Pour décupler les forces du "machine learning" qui permet aux ordinateurs d'apprendre à faire des tâches et de se perfectionner par l'auto-apprentissage, Microsoft mise désormais sur le "machine teaching", qui doit permettre à n'importe qui d'apprendre aux machines à apprendre.


(photo : Duracell)

Vous serez peut-être un jour recruté pour apprendre à des robots à apprendre ce que vous savez faire, pour qu'ils le fassent mieux et plus vite. Alors que l'apprentissage-machine est au coeur des progrès de l'intelligence artificielle aujourd'hui, Microsoft explique que la prochaine révolution n'est peut-être pas dans le perfectionnement des algorithmiques déjà de plus en plus sophistiqués, ou dans la montée en puissance des superordinateurs qui effectuent les calculs statistiques permettant aux machines d'apprendre, mais dans les outils qui permettront aux humains d'enseigner aux robots.

Ainsi alors que l'on parle aujourd'hui essentiellement de "Machine Learning" (apprentissage par la machine), Microsoft s'est doté d'un département de "Machine Teaching" (enseignement à la machine), dont le but est de concevoir des outils intuitifs qui permettront aux hommes et aux femmes d'enseigner aux ordinateurs des tâches qu'ils pourront reproduire et perfectionner, sans rien y connaître en informatique.

"Le machine learning s'est montré si utile qu'il a créé un problème d'offre et de demande", constate Microsoft. "Il n'y a tout simplement pas assez de gens avec l'expertise en machine-learning pour réaliser tous les projets que les entreprises et les organisations veulent". La firme de Redmond veut doit concevoir "des outils qui permettront à quiconque d'enseigner à un ordinateur comment réaliser des tâches de maching-learning, même si cette personne n'a aucune expertise en analyse de données ou en sciences informatiques".

Ainsi par exemple, un chercheur en médecine pourra décrire simplement à l'ordinateur ce qu'il veut comme travaux de recherche dans son domaine, montrer comment il procède, et l'IA devrait être capable de comprendre la demande, d'apprendre les rudiments de la recherche médicale appliquée à l'objectif, et de réaliser les tâches demandées. 

Pour le québecois Patrice Simard, qui dirige le département Machine Teaching de Microsoft, c'est désormais le nombre de personnes capables d'enseigner leur savoir-faire aux robots qui sera déterminant pour les progrès à venir, plus que le perfectionnement des algorithmes existants.

Microsoft a déjà mis cette optique en oeuvre avec Azure Machine Learning (Azure ML), qui nécessite toutefois encore des connaissances en traitement de données, ou avec LUIS (Language Understanding Intelligent Service), une API proche du SDK SkyPhrase révélé la semaine dernière par Yahoo, qui doit permettre aux développeurs d'intégrer du langage naturel dans leurs applications.

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