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 Le futur est entre vos mains

 

 

Le futur est entre vos mains

mardi, 23 janvier 2018 15:37

A quoi sert l'IA dans les nouveaux smartphones?

L'intelligence artificielle a déjà des applications dans la vie de tous les jours.                                                                                                

David Nield, reporter tech et sciences, et fan de gadgets, nous explique tout ça.
L'intelligence artificielle arrive sur votre téléphone. L' iPhone X a un moteur neuronal dans sa puce A11 Bionic; la puce Huawei Kiri 970 possède ce qu'on appelle une unité de traitement de neurones ou NPU; et le Pixel 2 vient d'intégrer un capteur d'image activé par IA. Alors, pour quelles fonctions ces puces nouvelle génération ont-elles été conçues?


Au fur et à mesure que les puces des smartphones sont devenues plus petites et plus sophistiquées, elles ont commencé à prendre en charge plus de tâches et plus de types de tâches. À titre d'exemple, les GPU graphiques intégrés sont maintenant installés à côté des processeurs au cœur des smartphones haut de gamme, prenant en charge tous les gros efforts pour les visuels afin que le processeur principal puisse travailler moins ou faire autre chose.


La nouvelle génération de puces AI est très similaire - mais cette fois, les tâches consistent à reconnaître les images de vos animaux de compagnie plutôt que de rendre des arrière-plans FPS photo-réalistes.

smartphone et ia

De quoi parle-t-on quand on parle d'IA?

IA, ou intelligence artificielle, ça veut juste dire ce que ça veut dire. Le sens de ce terme a tendance à changer et à évoluer avec le temps, mais de manière générale, ça englobe tout ce qu'une machine fait, qui ressemble à un mécanisme de réflexion et de déduction de type humain.
Une personne cachée derrière un écran qui manipule les boutons d'un robot mécanique c'est de l'intelligence artificielle au sens le plus large - bien sûr, l'IA d'aujourd'hui va bien au-delà. Mais programmer un code pour gérer les réponses dans un système informatique c'est juste une version plus avancée pour obtenir le même résultat: un robot qui agit comme un humain.


En ce qui concerne l'informatique et les smartphones que vous avez dans la poche,ce sont des domaines dans lesquels l'IA est définie de façon plus précise. En particulier, elle implique généralement l'apprentissage automatique (machine learning), la capacité d'un système à apprendre en dehors de sa programmation initiale, et l'apprentissage en profondeur (deep learning), qui est un type d'apprentissage automatique qui essaie d'imiter le cerveau humain avec de nombreuses couches de calcul. Ces couches sont appelées réseaux neuronaux,et ils sont inspirés des réseaux de neurones qui sont à l'intérieur de nos têtes.

L'apprentissage automatique (machine learning) permet donc de détecter un spam dans votre boîte de réception en fonction des spams déjà détectés, même si les caractéristiques de l'e-mail entrant n'ont pas été rentrées dans le code original. La machine a appris ce qu'est un spam.


L'apprentissage en profondeur (deep learning) est très similaire, il est juste plus avancé et plus nuancé, et il est meilleur à certaines tâches, en particulier dans la vision par ordinateur - le bit «profond» (deep) signifie beaucoup plus de données, plus de couches, et une pondération plus intelligente. L'exemple le plus connu est la capacité de reconnaître à quoi ressemble un chien à partir d'un million de photos de chiens.

jeune chien fou

Les vieilles machines à apprentissage automatique pourraient faire la même tâche de reconnaissance d'image, mais cela prendrait plus de temps, nécessiterait d'écrire plus de code à la main, et ne seraient pas aussi précises, d'autant plus que la variété des images a augmenté. Avec l'aide du matériel super puissant d'aujourd'hui, l'apprentissage en profondeur (une approche particulière de l'apprentissage automatique, souvenez-vous), fait un bien meilleur travail.


En d'autres termes, il faudrait dire à un système d'apprentissage automatique que les chats ont des moustaches pour qu'il soit capable de reconnaître des chats. Un système d'apprentissage en profondeur aurait compris tout seul que les chats ont des moustaches.

Gardez à l'esprit qu'un expert de l'IA pourrait écrire un volume de livres sur les concepts que nous venons de couvrir en quelques paragraphes, nous avons donc dû les simplifier, mais ce sont les idées de base que vous devez connaitre.

Les puces AI dans les smartphones

Comme nous l'avons dit au début, les puces AI font exactement ce que font les puces GPU, elles complètent le travail du GPU (tout ce qui est graphique) par un traitement de ces données avec l'intelligence artificielle, et elles offrent un espace séparé où les calculs particulièrement importants pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur peuvent être effectués. Comme pour les GPU et ce qui concerne la carte graphique et la 3D, les puces AI donnent au CPU (le processeur) la capacité de se concentrer sur d'autres tâches et en même temps elles réduisent la consommation de la batterie. Cela signifie également que vos données sont plus sécurisées, car une moins grand quantité de ces données a besoin d'être envoyée sur le cloud pour être traitée.


Alors qu'est-ce que cela signifie dans le monde réel?
Cela signifie que la reconnaissance et le traitement des images pourraient être beaucoup plus rapides. Par exemple, Huawei affirme que sa NPU est capable d'effectuer une reconnaissance d'image sur 2 000 images par seconde, ce qui selon eux est 20 fois plus rapide qu'avec un processeur standard (CPU).

Plus précisément , il peut effectuer 1,92 téraflops, soit un trillion d'opérations à virgule flottante par seconde, en travaillant avec des nombres à virgule flottante de 16 bits. Contrairement aux nombres entiers, les nombres à virgule flottante - avec des décimales - sont cruciaux pour les calculs qui traversent les réseaux de neurones impliqués dans l'apprentissage en profondeur.


Apple a appelé sa puce IA, une partie de la puce A11 Bionic, le Moteur Neuronal. Encore une fois, il est dédié à l'apprentissage automatique et aux tâches d'apprentissage en profondeur: reconnaître votre visage, reconnaître votre voix, enregistrer des animojis et reconnaître ce que vous essayez de cadrer avec votre appareil photo. Il peut gérer quelque 600 milliards d'opérations par seconde, selon Apple .


Les développeurs d'applis peuvent y accéder grâce à Core ML, une manière simple en plug-and-play d'intégrer la reconnaissance d'image et d'autres algorithmes d'IA. Core ML ne fonctionne pas seulement sur les iPhone X, mais le Moteur Neuronal gère ces types de tâches plus rapidement. Comme avec la puce Huawei, le temps passé à charger tout ce traitement de données vers le cloud devrait être considérablement réduit, améliorant théoriquement les performances et réduisant les conséquences sur la durée de vie de la batterie.

Et c'est vraiment à ça que servent ces puces. A gérer les types spécifiques de tâches de programmation qui s'appuient sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones, dans le téléphone, plus rapidement que le CPU ou le GPU peuvent le faire. Lorsque la reconnaissance faciale (Face ID) fonctionne en un tournemain, c'est très probablement au moteur neuronal que vous devez dire merci.


Est-ce le futur? Est-ce que tout smartphone sera inévitablement équipé de puces AI dédiées à l'avenir? Vu que le rôle de l'intelligence artificielle dans nos téléphones se développe, la réponse est probablement oui. Les puces Qualcomm peuvent déjà utiliser des parties spécifiques de la CPU pour des tâches IA spécifiques, la prochaine étape ce sont des puces AI séparées . À l'heure actuelle, ces puces ne sont utilisées que pour une petite partie des tâches, mais leur importance ne va faire que croître.

retrouvez l'article original sur gizmodo

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