Les plus grandes entreprises technologiques du monde remettent les clés de leur succès, rendant leurs systèmes d’intelligence artificielle open-source.
Traditionnellement, les utilisateurs d’ordinateurs pouvaient voir le produit final de ce qu’un logiciel faisait, par exemple, écrire un document dans Microsoft Word ou jouer à un jeu vidéo. Mais la programmation sous-jacente (le code source) était propriétaire, gardée loin du public. L’ouverture du code source en informatique est un grand changement car plus il y a de gens qui s’intéressent au code, plus il est probable que les bugs, les opportunités et les risques à long terme puissent être résolus.
L’ouverture est de plus en plus un enjeu scientifique, pour des raisons similaires. L’approche traditionnelle de la science implique la collecte de données, l’analyse des données et la publication des résultats dans un document. Comme pour les programmes informatiques, les résultats étaient traditionnellement visibles par les lecteurs, mais les sources réelles (les données et souvent le logiciel qui effectuait les analyses) n’étaient pas disponibles gratuitement. Rendre la source accessible à tous a un attrait communautaire évident; l’attrait commercial de l’open source est moins évident.
Microsoft, Google, Facebook et Amazon ont fait des progrès remarquables dans le développement de systèmes d’intelligence artificielle. Récemment, ils ont publié une grande partie de leur travail au public pour l’utilisation gratuite, l’exploration, l’adaptation et peut-être l’amélioration.
Cela semble bizarre: pourquoi les entreprises révèlent-elles les méthodes au cœur de leurs activités? Et que signifie leur engagement envers l’IA open-source à propos de l’état actuel de l’intelligence artificielle?
Logiciel remarquablement puissant
Chaque technologie révélée affiche des capacités remarquables qui vont bien au-delà de ce qui était possible il y a seulement 10 ans. Ils se concentrent sur ce qu’on appelle «l’apprentissage en profondeur»; une approche qui organise hiérarchiquement des couches de réseaux neuronaux pour analyser de très grands ensembles de données non seulement à la recherche de statistiques simples, mais aussi pour identifier des modèles abstraits riches et intéressants.
Parmi les technologies que les grandes entreprises technologiques ont récemment ouvert sont:
- Alexa, le système de réponse vocale d’Amazon qui héberge le dispositif Echo de la société, a ouvert ses portes en juin 2015;
- TensorFlow de Google, le cœur de sa technologie de recherche d’images, ouvert en novembre 2015;
- Les conceptions matérielles personnalisées qui exécutent l’assistant personnel M de Facebook, ouvert en décembre 2015; et
- La réponse de Microsoft à ces systèmes d’apprentissage automatique, nommée Computed Network Tool Kit, a été rendue publique, le dernier ajout à la bibliothèque d’options du public pour les systèmes d’IA.
Pour comprendre ce qui pousse ces tendances vers l’IA open source, il est utile de considérer d’autres organisations dans le contexte social plus large dans lequel ces entreprises opèrent.
Même les militaires ouvrent leurs systèmes d’IA
Une comparaison utile est DARPA, le bras de recherche du Département de la Défense des États-Unis. Il est difficile d’imaginer une organisation susceptible d’être plus préoccupée par le fait que d’autres profitent de l’information ouverte. Pourtant, DARPA a fait une grande poussée vers les technologies d’apprentissage automatique open-source.
En effet, le programme DARPA XDATA a débouché sur un catalogue d’outils d’apprentissage automatique, de visualisation et d’autres technologies que tout le monde peut télécharger, utiliser et modifier pour créer des outils AI personnalisés.
Le fait que la DARPA et le Département de la Défense soient si favorables à l’open-sourcing indique clairement que les avantages de l’open source l’emportent sur les inconvénients de la mise à la disposition d’adversaires potentiels d’outils de haute qualité.
Une autre comparaison utile est le projet OpenAI, récemment annoncé par les entrepreneurs technologiques Elon Musk et Sam Altman, entre autres. L’effort va étudier l’éthique de la création et la libération des machines avec des capacités croissantes d’interagir avec le monde et de le comprendre .
Bien que ces objectifs soient familiers à quiconque a lu Isaac Asimov, ils démentent un problème plus profond: même les experts ne comprennent pas quand et comment l’IA pourrait devenir assez puissante pour causer des dommages ou des blessures.
L’ouverture du code permet à beaucoup de personnes de réfléchir aux conséquences à la fois individuellement et ensemble. Idéalement, cet effort fera progresser les logiciels de plus en plus puissants et utiles, mais aussi largement compréhensible dans ses mécanismes et leurs implications.
Les systèmes d’intelligence artificielle impliquent des quantités importantes, souvent très importantes, de code, à tel point que cela étend la capacité de chaque individu à comprendre à la fois en largeur et en profondeur. L’examen, le dépannage et la correction des bugs sont particulièrement importants dans l’IA, où nous ne concevons pas d’outils pour faire un travail spécifique (par exemple, construire une voiture), mais pour apprendre, adapter et prendre des décisions à notre place. Les enjeux sont plus importants à la fois pour les résultats positifs et potentiellement négatifs.
L’IA open source est compatible avec les affaires
Ni les motivations de DARPA ni d’OpenAI n’expliquent exactement pourquoi ces entreprises de technologie commerciale ouvrent leur code d’IA. En tant qu’entreprises technologiques, leurs préoccupations sont plus immédiates et concrètes. Après tout, si personne n’utilise ses produits, alors à quoi bon un bon code propre et des algorithmes bien intentionnés?
Il existe un point de vue commun au sein de l’industrie selon lequel les entreprises technologiques telles que Google, Facebook et Amazon ne font pas partie des entreprises que l’on pourrait supposer. À long terme, Google et Facebook ne vendent pas vraiment d’annonces, et Amazon ne vend pas de marchandises. Non, ces entreprises de technologie sont alimentées par vos yeux (et données). Leur devise est les utilisateurs. Google, par exemple, donne des emails et recherche gratuitement pour attirer les utilisateurs vers ses produits; il faut innover rapidement, produire des produits plus nombreux et de meilleure qualité pour vous assurer de rester avec l’entreprise.
Ces entreprises ouvrent leur logiciel d’IA parce qu’elles veulent être les bases sur lesquelles les autres innovent. Tout entrepreneur qui le fait avec succès peut être acheté et facilement intégré dans le parent plus grand. L’IA est centrale parce que, de par sa conception, elle apprend et s’adapte, et prend même des décisions. L’IA est plus qu’un produit: c’est un générateur de produit. Dans un proche avenir, l’IA ne sera pas reléguée au service d’images ou de produits de consommation, mais sera utilisée pour identifier et exploiter de nouvelles opportunités en innovant de nouveaux produits.
L’IA à source ouverte sert des objectifs plus larges de ces entreprises, qui sont de rester à la fine pointe de la technologie. En ce sens, ils ne cèdent pas les clés de leur succès: ils ouvrent la voie à leur propre avenir.
Sources: https://theconversation.com/why-big-tech-companies-are-open-sourcing-their-ai-systems-54437
et http://www.iflscience.com/technology/why-big-tech-companies-are-open-sourcing-their-ai-systems/
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