Le réseau social Facebook s'intéresse de près à l'intelligence artificielle. Pas seulement pour développer des algorithmes mais aussi au niveau hardware, pour la création de composants spécialisés.

Facebook-logo Le Financial Times rapporte, d'après les propos du français Yann LeCun, responsable de projets IA de Facebook, que le réseau social voudrait développer un assistant numérique d'un niveau supérieur à ce qui se fait actuellement et capable de converser avec un humain sur n'importe quel sujet.

Il constituerait une avancée par rapport à la plupart des assistants du moment capables de répondre de façon contextualisée à des requêtes vocales mais guère plus.

Facebook veut aussi utiliser l'intelligence artificielle pour épauler ses modérateurs humains dans le contrôle des vidéos soumises sur le réseau social. Pour arriver à ses fins, l'entreprise s'est rapprochée de partenaires capables de lui fournir des puces mais elle étudie aussi la possibilité de créer son propre hardware grâce à des composants ASIC programmables.

Nouvelles pistes pour des composants plus efficaces

Comme d'autres, Facebook n'hésite pas à concevoir ses propres puces spécialisées lorsque c'est nécessaire, plutôt que de choisir des composants génériques pas forcément toujours parfaitement adaptés à des besoins particuliers.

Il y a ici un équilibre à trouver entre des composants spécialisés efficace dans un domaine d'application étroit et des composants programmables comme les FPGA plus facilement adaptables à une situation mais moins bons en traitement de grandes quantités de données.

L'approche serait ouverte, avec des travaux initiaux sur la conception de nouvelles puces qui pourraient être ensuite repris par d'autres. Cette approche vise aussi à essayer d'améliorer le fonctionnement des réseaux neuronaux pour leur permettre d'accomplir leurs tâches plus vite et à moindre coût énergétique.

Au-delà, c'est vers cette faculté à donner une forme de "sens commun" aux intelligences artificielles que tente de se diriger Facebook pour rendre leurs conclusions moins dépendantes de la seule qualité des données fournies en pâture aux systèmes, même si les travaux sur ce domaine n'en sont qu'à leurs débuts.

Source : Financial Times