Le Français Yann LeCun, professeur à l’université de New-York, dirige le laboratoire d’intelligence artificielle de Facebook, qui invente le réseau social de demain.

A quoi ressemble le « Facebook IA research » ?

Il regroupe actuellement une vingtaine de personnes, et nous comptons bien en avoir une centaine à terme. Les trois quarts d’entre eux sont chercheurs, les autres, ingénieurs de haut niveau, ce qui permet un transfert de technologies de très haute qualité. Cela dit, nous faisons avant tout de la recherche fondamentale en intelligence artificielle. Mark Zuckerberg a annoncé que Facebook y investirait plusieurs centaines de millions de dollars dans les années qui viennent. Nous publions nos travaux comme n’importe quel labo et tout le monde peut utiliser nos méthodes. Et nous travaillons sur des domaines qui intéressent particulièrement le réseau social que nous sommes : la compréhension de texte, l’analyse d’images, de vidéos et les interactions sociales.

Pour quelle raison un réseau social a-t-il besoin d’intelligence artificielle ?

Facebook compte aujourd’hui 1,3 milliard d’utilisateurs. 800 millions d’entre eux se connectent tous les jours, pendant une quarantaine de minutes en moyenne. Et chacun pourrait voir 2 000 éléments d’informations par jour, postées par des amis ou à caractère commercial.

Personne n’a le temps de le faire, évidemment. Donc il faut faire une sélection et savoir ce qui serait intéressant pour chaque utilisateur, que ce soit du texte ou de l’image. C’est le problème principal de Facebook : faciliter la communication entre les gens, faire remonter les informations pertinentes.

Et c’est là que l’intelligence artificielle s’avère utile ?

Oui. Beaucoup de compagnies font ce type de sélection. Amazon, par exemple, le fait pour proposer des produits à acheter ou vous montrer des pages que vous avez visitées. Les technologies qui le permettent existent depuis longtemps mais ne sont pas très futées car assez peu d’entre elles analysent vraiment le contenu des informations. Si vous entrez « baleine bleue » dans le moteur de recherche de Google, par exemple, il va montrer des images de baleine bleue.

Jusqu’à très récemment, Google n’avait pas de système automatique d’analyse d’image pour repérer les images pertinentes : en gros, cette image de baleine avait été montrée à des milliers de gens et comme ces derniers avaient cliqué sur elle quand ils cherchaient une baleine bleue, elle avait été repérée comme telle. Depuis quelques années, les technologies de « deep learning » ou apprentissage profond permettent aux machines de regarder les images et de savoir s’il y a véritablement une baleine bleue dans l’image, même si l’image vient d’apparaître sur le web et que personne n’a encore cliqué dessus.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

C’est une série de technique qui permettent à des machines de reconnaître de la parole, du texte ou des images, ou de comprendre du texte ; tout en nécessitant très peu de travail de conception préalable. On dit « profond », car ces systèmes sont constitués de nombreuses couches successives qui transforment progressivement l’information de bas niveau (les pixels d’une image) en niveau intermédiaire (les motifs dans l’image) puis en concepts de haut niveau (y a-t-il une baleine bleue ?)

Retrouvez l’interview complète de Yann LeCun dans les Dossiers de La Recherche  Propos recueillis par Sophie Coisne, Gautier Cariou, Mark Zuckerberg, le CEO de Facebook, a bien compris tous les avantages qu’il pouvait tirer de l’intelligence artificielle sur son réseau social, lequel brasse une masse impressionnante de données. Données qui ont besoin d’être identifiées, exploitées et monétisées. Le cœur de l’activité de la firme américaine.
Voir aussi : https://research.facebook.com/

[cite]