AutoML, l’intelligence artificielle à la portée de presque tous

Lancé en version alpha, AutoML Vision est un service permettant aux développeurs de construire des algorithmes de reconnaissance d’images. AutoML avait été présenté en novembre dernier par des chercheurs de Google. AutoML est en fait un réseau de neurones généraliste, capable de créer des intelligences artificielles spécialisées, dont Vision est un exemple.

L’automne dernier, Google avait démontré que NASNet -l’application à l’origine d’AutoML Vision- s’était révélé plus efficace que n’importe quelle autre intelligence artificielle, sur les jeux d’images de tests bien connus que sont imageNet et Common Objects in COntext (COCO).

Dans la pratique, un développeur fournit à AutoML Vision une image avec des tags (une veste en cuir noir, par exemple), et l’IA crée un algorithme de reconnaissance de vestes. Le genre d’outils qui intéresse les sites de e-commerce, mais aussi le véhicule autonome. Selon Google, il faudrait compter environ une journée pour mettre au point une application prête à la production.

Continue reading “AutoML, l’intelligence artificielle à la portée de presque tous”

Compuware ouvre l’accès au Cloud pour le développement Mainframe

 

Compuware annonce  la disponibilité sur AWS (Amazon Web Services) de Topaz, sa solution phare pour le développement Agile et la mise en place d’une approche DevOps sur le mainframe. Cette étape marque le premier accès Cloud au développement moderne sur le mainframe, permettant ainsi aux entreprises de déployer en quelques minutes des outils agiles pour le COBOL et autres principaux codes mainframe.

 En proposant aux entreprises clientes sa solution innovante via Amazon Web Services, Compuware répond à un besoin crucial : transposer les meilleures pratiques Agile et DevOps dans leur environnement mainframe. L’exploitation de la puissance du Cloud et du mainframe permet aux entreprises de déployer Topaz sur l’ensemble de leurs effectifs de développement dans le monde entier en quelques minutes, accélérant ainsi le processus de modernisation de leur environnement mainframe. (…/…)
 

 


Comment l’intelligence artificielle bouleverse l’algorithmique

L’intelligence artificielle (IA) en général et les réseaux neuronaux en particulier ne sont pas nouveaux. Deux facteurs rendent  aujourd’hui l’IA incontournable : le volume de données et la puissance de calcul disponibles. Même si paradoxalement, malgré le « data deluge”, les user cases ne sont pas encore assez nombreux pour l’IA! Or ces cas utilisateurs sont indispensables à l’IA pour tirer rapidement des enseignements à partir des expériences  -échecs y compris – passées. Car pour fonctionner, un réseau de neurones doit disposer d’une multitude de données pour en tirer une information pertinente.
La mécanique d’un réseau de neurones fonctionne en effet à partir de données en entrée et d’une sortie attendue. A partir du résultat obtenu, plusieurs milliers de rétropropagations sont effectuées afin de trouver où des erreurs sont apparues, de sorte qu’au final le résultat s’approche le plus possible de la sortie attendue. Avantage des réseaux neuronaux : une correspondance peut-être modélisée entre n’importe quelle entrée et n’importe quelle sortie, sans que le cerveau humain n’ait à élaborer d’hypothèses en amont. Et ce à la différence par exemple des applications marketing classiques qui font appel au profil de la fameuse « ménagère de moins de 50 ans » pour lui proposer ce qui est susceptible de l’intéresser. Continue reading “Comment l’intelligence artificielle bouleverse l’algorithmique”