L'Intelligence Artificielle est bien sûr une question centrale pour Facebook et le développement d'applications sur sa plateforme. A l'occasion de la conférence Facebook F8 à destination des développeurs, les dirigeants et chercheurs de la firme américaine ont donc annoncé quelques évolutions, dont la création d'une équipe spéciale éthique dans le cadre du développement de l'IA, la publication en open source d'ELF OpenGo ou encore leurs avancées en termes de reconnaissance d'images.

Forcément, c'est dans un contexte particulier que s'est tenue la conférence Facebook F8 à destination des développeurs les 1er et 2 mai derniers à San José (Californie). Quelques semaines après son audition au Sénat sur l'affaire Cambridge Analytica, Mark Zuckerberg, le patron du réseau social américain, était de retour sur le devant de la scène. Non pas pour s'expliquer une énième fois, mais bien pour lancer un événement qui avait autant pour but de redorer l'image de marque de l'entreprise auprès du grand public et des inverstisseurs que de présenter les nouveautés sur lesquelles les équipes du groupe planchent déjà. A ce titre, l'Intelligence Artificielle ou IA était sur beaucoup de lèvres et les annonces faites méritaient que city.forecasting.ai s'y attarde.

Une intelligence Artificielle équitable avec Facebook ?

Coincidence ou non avec l'affaire Cambridge Analytica, Facebook a d'abord annoncé la mise en place d'une équipe spéciale sur l'éthique et le développement de logiciels discrets, comme le Fairness Flow, pour prévenir des biais que pourraient engendrer les systèmes d'Intelligence Artificielle. Isabel Kloumann, une chercheuse scientifique de l'entreprise, a en effet confirmé l'information auprès de CNBC. "C'est fantastique que nous ayons été capables d'être proactifs pour devancer ces questions et comprendre ce qu'est l'équité pour un produit donné et utilisé par un groupe démographique", a-t-elle ainsi confié en marge de la conférence Facebook F8. A l'heure où Facebook prévoit par exemple de s'attaquer au marché des sites de rencontre ou de mettre en place un système de traduction pour son application Messenger, cela semble toutefois nécessaire, voire impératif, d'agir au niveau éthique.

Here's a look at this year's #F8 highlights - 2018

Here's a look at this year's #F8 highlights. Thanks to all who attended, see you next year!

Publiée par Facebook for Developers sur jeudi 3 mai 2018

Bien entendu, le géant américain dirigé par Mark Zuckerberg ne s'est pas arrêté en si bon chemin et a aussi communiqué sur ses progrès dans la reconnaissance d'images. Là encore, Facebook fait étalage de sa puissance et Mike Schroepfer, son Directeur technique, a donc présenté les derniers résultats. Après un pré-entraînement de réseaux convolutionnels sur 3,5 milliards d'images pour prédire les hashtags associés, le meilleur modèle a ainsi obtenu une précision de 85,4% sur ImageNet, contre 83,1% pour le modèle qui détenait le précédent record. "Je suis particulièrement enthousiaste à l'égard de ce travail parce que je crois depuis longtemps au potentiel de ce type d'apprentissage faiblement supervisé, et c'est la première fois que nous avons été en mesure de démontrer qu'il peut améliorer l'état de l'art en matière de reconnaissance d'images", a d'ailleurs ensuite commenté le principal intéressé.

ELF OpenGo, une IA en open source

Enfin, Facebook s'était également penché sur le jeu de Go, à l'instar d'Alphabet et sa filiale DeepMind, et a décidé, in fine, de publier ELF OpenGo en open source. ELF, pour une plateforme extensive (étendue), lightweight (légère) et flexible (flexible), permet ainsi aux différents chercheurs de tester leurs algorithmes dans un environnement de jeu quand ces tests étaient auparavant impossibles à réaliser sans une énorme puissance de calcul, d'autant plus pour un jeu de Go qui nécessite des milliers de tours de jeu pour l'apprentissage.

ELF OpenGo has already beaten professional players at the Go game. (Pixabay)

L'équipe Facebook AI Research (FAIR) s'est donc "amusée" à utiliser le framework ELF pour la recherche d'apprentissage de renforcement avec, pour objectif, de créer une implémentation open source d'un système qui apprendrait à jouer au niveau d'un humain professionnel. "ELF OpenGo a joué avec succès contre d'autres bots Open Source ainsi que des joueurs humains. Nous avons joué et gagné 200 matchs contre LeelaZero (158603eb, 25 avril 2018), le bot le plus fort disponible en open source, en utilisant ses paramètres par défaut et sans réfléchir. Nous avons également réalisé une fiche de 14 victoires, 0 défaites contre quatre des 30 meilleurs joueurs de Go au classement mondial", a précisé Mike Schroepfer lors de son intervention. Voilà désormais le bot ELF OpenGo et le code qui a été utilisé pour le créer disponibles en open source. Avis aux amateurs ou aux joueurs !


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