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ICTjournal 07/2021

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42 innovation Des visages qui n’existent pas vont créer des outils de reconnaissance faciale ych. L’institut Idiap de Martigny va mener un projet de recherche pour créer des IA de reconnaissance des visages non biaisées. On sait que ces algorithmes sont souvent biaisés car leurs modèles sont formés à partir de bases de données peu représentatives. Or, constituer des répertoires de photos de visage représentatifs pose de nombreux problèmes éthiques et scientifiques. Les stocks d’images à disposition «sont rarement représentatifs de la diversité de la population et, lorsqu’elles le sont, il est souvent impossible de les utiliser pour un autre projet de recherche, conformément à la réglementation sur la protection des données», explique Sébastien Marcel, responsable du groupe de recherche de vie privée et sécurité biométrique de l’Idiap. Vers des visages de synthèse représentatifs de la réalité? Financé par la fondation Hasler et mené en collaboration avec l’Université de Zurich, le projet SAFER vise à créer des bases de données représentatives à l’aide de visages de synthèse. C’est-à-dire des visages de personnes qui n’existent pas, telles que formées par les réseaux neuronaux de type «generative adversarial network» (GAN). «Contrairement à la collecte de données traditionnelle, nous allons pouvoir contrôler que les banques d’images générées soient équilibrées en termes de genre, d’âge ou encore d’origine de la personne représentée», confie Sébastien Marcel. Avant de souligner certains défis de la démarche. Notamment le fait que les images synthétiques sont réalistes mais presque trop propres. Il s’agira de pouvoir générer suffisamment de variations pour chaque identité synthétique créée, tant au niveau des expressions faciales que de la pose, de la lumière, etc. L’un des challenges du projet de recherche SAFER consiste à générer suffisamment de variations pour chaque identité synthétique créée. L’IA de Google au cœur d’une spin-off dédiée à la recherche pharmaceutique ych. Google a une nouvelle société sœur: Isomorphic Labs. Le groupe Alphabet a annoncé la création de cette spin-off qui va puiser dans l’intelligence artificielle de Deepmind pour optimiser la recherche pharmaceutique. La mission de cette structure consiste plus précisément à «réimaginer l’ensemble du processus de découverte de médicaments à partir des premiers principes grâce à une approche fondée sur l’IA et, à terme, de modéliser et de comprendre certains des mécanismes fondamentaux de la vie», indique dans un blog le CEO de Deepmind, Demis Hassabis, qui prend en parallèle la direction de la spin-off Isomorphic Labs. Le CEO détaille en outre l’origine de nom de la société, expliquant qu’à ses yeux, il pourrait exister un isomorphisme entre les structures biologiques et celles des sciences de l’information. Projets de partenariat avec les pharmas La nouvelle filiale est issue des recherches de Deepmind, qui ont abouti l’an passé à la résolution d’un problème scientifique vieux de 50 ans: prédire la structure des protéines avec précision à partir de sa séquence d’acides aminés. Isomorphic Labs espère mettre au point une approche radicalement nouvelle de la découverte de médicament et nouer des partenariats avec des sociétés pharmaceutiques et biomédicales. L’entreprise ne devrait pas développer ses propres médicaments mais commercialiser ses modèles, a déclaré un porte-parole au site The Verge. A noter que les pharmas n’ont pas attendu l’initiative d’Alphabet pour explorer l’IA. Novartis, par exemple, a déjà conclu un partenariat avec Microsoft pour accélérer l’utilisation de l’IA à chaque étape de la mise au point d’un médicament. «Il pourrait exister un isomorphisme entre les structures biologiques et celles des sciences de l’information.» Demis Hassabis, CEO de Deepmind et Isomorphic Labs 07 / 2021 www.ictjournal.ch © netzmedien ag

innovation 43 L’agence digitale romande Coteries lance une alternative francophone à GPT-3 ych. Basée à l’EPFL Innovation Park, Coteries a lancé un modèle de génération de texte spécialisé en français. Selon l’agence digitale, sa technologie, baptisée «Cedille», rivalise avec le puissant modèle multilingue GPT-3, développé par OpenAI. Cedille dépasserait en outre largement les capacités de GPT-fr, le meilleur système de génération de texte en français disponible publiquement. Des affirmations qui reposent sur des benchmarks prenant en compte le score de perplexité, qui mesure la capacité à prédire le prochain mot (plus le score est bas, plus le modèle est performant). Selon l’agence digitale romande, son intelligence artificielle obtient un score de 4,5 contre 12,9 pour GPT-fr. Martin Müller (à gauche) et Florian Laurent, tous deux Senior Machine Learning Engineers chez Coteries. Basé sur des algorithmes open source Coteries affirme que son modèle, disponible publiquement en version bêta à l’adresse cedille.ai, se base sur 6 milliards de paramètres. La technologie puise dans les algorithmes mis au point par la communauté open source EleutherAI, qui réunit des chercheurs en IA contribuant au développement d’alternatives à GPT-3. L’agence digitale romande a par ailleurs pris soin de limiter les biais algorithmiques de son modèle, en filtrant les données utilisées pour son entraînement. Un processus qui, outre faire appel à des technologies de Natural Language Processing, a nécessité un examen manuel minutieux. Cedille peut servir à générer du texte à partir d’un début de phrase, mais aussi à résumer et reformuler des textes, ou à formuler automatiquement des questionsréponses. Coteries propose son modèle et les compétences de son équipe pour créer des applications personnalisées. La version bêta publique de Cedille ne permet pas de générer des textes de plus de 100 caractères. Les lunettes AR de Facebook sont nourries de données collectées en Suisse ych. Les chercheurs de la division Reality Labs de Facebook/Meta ont dévoilé les progrès effectués avec les lunettes Aria au cours de l’année, en particulier dans les domaines de la cartographie 3D et de l’IA contextuelle. Se basant sur les données 3D de la modélisation précise d’un appartement et des objets qu’il contient, les lunettes sont en mesure de faire un lien entre les éléments physiques et les mouvements oculaires. Grâce au machine learning, le système peut offrir une forme d’assistance proactive, en anticipant ce que l’utilisateur souhaite faire avec tel ou tel objet. Par exemple, en s’asseyant en face d’un téléviseur, cette dernière s’allumera directement en cliquant sur le contrôleur lié aux lunettes. Les lunettes pourraient aussi aider l’utilisateur à retrouver ses clés ou à faire l’inventaire des aliments se trouvant dans le réfrigérateur, expliquent les chercheurs des Reality Labs. 3000 testeurs dont certains en Suisse Bien entendu, faire progresser les dispositifs de réalité augmentée à l’aide du machine learning nécessite de nourrir des algorithmes de quantité de données. C’est pourquoi Facebook/Meta fournit son prototype de lunettes AR à toujours plus d’employés et de sous-traitants, afin qu’ils s’en servent au quotidien pour collecter des données. Certains des testeurs sont basés en Suisse, précise la firme qui, dès ce mois de novembre, va distribuer davantage de dispositifs pour atteindre la barre des 3000 testeurs. Le billet de blog des Reality Labs insiste sur les précautions prises en matière de protection des données et de la sphère privée. Les lunettes ne pouvant par exemple rien enregistrer dans certains lieux sensibles (toilettes, salles de prière, vestiaires, etc.). Pour concrétiser son projet de métavers, Facebook/Meta investit des milliards de dollars dans la recherche en réalité immersive. www.ictjournal.ch © netzmedien ag 07 / 2021