Archives de 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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