Windows ML sera intégrée à la « prochaine mise à jour majeure de Windows 10 », nom de code supposé « Redstone 4 » laquelle devrait être livrée aux partenaires OEM ce mois-ci. Grâce à cette API, tout développeur écrivant des applications pour Windows pourra tirer parti des nouvelles fonctions d'IA. De plus, selon Microsoft, Windows ML pourrait même, plus tard, tirer parti d'une toute nouvelle puce de traitement visuelle conçue par la filiale d'Intel, Movidius. La firme de Redmond a précisé qu’elle travaillait en étroite collaboration avec Movidius afin de supporter son accélérateur 2485 VPU Accelerator. Celui-ci pourrait fonctionner avec les webcams actuelles voire même les remplacer.

Cette avancée dans les applications intelligentes permettra par exemple aux utilisateurs de rechercher dans l'application « Photos » des images de « plage » ou d’identifier des visages. Cortana pourrait aussi suggérer le moment le plus opportun pour partir à un rendez-vous. Surtout, l’API permettra aux développeurs d’introduire leurs propres fonctions intelligentes. Mais, Microsoft devra sans doute rassurer les groupes d'utilisateurs, gamers en particulier, qui pourraient s'inquiéter de voir Windows leur voler des ressources GPU pendant leurs sessions de jeu. 

Comme exemple d’application pratique, Windows ML pourrait servir à inspecter visuellement les cartes de circuits imprimés pour repérer d’éventuels défauts. (Crédit : Microsoft) 

Faire évoluer Windows pour le rendre plus intelligent

« Windows offre déjà différentes interactions d’intelligence artificielle », a expliqué Kam VedBrat, Partner Group Progam Manager de Microsoft, chargé de présenter Windows ML en webcast lors d’une journée développeur organisée par Microsoft. « L’IA est utilisée pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite, pour isoler les menaces de sécurité, pour alimenter des services comme Cortana… L’étape suivante est d’augmenter l’usage de l'intelligence artificielle dans Windows ».

 

Kam VedBrat, gestionnaire de programme de Microsoft, avec la puce de Movidius. (Crédit : Microsoft)

La solution pourrait consister à combiner un traitement local et en ligne en envoyant des données dans le cloud Azure de Microsoft. Comme l’a expliqué Kam VedBrat, dans certains scénarios, les ensembles de données seront trop lourds ou coûteraient trop chers à remonter vers le cloud de Microsoft. Mais dans certaines situations, le périphérique pourrait simplement maintenir une connexion de données active. « Dans ce cas, le périphérique doit disposer des ressources nécessaires au traitement des fonctions IA en local. Quand on utilise de l'IA dans les périphériques Windows, on obtient des résultats immédiats », a encore déclaré Kam VedBrat. « Windows sait utiliser les capacités matérielles des périphériques pour offrir des performances élevées avec une faible latence ».

 

Dans cette capture d’écran dxdiag de Windows fournie par Kam VedBrat, on peut voir la puce Movidius en action. (Crédit : Microsoft) 

Windows ML pourra utiliser le CPU et le GPU, et elle sera capable de prendre en charge des ensembles d'instructions processeurs avancées comme l'AVX512 d'Intel. Pendant sa démonstration, le gestionnaire de programme a montré comment l’API utilisait le CPU pour transformer une image statique (voir illustration en début d’article). Quand l'application a été exécutée sur le GPU interne d'un Surface Book, elle a pu appliquer le même filtre à la vidéo en direct capturée par l'appareil photo du Surface Book, pour l’instant à une faible fréquence de trame.

Plus tard, Microsoft espère intégrer les capacités de Windows ML à d’autres périphériques comme le processeur d’analyse visuel de Movidius qu’Intel espère installer sur les véhicules autonomes. Le fondeur avait été l’un d’un premier à livrer une caméra à détection de profondeur RealSense pour PC. Ces caméras ont évolué pour devenir des caméras de reconnaissance biométriques Windows Hello, qui équipent assez couramment les PC actuels.