Le directeur de Z Digital a interviewé Rand Hindi, fondateur de Snips.ai, pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle dans le monde de l’Internet des objets. De la confidentialité des données à la création pionnière de données pour l’apprentissage automatique, Rand Hindi a beaucoup à dire sur le monde en pleine évolution de l’IA.
Quand j’étais enfant, j’adorais l’électronique. Je passais mes journées à construire des trucs et à casser tous les appareils de la maison pour voir comment ils fonctionnaient. Ma mère, qui en avait probablement assez de devoir acheter de nouveaux téléviseurs, a décidé de m’offrir un livre de programmation. Elle m’a mis devant un ordinateur et m’a dit « tiens, maintenant tu peux faire et casser des choses autant de fois que tu veux ! ». Je suppose que c’était un bon choix 🙂
Il m’est apparu immédiatement que c’était ce que je voulais faire. Par la suite, j’ai créé une startup à 14 ans (un réseau social), une agence web à 15 ans, avant de faire un doctorat en IA à 21 ans, ce qui m’a conduit à mon entreprise actuelle, Snips.
Snips est une plateforme vocale pour les appareils connectés. Elle permet à quiconque d’ajouter la voix à ses produits, des téléviseurs aux voitures en passant par les machines à café. Imaginez que vous ayez votre propre Siri pour votre produit. La particularité est que tout est traité directement sur l’appareil, sans que rien ne soit envoyé sur le cloud. Cela fait de Snips la première solution Private by Design, conforme au GDPR, sur le marché.
Notre plateforme vocale comporte plusieurs composants, de la détection des mots-clés à la reconnaissance vocale, en passant par la compréhension du langage naturel et le dialogue. Chacun utilise un modèle de réseau neuronal spécifique, adapté à la tâche particulière qu’il doit résoudre. Notre défi consistait à adapter les réseaux neuronaux profonds pour qu’ils puissent fonctionner sur des ordinateurs minuscules, comme un Raspberry Pi.
Je suis convaincu que les algorithmes NLP finiront par converger et se normaliser pour la plupart des tâches. La véritable bataille se jouera donc autour des données pour entraîner ces algorithmes. Nos recherches internes montrent qu’avec une quantité suffisante de données, de nombreux modèles finissent par avoir des performances similaires.
C’est pourquoi, chez Snips, nous nous concentrons sur la génération de données de haute qualité, sans avoir besoin d’utilisateurs réels. L’idée est de simuler des utilisateurs qui parlent à des appareils pour construire des ensembles de données avec des milliers de phrases pour chaque intention d’assistant. Cette méthode permet non seulement de résoudre le problème du démarrage à froid (il n’est pas nécessaire d’attendre d’avoir des utilisateurs), mais aussi de générer des données plus diverses et plus représentatives. La génération de données sera très bientôt un sujet clé de l’apprentissage automatique.
Je ne peux pas parler pour d’autres secteurs, mais en ce qui concerne la voix et les entreprises, je pense que la bureautique (contrôle des bâtiments, des salles de réunion, etc. par la voix) et les assistants de terrain sont des cas d’utilisation importants.
La France a toujours disposé d’un important vivier de talents en matière d’IA, car le système éducatif favorise fortement les mathématiques et l’ingénierie. Cela a donné naissance à de nombreuses startups, ce qui fait de la France le deuxième pays après le Royaume-Uni en termes de création de startups d’IA.
En ce qui concerne le gouvernement, il y a une initiative majeure en cours, appelée France AI, pour déterminer la stratégie du pays avec l’IA et son impact sur les emplois, l’économie, l’éducation, etc. Cela devrait conduire à de nouvelles politiques dans les mois à venir, dans le but de faire de la France un leader de l’IA au niveau mondial.
