Réseau neuronal de Google : 16 000 cores pour inventer le concept du chat

L’homme recherche à reproduire le fonctionnement très complexe de notre cerveau. Dans cette voie, Google a développé un véritable «réseau neuronal» capable de reconnaitre la tête d’un chat, le visage d’une personne et un corps en regardant de simples images sans avoir eu, au préalable, des  données générales sur leur morphologie réciproque.

Issu du travail de Google X, le laboratoire de recherche et de développement du géant de la recherche sur le Web, ce réseau neuronal se constitue d’un cluster de 1000 ordinateurs se partageant pas moins de 16 000 cores. Pour parvenir à reconnaitre des concepts évolués, un très grand nombre d’images de 200 x 200 pixels sont analysées.

Google souligne qu’aucune information ou donnée, pouvant aider à l’analyse, ne sont enseignées au préalable à son système. Il est cependant en mesure de détecter des visages, mais également des concepts plus sophistiqués comme la tête d’un chat et un corps humain.

“Ce système de reconnaissance obtient une précision de 15,8% dans la reconnaissance de 20.000 catégories d’objets soit  une amélioration de 70% face aux précédentes initiatives dans le domaine » indique le groupe de recherche.

Les méthodes traditionnelles se basent avant tout sur un apprentissage où les contours d’une forme sont définies afin d’être redécouverts dans une image. Le Dr Jeff Dean, qui a travaillé sur ce projet, indique “nous n’avons jamais défini  « ceci est un chat ». Il a inventé le concept d’un chat. […] L’idée est qu’au lieu d’avoir des équipes de chercheurs travaillant à définir les « courbes » d’un objet, vous soumettez des tonnes de données à l’algorithme et vous laissez les données parler d’elles même au travers d’un logiciel d’apprentissage autonome. La méthode est plus longue mais se base sur celle utilisée par notre cerveau »

Google espère sur le long terme pourvoir profiter d’une telle avancée dans la recherche d’images, la reconnaissance de la parole et la traduction en langage machine.