Chercheur français, Yann LeCun s’est vu embaucher par le réseau social Facebook en 2013 car ses travaux sur « L’apprentissage machine » permettent d’obtenir des progrès phénoménaux pour les systèmes de reconnaissance vocale ou de détection des visages. Ils offrent aussi de nouvelles perspectives en matière d'intelligence artificielle. C’est au Collège de France que le chercheur est venu inaugurer son premier cycle d’enseignement.

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Jeudi 4 février, au Collège de France, le chercheur Yann LeCun a lancé un cycle d’enseignement avec sa leçon inaugurale intitulée L’apprentissage profond : une révolution en intelligence artificielle. Ce chercheur est expert en « apprentissage machine », vision artificielle et robotique. Tout un programme et pour Facebook, qui s’est récemment offert ses connaissances en l’embauchant, c’est le programme du futur ! Mais aussi déjà celui du présent car nombres des travaux du chercheur sont d’ores et déjà utilisés par le réseau social.

Le renouveau de l’intelligence artificielle

« L’industrie de l’internet a saisi l’opportunité et investi massivement dans des équipes de recherche et développement en apprentissage profond, ce qui ouvre une porte vers des progrès significatifs en intelligence artificielle, d’où son renouveau », explique Yann LeCun. Tout cela s’est fait très rapidement ces dernières années : « Dans les systèmes de reconnaissance vocale mais aussi ceux permettant la détections des visages. Toutes ses opérations se font par apprentissage de la machine. » Au fil du temps et des découvertes dans le laboratoire du chercheur, on est passé de la reconnaissance de simples chiffres à celle d’une image, puis du visage et maintenant de tout ce qui pourrait constituer un paysage.

Geeks et chercheurs réunis

L’affluence dans l’amphithéâtre de la prestigieuse école, ce jeudi soir-là, était donc amplement méritée. La génération Facebook s’installait dans les fauteuils du Collège de France aux côtés des professeurs de mathématiques et autres têtes pensantes. Geeks et chercheurs réunis pour écouter le désormais presque célèbre YannLe Cun expliquer l’histoire et le déroulé de ses recherches (près de trente années) mais aussi ses intentions futures. En ponctuant régulièrement ses phrases de « C’est très simple, il n’y a rien de plus simple » pour évoquer certains de ses résultat, le flegmatique Yann Le Cun restait très modeste concernant un domaine extrêmement vaste. La question fut posée par lui-même : « Qu’entend-on par intelligence ? De quoi parle-t-on ? » Et sa réponse : « Ce qui manque aux machines, c’est de pouvoir se représenter le monde, mais aussi être capable de se le remémorer, également de savoir raisonner, prédire et planifier. »

Yann Le Cun, durant sa leçon inaugurale au Collège de France. ® Thomas Bourdeau / RFI

« Si l’intelligence est un gâteau »

Car il n’y a pas d’intelligence sans apprentissage. C’est sur ce postulat que repose tout le travail de Yann LeCun qui nous apprend qu’il y en a de trois types : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage non supervisé. Yann LeCun a cette image pâtissière assez amusante pour décrire l’état de l’avancement de la recherche : « Si l’intelligence est un gâteau au chocolat, le gâteau lui-même est l’apprentissage non-supervisé, le glaçage est l’apprentissage supervisé et la cerise sur le gâteau est l'apprentissage par le renforcement. »

Une machine gagne au jeu de Go

L’apprentissage supervisé est l’apprentissage classique d’un ordinateur. L’apprentissage par renforcement ressemble plus au dressage d’un animal de cirque qu’on félicite quand il réalise l’action désirée. Ce type d’apprentissage pour une machine, additionné de l’apprentissage profond (par couches successives, quasi neuronal), obtient des résultats phénoménaux dont dernièrement une victoire au jeu de Go, du jamais vu précédemment ! Pour le dernier type d’apprentissage, celui non supervisé, Yann LeCun parle du fonctionnement des animaux et des humains. Il reste donc tout un travail à accomplir de la part des machines pour réaliser la génoise donc, le plus gros du gâteau, car elles savent dorénavant faire le reste, en partie grâce aux recherches de Yann LeCun.

2011-2012, le tournant pour la recherche

Mais que s’est-il passé pour voir des chercheurs « purs » comme lui se faire embaucher dans les équipes de Facebook ? Dans les faits en 2013, il a lui-même été amené à créer et diriger FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) à Menlo Park, à New York, et maintenant à Paris. Il explique que « le tournant a eu lieu en 2011-2012, avec trois événements qui ont changé la donne » : Les processeurs graphiques GPU (graphical processing units) sont devenus capables de traiter plus de mille milliards d’opérations par seconde et ce pour moins de 1 000 euros ; le succès actuel de la société Nvidia, l’inventeur de la GPU, en est l’exemple frappant. Avec des projets chez IBM, Microsoft, on a déduit que les réseaux profonds peuvent diminuer de moitié les taux d’erreur des systèmes de reconnaissance vocale. Enfin, des records en reconnaissance d’images ont été battus par des réseaux convolutifs. Ces trois conjonctures ont entraîné le succès commercial de la recherche qui se cantonnait alors dans les laboratoires.

Nos machines sont truffées de systèmes d’apprentissage perfectionnés

Depuis, si on peut envisager des voitures autonomes, c’est bien grâce à l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond. Si on peut croiser des robots qui marchent en autonomie pour se repérer, idem… Si on peut utiliser un système de traduction instantanée, tout pareil… La liste s’allonge d’ailleurs chaque jour. Toutes nos machines sont truffées de systèmes d’apprentissage perfectionnés pour mieux nous connaître et nous faire progresser. Yann LeCun explique : « L’intelligence artificielle sera un amplificateur de notre intelligence et non un substitut pour celle-ci. » Et de rassurer : « Le progrès de l’intelligence artificielle sera progressif et ouvert. Comprendre l’intelligence est une des grandes questions scientifiques de notre temps ». Sa dernière hypothèse de recherche serait de prédire le futur proche pour permettre aux machines d’avoir un système d’apprentissage non-supervisé propre. Troublant, mais passionnant scénario pour Facebook.

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