Archives pour la catégorie Intelligence Artificielle

De l’IA, du Deep Learning, du machine Learning… tout ce qui est intelligent et non-animal – la naissance de la vie siliconée !

Actu IA: Fotogenerator, le paradoxe de Moravec, Sony NNabla et Google Home

Cette semaine, nous allons voir comment un programme peut apprendre à créer des images réalistes de personnes à partir de gribouillages ! En réalité, c’est un peu l’inverse, mais ça vaut le coup d’oeil ! Ensuite, nous allons parler du paradoxe de Moravec… enfin, si paradoxe il y a ! L’idée c’est que les choses simples pour les humains semblent difficiles pour les programmes et vice et versa. Mais est-ce que tout ne tient pas dans le “semble simple” ? Enfin, nous parlerons de Sony Blabla... bon, c’est pas exactement ça… mais en gros, eux aussi s’y mettent aux DNN et en Open Source ! Enfin, nous parlerons rapidement des assistants intelligents et de la sortie imminente de Google Home !

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Baidu/Deep Voice apprend à parler en quelques heures seulement !

Non, il ne s’agit pas du logo d’une nouvelle marque d’aliments pour chien ! Hey, on est sur un blog qui parle techno ou pas ? Rappelez-vous, nous avons parlé il y a quelques temps de DeepMind qui est devenu le champion international de Go grâce au Deep Learning (Tensorflow). Aujourd’hui, nous allons parler de Deep… Voice ! Rien à voir avec Google, mais plutôt avec les chinois de Baidu ! Chez Google, la technologie Tensorflow est présente à tous les étages et a permis de d’améliorer grandement des services comme Google Translate (vous verrez, bientôt, les traductions seront parfaites: elles le sont en anglais-chinois déjà). Des technologies comme la reconnaissance ou la synthèse vocale dérivent un peu de tout ça. Qu’en est-il chez Baidu ? Déjà qu’ils ont 80% du traffic coté moteur de recherche en chine… veulent-ils investir d’autres domaines avec force et rage ?

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Du nouveau chez AMD pour l’IA: des processeurs Epyc et des GPU Instinct

Il y a quelques temps, je vous présentais la nouvelle architecture Vega d’AMD dans cet article en précisant que ce serait très bien pour le Deep Learning.  Alors que Nvidia investi depuis longtemps le secteur avec sa propre gamme, AMD avait pris un certain retard, ne concurrençant pas les Xéons d’Intel pour les fermes de serveurs, ni les architectures dédiées de Nvidia pour le Deep Learning.

Les choses ont changé ! Avec les nouveaux processeurs Epyc, Intel se voit également concurrencé coté serveurs. Et les différentes Radeon Instinct sont des GPU dédiés à l’IA, la MI25 venant battre la Tesla P100 de Nvidia au niveau performances. Jetons un œil à ces nouvelles technologies.

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L’Intelligence Artificielle chez Apple, un virage tardif mais prometteur

Quand on pense à Intelligence Artificielle, on ne pense pas à Apple. Alors que les autres “géants” de l’IT comme Google, Amazon, Microsoft, IBM, Oracle, etc. ont des solutions bien en place coté IA, Apple semble être totalement à la traine… C’est dommage, car s’ils passent à coté de ça, ils risquent de rater le tournant du 21ième siècle et arriver dans une voie de garage avec de beaux objets, mais complètement idiots…

Non, rassurez-vous, Apple a conscience de tout cela et vient d’appuyer à fond fin 2016 sur l’accélérateur… Et quand on pèse 800 Milliards en bourse avec 200 Milliards de dispos (argent de poche), on peut vite rattraper son manque de vision.

Dans cet article, nous allons donc voir le contexte de ce tournant (nouveau directeur et rachat de Lattice Data) et nous focaliser sur Core ML et Neural Engine.  Et puis, coté voiture autonome, ça avance un peu aussi 🙂

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Hadoop et Spark de la fondation Apache: Du Big Data Distribué au Machine Learning

Je vous avais déjà parlé d’Hadoop dans cet article sur “Limites des SGBDR pour le Big Data, NoSQL et NewSQL“. Hadoop est un framework libre et open source écrit en Java destiné à faciliter la création d’applications distribuées pour le stockage de données, permettant aux applications de travailler avec des milliers de nœuds et des pétaoctets de données ! Rien que ça… Et Spark ? C’est un peu la même chose… en mieux ? Oui et Non… je ne peux pas répondre sans vous présenter le tout. C’est pas si compliqué vous allez voir. Et cerise sur le gâteau, on va parler de Machine Learning également !

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