Rendre le contenu accessible à tous, y compris aux aveugles. C’est l’une des nouvelles missions que Mark Zuckerberg a fixé à Facebook lors de sa dernière session de questions réponses il y a quelques jours en Inde. Un défi déjà en passe d’être relevé.
Le directeur technique de Facebook Mike Schroepfer a profité de la conférence Web Summit de Dublin pour dévoiler les derniers travaux du labo d’intelligence artificielle FAIR dirigé par le Français Yann Le Cun. Une appli mobile capable de lire des images aux aveugles existe déjà et sera déployée dès l’année prochaine, comme on l’apprend dans cette vidéo :
https://www.facebook.com/Engineering/videos/10153621590557200/
Cette application repose sur plusieurs briques technologiques. D’abord la détection d’objet. Les chercheurs de Facebook viennent de développer une technologie 30% plus performante et 10 fois moins gourmande en ressources, pouvant faire très finement la différence entre plusieurs objets dans une photo (voir l’image ci-dessous). Elle sera l’objet d’un article présenté à la conférence NIPS au mois de décembre prochain à Montréal.
Concernant la compréhension du langage naturel, Facebook avait déjà présenté son système Memory Networks (MemNets) au mois de décembre dernier lors de sa conférence développeurs. Le réseau social dévoile maintenant Visual Q&A, un système mobile de reconnaissance d’images associé à MemNets. Ce qui permet à un smartphone de répondre à une série de questions exprimées en langage naturel à propos d’une photo (lire la vidéo ci-dessous). Est-ce que c’est une photo de bébé ? Où est le bébé ? Que fait le bébé ? Impossible de coller la machine qui répond aussitôt et chaque fois avec brio.
https://www.facebook.com/Engineering/videos/10153621574817200/
Enfin, Facebook a réalisé des avancées considérables concernant l’apprentissage prédictif, c’est-à-dire la capacité de comprendre ce qui se passera à l’avenir en apprenant par l’observation. Pour essayer de donner aux ordinateurs cette capacité, l’équipe du FAIR a développé un système qui peut analyser une série de tests visuels comme des ensembles de blocs empilés et sur le point de tomber. L’idée est de prévoir le résultat. Au bout de quelques mois, le système prédit maintenant correctement l’issue du test dans 90 % du temps. Il fait donc mieux que la plupart des humains.
https://www.facebook.com/Engineering/videos/10153621509062200/
Le dernier jalon posé par Facebook concerne la planification. Les chercheurs de FAIR ont créé un bot capable de battre un joueur humain doué au jeu de Go. Une performance, quand on connait les difficultés rencontrées par les chercheurs en intelligence artificielle pour parvenir à créer un programme capable de tenir tête à une intelligence humaine au vénérable jeu chinois. Un résultat obtenu en combinant la modélisation de chaque mouvement possible avec des algorithmes de recherche de motifs.
https://www.facebook.com/Engineering/videos/10153621562717200/
Tous ces progrès devraient logiquement profiter également à Facebook M, l’assistant virtuel de Facebook. Si c’est le cas, les Siri, Cortana et Google Now ont du souci à se faire.
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