Google a annoncé lundi 9 novembre qu’il rendait accessible au public le système TensorFlow. Celui-ci est désormais disponible en « open source » sous licence Apache 2.0 : concrètement, n’importe qui peut désormais accéder à son code, l’utiliser et le modifier à sa guise.
C’est cette technologie d’apprentissage qui permet, par exemple, à Google photos de décrypter le contenu des images pour les classer par thème. Elle est aussi à la base de la reconnaissance de la parole utilisée sur les téléphones Android. Elle fait également fonctionner l’option « smart reply » de l’application de messagerie Inbox, qui suggère des réponses automatiques à des e-mails en analysant le message.
TensorFlow est un programme de « deep learning », cette technologie qui révolutionne l’intelligence artificielle en se basant sur des réseaux de neurones artificiels. Pour apprendre, la machine doit être « nourrie » de données : on lui fournit par exemple des milliers de photos de chats afin qu’elle soit ensuite capable d’en repérer elle-même sur de nouvelles photos.
TensorFlow « permet de construire et d’entraîner des réseaux de neurones jusqu’à cinq fois plus rapidement que notre système précédent » appelé DistBelief, affirme Google dans un billet de blog publié lundi 9 novembre. L’entreprise souligne que cette technologie est aussi « plus intelligente », « plus flexible », et qu’« elle peut fonctionner sur un simple smartphone ou sur des milliers de machines dans des datacenters ».
Une façon d’améliorer les produits Google
Google – qui avait déjà pareillement ouvert son système d’exploitation Android –, affirme sur son blog que le but est d’accélérer la recherche globale sur l’intelligence artificielle :
« Le machine learning n’en est qu’à ses balbutiements – aujourd’hui les ordinateurs ne peuvent pas faire ce que réussit facilement un enfant de quatre ans, comme identifier un dinosaure après en avoir vu deux ou trois exemples. […] Nous espérons que [TensorFlow] permettra à la communauté du machine learning d’échanger des idées plus rapidement, à travers du code fonctionnel et pas seulement des articles de recherche. »
Le géant de Palo Alto escompte que les expérimentations effectuées par les chercheurs, développeurs et entreprises qui s’empareront de TensorFlow, rejailliront sur les produits de Google. Ce n’est pas la première technologie de ce type à être rendue « open source » : des outils de « deep learning » comme Torch, Caffe ou Theano, développés par des universités, sont déjà mis à disposition. En les rejoignant, Google étend encore son influence dans le domaine du machine learning.
Néanmoins, si d’autres disposent désormais du code de TensorFlow, ils ne pourront pas pour autant rivaliser avec Google, qui dispose d’une masse de données inédite et d’une puissance de calcul gigantesque pour le faire fonctionner. Des ingrédients indispensables pour obtenir les meilleurs résultats des programmes d’apprentissage des machines.
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