AlexNet : Une révolution de l'IA à portée de main
Le jeudi 25 mars, Google et le Computer History Museum (CHM) ont dévoilé le code source d’AlexNet, un réseau de neurones convolutionnel (CNN) qui a marqué un tournant décisif dans le domaine de l’intelligence artificielle en 2012. Ce code, désormais disponible en open source sur la page GitHub de CHM, permet aux passionnés et chercheurs en IA d’explorer une étape clé de l’histoire de l’informatique.
AlexNet a prouvé que l’apprentissage profond pouvait surpasser les méthodes conventionnelles d’IA en identifiant des objets dans des photographies avec une précision sans précédent. En réussissant à classer des images en 1 000 catégories, comme “fraise”, “autobus scolaire” ou “retriever doré”, AlexNet a ouvert la voie à des avancées significatives dans des domaines variés, tels que la santé, la recherche scientifique et les outils d’accessibilité.
L’importance d’AlexNet réside non seulement dans ses performances, mais aussi dans la convergence de trois technologies clés : les réseaux neuronaux profonds, les ensembles de données massifs d’images, et les unités de traitement graphique (GPU). Ce projet, issu des travaux des étudiants diplômés de l’Université de Toronto, Alex Krizhevsky et Ilya Sutskever, sous la supervision de Geoffrey Hinton, a remporté la compétition ImageNet 2012, marquant ainsi une avancée majeure dans la vision par ordinateur.
Le CHM a commencé à acquérir ce code en 2020, soulignant son importance historique. Après cinq ans de négociations avec Google, qui possède les droits de propriété intellectuelle depuis l’acquisition de DNNresearch en 2013, le musée a réussi à rendre accessible la version originale de 2012, distincte des nombreuses recréations disponibles en ligne.
Cependant, l’impact d’AlexNet dépasse le cadre de la vision par ordinateur. Les réseaux neuronaux profonds alimentent aujourd’hui des systèmes de synthèse vocale, des modèles de langage, et même des générateurs d’images.
Depuis leur réussite avec AlexNet, les créateurs ont suivi des parcours distincts. Sutskever a cofondé OpenAI, célèbre pour le lancement de ChatGPT, tandis que Krizhevsky explore de nouvelles techniques d’apprentissage profond chez Dessa. Hinton, quant à lui, a récemment obtenu le prix Nobel de physique pour ses contributions fondamentales à l’apprentissage automatique, tout en avertissant des dangers potentiels des systèmes d’IA à venir.
L’accès au code d’AlexNet permet de redécouvrir une époque où l’IA semblait promise à un avenir radieux. Ce code représente un jalon dans l’évolution technologique, offrant aux historiens de demain un aperçu précieux sur comment une simple implémentation a déclenché une révolution technologique qui continue de façonner notre monde.