Le 27 mars dernier, Google et le Computer History Museum (CHM) ont fait un grand pas en avant en publiant le code source de l’IA AlexNet. C’est le fameux réseau neuronal convolutif (CNN) qui a révolutionné le monde de l’intelligence artificielle en 2012.
À l’époque, AlexNet a prouvé que l’apprentissage profond pouvait accomplir des tâches que les méthodes d’IA traditionnelles ne pouvaient même pas envisager. Voici ce qu’il en est.
Une innovation dans l’histoire de l’informatique
L’apprentissage profond, c’est un peu comme le Saint Graal de l’IA. Il utilise des réseaux neuronaux multicouches pour apprendre directement à partir des données. Il n’y a pas besoin de programmer chaque détail.
Grâce à AlexNet, les ordinateurs ont commencé à reconnaître des objets dans des images avec une précision incroyable. Cette IA a pu classer des photos en catégories comme « fraise » ou « bus scolaire » avec beaucoup moins d’erreurs que les systèmes précédents.
Le code source de l’IA qui a bouleversé le développement des logiciels
Maintenant, le code Python d’AlexNet est désormais disponible en open source sur GitHub. Cela permet aux passionnés de technologie d’avoir un aperçu d’un moment clé de l’histoire informatique.
Ce code AlexNet en open source pourrait aider les férus d’histoire à comprendre comment cette percée a engendré les modèles d’IA qu’on connaît aujourd’hui. C’est grâce à l’apprentissage profond qu’il y a eu des avancées dans la santé et la recherche scientifique. Mais c’est aussi en raison de cela que les deepfakes existent ainsi que la surveillance automatisée.
Les Origines du code en open source d’AlexNet
AlexNet est le fruit du travail d’Alex Krizhevsky et d’Ilya Sutskever. Ce sont deux étudiants de l’université de Toronto, sous la direction de Geoffrey Hinton.
Leur projet a d’abord démontré que l’apprentissage profond pouvait surpasser les méthodes traditionnelles de vision par ordinateur. Mais c’est en 2012, en remportant le concours ImageNet, que AlexNet s’est démarqué.
Par la suite, le CHM a commencé à travailler sur l’acquisition du code en 2020. Ce fut quand Hansen Hsu, le conservateur, a contacté Krizhevsky pour lui demander de rendre le code public.
Puis, Google, ayant acquis DNNresearch, détenait les droits de propriété intellectuelle. Mais après cinq ans de négociations, le musée a réussi à publier la version originale d’AlexNet. C’est une étape cruciale car de nombreuses créations du même genre circulent en ligne. Mais ce n’est pas le code authentique.
Les Secrets d’AlexNet
L’impact du code source d’AlexNet ne vient pas d’une seule technique. Sa popularité vient d’une combinaison de technologies qui ont évolué séparément. Le projet a mélangé: des réseaux neuronaux profonds, des ensembles de données massifs et des unités de traitement graphique (GPU).
Sinon, pour s’entraîner, AlexNet a utilisé ImageNet. C’est une base de données créée par Fei-Fei Li. Elle est professeure à l’université de Stanford, depuis 2006. Li a rassemblé des millions d’images Internet et les a organisées à l’aide d’une base de données appelée WordNet. Les travailleurs de la plateforme Mechanical Turk d’Amazon ont aidé à étiqueter les images.
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