Âge IV — La perception · 2012 — 2016
AlexNet : la machine apprend à voir
Événement
Que s'est-il produit ?
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton présentent à la conférence NIPS un réseau convolutif profond de soixante millions de paramètres, entraîné sur processeurs graphiques, qui remporte le concours ImageNet. Les méthodes concurrentes, fondées sur des caractéristiques conçues à la main, plafonnaient autour de 26 % d'erreur ; le réseau descend à 15,3 %.
Capacité
Que l'IA peut-elle désormais faire ?
Reconnaître le contenu d'une photographie avec une fiabilité jusque-là inaccessible.
Rupture
Pourquoi cette étape change-t-elle la trajectoire ?
La combinaison réseaux profonds + données massives + processeurs graphiques s'impose en une seule compétition.
Conséquence
Que cela change-t-il pour l'humanité ?
Investissements, recrutements et créations de laboratoires s'accélèrent. La décennie de l'apprentissage profond commence ici.
Voix machine
« Je peux voir. »
Ce que l'humanité en a fait
Les systèmes de reconnaissance ne voient pas tout le monde également · février 2018
Sources · force documentaire P1 à P4
L'état de contrôle indique la dernière réponse obtenue en interrogeant l'adresse, non la conformité du document : un lien actif ne prouve pas que la page affiche bien la référence citée. Les liens protégés par un dispositif anti-robot s'ouvrent normalement dans un navigateur. · P1 source primaire — publication évaluée, texte officiel, document d'origine · P2 institutionnelle, ou communication d'entreprise : primaire pour ce que son émetteur affirme, non preuve indépendante · P3 recherche secondaire, synthèse ou prépublication non évaluée · P4 presse. Le grade qualifie la source, non la fiche.
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Pour citer : AlexNet : la machine apprend à voir — 2012 · IA LIFE LINE — IA LIFE LINE, https://oveliya.com/ia-life-line/fiche/2012-alexnet/, consulté le . Corpus sous licence CC BY-NC 4.0.