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L’histoire du scientifique regorge de figures audacieuses qui défient les normes. Parmi elles, Fei-Fei Li se distingue. Son projet ambitieux a transformé l’intelligence artificielle. Découvrez comment ce scientifique rebelle a, par sa ténacité, déclenché le boom de l’intelligence artificielle.
Fei-Fei Li, une scientifique audacieuse, a lancé un projet ambitieux qui a transformé l’intelligence artificielle (IA) malgré le scepticisme de ses collègues. En 2007, elle crée une base de données géante, ImageNet, pour répondre aux besoins de l’apprentissage profond (Deep Learning).
Son travail, accompagné des efforts de visionnaires comme Geoffrey Hinton et Jensen Huang, a ouvert la voie à l’essor de l’IA moderne. Voici comment ces pionniers, en allant à contre-courant, ont tout changé.
Fei-Fei Li et son rêve d’une base de données géante
Pour débuter, Fei-Fei Li, professeure d’informatique à Princeton, pressentait qu’une grande base de données était nécessaire pour perfectionner les algorithmes de vision par ordinateur.
ImageNet visait à rassembler 14 millions d’images. Chaque image était classée dans l’une des 22 000 catégories. Cette ambition semblait folle à ses collègues.
À l’époque, personne n’aurait cru qu’une immense collection d’images classées, à savoir ImageNet, pourrait faire avancer la science. Malgré les critiques, elle poursuit son projet, consciente que l’ampleur des données pouvait changer la donne.
Avec l’aide d’Amazon Mechanical Turk, elle mobilise une main-d’œuvre internationale pour trier et étiqueter des millions d’images. Cela aurait pris 18 ans à faire manuellement, mais grâce au crowdsourcing, elle parvient à finaliser ImageNet en 2 ans seulement.
Pourtant, au départ, ImageNet ne rencontre pas le succès attendu. Ce n’est qu’en 2012, lorsqu’un modèle d’IA utilise ImageNet pour obtenir des résultats impressionnants, que son potentiel est enfin reconnu.
Les GPU et l’audace de Jensen Huang
Pendant que Fei-Fei Li développait ImageNet, un autre visionnaire, Jensen Huang, PDG de Nvidia, réfléchissait à des usages alternatifs pour les GPU (processeurs graphiques) au-delà des jeux vidéo.
Ces puces étaient conçues pour les calculs intensifs nécessaires aux graphismes 3D, mais Huang entrevoit leur potentiel pour des calculs scientifiques. En 2006, il lance CUDA, une plateforme pour que les GPU puissent s’appliquer à des tâches diverses.
Je peux imaginer à quel point son ambition a dû intriguer, voire déranger, au départ. Les scientifiques doutaient et les investisseurs restaient sceptiques, pourtant, Huang persévère.
Geoffrey Hinton, qui avait toujours cru en l’IA, utilise les GPU pour entraîner des réseaux neuronaux bien plus vite que les processeurs habituels.
En 2012, l’IA AlexNet, entraînée sur ImageNet et avec la puissance des GPU, surpasse tout ce qui avait été fait en reconnaissance d’images. C’est là que CUDA et les GPU de Nvidia trouvent leur place dans l’IA.
Trois scientifiques s’allient pour briser les frontières de l’audace
À mes yeux, les progrès de l’IA moderne sont inséparables de l’audace de ces trois scientifiques. Geoffrey Hinton, un rebelle scientifique à l’esprit ouvert, a été convaincu des capacités des réseaux neuronaux, même lorsque tous les autres se détournaient de cette approche.
Fei-Fei Li, contre toute attente, a mené son projet ImageNet à terme, inspirée par l’idée que la quantité de données pouvait faire évoluer la recherche. Enfin, Jensen Huang, visionnaire et persévérant, croyait que ses GPU pouvaient servir bien au-delà des jeux vidéo.
Ces trois pionniers, qui ont chacun suivi une intuition forte, ont permis de faire évoluer le domaine de l’IA dans des directions insoupçonnées. Quand je pense à leur histoire, je réalise combien une simple conviction, portée à son terme, peut révolutionner la science.
Aujourd’hui, les chercheurs utilisent encore ImageNet, CUDA, et les GPU Nvidia dans des domaines variés, de la reconnaissance d’images à l’analyse de données.
Et vous ? Que pensez-vous de l’audace de ces scientifiques qui ont osé défier les conventions pour transformer le domaine de l’intelligence artificielle ? N’hésitez pas à partager vos avis dans les commentaires !
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