Les tendances de Google X en matière d’IA générative : apprendre aux ordinateurs à apprendre
L’IA générative telle que ChatGPT et Bard a suscité un intérêt considérable pour l’IA, mais c’est l’application dans le monde réel et les échafaudages autour de l’IA qui sont les plus importants, explique David Andre, directeur scientifique de Google X.
« Le rôle de l’IA évolue incroyablement vite et on peut vite se sentir dépassé. Elle pourrait nous amener à repenser notre place dans le monde. La question est maintenant de l’utiliser et d’éviter les pièges », a déclaré M. Andre lors des Journées de l’innovation du Leti qui se sont tenues cette semaine à Grenoble, en France.
Google X est la division « moonshot » d’Alphabet, qui développe des idées à l’horizon de dizaines d’années. Nous créons des cristaux d’amorçage pour les « moonshots », de sorte que lorsque vous appliquez davantage de ressources vous pouvez créer des entreprises ou des technologies Google durables, ». Il cite l’entreprise de voitures sans conducteur Waymo et l’entreprise de livraison par drone Wing comme exemples de cas où la réflexion de Google X a débouché sur des développements concrets.
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Le projet Mineral travaille sur l’agriculture durable. « Nous utilisons des algorithmes de vision artificielle pour reconnaître l’état de santé de chacune des plantes.
Il évoque le « moonshot » Chorus, qui développe une nouvelle technologie de capteurs, des logiciels et des outils d’apprentissage automatique pour améliorer radicalement notre compréhension en temps réel de l’emplacement des biens physiques, de leur état et de la manière dont ils sont utilisés. Ce projet a utilisé l’apprentissage par renforcement pour faciliter la livraison de 11 millions de vaccins en Nouvelle-Zélande pendant la campagne Covid, grâce à un capteur placé dans chaque boîte de congélation.
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« Une autre question que nous nous sommes posée était la suivante : et si un ordinateur pouvait s’enseigner lui-même ? Cette équipe a rejoint Google, est devenue Google Brain et a développé Google Translate ainsi que les transformateurs qui sont utilisés dans la plupart des systèmes d’IA aujourd’hui et dans l’IA Bard de Google ».
L’IA générative pour l’AED
« L’IA générative doit être couplée au monde réel et c’est ce que nous savons faire chez Google X. Le défi consiste à déterminer la place de l’IA et du ML dans les applications du monde réel », a-t-il déclaré. « Tout cet échafaudage est souvent plus précieux que l’intelligence artificielle, en particulier pour les grands modèles de langage LLM.
« L’une des principales exigences est une simulation très puissante », a-t-il déclaré. « Waymo est arrivé là où il est en utilisant 20 milliards de miles de simulation et cela leur permet de conduire dans trois villes avec plus d’un million de miles de trajets sans conducteur sur le siège avant. »
Il est essentiel d’apprendre au code à s’écrire lui-même.
« Si vous pouvez écrire du code plus rapidement, vous pouvez écrire des simulations plus rapidement », a-t-il déclaré, ce qui présente toutes sortes d’avantages. Par exemple, il peut être utilisé pour la synthèse afin de réduire la taille des puces, en combinant la relaxation du réseau neuronal avec le recuit simulé.
« Chez X, nous restons incroyablement intéressés par les cas qui combinent l’IA et l’échafaudage du monde réel. Nous pensons que c’est là que se trouve l’avenir. »
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