OpenAI : tout sav oir sur l’entreprise IA d’Elon Musk

Dans l’optique d’élaborer une Intelligence Artificielle pouvant profiter grandement et surement à l’humanité, OpenAI a été créée en 2015. Cette entreprise se trouve à San Francisco et appartient à Elon Musk et Sam Altman. Les apports à la création s’élèveraient à un milliard de dollars américains.

OpenAI et ses moyens humains

Elon Musk et Sam Altman se sont lancés dans la création d’OpenAI en compagnie d’autres investisseurs. Le but étant bien sûr de former une dotation d’un milliard de dollars. L’entreprise a d’ailleurs déclarée être ouverte pour des collaborations avec d’autres institutions. Dans cette optique, les brevets ainsi que les recherches ont été ouverts au public dans la limite du respect de la sécurité.

Neuf chercheurs ont participé au démarrage de l’entreprise en 2016. Deux ans plus tard, un des deux principaux fondateurs, Elon Musk, décide de déposer sa démission pour cause de conflit d’intérêts vis-à-vis de Tesla qui n’est autre que son lieu de travail. Cela dit, il reste toujours donateur. Les personnes clés à OpenAI sont donc actuellement Sam Altman le PDG, Ilya Sutskever le directeur de recherche, et Greg Brockman le CTO. La force du groupe OpenAI repose sur son capital humain. En effet, le groupe dispose dans ses rangs d’excellents chercheurs.

Quels sont les objectifs de l’entreprise ?

OpenAI a pour vocation principale d’œuvrer dans le domaine de l’intelligence artificielle. D’ailleurs, le suffixe « AI » indique Artificial Intelligence. Les fondateurs ainsi que les collaborateurs ont considéré que les intelligences artificielles comportaient des risques. En effet, une utilisation trop poussée des IA a fait que des anomalies peuvent se présenter. Le but principal d’OpenAI est donc de palier à ces problèmes. L’idéal pour les fondateurs est la création d’une intelligence artificielle dotée d’une plus grande sureté et pouvant être plus bénéfique à l’être humain. Pour que cela puisse se faire, la société s’ouvre à toute collaboration, provenant de tout organisme ou de tout individu.

Focus sur les accomplissements d’OpenAI

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, OpenAI a très rapidement mis en place des programmes. En effet, dès 2016, une version encore bêta de OpenAI Gym est mise à disposition du grand public. Cette dernière est une manifestation d’une base de recherche portant sur l’apprentissage. En 2020, OpenAI fait une annonce. Il est question de GTP-3 qui consiste à répondre à des questions dans un langage humain plus naturel. Celui-ci est formé avec énormément de mots pris sur internet. D’ailleurs, il est aussi capable de traduire des langues étant donné qu’une API y est associée. Rappelons que la force de GTP-3 se situe dans la facilité à sortir des textes cohérents, et ce, dans plus d’une langue.

Il est à noter que si OpenAI est, à l’origine, une entité à but non lucratif à l’origine, il est maintenant à but lucratif plafonné. On remarquera même une association Microsoft – OpenAI.

Les produits OpenAI

OpenAI n’a jamais cessé d’innover en vue d’un développement optimal. Ses produits sont divers, et se concentrent surtout sur l’apprentissage par renforcement.

Gym

Gym est un site de documentation en vue de fournir à l’utilisateur une interface simple. En effet, il offre une référence d’intelligence générale facile à configurer avec une grande variété d’environnements. En fait, son but est de normaliser la définition des environnements dans les publications de recherche en IA. Ces recherches seront ainsi plus faciles à reproduire. Gym est comme une version plus large d’ImageNet, le défi de reconnaissance visuelle à grande échelle.

Depuis juin  2017, il ne peut être utilisé qu’avec Python. Puis en septembre 2017, le site n’était pas maintenu et le travail actif s’est plutôt concentré sur sa GitHub page.

RoboSumo

« RoboSumo » consiste à apprendre aux robots humanoïdes virtuels « metalearning«  à se déplacer en poussant l’agent adverse hors du ring. Avec ce processus d’apprentissage, les agents apprennent à s’adapter aux conditions changeantes. Lors d’un déplacement vers un environnement virtuel plus violent par exemple, l’agent se prépare à rester debout. On considère qu’il avait appris à s’équilibrer de manière généralisée.

Selon Igor Mordatch d’OpenAI, la concurrence entre les agents peut créer une «course aux armements» du renseignement. Ainsi même hors compétition, la capacité de l’agent à fonctionner pourrait augmenter.

Jeu de débat

Debate Game a été lancé en 2018. Son objet est en fait de rechercher une approche pouvant aider à auditer les décisions d’IA et à développer une IA explicable. Dans ce jeu de débat, les machines sont initiées à débattre des problèmes de jouets devant un juge humain.

Dactyle

Se servant de l’apprentissage automatique, Dactyle forme un robot Shadow Hand à partir de zéro. Cependant, il use du même code d’algorithme qu’OpenAI Five. La main du robot est entièrement entraînée dans une simulation physiquement inexacte.

GPT

La pré-formation générative ou Generative Pre-trained Transformer (GPT) témoigne de ses capacités à acquérir des connaissances du monde et à traiter les dépendances à long terme. Viennent ensuite ses successeurs GPT-2 et GPT-3, des modèles de langage de transformateur non supervisé. Les GPT sont comme des apprenants à usage général.

Musique

MuseNet est un réseau neuronal profond. Il peut générer des chansons avec dix instruments différents dans quinze styles différents.

API

API consiste notamment à « accéder aux nouveaux modèles d’IA. » Il peut être appelé pour « toute tâche d’IA en anglais »

DALL-E et CLIP

DALL-E est un modèle Transformer qui crée des images à partir de descriptions textuelles. Au contraire, CLIP crée une description pour une image donnée.

Microscope

OpenAI Microscope a été créé pour analyser facilement des caractéristiques qui se forment à l’intérieur des réseaux de neurones.

Codex

OpenAI Codex est un descendant de GPT-3. Il est considéré comme l’IA alimentant le code autocomplétion outil GitHub Copilot.

Les robots de jeux vidéo et autres benchmarks

OpenAI Five

OpenAI Five ou cinq robots capables de jouer contre des êtres humains aux jeux vidéo. Cette équipe particulière de joueurs est essentiellement guidée par des algorithmes d’essais et d’erreurs. Elle joue sur Dota 2 : le célèbre jeu vidéo de combat à cinq contre cinq.

Les premiers pas d’OpenAI Five

C’est durant The international 2017 – le premier tournoi du championnat annuel du jeu – qu’un joueur professionnel s’est essuyé une première défaite contre un robot. Dendi, le joueur en question avait combattu en direct contre un bot et avait perdu. Greg Brockman, le CTO, expliquait la situation : ce bot victorieux s’entrainait contre lui-même depuis deux semaines. Il apprenait à jouer grâce à un mécanisme d’apprentissage par renforcement. Lorsqu’il réussissait à atteindre un ou plusieurs objectifs dans le jeu, ce robot était récompensé. Un entrainement intensif avait eu lieu depuis plusieurs mois pour ces joueurs particuliers. Le logiciel d’apprentissage visait l’avancée dans la programmation de logiciels compétents pour résoudre des tâches complexes.

OpenAI Five entre défaites et exploits

Un an plus tard, les bots pouvaient déjà s’unir en équipe de cinq pour jouer contre des amateurs et des semi-professionnels. OpenAI Five a pu participer à The international 2018 : deux matchs contre des joueurs professionnels cependant ils sont sortis perdants.

Mais en Avril 2019 à San Francisco, ils avaient battu OG, les champions du monde de l’époque à 2 contre 0. Vers la fin du mois, les bots continuaient à jouer durant une compétition de jeu en ligne de quatre jours. Leur victoire s’élevait à 99,4 % sur un total de 42 179 jeux joués.

GYM Rétro

L’apprentissage par renforcement sur plateformes est aujourd’hui un domaine de recherche très prisé. Gym Rétro en est une. Généralement, elle est utilisée pour mener des recherches sur les algorithmes RL et pour en étudier la généralisation. Bien avant, les recherches en RL se basaient sur l’optimisation des agents dans la résolution de tâches uniques. Gym Rétro permet par la même manière de faire la généralisation entre des jeux mais en se différenciant sur les apparences.

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