L'assistance connectée de Google n'est pas irréprochable et Google le sait bien. L'entreprise cherche donc à améliorer son système tout en préservant la vie privée du public.

Si vous avez déjà joué avec l’Assistant de Google, que ce soit sur téléphone, avec un Google Home ou un écran connecté, vous savez sans doute que l’intelligence artificielle de Mountain View n’est pas forcément infaillible. Il arrive par exemple que la petite voix de Google se réveille alors qu’on ne lui a rien demandé, ou qu’elle reste à d’autres moments muette alors qu’on la sollicite.

Conscient que cette expérience peut être frustrante, Google déploie en cette fin mars une nouvelle fonctionnalité qui permettrait à l’Assistant de mieux éviter les faux positifs ou négatifs. Le tout en préservant votre vie privée affirme l’entreprise.

Tout en local

Ce changement prend la forme d’une option (désactivée par défaut) au sein des paramètres d’Assistant et de l’app Google qui propose « d’enregistrer les clips audio sur votre appareil afin d’aider Google à améliorer la reconnaissance vocale ». La firme promet que les enregistrements restent sur la mémoire locale de l’appareil tandis « qu’une technologie respectueuse de la vie privée agrège vos données et celles d’autres participants » afin d’améliorer Assistant.

Si l’intelligence artificielle détecte un mot clé proche de « Ok Google » ou « Hey Google », alors elle enregistrera l’extrait sonore sur la mémoire de votre appareil pour l’analyser et envoyer un « résumé de ses observations » sur les serveurs de Google. Les enregistrements sont chiffrés et supprimés au bout de 63 jours d’après la communication de Google.

Le federated learning, qu’est ce que c’est ?

Pour améliorer son IA sans « espionner » les internautes, Google explique faire appel à la technique du federated learning (apprentissage fédéré ou collaboratif en français) qui consiste à exploiter les données issues d’une masse d’appareils sans les stocker sur un serveur central.

Modèle apprentissage fédéré
Le mobile A opère des changements sur le modèle, changements qui sont ensuite agrégés avec ceux d’autres appareils pour venir nourrir le modèle de base // Source : Google

Chaque appareil télécharge en fait une copie du modèle informatique à améliorer, y intègre ses propres ajustements et renvoie un résumé des modifications chez Google. Ainsi, la puissance de chaque tablette ou smartphone est mise à profit au lieu de tout reléguer aux supercalculateurs de Google. L’entrainement des algorithmes est en quelques sortes effectué sur chacun des appareils en circulation.

En désactivant cette option par défaut et en choisissant de faire appel à l’apprentissage fédéré, Google tente donc de se prémunir d’un nouveau scandale semblable à celui des écoutes humaines de 2019.

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