Teachable Machine : Google vous aide à comprendre les bases de l'IA

Alexandre PAULSON
Publié le 14 octobre 2017 à 10h20
Mieux vaut un bon exemple qu'un long discours : partant de cet adage, Google vient de mettre en ligne une page web qui permet de se familiariser avec les bases du machine learning.

Une simple webcam sert d'interface pour manipuler une intelligence artificielle qui interagit avec l'utilisateur.

Apprendre le machine learning

C'est LE sujet du moment dans la high tech : l'intelligence artificielle et le machine learning. On en parle beaucoup, mais comme d'un objet mystérieux qui nourrit des fantasmes et des inquiétudes. Pour permettre à tout le monde de juger sur pièce, Google met en ligne un petit site baptisé Teachable Machine qui résume en quelques minutes, à l'aide de quelques expériences, ce dont est capable l'intelligence artificielle, mais aussi ce qu'elle ne sait pas faire (pour l'instant).

Pour démarrer, une simple webcam suffit. Elle va servir de moyen de communication avec une intelligence artificielle très basique, mais qui suffit à comprendre les mécanismes fondamentaux du machine learning. Directement dans votre navigateur, sans avoir à entrer de lignes de codes, vous apprenez à la machine à utiliser votre caméra. Détail important, l'expérience, pour plus de rapidité mais aussi pour des raisons de confidentialité, se déroule en local sur votre ordinateur, sans envoyer d'images à un serveur.

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L'IA a encore du boulot

A l'écran, vous pouvez activer trois boutons : vert, violet et rouge. Trois canaux distincts sur lesquels l'IA va enregistrer ce que vous lui présentez devant la webcam. Une fois qu'elle en a "appris" suffisamment, celle-ci va produire en réaction un contenu de votre choix : GIF, son ou discours, qui témoigne de la compréhension par l'IA de l'image.

L'expérience met bien en évidence que le machine learning fonctionne par l'exemple. La machine regarde, reconnaît des schémas et les mémorise. On comprend aussi grâce à Teachable Machine qu'elle fonctionne à la répétition : il lui faut beaucoup d'images pour comprendre son environnement, et cette compréhension demeure très fragile. L'image d'une plante ne permet pas à l'IA de saisir si celle-ci a besoin d'être arrosée ou de prendre le soleil, par exemple. Comme quoi l'apprentissage est un chemin encore long, pour les machines...

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