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Trois chercheurs spécialistes de l'intelligence artificielle, le Français Yann LeCun ainsi que les Canadiens Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton, se sont vus décerner ce 27 mars 2019 le prix Turing 2018, équivalent du Nobel en informatique, par l'Association for Computing Machinery (ACM), pour leurs travaux révolutionnaires sur le deep learning. Yann LeCun, actuellement professeur à l'université de New York et directeur du laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Facebook (Fair), devient ainsi le deuxième Français à recevoir le prix Turing depuis sa création en 1966, après Joseph Sifakis, distingué en 2007 pour ses travaux en algorithmique.
En juin prochain, la très respectée Association for Computing Machinery (ACM) décernera son célèbre prix Turing aux Canadiens Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton ainsi qu’à leur collègue français Yann LeCun. Considérée comme le « prix Nobel de l’informatique », cette prestigieuse distinction vient couronner les travaux des trois chercheurs sur l’apprentissage profond, une section en plein boom de l’intelligence artificielle (IA).
Chaque année depuis 1966, le prix Turing célèbre une ou plusieurs personnalités ayant contribué à une « avancée technique majeure et durable » dans leur discipline. Celle des trois lauréats qui se partageront un million de dollars du prix a été accomplie presque à la marge de la communauté scientifique.
C’est au courant des années 1970 que le Canadien d’origine britannique Geoffrey Hinton – professeur d’informatique à l’université de Toronto – amorce ses travaux sur les algorithmes d’apprentissage automatique. Il est ensuite rejoint par le Français Yann LeCun et le Québécois Yoshua Bengio. Ce dernier est professeur d’informatique à l’Université de Montréal.
Les « parrains du deep learning »
Les membres du trio, considérés aujourd’hui comme de véritables pionniers de l’apprentissage profond (deep learning), se sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain pour l’appliquer sur l’intelligence artificielle. Ces « réseaux de neurones artificiels » permettent à l’algorithme une certaine flexibilité quant aux capacités d’apprentissage d’un ordinateur.
Ils se partagent une récompense de 1 million de dollars qui vient saluer 30 années de recherches ayant abouti à des avancées majeures dans la vision par ordinateur, la reconnaissance automatique de la parole, la traduction automatique, entre autres. Les méthodes du deep learning (ou apprentissage profond) reposent notamment sur des réseaux de neurones artificiels, inspirés du cerveau.
Comme son nom l’indique, le prix Turing a été créé en hommage au mathématicien britannique Alan M. Turing reconnu comme étant le père de l’informatique.
Qu'est ce que l'apprentissage profond ?*
L’apprentissage profond (plus précisément « apprentissage approfondi », et en anglais deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.
Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l’analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Dans les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft).
*Source : encyclopédie Wikipédia
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Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton and Yann LeCun sont considérés aujourd’hui comme les véritables pères du deep learning.