AutoML de Google
En mai dernier, Google a présenté son projet AutoML, une intelligence artificielle (IA) créée pour développer d’autres IA. Aujourd’hui, la société a fait savoir qu’AutoML a réussi à surpasser les ingénieurs IA humains en concevant des logiciels d’apprentissage automatique qui sont plus performants et efficaces que les systèmes élaborés par des humains.
Récemment, un système AutoML a établi un nouveau record dans la classification d’images, atteignant un score de 82 %. Bien que cette tâche soit relativement basique, AutoML a également surpassé un système conçu par des humains dans une tâche plus complexe, essentielle pour les robots autonomes et la réalité augmentée : identifier plusieurs objets dans une image. Pour cette tâche, AutoML a obtenu 43 %, contre 39 % pour le système humain.
Ces résultats sont significatifs, car même chez Google, le nombre de personnes ayant l’expertise requise pour créer des systèmes d’IA de nouvelle génération est très restreint. Créer ces systèmes nécessite des compétences particulières, mais une fois maîtrisés, ils pourraient transformer l’industrie. Le PDG de Google, Sundar Pichai, a déclaré : « Actuellement, ces systèmes sont fabriqués à la main par des scientifiques de l’apprentissage automatique, et seulement quelques milliers de scientifiques dans le monde sont capables de le faire. Nous souhaitons permettre à des centaines de milliers de développeurs d’en faire autant. »
Une grande partie du métapprentissage consiste à imiter les réseaux neuronaux humains tout en intégrant continuellement des données dans ceux-ci. Bien que cela puisse paraître simple, c’est surtout un travail minutieux que les machines peuvent gérer efficacement une fois formées. L’essentiel consiste à reproduire la structure du cerveau avec un niveau de complexité suffisant pour traiter des problèmes plus sophistiqués.
L’avenir des IA conçues par des machines
Pour le moment, il est souvent plus pratique d’adapter un système existant à de nouveaux besoins que de construire un réseau neuronal depuis le début.Cependant, les recherches actuelles laissent supposer que cette situation pourrait changer. À mesure que les IA deviennent plus aptes à concevoir des systèmes complexes, il sera crucial que les humains jouent un rôle de régulateur. En effet, les IA peuvent parfois établir des connexions biaisées de manière accidentelle, par exemple en associant des identités ethniques ou de genre à des stéréotypes négatifs. Si les ingénieurs humains passent moins de temps sur les tâches répétitives liées à la création de systèmes, ils pourront davantage se concentrer sur la surveillance et le perfectionnement de ces technologies.
En fin de compte, l’objectif de Google est de perfectionner AutoML pour qu’il soit suffisamment efficace pour que les programmeurs puissent l’utiliser dans des applications pratiques. Si cet objectif est atteint, l’impact d’AutoML dépassera probablement les frontières de Google. Pichai a affirmé lors d’un événement récent : « Nous souhaitons démocratiser tout cela », ce qui signifie que l’entreprise espère rendre AutoML accessible en dehors de ses propres murs.
FAQ
Qu’est-ce qu’AutoML ?
AutoML est une intelligence artificielle développée par Google pour automatiser la création d’autres systèmes d’IA, facilitant ainsi la conception d’applications complexes sans nécessiter une expertise humaine approfondie.
Quels sont les impacts d’AutoML sur l’industrie de la technologie ?
Si AutoML réussit à devenir accessible, il pourrait transformer le paysage technologique en permettant à un plus grand nombre de développeurs de créer des systèmes d’IA, rendant cette technologie plus accessible et potentiellement moins biaisée.
Comment AutoML gère-t-il les biais ?
AutoML essaie d’éviter les biais en laissant plus de place à l’intervention humaine dans l’évaluation des résultats, ce qui peut aider à identifier et corriger les connexions biaisées qu’une IA pourrait établir par inadvertance.
Quels types de tâches AutoML peut-il accomplir ?
AutoML est capable de réaliser diverses tâches, y compris la classification d’images et la reconnaissance d’objets, tout en améliorant continuellement ses performances par l’apprentissage automatique.
Dans quelle mesure l’IA peut-elle remplacer les experts humains ?
Bien que l’IA comme AutoML puisse automatiser certaines tâches, le rôle des experts humains reste essentiel pour superviser le processus, éviter les erreurs et garantir des résultats sans biais.