmes et applications analysent les résultats de diverses actions et améliorent ou rectifient la prestation suivante. Ils suivent ainsi une sorte d’apprentissage, sans aucune intervention humaine. Le système collecte des données, les teste en fonction d’un certain objectif et en tient compte lors de l’action suivante. La réalité est cependant bien plus complexe qu’il n’y paraît. Pourtant, nous utilisons déjà ce concept. Un smartphone qui reconnaît votre empreinte, par exemple, effectue une forme simple d’apprentissage automatique. Le logiciel actualise un tableau contenant 30 à 50 points de mesure par doigt. Lors de la connexion, il vérifie la correspondance avec les données du tableau. Il n’a cependant pas appris tout seul à le faire. Le fonctionnement d’un thermostat intelligent est un peu plus compliqué. Il “apprend” à tenir compte des jours de la semaine et de l’heure où vous rentrez. En se connectant à votre agenda ou d’autres données – comme celles de l’infotrafic – le système devient plus intelligent.”

IBM simule le cerveau humain
“Pour qu’une machine puisse apprendre seule, un ordinateur doit imiter le cerveau humain. Basé sur l’analyse du langage humain et de millions de documents, le projet Watson d’IBM a fait un premier pas dans cette direction. Lorsqu’on lui pose une question, le modèle informatique peut, grâce à cette analyse, trouver la bonne réponse. Il faut toutefois 90 serveurs, 2.880 processor threads et 16 TB de RAM pour parcourir 200 millions de pages en une seconde. IBM va à présent encore plus loin en construisant des puces électroniques qui imitent le fonctionnement du cerveau. Sa ‘TrueNorth’ contient pour le moment 4.096 noyaux, qui implémentent un million de neurones et 256 millions de synapses sur 5,4 milliards de transistors. Ces puces peuvent être mises en réseau, afin de créer un ensemble de 4.096 puces, pour un total de 4 milliards de neurones et 1 trillion de synapses. À titre de comparaison : le cerveau humain possède environ 100 milliards de neurones et 100 trillions de synapses. Bref, IBM peut déjà “mettre” dans un ordinateur 1 à 5 % d’un cerveau. L’entreprise développe pour cela un nouveau langage de programmation, de nouveaux algorithmes et de nouvelles bibliothèques de programmes.”

Et si jamais…
“Si l’apprentissage automatique devient réalité, il offrira de nombreux avantages. Les médecins pourront se faire assister par des ordinateurs dans leur diagnostic. Les robots pourront apprendre où se trouve tel ou tel produit dans un entrepôt. Les smartphones reconnaîtront nos émotions à l’aide de capteurs et de caméras et, sur cette base, joueront une musique adaptée ou nous renverront vers les informations les plus pertinentes à ce moment-là. Mais que se passera-t-il si ces systèmes intelligents se mettent à prendre seuls des décisions ou à ressentir des émotions ? Nous devons aussi envisager dès à présent ces hypothèses, sans attendre que les ordinateurs autonomes et intelligents ne dominent le monde.”

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Le magazine IT de Proximus qui s’adresse aux CIO et professionnels IT actifs dans les PME. 

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