UNE AUTRE SEMAINE, UNE AUTRE étude de recherche sur l’IA battant tous les records et publiée par Google. L’écosystème des entreprises de technologie dont les consommateurs et l’économie dépendent de plus en plus, est traditionnement considéré comme innovant non monopolistique par disruption, processus au travers duquel les startups renversent les grandes entreprises. Mais lorsque la concurrence dans la technologie dépend de systèmes d’apprentissage machine alimentés par d’énormes volumes de données, « tuer » un géant technologique devient plus plus difficile que jamais.
Le nouveau document de Google décrit une collaboration avec la Carnegie Mellon University. Leurs expériences sur la reconnaissance d’image ont combiné 50 processeurs graphiques puissants pendant deux mois et utilisé une collection sans précédent de 300 millions d’images étiquetées (quand beaucoup de travaux dans la reconnaissance d’images utilisent aujourd’hui une collection de seulement 1 million d’images). L’objectif de ce projet était de tester s’il était possible d’améliorer la précision de la reconnaissance d’images, non pas en optimisant les algorithmes existants, mais simplement en les alimentant de beaucoup, beaucoup plus de données. La réponse était oui.
