« Nous arrêtons le développement de Microsoft Cognitive Toolkit (ex CNTK) même si nous continuons à supporter le framework notamment pour les corrections de bugs. Nous concentrons ainsi notre stratégie IA vers ONNX (Open Neural Network Exchange) », annonce Bernard Ourghanlian, directeur technique de Microsoft. Pour expliquer l’arrêt de CNTK, Microsoft se base sur les habitudes et les usages des datascientists et des clients, très fidèles à leurs outils et à leur environnement. Dans ce contexte, l’éditeur concentre donc ses efforts sur ONNX qui permet de définir un format ouvert pour les modèles de machine learning sur tout type de hardware via le moteur ONNX Runtime. Si à l’origine, ONNX était un projet conjoint avec Facebook, aujourd’hui, il compte une trentaine de membres (Amazon, Nvidia, ARM, Alibaba, Huawei, etc.) hormis Google. Le framework ONNX embarque ainsi tous les principaux frameworks IA du marché dont PyTorch, Caffe, MXNet, Scikit-learn, etc. et convertit, comme le précise Bernard Ourghanlian, des modèles dans un format neutre que l’on va entrainer via Azure Machine Learning par exemple. ONNX est disponible en open source et accessible sur GitHub mais aussi en natif sous Windows 10. Microsoft a récemment publié les performances d’ONNX : « en moyenne, nous avons un gain de performances de deux fois y compris sur des développements en natif sous TensorFlow. Dans Office, un modèle a été utilisé (sur une base de CMTK) pour faire de la correction grammaticale, avec pour résultat un taux d’amélioration de la latence proche de 15 », souligne Bernard Ourghanlian. Autre exemple : Azure Cognitive Services a constaté une réduction de la latence de 3,5 fois pour un modèle de reconnaissance optique de caractères.