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Avec PAIR, Google veut réconcilier l'IA et les utilisateurs

Boîte noire, menace pour l'emploi dans de nombreux secteurs. Pour tenter de redorer l'image de l'IA, Google lance une initiative visant à étudier et redesigner les applications basées sur le Machine Learning.

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Avec PAIR, Google veut réconcilier l'IA et les utilisateurs

Google se lance dans l'étude des relations entre les humains et l'intelligence artificielle (IA) avec la naissance de People + AI Research (soit PAIR). Cette initiative rassemble des chercheurs de la firme de Mountain View qui vont étudier la façon dont les gens interagissent avec les systèmes d'IA. Objectif : designer les nouvelles applications et cas d'utilisation de cette technologie convenant bien aux utilisateurs.

Ces recherches viseront aussi à faciliter la construction et la compréhension des systèmes de Machine Learning par les ingénieurs, à explorer comment l'IA peut aider les professionnels dans leur environnement de travail quotidien et à voir comment tout un chacun peut bénéficier de l'IA.

« Le but de PAIR est de se concentrer sur le 'côté humain' de l'IA, explique Martin Wattenberg, un chercheur de l'équipe Google Brain. Il ne s'agit pas seulement de publier des recherches ; nous allons également lancer des outils Open Source pour les chercheurs et d'autres experts. » Pour les développeurs, l'accès à ces outils Open Source pourrait faciliter la conception d'applications à base d'IA intuitives pour l'utilisateur final.

Apprivoiser l'apprentissage de l'IA

Deux outils sont déjà disponibles. Google Facets Overview et Facets Drive, tous deux conçus pour les ingénieurs spécialistes en IA. Ils ciblent le démarrage du développement d'une IA, notamment en fournissant une vision claire des données à utiliser pour entraîner une intelligence artificielle.

« Nous pensons que cet aspect est important car les données d'entraînement sont un élément clé des systèmes d'IA modernes, mais peuvent souvent être source d'opacité et de confusion. En effet, une des différences les plus notables de l'ingénierie du Machine Learning par rapport à l'ingénierie logicielle traditionnelle réside dans le besoin de déboguer non seulement le code, mais aussi les donnée », relève Martin Wattenberg.

Le projet PAIR sera chapeauté par deux experts de Google Research dans le domaine de la visualisation des données : Fernanda Viegas et Martin Wattenberg. En tout, une douzaine de spécialistes de l'intelligence artificielle issus du groupe de recherche Google Brain participent à l'initiative.

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