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Pourquoi Google passe ses technologies d'intelligence artificielle en open source

Vidéo Google passe son nouvel outil de machine learning, TensorFlow, en open source. La firme de Mountain View entend démocratiser cette technologie et la faire progresser en l'offrant au plus grand nombre. A la clé, un avantage décisif dans la bataille qui l'oppose à Microsoft, IBM et Amazon pour contrôler ce marché en plein essor.
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Ouvert à tous, pour tout faire

TensorFlow a été conçu comme un système adapté à la fois à la recherche et à la création de vrais produits commerciaux. Il apprend cinq fois plus vite que l'ancien système d'IA de Google (DistBelief, créé en 2011), et est suffisamment flexible pour tourner sur un simple smartphone ou sur des milliers d'ordinateurs dans un datacenter.

 

 

Google ne restreint donc pas le public auquel s'adresse son offre : chercheurs, ingénieurs, ou simples amateurs enthousiastes sont tous les bienvenus. Et il invite expressément tout détenteur de jeux complexes de données (ex: modélisation de molécules, astronomie) à s'y essayer.

 

S'imposer sur le marché, comme avec Android

Le but avoué de cette manœuvre : aider le machine learning, qui n'en est qu'à ses débuts, à progresser plus rapidement. L'objectif sous-jacent : s'assurer que les solutions d'intelligence artificielle au coeur des révolutions technologiques à venir soient celles de Google. Comme avec son système d'exploitation mobile Android, les profits viendront par la suite.

 

S'il existe déjà des frameworks de machine learning open source comme Theano, Torch ou Caffe, ils ne bénéficient pas de la puissance de Google, que ce soit en matière d'ingénierie ou de marketing. Ce positionnement open source se fait plutôt en opposition à l'approche (moins ouverte) de ses principaux concurrents dans le domaine : Microsoft avec sa suite Cortana Analytics ou son Projet Oxford (API gratuites), IBM avec Watson et Amazon avec Amazon Machine Learning. L'entreprise qui saura s'imposer sur ce marché remportera la prochaine grande bataille technologique.

 

Ci-dessous une vidéo de Google expliquant ce qu'est le Machine Learning et pourquoi c'est important :

 

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