L'intelligence artificielle est au coeur de toutes les grandes plates-formes populaires du moment. Nous pensions que le web 3.0 serait uniquement sémantique, il semblerait que nous avions omis l'idée de l'IA et du machine learning. Facebook a publié récemment un long communiqué sur ses avancées en matière d'intelligence artificielle et sur ses plans pour l'avenir. Découvrons ce qui ressort globalement de tout cela...
Facebook explique que son objectif est de progresser rapidement en matière d'IA, notamment grâce aux progrès effectués sur les réseaux de neurones. L'objectif des concepteurs du réseau social leader dans le monde est de convertir en plateforme ou outil toute avancée en matière d'intelligence artificielle. Cela se traduit actuellement par 3 outils majeurs utilisés par la firme, ou ouvert aux utilisateurs :
- FBLearner Flow : à l'instar de Tensor Flow pour Google, FBLearner Flow est le coeur du développement de l'IA de Facebook, utilisé par plus de 25% des équipes en ingénierie. La technologie est développée en Python et reprend l'ensemble des algorithmes utilisés pour l'intelligence artificielle de Facebook. Elle produit actuellement plus de 12 millions de prédictions par seconde par exemple (6 millions de prédictions en mai 2016, l'évolution est fulgurante). L'avantage de FBLearner Flow est qu'il s'agit désormais d'une plateforme avec une interface propre, qui permet même aux non initiés de faire progresser l'IA de Facebook.
- AutoML : il s'agit d'une infrastructure interne à Facebook qui permet aux ingénieurs de faire évoluer de nouveaux modèles d'intelligence artificielle en se basant sur l'existant. La firme explique tester près de 300000 modèles en matière de machine learning chaque mois. AutoML intervient pour appliquer automatiquement des résultats et faire gagner du temps dans les progrès de l'IA, sans l'intervention d'ingénieurs. Ainsi, les humains ainsi qu'AutoML travaillent en parallèle pour améliorer les réseaux de neurones, etc.
- Lumos : plate-forme libre qui permet à des équipes d'exploiter la vision par ordinateur (IA) pour des services ou produits en ligne. Par exemple, Facebook utilise Lumos pour vérifier que les contenus publiés sur le réseau social répondent favorablement aux conditions d'éligibilité et de respect de la charte de l'outil.
Tous ces outils montrent les progrès immenses réalisés par Facebook. L'intelligence artificielle n'en finit pas de s'améliorer et cela ne semble pas près de s'arrêter. Désormais, la firme tente d'appliquer certains algorithmes à son réseau social ou ces autres plates-formes. Facebook évoque notamment Caffe2Go, la technologie de "transfert de style" qui permet de croiser des oeuvres d'art avec des vidéos en direct (Google travaille sur ce même aspect, je l'avais évoqué en octobre 2016). Le Style transfer est une technologie qui permet d'analyser les pixels indépendamment, que ce soit dans des photos ou des vidéos, même en direct. Par exemple, Facebook arrive à reconnaître des expressions faciales et peut ajouter automatiquement les émoticônes correspondants dans une conversation, etc.
L'intelligence artificielle de Facebook continue de s'améliorer, la firme arrive par exemple à reconnaître la posture des personnes dans une photo ou une vidéo. La firme donne un exemple avec deux policiers et une femme. L'IA analyse la posture de chacun et déduit l'attitude et le comportement des trois personnages (voire capture ci-dessous). En d'autres termes, Facebook va plus loin que la simple reconnaissance des formes, l'IA sert à comprendre les mouvements, les gestes, les attitudes, etc.
L'objectif est de pouvoir légender automatiquement des photos ou des vidéos en fonction de ce qui se passe à l'image, grâce à l'analyse effectué par l'IA de Caffe2Go. Facebook fournit un exemple de deux photos pour lesquelles la technologie a pu légender automatiquement ce qui est affiché à l'image.
Facebook explique que malgré tous les progrès effectués, il reste encore tout à faire tant les situations sont variées et parfois difficilement intégrable pour des ordinateurs ou smartphones. En effet, pour que l'IA fonctionne, il convient d'obtenir suffisamment de données sur ce qui nous entoure. Facebook explique qu'il faut d'abord que les big datas soient très évoluées pour que l'IA puisse aller dans tous les sens que nous désirons. Dites-vous donc que ce que je présente ici n'est qu'un petit début, et c'est pourtant déjà majeur dans l'histoire de l'informatique...