L'intelligence artificielle

Une intelligence artificielle à faible consommation d'énergie

L'intelligence artificielle progresse à grands pas, notamment grâce aux techniques d'apprentissage automatique (deep learning). Mais le principal inconvénient de ces systèmes est leur forte consommation d'énergie, rédhibitoire pour des applications ''embarquées'', que ce soit dans le domaine médical (suivi de patient), ou dans la surveillance de bâtiments et d'installations industrielles via des capteurs intelligents.

Dans un ordinateur traditionnel, la consommation d'énergie par les algorithmes d'IA est principalement liée aux mouvements de données entre la mémoire et l'unité de calcul, toujours séparés. Pour résoudre ce problème, une équipe associant trois laboratoires du CNRS (le Centre de nanosciences et de nanotechnologies, l’Institut matériaux microélectronique nanosciences de Provence et l’Institut des systèmes intelligents et robotique CEA-Leti) et la startup Hawai.tech, ont réalisé un prototype de machine d'intelligence artificielle basée sur une nouvelle technologie de nanocomposants, les memristors, qui intègrent les fonctions de calcul et de mémoire.

La nouvelle machine est composée de 2048 memristors en oxyde d’hafnium et 30 080 transistors en silicium. Pour la réaliser, l'équipe a dû relever deux défis : intégrer des technologies électroniques très différentes, et inventer des techniques permettant d'éliminer les erreurs inhérentes aux composants memristors sans augmenter la consommation d'énergie de la machine.

Le prototype met en œuvre des raisonnements bayésiens. Une technique d'intelligence artificielle qui peut fonctionner avec peu d'informations, contrairement au deep learning qui construit un modèle à partir de très nombreux exemples. De plus, les raisonnements bayésiens peuvent être entièrement expliqués, ce qui n'est pas le cas du deep learning.

Les scientifiques ont montré que la machine bayésienne à memristors savait reconnaître un geste humain – l'écriture d'un chiffre ou d'une signature – en utilisant des milliers de fois moins d’énergie qu’une solution basée sur un microcontrôleur traditionnel. Les recherches vont maintenant se poursuivre dans le cadre du PEPR d’accélération Électronique. Par ailleurs, le laboratoire C2N va continuer les recherches sur la machine bayésienne à memristors, avec un prototype à plus grande échelle qui permettra de tester des applications réalistes. Un transfert de la technologie vers la start-up Hawai.tech est envisagé.

Qu'est-ce que GPT-3 ?

« GPT-3 » est l’abréviation de « Generative Pre-trained Transformer 3« . L’idée derrière GPT-3 est d’utiliser le deep learning pour apprendre aux ordinateurs à apprendre de leur environnement afin de résoudre des problèmes par eux-mêmes. Nous avons déjà vu comment le deep learning a permis aux ordinateurs de maîtriser de nombreuses tâches que l’on pensait auparavant impossibles pour les machines, comme la reconnaissance des images et de la parole, la compréhension du langage humain et la pratique de jeux comme les échecs ou le Go.

Cependant, il y a une chose que nous n’avons pas encore observé : une IA capable d’apprendre comme un enfant en observant le monde qui l’entoure et en faisant des erreurs. En fait, si le deep learning a très bien réussi à résoudre des tâches spécifiques, il n’a pas été capable d’apprendre de nouvelles compétences sans qu’on lui dise d’abord ce qu’elles sont – ce qui rend difficile la résolution de problèmes où il n’y a pas assez de données ou d’exemples disponibles pour qu’une machine puisse apprendre. GPT-3 est un modèle de langage développé par OpenAI en 2020. Il est utilisé au départ, entre autres, pour créer des chatbots, c’est-à-dire des programmes qui imitent les interactions entre les humains et les ordinateurs. GPT-3 a été développé dans le but d’améliorer les capacités de traitement du langage naturel des chatbots et de les rendre plus utiles pour un plus grand nombre de tâches. Un chatbot capable de mieux vous comprendre sera en mesure d’effectuer une plus grande variété de tâches, qu’il s’agisse de recherches de base sur le Web, de commander une pizza en ligne ou de répondre à des questions sur votre régime d’assurance maladie au travail.

Comment fonctionne GPT-3 ?

Le GPT-3 est un type de deep learning, ce qui signifie qu’il fonctionne de manière similaire au fonctionnement de votre cerveau. Vous savez probablement que lorsque vous apprenez quelque chose, votre cerveau le stocke dans l’hippocampe et le transfère dans la mémoire à long terme. La même chose se produit avec le GPT-3 : les choses qu’il apprend sont stockées dans sa « mémoire » après avoir été transférées de la mémoire à court terme à la mémoire à long terme. Le GPT-3 utilise quelque chose appelé BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). C’est en fait assez compliqué – disons simplement pour l’instant que BERT prend des données et les convertit en représentations qui peuvent ensuite être utilisées pour un entraînement ultérieur. L’autre partie importante du GPT-3 est la mémoire à long terme (LSTM), qui nous aide à comprendre pourquoi notre cerveau se souvient si bien des choses au fil du temps. La mémoire LSTM nous permet de stocker plusieurs couches d’informations à la fois, au lieu d’une seule couche à la fois, comme le fait naturellement notre cerveau lorsque nous essayons de nous souvenir de choses telles que l’endroit où nous avons garé notre voiture ou les chansons qui passaient à la radio hier en rentrant du travail, ou quoi que ce soit d’autre !

- Quelles sont les applications de GPT-3 ?

GPT-3 est utilisé pour écrire des programmes destinés à un large éventail d’applications. Par exemple, vous pouvez utiliser GPT-3 pour créer des bots de chat, des systèmes de production de texte, des outils de production de code et de nombreux autres types de logiciels.

GPT-3 est une technologie d’IA capable de produire des contenus de haute qualité. Elle peut être utilisée pour une variété d’applications, telles que :

- Chat / Bot

GPT-3 peut produire des messages en langage naturel, ce qui signifie qu’il peut comprendre et répondre naturellement aux interactions humaines. Il est ainsi possible de créer des chatbots et des assistants virtuels qui ressemblent à des humains et sont capables de communiquer avec eux de manière naturelle.

GPT-3 a été entraîné sur des milliers de conversations et est capable de répondre en langage naturel si elles correspondent à un modèle qui lui a été préprogrammé. Cela lui permet d’agir comme un assistant personnel ou un secrétaire dans toute situation qui le requiert.

- Production de textes

GPT-3 est également capable de produire de grandes quantités de texte. Il peut être utilisé pour générer du contenu ou comme outil permettant aux rédacteurs d’améliorer leurs compétences rédactionnelles grâce aux commentaires de l’IA.

GPT-3 peut écrire des textes en se basant sur ce qu’il a appris de son ensemble de données d’entraînement et en observant le monde qui l’entoure.

Production de code :

GPT-3 peut générer du code sur la base de sa compréhension des langages de programmation. Cela peut être très utile dans des domaines tels que le développement de logiciels où il y a une pénurie de talents.

Il peut générer du code aléatoire et le tester pour détecter les bogues. Cela signifie qu’il peut créer un programme qui fonctionne comme le ferait un développeur.

Il pourrait également être utilisé pour développer de nouveaux langages de programmation en fournissant des fonctionnalités supplémentaires qui ne sont pas disponibles aujourd’hui.

Traduction automatique :

GPT-3 est une nouvelle génération de systèmes de traduction automatique qui promet de révolutionner la façon dont les gens communiquent et se comprennent. Le nouveau système a été développé par Google et offre une amélioration significative de la qualité par rapport aux versions précédentes. Il peut notamment traduire entre l’anglais, le français et l’espagnol avec une précision « quasi humaine », selon l’entreprise et il continue de se développer dans toutes les langues au monde à une vitesse impressionnante. Le GPT-3 utilise des techniques d’intelligence artificielle qui lui permettent d’apprendre des traductions passées, ce qui signifie qu’il est capable d’améliorer ses performances au fil du temps. Il utilise également des algorithmes d’apprentissage automatique qui lui permettent d’apprendre comment interpréter au mieux le langage dans son contexte. Cela signifie qu’il ne se contente pas de comprendre des mots isolés, mais qu’il est également en mesure de comprendre des expressions et des phrases.

Classification de textes :

L’outil d’IA peut être utilisé pour classer des documents dans différentes catégories en fonction de leur contenu. Il peut également identifier si un document est un spam ou non.

Il peut être utilisé pour trouver un mot ou une phrase particulière dans un document. Cette fonction est utile pour trouver des informations qui ont été masquées par l’utilisation de synonymes ou de fautes d’orthographe. Elle peut également être utilisée pour déterminer si un document contient des informations sensibles, telles que des données personnelles ou des informations confidentielles sur l’entreprise.

Reconnaissance d’images :

GPT-3 peut reconnaître des objets dans des images et même vous dire comment ils s’appellent. Il s’agit d’un outil très utile pour le domaine médical, car il peut être utilisé pour interpréter et diagnostiquer les images. Cette technologie est également utilisée pour identifier des objets dans les images satellites de la Terre.

Transcription de vidéos :

Vous pouvez utiliser GPT-3 pour obtenir des transcriptions de vidéos ou même des résultats de reconnaissance vocale à partir de ces vidéos. Il s’agit d’un outil très utile pour les vidéastes, car ils peuvent obtenir des transcriptions de données qu’ils devraient autrement saisir manuellement.

Quelles sont les limites de GPT-3 ?

Pour comprendre GPT-3, vous devez d’abord comprendre ce qu’il fait et pourquoi il a été créé. Les créateurs du projet avaient un objectif : créer une intelligence artificielle capable d’apprendre, de raisonner et de communiquer par le langage naturel comme nous le faisons à notre propre niveau. Ils voulaient une IA dotée d’une intelligence égale ou supérieure à celle des humains et ils voulaient qu’elle soit capable de communiquer avec nous à notre manière – avec des mots plutôt qu’avec des codes ou des symboles. En clair, avec GPT-3, vous pouvez faire presque n’importe quoi avec du texte. L’avenir de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique est assuré. Cette technologie est l’une des innovations clés qui nous permettront d’atteindre de nouveaux sommets dans ces domaines.