Réseau de neurones artificiels (image d'illustration)

crédit : CREATIVE COMMONS

Pour remplacer les réseaux de neurones profonds, le MIT espère pouvoir développer des sous-réseaux, moins coûteux et bien plus performants.

En effet, les spécialistes de l’intelligence artificielle travaillent habituellement sur des réseaux neuronaux dits « profonds ». Ils sont extrêmement complexes à créer et coûtent beaucoup d’argent. Avec cette découverte, le MIT espère bien disrupter le marché de l’intelligence artificielle. Alors qu’il y a quelques jours, Google AI mettait une base de données en open source, pour faire progresser les recherches, une petite révolution pourrait voir le jour dans le secteur.

D’après le MIT, il serait envisageable de créer des réseaux neuronaux, jusqu’à 10 fois plus petits que ceux existants pour accélérer le développement de l’IA. Habituellement, la conception d’un réseau neuronal peut prendre plusieurs jours, le temps d’envoyer un ensemble de données dans le système et coûter très cher. Le CSAIL, division de recherche dédiée à l’intelligence artificielle du MIT, s’est aperçu que de plus petits réseaux pouvaient être aussi performants que ceux dits « profonds ».

Si les chercheurs ont appelé ce nouveau système « Lottery Ticket », vous vous en doutez, ce n’est pas par hasard. Pour bien comprendre, imaginez une comparaison avec une loterie géante. Le schéma de travail d’un réseau neuronal profond consisterait à acheter tous les billets pour s’assurer de tomber sur les gagnants. L’hypothèse faite avec les réseaux de neurones plus petits consiste à n’acheter que les tickets gagnants.

Tout le travail repose donc sur la capacité de l’intelligence artificielle à pouvoir trier les parties utiles des parties inutiles d’un réseau neuronal et de ne garder que celles utiles. Pour le moment, le MIT n’a fait qu’émettre des hypothèses et n’a pas encore réussi à créer ces sous-réseaux. Pourtant, ils en sont convaincus : s’ils arrivent à fabriquer des sous-réseaux, ils pourront faire progresser l’intelligence artificielle.

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