Interview de Jean-Baptiste Juin et Pierre Girardeau : « L’IA mode ou réelle plus-value pour les entreprises ? »

L’activité de Cross Data est en partie basée sur l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, ce sujet attire les convoitises et interroge sur ses impacts dans notre quotidien professionnel. L’IA est-elle un effet de mode ou une réelle plus value? 

Dans notre démarche de diffusion des bonnes pratiques autour de notre métier, nous avons posé cette question à Pierre Girardeau et Jean-Baptiste Juin, les deux data scientists leaders de notre équipe. 

Open AI gagne face à une équipe semi-professionnelle sur le jeu Dota 2

  2018 apporte également une jolie victoire à la  fondation open AI présidée par Elon Musk et Sam Altman. L’équipe Open AI nommée « Five » a battu une équipe humaine semi-professionnelle au jeu  Dota 2 .

 

Ce jeu se joue par équipe de 5 et chacun de ces 5 joueurs doit observer une stratégie différente au cours d’une partie. Cette nouvelle victoire d’une machine sur les humains peut sembler banale, sauf qu’elle nous révèle un nouveau champ des possibles en IA. En effet, par rapport à une partie d’échecs ou de go où le nombre de possibilités est fini (10120 pour les échecs : le nombre Shannon), le nombre de possibilités pour DOTA 2 est infini. 

 

De plus, cette analyse doit se faire en temps réel. Ceci ajoute une difficulté supplémentaire, alors que les jeux d’échecs et de go se déroulent au tour par tour permettant à l’IA de « réfléchir » lorsque l’humain joue. Five est donc, comme le souligne Bill Gates, «  un tournant majeur dans le développement des intelligences artificielles  ».

 

Malgré cette belle avancée technologique, l’équipe de Cross Data espère tout de même qu’elle pourra continuer à gagner lorsqu’elle joue en solo face à la machine (on vous prend à Civilization et à Fifa quand vous voulez !)

Belle levée de fonds pour Dataïku

De plus en plus d’investissements sont effectués dans le secteur de l’intelligence artificielle. Un des signaux forts de cette tendance est la levée de fonds de l’entreprise d’origine française  Dataïku . En effet, elle a réussi à récolter 101 millions de dollars auprès de fonds américains afin de développer ses projets. Il s’agit de la 4ème plus grosse levée de fonds française de l’année. Or, Dataïku est une plateforme qui simplifie la vie des data scientists, en fournissant une interface à tous les outils couramment utilisés par ceux-ci : import et nettoyage de données, analyse visuelle, machine learning, deep learning. Que les investisseurs s’intéressent à une entreprise qui diffuse des outils destinés aux data scientists est un très bon signe pour le secteur de l’intelligence artificielle et sa démocratisation dans les entreprises ! 

L’apparition de Hardware spécifique liés à l’IA

L’année 2018 a vu l’arrivée en masse de puces dédiées à l’IA. Les techniques de “deep learning” modernes ont pu voir le jour grâce à l’explosion de la puissance de calcul apportée il y a quelques années par les cartes graphiques. 

 

Le virage suivant, amplifié en 2018, provient de la mise sur le marché de puces dédiées au machine learning, nommée TPU (Tensor Power Unit). La partie d’apprentissage est pour le moment encore, dominée par les processeurs graphiques mais la partie “inférence”, c’est à dire la phase de prédiction sur des nouvelles données inconnues, glisse maintenant vers ces nouvelles puces. Google, Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm, etc. se lancent tous dans la course. 

 

Ces nouvelles puces permettent d’embarquer des modèles de réseaux de neurones optimisés en terme de taille et de rapidité d’inférence tout en gardant une efficacité proche des réseaux initiaux fonctionnant “hors ligne”. 

 

Quelles conséquences aura la diffusion de cette technologie ?   

 

  • Le coût des capacités de calcul va se réduire pour les entreprises. Elles pourront se passer de serveurs de taille importante ayant une consommation d’énergie élevée. De même, dans les cas d’usage où l’IA ne peut pas avoir accès à un réseau de télécommunications, l’intégration des puces dans des technologies embarquées permet d’obtenir de meilleures performances inatteignables jusqu’ici.

 

  • Un des meilleurs exemples est la détection autonome de personnes dans un flux vidéo par une caméra embarquée, la détection s’effectuant dans la caméra et non plus via un service distant. Cross Data se demande si la multiplication de standards chez les fabricants va se maintenir. En effet, les consolidations qui sont apparues dans les années 2000 dans les mondes des CPU et des GPU (avec par exemple le rachat de Radeon, fabricant de GPU, par AMD, fabricant de CPU) pourraient se reproduire dans les années à venir.  

 

  • Enfin, l’apparition de TPU louées par Google pourrait indiquer une nouvelle avancée du géant vers le marché du Cloud pour les entreprises. Après avoir développé son activité hardware dans la téléphonie avec le Nexus ou la domotique avec le Google Home ou les Chromebook, Google avancerait sur le terrain de Microsoft Azure ou Amazon Web Services.

Les Generative Adversarial Networks à la conquête des réseaux de neurones

Pendant que l’open AI mystifie les joueurs de Dota, les Generative Adversarial Networks (GAN) ou Réseaux Antagonistes Génératifs5 travaillent à tromper des réseaux de neurones pour générer de fausses images. 

 

Une simple photo de vous pourrait donc devenir une vidéo de votre corps reproduisant des mouvements fait par quelqu’un d’autre. En un coup d’algorithme vous savez danser le rock and roll. Elle est également en train de se développer pour générer du son et des textes. 

 

Ces processus connaissent donc une réelle évolution depuis deux ans. Plus qu’une longue explication, vous pouvez regarder la vidéo suivante qui vous détaille les utilisations et le fonctionnement des GANs 

Bonne nouvelle pour vos résolutions 2019 : plus besoin de courir ! Vous pourrez apparaître sans effort sur la vidéo du finish du marathon de New-York, tout en étant en réalité attablé au bar d’en face. 

Envie d’en savoir plus ?

Basé à Angers, Cross Data est un spécialiste de l’intelligence artificielle pour l’efficacité commerciale. L’objectif de Cross Data est d’aider les entreprises à atteindre les prospects les plus rentables pour son équipe. 

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