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Google DeepMind : l’équipe de recherche Google sur l’IA
La course à IA la plus performante est lancée. Et Google est l’un des participants. Dans cet article, découvrez la nouvelle fusion d’équipe de recherche sur l’IA de la firme de Mountain View, Google DeepMind. […]
Ce que vous allez découvrir
- Qu’est-ce que Google DeepMind ?
- Un exemple de projet concret ?
- Le but de cette fusion ?
- Bonus : quels sont les projets de recherche Google ?
Google DeepMind : l’équipe de recherche Google sur l’IA
La course à IA la plus performante est lancée. Et Google est l’un des participants. Dans cet article, découvrez la nouvelle fusion d’équipe de recherche sur l’IA de la firme de Mountain View, Google DeepMind.
Qu’est-ce que Google DeepMind ?
En réalité, l’équipe a été fondée en 2010 par Demis Hassabis, Shane Legg et Mustafa Suleyman. C’est en 2014 que Google a acquis DeepMind. Cette entreprise britannique s’est spécialisée en intelligence artificielle et en apprentissage automatique (machine learning).
DeepMind s’est fait connaître pour ses recherches de pointe dans le domaine de l’IA et pour ses avancées significatives dans des domaines tels que l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage profond, et la vision par ordinateur.
Aujourd’hui, Google a décidé d’intégrer à DeepMind, l’équipe Google Brain. Cette dernière a été lancée en 2011 afin de progresser sur l’IA avec des chercheurs de renommée mondiale.
Un exemple de projet concret ?
Un des projets qui a fait le plus connaître DeepMind fut AlphaGo, un programme d’IA qui a battu le champion du monde de Go. C’est un jeu de stratégie chinois considéré comme l’un des jeux les plus complexes au monde. AlphaGo a développé des stratégies de jeu avancées et a réussi à surpasser les meilleurs joueurs de Go humains. Cet événement a marqué l’histoire dans le domaine de l’IA et a révolutionné les manières de jouer au Go.
DeepMind poursuit également des recherches dans d’autres domaines de l’IA, notamment la santé, l’énergie,la logistique et les jeux.
De son côté, Google Brain a conçu le programme GShard. Le but étant de créer un système de formation de modèles de traitement de langage naturel à grande échelle. Vous vous demandez quel a été le résultat ? Et bien, GShard a réussi à former un modèle de traitement de langage naturel avec 600 milliards de paramètres. Cela équivaut à environ dix fois, le plus grand modèle de traitement de langage naturel précédemment connu. À titre de comparaison, le modèle de langage, GPT 3.5 possède 175 milliards de paramètres.
Le but de cette fusion ?
Cette fusion a pour but de rattraper le retard de Google sur l’IA. La collaboration de ces deux équipes promet une rapidité, une productivité et une puissance maximale.
Un de leur gros projet consiste à développer une série de modèles d’IA multimodaux puissants afin de générer du contenu et pas mal d’autres actions. Pour vous faire comprendre le principe d’IA multimodaux, voici quelques projets de Google :
- MUM : Multitask Unified Model est un modèle, comme son nom l’indique, de traitement du langage naturel. Il permet de comprendre plusieurs langues simultanément ainsi que de répondre à des requêtes complexes. Dans ce projet, le but est de donner des réponses plus précises et complètes ;
- reconnaissance d’émotions multimodales : ce programme est un système d’apprentissage profond qui vise à reconnaître les émotions humaines de manière précise. Pour cela, l’IA se base sur le langage corporel, la voix ou les expressions faciales.
- fusion multimodale pour la recherche d’image : ici, Google a voulu développer ce programme afin d’améliorer la pertinence des résultats de recherche d’images en utilisant de la description textuelle ou des caractéristiques visuelles.
Avec DeepMind, ces projets pourraient bien révolutionner de nombreux domaines, comme celui de la santé ou même notre quotidien avec la veille d’informations.
Pour conclure, la fusion de ces équipes au sein de Google via DeepMind va permettre une véritable évolution et progression dans la recherche scientifique pour les IA. Des avancées technologiques prometteuses qui vont s’intégrer petit à petit dans notre quotidien qu’il soit professionnel ou personnel.
Bonus : quels sont les projets de recherche Google ?
Et non, nous n’allons quand même pas vous laisser sur votre faim ! Voici les projets de recherche de Google en termes d’IA :
- PaLM (Pre-training with Abstract Language Models) : c’est un projet de recherche qui vise à pré-entraîner des modèles de langage en utilisant des données textuelles massives ;
- GLaM (Graph-based Learning) : GLaM est un projet de recherche en IA qui vise à améliorer l’apprentissage des modèles de graphes en utilisant des techniques d’apprentissage profond ;
- MusicLM (Music Language Model) : ce projet vise à créer des modèles de langage pour la musique. En utilisant des données musicales massives, les modèles MusicLM peuvent être utilisés pour générer de la musique, recommander des chansons ou encore pour créer des interfaces de recherche musicale plus avancées ;
- Multilingual Universal Sentence Encoder (MUSE) : ces recherches visent à créer un encodeur de phrases universel capable de traiter plusieurs langues. En utilisant une technique appelée traduction supervisée, MUSE peut être utilisé pour transférer des connaissances d’une langue à l’autre, ce qui est utile pour la traduction automatique et d’autres tâches de NLP (Traitement du Langage Naturel).
C’est déjà la fin de cet article, pour plus d’informations et d’astuces rendez-vous sur Numeriblog. N’oubliez pas de vous inscrire à notre Newsletter qui sort tous les vendredis afin de découvrir des pépites et une actualité fun !
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Rédactrice SEO chez Numericoach, j'ai intégré l'équipe en janvier 2023. Je rédige des articles pour Numeriblog, ainsi que pour la rubrique actualité sur Numericoach.
