Projet Adam : Microsoft dévoile une intelligence artificielle capable d'apprendre

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Microsoft Research vient de lever le voile sur son projet Adam, une intelligence artificielle qui s'inspire du cerveau humain pour apprendre de nouvelles données.

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Le développement de l'intelligence artificielle connait une véritable accélération ces derniers temps, n'en déplaise aux observateurs qui voient en cette démarche une menace potentielle si elle n'est pas bien contrôlée. A l'occasion du Faculty Summit qui s'est tenu au siège de Microsoft le 14 juillet dernier, l'entreprise a présenté le projet Adam. une IA basée sur la faculté d'apprentissage en profondeur (deep learning).

Le projet Adam s'inspire du fonctionnement du cerveau humain pour étoffer ses connaissances en comprenant la voix humaine, en lisant des documents ou encore en hiérarchisant des photos qui sont analysées pour cerner leurs différences, aussi subtiles soient-elles. C'est d'ailleurs sur ce point qu'était basé la première démonstration de Microsoft : l'intelligence artificielle a été sollicitée pour associer des photos de chiens aux races correspondantes. La pertinence de l'IA lui permet même de discerner les chiens issus d'une même race de base pour les classer dans des sous-catégories. Adam se base sur la base de données d'ImageNet, composée de 14 millions de clichés triés dans 22 000 catégories, pour faire son classement.

L'expérience n'est pas sans rappeler celle menée par Google en 2012 : à l'époque, l'entreprise développait une IA capable de reconnaitre les races de chats. 16 000 processeurs informatiques étaient alors sollicités. Microsoft indique avoir largement dépassé cette expérience : « Le projet Adam est 50 fois plus rapide et 2 fois plus précis. En outre, il utilise 30 fois moins de machines et se montre évolutif, des domaines dans lesquels l'expérience de Google n'a pas percé » explique l'entreprise.

Il ne s'agit là que d'un début, et Microsoft a de grands projets en matière d'intelligence artificielle pour les prochaines années. « Nous avons tendance à surestimer l'impact des technologies de rupture à court terme, et à sous-estimer leur impact sur le long terme : Internet en est un bon exemple. Avec l'apprentissage en profondeur, nous estimons qu'il y a encore beaucoup à faire sur le plan théorique. »

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