Ceux qui achèteront cet automne un ordinateur portable intégrant la puce Ice Lake d’Intel auront accès à quelque chose de très spécial : la magie de l’IA, avec parcimonie d'abord, mais de plus en plus par la suite. Cela ne veut pas dire que les capacités IA sont une exclusivité de la puce Ice Lake, ou que, sans cette puce, les logiciels de bureautique ne profiteront pas d'améliorations significatives. Mais pour accéder à quelques-unes des fonctions spectaculaires sur lesquelles travaillent les développeurs d'applications, l’IA et les capacités d'apprentissage machine qu'Intel a intégré dans sa puce Core de 10e génération, seront nécessaires.
Certaines de ces fonctions sont déjà visibles aujourd’hui. Ainsi, l’app Photos de Microsoft utilise l'analyse d'images intelligente pour évaluer par elle-même ce qu'elle « voit », une photo de plage ou de neige, par exemple. Microsoft Photos et Google Photos identifient et regroupent déjà les sujets des photos, à partir d’une reconnaissance des personnes qui s'y trouvent. Mais sur un PC, on assimile souvent l’IA à des assistants numériques comme Cortana. Et Intel voudrait bien changer cette perception de l'intelligence artificielle.
Les avantages de l’IA intégrée
En amont du salon Computex de Taiwan (28 mai au 1er juin), Intel a montré que l’IA pouvait vraiment apporter quelque chose comme styliser une vidéo en temps réel pendant sa lecture, aussi facilement que l’application d’un filtre dans Snapchat ; ou supprimer les bruits de fond indésirables pendant une conversation audio ou un chat ; ou encore, accélérer la fonction CyberLink PhotoDirector 10 pour améliorer la netteté des photos. Les applications Skype et Teams de Microsoft sont déjà capables d’identifier l’appelant à partir d'un appel vidéo et de flouter ou de remplacer l'arrière-plan. L’IA intégrée permettra d’accélérer ces processus.
Grâce à l'IA intégrée de la puce Ice Lake d’Intel, il sera possible de styliser une vidéo en temps réel. (Crédit : Mark Hachman/IDG)
L'accélérateur neural gaussien, botte secrète d'Intel
La botte secrète d'Intel s’appelle Gaussian Neural Accelerator ou accélérateur neuronal gaussien, un bout de code logique installé dans Ice Lake. Ces deux éléments travaillent main dans la main : l'architecture du CPU accélère le DLBoost, qui accélère à son tour la technologie d'inférence sur le CPU Ice Lake d'Intel. (L'inférence applique des règles ou des algorithmes à des faits connus pour en apprendre davantage à leur sujet.) Simultanément, l'accélérateur neuronal gaussien, qui a besoin de très peu d’énergie pour effectuer une tâche spécialisée, pourra par exemple, traduire en temps réel une conversation en cours.
Sur un PC, l’exécution d’une tâche est souvent soumise à une certaine concurrence entre l'unité centrale polyvalente et la carte d'extension dédiée. Par exemple, sur les premiers PC, les fonctions multimédias étaient accélérées par un traitement natif du signal ou Native Signal Processing et le MMX (Multimedia Instruction Set) d'Intel, avant d’être confiées à des cartes audio et graphiques dédiées. Avec le temps, et à mesure que le coût diminuait, les capacités graphiques et audio de base sont revenues dans le CPU et dans la puce. De la même manière, nous n’en sommes qu’aux premières étapes du traitement de l'IA. Pour l'instant, Intel tient son pari en répartissant la charge de travail entre les instructions DLBoost du CPU, l'accélérateur neuronal gaussien et le GPU intégré plus classique Iris Plus. « Ce que nous savons bien faire, c'est fournir des primitives sur lesquelles les développeurs peuvent s'appuyer », a déclaré à des journalistes en amont du Computex l’Intel fellow Ronak Singha,
Voici un test d'IA que vous pourrez (probablement) réaliser dès maintenant : dans l'application Windows 10 Photos, recherchez un terme générique, comme « plage » ou « neige ». (Si votre bibliothèque comporte peu de photos, il se peut que l’app Photos ne puisse pas trouver ces tags parmi les images qu’elle a indexées. Si c’est le cas, vous verrez une barre de progression extrêmement étroite juste en dessous de la boîte de recherche.)
Nvidia en embuscade sur l'IA
Évidemment, Intel n’est pas le seul acteur de l’IA intégré. En fait, Qualcomm a été le premier à montrer comment supprimer le bruit de fond pendant un appel audio ou vidéo. C’était en décembre dernier, lors du lancement de sa puce Snapdragon 8cx. Lisa Su d'AMD a également déclaré aux journalistes que le fondeur travaillait sur l'inférence de l’IA, sans fournir de détail à ce sujet. Pour l’utilisateur cependant, il est difficile de savoir quelles fonctions courantes seront alimentées par l'IA. Par exemple, selon les dirigeants, Adobe Photoshop est de plus en plus intelligent : sa capacité à identifier le sujet d'une photo s’améliore, ce qui lui permet de basculer automatiquement vers un autre arrière-plan, grâce à la reconnaissance assistée par intelligence artificielle. Mais cette fonction, dite de « lasso magique », existait aussi avant Ice Lake.
Il appartiendra probablement aux développeurs d'applications eux-mêmes de communiquer sur les capacités IA qu’ils ajoutent à une application ou à un jeu particulier, et de désigner expressément les fonctions alimentées par l'IA. Probablement que Nvidia aura aussi quelque chose à proposer dans ce domaine : en 2008, des sociétés comme Ageia ont commencé à parler d'accélérateurs physiques matériels après que PhysX et d'autres aient commencé à livrer des moteurs physiques pour les jeux afin de traduire de manière plus réaliste la chute ou les ricochets d’objets. Quand Nvidia a racheté Ageia, ces fonctions ont été traitées par des GPU discrets. On peut imaginer que quelque chose de similaire se produise avec le traitement des fonctions IA sur PC, notamment, déterminer par exemple, quel processeur prendra en charge l’inférence IA sur la machine.
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