Des smartphones à l'apprentissage automatique

Il est facile d’oublier que les appareils ordinaires que nous utilisons au quotidien ont complètement modifié le fonctionnement du monde. Maintenant, la question est la suivante: comment mieux exploiter toutes ces nouvelles opportunités?

Le smartphone a tout changé. Ce rectangle de plastique de 5 pouces que nous portons dans nos poches et dans nos sacs à main dispose de suffisamment de puissance de calcul pour lancer une mission spatiale. Il est toujours allumé et toujours connecté.

Le smartphone en sait plus sur nous que nous ne le réalisons. Il suit nos pas, nos rythmes endormis, nos habitudes de conduite et nos préférences d'achat. Il sait à quoi nous ressemblons et à quel point nous tirons sur le pèse-personne. Il peut ouvrir nos portes et utiliser des webcams en intérieur. Il connaît le type de musique que nous aimons ainsi que les noms et les visages des personnes avec lesquelles nous sortons. Il contient même nos empreintes digitales et nos numéros de carte de crédit. Et la partie la plus étonnante est que nous sommes totalement cool avec cela.

Le niveau de confiance que nous accordons aujourd'hui à cet appareil de 5 pouces serait absolument impensable il y a quelques années à peine. Nous tolérons cette surveillance constante et cette collecte de données, car le niveau d'expérience offert par nos téléphones en retour est tout à fait transformateur.

De personnel à professionnel

Si nous pouvons apprécier le niveau de transformation impensable que nous vivons Dans nos activités quotidiennes banales, nous ne pouvons que nous émerveiller du niveau d'impact qu'une même technologie peut avoir sur les secteurs de la santé, de l'éducation, des transports, de la fabrication, de la finance et autres.

Lorsqu'une personne peut économiser quelques dollars en coûts de carburant en choisissant l'itinéraire le plus efficace pour se rendre dans un centre commercial, une entreprise de transport peut économiser des millions de dollars en optimisant de la même manière les milliers de camions qu'elle a sur la route. Grâce aux économies d’échelle, il est maintenant possible d’équiper n’importe quel objet physique (camions, téléviseurs, climatiseurs, appareils d’IRM, drones, etc.) de son propre smartphone, un ordinateur puissant toujours branché et connecté en permanence.

Nous commençons seulement à explorer l'éventail des possibilités offertes par cette nouvelle réalité. Nous ne pouvons être certains que d'une chose: nous aurons besoin d'un cloud plus intelligent et plus grand pour tirer pleinement parti de toutes ces nouvelles opportunités.

Les avantages qui nous sont fournis en échange de données collectées via des appareils mobiles sont activés par un ensemble de services intelligents exécutés dans le cloud. Ces services utilisent des algorithmes sophistiqués pour transformer des zettaoctets de données en informations, prévisions et recommandations. Les données recueillies auprès de milliards d'utilisateurs et de dizaines de milliards d'appareils sont traitées et agrégées afin de transformer notre expérience collective et d'améliorer les processus métiers dans toutes les branches de l'économie.

Un nouveau mode d'apprentissage

La croissance exponentielle du volume de données accumulées dans nos centres de données a conduit à plusieurs avancées majeures dans l'apprentissage automatique et à une véritable renaissance de l'IA. Les machines battent maintenant les humains dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. En même temps, il est évident que nous ne faisons qu’effleurer la surface de ce qui est possible. Les humains sont toujours très impliqués dans le nettoyage des données et la création manuelle d’algorithmes cognitifs. De nombreux secteurs connaissent une pénurie aiguë de scientifiques de données et des conflits d’offres éclatent périodiquement pour les meilleurs talents en matière d’IA.

Il est maintenant clair qu'avant de pouvoir effectuer la prochaine avancée majeure, nous devons faire un saut de l'apprentissage au méta-apprentissage. Nous devons apprendre aux ordinateurs à réfléchir et à automatiser autant que possible le processus d’apprentissage automatique. C'est une tâche que nous prenons ici très au sérieux.