La prochaine révolution de l’intelligence artificielle tient au deep learning, cet ensemble de technologies qui permet aux machines d’apprendre, de devenir plus intelligentes. C’est grâce au deep learning que Google a réussi à faire en sorte que son « cerveau » apprenne ce qu’est un chat et le reconnaisse… en lui donnant simplement accès à des vidéos YouTube. C’est grâce au deep learning que la reconnaissance vocale a bondi en avant ou que les systèmes de reconnaissance faciale ou d’images ont fait de tels progrès ces dernières années, en usant d’ordinateurs possédant plusieurs dizaines de milliers de processeurs et d’énormes bases de données. Seul problème, la contrainte de la puissance oblige jusqu’à présent à ce que les services rendus possibles par le deep learning se cantonnent à être accessibles via le cloud.
Une puce pour changer la donne
Les choses pourraient être en passe de changer grâce à une société américaine, Synopsys, qui s’est fait spécialité de licencier ses inventions à des fabricants de puces, comme TSMC ou Samsung.
Selon la revue technologique du MIT, Synopsys a fait la démonstration en cours de semaine dernière d’une puce dédiée au traitement de l’image taillée pour le deep learning. Là où tout change, c’est que cette puce est tellement compacte qu’elle pourrait s’intégrer aux SoC de nos smartphones, appareils photos ou même dans nos voitures connectées. Elle ne représenterait pas plus d’un millimètre carré et pourrait être gravée avec les technologies utilisées actuellement.
Des limites mais un gros potentiel
Evidemment, cette puce ne peut atteindre les performances des réseaux neuronaux construits à grands frais par les géants de la recherche. Pour autant, plusieurs démonstrations ont été faites qui laissent entrapercevoir un gros potentiel. Ainsi, dans une vidéo prise depuis une voiture, la puce permettait à l’ordinateur de bord de reconnaître les panneaux de limitation de vitesse. La même puce intégrée à un réseau de deep learning conçu pour reconnaître des visages n’a pas atteint les performances des réseaux les plus puissants mais s’en est approchée, tout en consommant beaucoup moins.
Les champs d’application pour la nouvelle puce de Synopsys sont nombreux. La vidéosurveillance pourrait être un point de départ sérieux. Pour économiser de l’énergie, un caméra ne pourrait se mettre à filmer que si un humain entre dans le champ et pas seulement quand quelque chose entre dans le cadre. Dans le domaine de l’assistance médicalisée aux personnes âgées, une caméra serait capable d’avertir le personnel médical si une personne est allongée au sol, par exemple.
Mais la puce de Synopsys pourrait aussi apporter de l’intelligence à de nombreux appareils, y compris dans nos futurs smartphones. Elle leur permettrait de reconnaître, sinon des milliers d’objets comme c’est le cas dans les réseaux neuronaux, au moins des douzaines. La possibilité d’intégrer une puce de ce genre dans un smartphone pourrait également résoudre un des problèmes liés au deep learning : la question de la vie privée. Le fait que la puce puisse en local traiter une partie des données évitera de devoir envoyer dans le cloud des informations personnelles précieuses. Mieux, elle pourrait même éviter d’avoir à se connecter à Internet, ce qui rendrait les applications bien plus rapides, puisque le temps de communication avec les serveurs serait supprimé.
Au-delà de nos smartphones, cette nouvelle puce et ses sœurs, développées par d’autres acteurs qui cherchent à « glisser » du deep learning dans nos appareils, notamment Qualcomm, pourraient devenir essentielle au développement de la robotique dans les années à venir. En embarquant la puce, les robots seraient plus à même de reconnaître des objets et donc d’apprendre de leur environnement et d’y évoluer. La remarque s’applique évidemment aux voitures autonomes, domaine dans lequel la reconnaissance rapide et précise des composants de l’environnement est essentielle à la sécurité.
Selon Pierre Paulin, le directeur de la R&D de Synopsys, le design de la nouvelle puce sera mis à disposition des clients de son entreprise dès cet été et rencontre d’ores et déjà un grand intérêt.
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Source :
MIT Technology Review
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