Google détient son avenir avec un bout de logiciel

Alphabet pense qu’il peut arranger le marché du cloud computing loin d’Amazon en aidant les entreprises à utiliser l’apprentissage par machine avec un outil appelé TensorFlow.

Au début de 2015, des chercheurs en intelligence artificielle de Google ont créé un logiciel obscur appelé TensorFlow. Deux ans plus tard, l’outil, utilisé dans la construction de logiciels d’apprentissage par machine, sous-tend de nombreuses ambitions futures de Google et de sa société mère, Alphabet.

TensorFlow rend beaucoup plus facile pour les ingénieurs de l’entreprise de traduire de nouvelles approches de l’intelligence artificielle en code pratique, en améliorant les services tels que la recherche et la précision de la reconnaissance vocale. Mais quelques mois après que TensorFlow a été lancé dans l’armée de codage de Google, la société a également commencé à l’offrir gratuitement au monde.

Cette décision pourrait être considérée comme altruiste ou peut-être tout simplement stupide, mais près de deux ans plus tard, les bénéfices pour Google de son excellente AI sont de plus en plus évidents. Aujourd’hui, TensorFlow devient le leader clair parmi les programmeurs qui créent de nouvelles choses avec l’apprentissage par machine. « Nous avons un usage important aujourd’hui, et il s’accélère », a déclaré Jeff Dean, qui a dirigé le design de TensorFlow et dirige le groupe de recherche de base de l’intelligence artificielle de Google. Une fois que vous avez construit quelque chose avec TensorFlow, vous pouvez l’exécuter n’importe où , mais il est particulièrement facile de le transférer sur la plate-forme cloud de Google. La popularité du logiciel aide Google à lutter pour une part plus importante du marché de l’infrastructure des clouds ​​d’environ 40 milliards de dollars (et en croissance), où la société se trouve loin derrière Amazon et Microsoft.

La chef de l’activité cloud de Google, Diane Greene, a déclaré en avril qu’elle s’attend à occuper le premier rang en cinq ans, et une partie essentielle de la stratégie de Google pour rattraper son retard est de faire appel à l’enthousiasme soudain de l’intelligence artificielle dans les industries des soins de santé jusqu’aux automobiles. On s’attend à ce que les entreprises qui investissent dans la technologie dépensent beaucoup avec les fournisseurs de cloud afin d’éviter les coûts et la complexité de construire et de gérer l’AI eux-mêmes, tout comme ils paient aujourd’hui pour l’hébergement en nuage d’e-mail et de sites Web. Les clients comme l’assureur AXA qui a utilisé TensorFlow pour créer un système qui prédit des accidents de la circulation coûteux bénéficient également de la même infrastructure que Google utilise pour alimenter leurs propres produits. Google dit que cela signifie une meilleure performance à des prix compétitifs. S. Somasegar, un directeur général du fonds de capital-risque Madrona, qui était auparavant responsable de la division de développeurs de Microsoft, affirme que la notoriété de TensorFlow pose un véritable défi aux adversaires du cloud de Google. « C’est une stratégie fantastique – Google est tellement loin derrière dans le cloud, mais ils ont choisi une zone où ils peuvent créer une tête de pont », dit-il.

À l’intérieur de Google, TensorFlow alimente des produits tels que l’application mobile Google Translate, qui peut traduire un menu étranger devant vos yeux lorsque vous utilisez à votre téléphone. La société a créé des processeurs spécialisés pour rendre TensorFlow plus rapide et réduire l’énergie qu’il consomme dans les centres de données de Google. Ces processeurs ont propulsé la victoire historique du logiciel appelé AlphaGo sur un champion de l’ancien jeu de plateau de Go l’année dernière et sont crédités pour permettre une mise à niveau récente qui a apporté le service de traduction de Google proche du niveau humain pour certaines langues.

TensorFlow est loin d’être le seul outil pour la construction d’un logiciel d’apprentissage par machine, et les experts peuvent se disputer des heures sur leurs mérites individuels. Mais le poids de la marque de Google et ses avantages techniques le font sortir du lot, déclare Reza Zadeh, professeur adjoint à Stanford. Il a d’abord construit sa start-up Matroid, qui aide les entreprises à créer un logiciel de reconnaissance d’image, autour d’un outil concurrent appelé Caffe, mais il l’a lancé après avoir essayé TensorFlow. « J’ai vu que c’était très clairement supérieur dans tous les aspects techniques, et nous avons décidé de détruire tout », dit-il.

L’outil de Google est également logé dans l’esprit de la prochaine génération de chercheurs et d’entrepreneurs en intelligence artificielle. À l’Université de Toronto, un centre d’AI qui a formé plusieurs des principaux chercheurs d’aujourd’hui, le conférencier Michael Guerzhoy enseigne TensorFlow un cours d’introduction en machine introductif massivement suivi. « Il y a dix ans, il m’a fallu des mois pour faire quelque chose pour que mes étudiants prennent quelques jours avec TensorFlow », dit Guerzhoy.

Depuis que Google a publié TensorFlow, ses concurrents dans le cloud computing, Microsoft et Amazon ont publié ou commencé à soutenir leurs propres outils logiciels gratuits pour aider les codeurs à créer des systèmes d’apprentissage par machine. Jusqu’à présent, dit Guerzhoy, aucune base d’utilisateurs aussi large et dédiée que TensorFlow parmi les chercheurs, les étudiants et les codeurs de travail.

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