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La voix de la technologie

Le logiciel de reconnaissance du laboratoire de la U of T attire l’attention de Google
25 juin 2013

Grâce à une série de cellules appelée réseaux de neurones, le cerveau humain peut trier des données parmi un vaste échantillon, y déceler des modèles et leur donner un sens. Geoffrey Hinton et les étudiants des cycles supérieurs Alex Krizhevsky et Ilya Sutskever, du Machine Learning laboratory de la University of Toronto, ont créé des algorithmes d’apprentissage pour ordinateurs inspirés de ces réseaux.

Au moyen d’un équipement financé par la Fondation canadienne pour l’innovation, l’équipe du chercheur Hinton examine comment les systèmes de réseaux de neurones peuvent améliorer leur capacité d’apprentissage en modifiant les interactions qui les unissent les uns aux autres. En 2012, ces travaux ont permis de concevoir des modèles d’apprentissage automatiques qui ont considérablement accru la capacité d’un ordinateur à reconnaître le langage et des objets sous forme d’images.

En mars 2013, Google a acquis l’entreprise dérivée fondée par l’équipe de recherche DNNresearch. Le géant de la technologie utilise aujourd’hui l’approche de l’entreprise pour reconnaître des objets non identifiés apparaissant sur des images. Les utilisateurs peuvent ainsi télécharger leur propre collection de photos sur Google+ et chercher des photos comportant l’un ou l’autre des 1100 différents types d’objets identifiés. Il existe également une application de cette technologie pour le téléphone Android de Google.