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Avec PyTorch 1.0, Facebook cherche à créer la boite à outil ultime pour l'intelligence artificielle

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L'intelligence artificielle est le prochain grand enjeu technologique, et Facebook continue d'y investir en conséquence. Lors de sa conférence F8, le réseau social a présenté une nouvelle version de son framework PyTorch, dont il veut faire la boîte à outil ultime pour les spécialistes de l'IA. Il a aussi présenté plusieurs cas d'usages, dont un rival d'AlphaGo qu'il a publié en open source.

Avec PyTorch 1.0, Facebook cherche à créer la boite à outil ultime pour l'intelligence artificielle
Avec PyTorch 1.0, Facebook cherche à créer la boite à outil ultime pour l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle était à l'honneur lors de la conférence F8 2018 de Facebook. Le géant technologique y a notamment présenté PyTorch 1.0, la dernière version de son framework open source écrit en Python et basé sur Torch. PyTorch a été créé à la base par quelques ingénieurs de Facebook qui souhaitaient avoir un outil plus flexible et puissant pour la recherche, et il est rapidement devenu populaire auprès de la communauté de chercheurs en intelligence artificielle.

 

PyTorch + Caffe2 + ONNX

Cette version 1.0 combine les capacités intrinsèques de PyTorch avec celles de Caffe2, le framework développé par FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) pour pour des charges "à l'échelle de Facebook"... comprendre que Caffe2 traite 200 000 milliards de prédiction par jour pour le réseau social, et est déployé sur plus d'un milliard de smartphones à travers le monde.

 

En combinant ces deux frameworks, PyTorch 1.0 permet de passer beaucoup plus facilement d'un mode "recherche" à un mode "production". Il y parvient grâce à son intégration d'ONNX (Open Neural Network Exchange), l'écosystème créé par Facebook, Microsoft et Amazon pour faciliter le passage d'un framework à un autre. PyTorch 1.0 sera mis à disposition en version beta un peu plus tard cette année. Il sera utilisable sur Microsoft Azure et Amazon Web Services.

 

Un système de reconnaissance d'images entraîné sur 3,5 milliards de photos Instagram

Facebook a également parlé de quelques cas d'usages utilisant PyTorch 1.0, dont un nouveau record en matière de reconnaissance d'images. Le géant technologique a créé un système de reconnaissance d'images entraîné de façon non supervisée sur 3,5 milliards de photo publiques (provenant d'Instagram) grâce aux hashtags ajoutés par les utilisateurs. Cette technique a permis au système d'atteindre un niveau de précision de 84,12% sur le benchmark ImageNet (la référence du milieu), soit 1% à 2% plus précis que le meilleur résultat public connu (82,14%).

 

Ce même système est déjà déployé en production pour protéger les utilisateurs de Facebook de messages provenant de faux comptes. Le réseau social indique bloquer automatiquement des millions de messages de ce type chaque jour, dont 99% avant qu'ils ne soient vus par quelqu'un. Facebook s'intéresse aussi pour y parvenir au traitement du langage naturel, à la fois pour détecter des cas de harcèlement, des comportements suicidaires ou des incitations à la haine. 2 millions liés au terrorisme auraient été supprimés de cette manière au première trimestre 2018. En parallèle, Facebook procure désormais près de 6 milliards de traductions automatiques par jour à ses utilisateurs.

 

Un rival d'AlphaGo made in Facebook et open source

Les des autres champs de recherche majeurs dans lesquels Facebook investit est le raisonnement. Domaine dont la coqueluche est actuellement le jeu de go. Mike Schroepfer, le CTO de Facebook, a pris le temps de féliciter Google DeepMind pour leurs exploits en la matière avant de présenter les efforts du réseau social en la matière. Il a révélé que le bot, baptisé Elf OpenGo, a désormais atteint le statut de joueur de go professionnel après une série de 14 victoires d'affilée contre des joueurs du top 30 mondial. Et contrairement à DeepMind, Facebook a décidé de rendre son modèle open source afin que tous les chercheurs puissent en profiter, et surtout l'appliquer à d'autres types de problèmes.

 

L'un des défis que les équipes de Facebook cherchent à rélever est d'apprendre à un bot à jouer à StarCraft, célèbre jeu de stratégie temps réel publié par Blizzard en 1998. Une tâche autrement plus complexe que le go, car comprenant beaucoup plus de paramètres à prendre en compte. A terme, Facebook indique que ce bot sera également publié en open source.

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