Google attire les meilleurs talents en IA
Une acquisition stratégique
Au début de l’année 2011, Demis Hassabis co-fonda DeepMind, une startup britannique spécialisée dans l’intelligence artificielle, ayant reçu des financements de figures telles qu’Elon Musk. Très rapidement, l’entreprise est devenue un objectif privilégié pour les géants de la tech. En juin 2014, après des discussions avec Google, Hassabis et ses co-fondateurs, Shane Legg et Mustafa Suleyman, acceptèrent une offre de rachat de 400 millions de dollars. Récemment, Hassabis a partagé avec Backchannel les raisons ayant conduit son équipe à rejoindre Google, ainsi que la manière dont DeepMind est positionnée pour faire progresser l’intelligence artificielle.
L’attrait de Google
Steven Levy a demandé à Hassabis : « Google est une entreprise d’IA, n’est-ce pas ? Est-ce cela qui vous a attiré ? »
Hassabis a répondu : « Absolument. C’est une partie essentielle de leur identité. La mission de Google est d’organiser l’information mondiale et de la rendre accessible et utile. Je vois cela comme un moyen d’habiliter les gens par la connaissance. L’intelligence artificielle que nous développons ici transforme automatiquement les informations non structurées en connaissances concrètes et exploitables. »
Influence de Larry Page
Lorsqu’on l’interrogea sur l’impact de ses interactions avec Larry Page sur sa décision d’accepter la vente, il a affirmé : « Oui, cela a joué un rôle majeur. Larry et d’autres étaient sincèrement passionnés par l’IA. Beaucoup de grandes entreprises reconnaissent maintenant le potentiel de l’IA, mais je ne pense pas qu’elles soient aussi investies que nous ou Google. »
Comparaison avec Facebook
Hassabis a ensuite évoqué Facebook, suggérant que même si Mark Zuckerberg dispose d’une équipe talentueuse, il pourrait percevoir l’IA plus comme un outil qu’une mission fondamentale. « Zuckerberg est davantage préoccupé par des questions de connexion entre les gens, tandis que notre passion se concentre sur le potentiel de l’IA pour transformer des domaines variés. »
La puissance de l’infrastructure Google
Interrogé sur l’importance de l’infrastructure de Google pour leurs recherches, Hassabis a répondu : « C’est colossal. Bien que nous avions des financements et des soutiens incroyables, construire une infrastructure informatique équivalente à celle de Google aurait pris des années. Grâce à eux, nous pouvons mener nos recherches beaucoup plus efficacement et réaliser un million d’expériences simultanément. »
Recherche sur l’information non structurée
La discussion a dérivé vers l’opportunité d’explorer des informations non structurées. Hassabis a noté : « C’est là que se trouvent les réelles avancées pour les prochaines années. Pour développer une IA véritablement puissante, il est essentiel de traiter des informations non structurées, souvent à travers l’apprentissage non supervisé, où la machine apprend par elle-même. Nous ne sommes intéressés que par ce type d’IA. »
Le rôle de Geoff Hinton
Geoff Hinton, pionnier des réseaux de neurones, fait partie de l’équipe chez Google. Hassabis a reconnu son influence : « Son article en 2006 a redynamisé la recherche dans ce domaine, introduisant l’idée des réseaux neuronaux profonds. Ce que nous faisons également chez DeepMind, c’est combiner l’apprentissage par renforcement à ces concepts. »
L’approche unique de DeepMind
DeepMind a été dénommée ainsi pour son engagement envers l’apprentissage profond, mais également pour son intérêt envers les découvertes neuroscientifiques. Hassabis a expliqué l’importance d’intégrer des éléments des neurosciences dans leurs algorithmes.
Apprentissage des stratégies
Une machine capable d’apprendre d’expérience, tout comme un humain, est au cœur de leurs ambitions. Hassabis a exprimé son enthousiasme face à des découvertes inattendues, comme le développement de nouvelles stratégies au cours de jeux vidéo.
Vers une IA polyvalente
L’ambition est de construire des systèmes d’IA polyvalents. Hassabis a déclaré : « Au lieu de créer un programme pour chaque jeu, nous voulons que notre IA puisse jouer à différents jeux, capitalisant sur ses acquis précédents. Cela représente un gain de temps considérable. Nous aspirons à une IA qui peut transférer ses connaissances d’un domaine à un autre. »
Collaboration avec des universités
Récemment, DeepMind a collaboré avec Oxford sur des projets de compréhension du langage naturel et de vision par ordinateur, tout en gardant un œil sur des systèmes de conversation plus avancés.
Perspectives d’avenir
Hassabis a noté que dans les six mois à un an, certains des travaux actuels pourraient commencer à apparaître dans des produits Google, notamment des améliorations dans Google Plus et des systèmes de recommandation.
Vision du futur
Le potentiel des IA générales suscite un véritable engouement chez Hassabis. Il a évoqué comment ces technologies pourraient transformer des domaines tels que la recherche scientifique, notamment en facilitant la navigation à travers d’énormes volumes de données.
Éthique de l’IA
Sur le sujet de l’éthique en IA, il a mentionné avoir intégré une condition dans l’accord de rachat stipulant la création d’un comité d’éthique pour superviser l’utilisation de l’IA. « L’IA peut changer le monde, mais elle doit être utilisée de manière responsable. »
Conclusion
L’avenir de l’intelligence artificielle est prometteur, et les ambitions de DeepMind au sein de Google soulignent un engagement envers des avancées éthiques et significatives.
FAQ
Quels sont les principaux domaines de recherche de DeepMind ?
DeepMind se concentre sur l’apprentissage par renforcement et l’exploitation des informations non structurées pour faire avancer l’intelligence artificielle.
Quel est l’objectif de l’éthique dans l’IA pour DeepMind ?
L’objectif est de garantir que l’IA soit développée et utilisée de manière responsable, minimisant les risques liés à son application.
Comment DeepMind intègre-t-elle les neurosciences dans ses recherches ?
DeepMind s’inspire des découvertes en neurosciences pour concevoir de nouveaux algorithmes et améliorer les systèmes d’IA.
Quels types de produits Google pourraient bénéficier des recherches de DeepMind ?
Des améliorations dans Google Plus, des systèmes de recommandations plus intelligents et des innovations dans la recherche audio-visuelle sont à l’horizon.
Comment DeepMind envisage-t-elle d’élargir ses capacités ?
DeepMind travaille pour créer des systèmes d’IA polyvalents, capables d’apprendre et de s’adapter à différents domaines d’application.
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