Le chat de Google Brain

CCapucine

En 2012, une équipe de Google, avec notamment Andrew Ng et Jeff Dean, entraîne un très grand réseau de neurones. Pour cet entraînement, elle utilise des images tirées de vidéos YouTube. Le réseau traite ces images sans qu’on lui ait jamais dit ce qu’est un chat. L’expérience mobilise environ 16 000 cœurs de processeurs pour entraîner ce réseau. Au cours de cet apprentissage, un neurone du réseau réagit aux visages de chats. Ce résultat ne vient donc pas d’une définition du chat fournie au réseau : le neurone réagit à des visages de chats dans les images utilisées pour l’entraînement. En 2012, cette expérience fait partie des premiers succès très médiatisés de l’apprentissage profond. Elle marque ainsi un moment où un réseau de neurones entraîné sur des images de vidéos YouTube se distingue par cette réaction aux visages de chats, sans instruction préalable sur ce qu’est un chat. L’équipe, avec Andrew Ng et Jeff Dean, mobilise pour ce travail environ 16 000 cœurs de processeurs. Et le résultat s’inscrit parmi les premiers succès de l’apprentissage profond à attirer une large attention médiatique.