Google ouvre son moteur d’apprentissage

TensorFlow, c’est le moteur de machine learning utilisé en interne par Google pour « tout, depuis la reconnaissance vocale dans l’application Google, jusqu’à la fonction Smart Reply d’Inbox, en passant par la recherche dans Google Photos ». Dans un billet de blog, le géant du Web précise comment : TensorFlow lui permet de « construire et d’entraîner des réseaux neuronaux cinq fois plus vite que notre système de première génération », et ainsi « d’améliorer nos produits bien plus rapidement ».

TensorFlow se veut particulièrement flexible, adapté à tous les algorithmes qu’il est possible de décrire comme un graphique de flux de données. Selon Google, « définir de nouvelles combinaisons d’opérateurs pratiques est aussi facile qu’écrire une fonction Python et ne coûte rien performances ». De plus, « si vous ne voyez pas l’opérateur bas niveau dont vous avez besoin, écrivez un peu de C++ pour en ajouter un nouveau ».

TensorFlow peut s’exécuter sur dans de nombreux environnements différents, en local sur un poste de travail – en exploitant son CPU ou son GPU -, sur un serveur, sur un terminal mobile, ou encore dans un conteneur Docker.

En ouvrant TensorFlow, Google indique vouloir permettre à « la communauté du machine learning d’échanger des idées plus vide, par le biais de code fonctionnel plutôt que seulement de rapports de recherche », jusqu’à « accélérer la recherche sur le machine learning ». Le géant du Web ne manquera certes pas d’en retirer quelques fruits, mais comme il le souligne, « le machine learning est encore dans son enfance – les ordinateurs ne peuvent toujours pas faire ce qu’un enfant de 4 ans peut faire sans effort, comme connaître le nom d’un dinosaure après en avoir seulement vu quelques exemples ».