L’industrialisation, un aspect clé du développement de l’IA

Trop souvent relégué au second plan, le thème de l’industrialisation fera l’objet d’une table ronde réunissant notamment un docteur en informatique spécialisé dans l’IA, le directeur du développement et innovation de Bpifrance Raphaël Didier ou encore la députée des Hauts-de-Seine Christine Hennion. Pour Intel, les sujets de l’industrialisation et du passage à l’échelle méritent une attention particulière. Si les entreprises ont fait la part belle à l’expérimentation ces dernières années, l’innovation en IA a trop souvent débouché sur des micro projets qui conduisent rarement à un déploiement d’ampleur et finissent par mettre en péril la santé économique des start-up. Désormais, la phase d'évangélisation et de POC (proof of concept) touche à sa fin, les applications industrielles mises en production se multiplient, preuve du dynamisme de l’écosystème de l’IA.

Du séquençage génomique à l’analyse des performance sportives, les applications concrètes de l’IA se multiplient

La concrétisation industrielle des projets d’IA se matérialise dans des secteurs très différents. Dans le secteur médical, le Carnot Curie Cancer et Intel ont lancé une collaboration pionnière pour développer des outils et techniques innovantes en bioinformatique afin d’améliorer l'utilisation du profilage moléculaire dans les contextes de recherche et d'oncologie clinique. Grâce à ce partenariat, Curie Cancer est désormais l’un des deux seuls centres au monde à être capable de séquencer une tumeur et son porteur en seulement une journée. Dans ce projet, Intel a apporté son expertise pour concevoir l'infrastructure informatique et l’intelligence artificielle de haute performance et assurer son optimisation afin de mettre en oeuvre les solutions et les meilleures pratiques des partenaires de l'écosystème d’Intel pour la génomique.

Dans un contexte plus grand public, Intel développe un partenariat avec les organisateurs des JO de Tokyo 2020. Tracking des performances sportives en temps réel ou reconnaissance des organisateurs et athlètes pour le contrôle des accès aux sites font partie des applications attendues. L’objectif étant d’être fin prêt pour améliorer la sécurité et l’expérience des athlètes et spectateurs aux jeux de Paris 2024.

Dernier exemple de collaboration fructueuse sur le terrain, la plateforme publicitaire Criteo applique une technologie de Machine learning avancée pour offrir à ses clients des annonces ciblées sur tous les canaux. Au quotidien, les algorithmes de Machine Learning et Deep Learning construisent des modèles de prédiction et de recommandation capables de proposer la publicité la plus appropriée aux besoins de l’internaute. Dans son infrastructure, Criteo exploite à la fois des processeurs graphiques, notamment pour le traitement des images, mais aussi, et même majoritairement, des CPUs (processeurs Intel® Xeon® Scalable) pour la préparation des données, l’inférence, et une grande partie du training.

L’intelligence artificielle est multiforme

Du deep learning au machine learning, en passant par le recursive learning, les exemples précédemment cités témoignent de l’hétérogénéité des solutions technologiques mises en œuvre pour faire de l’Intelligence artificielle. Aucun projet d’IA ne ressemble à un autre. Les paramètres à prendre en compte pour les distinguer sont nombreux. Il faut essentiellement prendre en compte le cas d’usage, l’environnement, mais également le lieu où s’exécutent les algorithmes d’IA. Entre une exécution « at the edge » – sur des caméras ou des drones par exemple – et des opérations d’inférence sur des grands calculateurs ou des serveurs, les enjeux technologiques sont totalement différents. Dans le cadre du Forum de l’Intelligence Artificielle, Intel aura l’occasion de développer son approche globale de l’IA, une approche qui implique différentes briques technologiques hardware et software afin de s’adapter à la fois aux impératifs du cloud ou d’une exécution « at the edge ».

Pas d’intelligence artificielle sans accès à la donnée

Autre débat auquel Intel prendra part, l’accès à la donnée constitue un sujet essentiel pour le bon développement de l’écosystème IA. Les acteurs impliqués dans son développement cherchent constamment à aligner les politiques nationales afin de permettre aux entreprises d’accéder plus facilement aux données et à les exploiter dans le cadre de projets innovants. L’avenir de l’intelligence artificielle passe par la coopération et l’ouverture aux usages et applications d’IA, avec – en toile de fond – la notion d’open government data, un axe de développement particulièrement décisif dans des domaines tels que la santé.

Participez au forum de l’intelligence artificielle le mardi 19 novembre 2019 de 8h30 à 13h à la Maison de la Chimie (Paris 7) et suivez les échanges entre experts du domaine autour de tables rondes, keynotes et regards croisés.
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