Facebook offre des super calculateurs pour doper la recherche en intelligence artificielle

25 serveurs vont être attribués gratuitement à une quinzaine de laboratoires en Europe. Le géant américain espère ainsi accélérer les progrès dans les domaines de la vision par ordinateur, de l’imagerie médicale ou encore des voiture autonomes.

En plus d'améliorer la connectivité mondiale, Facebook s'est trouvé une nouvelle "mission" : soutenir les chercheurs en intelligence artificielle. Pour ce faire, la société lance un programme de dons de serveurs. 25 machines vont être attribuées par Facebook à une quinzaine de laboratoires européens dans 9 pays d’ici la fin de l’année pour favoriser la recherche en deep learning (apprentissage profond), un ensemble de méthodes permettant aux machines d'apprendre automatiquement et s'inspirant du fonctionnement des réseaux neuronaux.

En France, l’INRIA, l’ENS et l’Université Pierre et Marie Curie font parties des équipes bénéficiaires de ce programme présenté hier par Mark Zuckerberg en Italie et supervisé par Yann Le Cun, le directeur de la Recherche en intelligence artificielle de Facebook.
"Nous avons retenu les projets en fonction de la nature du travail, des sujets qui pouvaient intéresser Facebook, de la diversité géographique et des conséquences positives pouvant en découler pour la société en général", a-t-il expliqué lors d’une conférence de presse.

Ce sont des calculateurs conçus spécifiquement pour l'occasion par Facebook, en collaboration avec NVIDIA. Des serveurs rack baptisés Big Sur coûtant 50 000 euros l'unité. Ils abritent chacun huit cartes graphiques équipées de GPU Teslan, qui reposent sur des architectures développées au départ pour le jeu vidéo mais adaptées aux besoins des calculs scientifiques. Lancées en 2007, ces solutions sont très prisées des chercheurs en IA parce qu'elles permettent d'atteindre une puissance de calcul phénoménale et de réduire énormément le temps nécessaire à l'apprentissage profond.

Les serveurs Big Sur créés par Facebook en collaboration avec les ingénieurs de Nvidia. © Facebook

Faire progresser la médecine et la biologie

Facebook espère que ses machines permettront de faire avancer des grands classiques du deep learning comme la vision par ordinateur, la traduction automatique, ou encore la classification des textes. D'autres domaines connexes, émergents tels que les systèmes d'aide à la navigation automobile, ou encore la médecine ou la biologie pourraient en bénéficier. "La biochimie computationnelle consiste, par exemple, à simuler les interactions entre des molécules pour trouver des nouveaux médicaments", observe Yann Le Cun. "L''imagerie médicale commence aussi à avoir recours au deep learning pour détecter des anomalies de façon plus efficace dans des radios ou des scanners" ajoute-t-il.

Collaborer avec une communauté internationale de scientifiques

Officiellement, aucune contrepartie n’est exigée de la part des institutions sélectionnées. Mais c’est un moyen habile pour Facebook d’entretenir des relations avec une communauté internationale de scientifiques pointus et de collaborer avec eux de manière ouverte puisque l’équipe de Yann Le Cun apportera une aide logicielle ponctuelle et son soutien permanent aux recherches en cours. Avec pourquoi pas l’idée d’embaucher en bout de course les jeunes chercheurs qui se seront distingués à cette occasion.

Amélie Charnay