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"La collusion entre académique, privé et open source dope la recherche en intelligence artificielle", se félicite Antoine Bordes, de FAIR Paris

Manuel Moragues ,

Publié le

Entretien De plus en plus de chercheurs en intelligence artificielle peuplent les bureaux parisiens de Facebook. Avec leurs homologues situés à Menlo Park, en Californie, à New York et Montréal, ils forment l’équipe de Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR). A la tête de l’antenne parisienne, Antoine Bordes, issu du CNRS, détaille à L’Usine Nouvelle une activité de recherche fondamentale dopée par une récente collusion entre académique, privé et open source. Et s’enthousiasme pour les master class lancés il y a un mois avec l’Ecole 42, diffusés des dizaines de meet-up en Europe, Afrique et Moyen-Orient.

La collusion entre académique, privé et open source dope la recherche en intelligence artificielle, se félicite Antoine Bordes, de FAIR Paris
Antoine Bordes
© DR

L’Usine Nouvelle - Vous avez rejoint Facebook Artificial Intelligence Research dans la foulée de sa création par Yann LeCun, il y a quatre ans. Comment appréciez-vous le chemin parcouru ?

Antoine Bordes : FAIR a réussi à devenir en quatre ans un laboratoire de référence dans le monde académique. A travers nos quatre antennes (Paris, Menlo Park (Californie), New York et dernièrement Montréal), nous comptons près de 140 chercheurs, dont environ 40 à Paris. La création de FAIR a créé un appel d’air pour les chercheurs, qui sont venus y trouver d’excellentes conditions de travail tout en pouvant continuer de publier leurs résultats. Ce dernier point, l’open source, était une condition posée par Yann LeCun pour créer FAIR.

De quelle façon votre activité nourrit-elle Facebook ?

FAIR marche bien aussi au niveau de Facebook. Nous communiquons largement au sein du groupe. Via notre Facebook interne, Workplace, avec notamment des groupes constitués dans lesquels nous postons nos résultats, les programmes développés, etc. Il y a aussi des collaborations plus étroites sur certains sujets. Par exemple sur le projet de traitement du langage naturel, des chercheurs de FAIR ont publié en début d’année un code que l’équipe projet traduction a repris pour l’intégrer à ses produits.

Concrètement, comment travaillent les chercheurs de FAIR ?

Nous sommes la branche recherche fondamentale de Facebook. Les chercheurs n’ont pas de donneurs d’ordre. Ils choisissent leurs sujets de recherche. Leur indépendance est totale, ce qui est fondamental. Nous pouvons interagir avec les équipes produits de Facebook comme avec des chercheurs académiques, tout particulièrement ceux de l’INRIA, notre partenaire. Nous vivons une période très intéressante avec une collusion entre l’académique, le privé et l’open source qui rend la recherche en intelligence artificielle plus performante que jamais. Cette collusion est rare. Même en intelligence artificielle, ce n’était pas le cas il y a trois ou quatre ans.

En quoi FAIR Paris se distingue-t-elle des autres antennes de FAIR ?

Nous avons un programme que les autres FAIR nous envient et qui relève d’une spécificité française : la thèse de doctorat en entreprise. Nous avons une dizaine de doctorants en thèse Cifre – que nous finançons – et nous en aurons très vite une quinzaine. Cela nous apporte des jeunes brillants et, avec leur directeur de thèse, cela nous permet de travailler avec des chercheurs académiques de pointe. Francis Bach, qui travaille sur l’optimisation du machine learning à l’INRIA, ou Emmanuel Dupoux, spécialiste des sciences cognitives à l’EHESS, nous apportent par exemple des expertises que nous n’avons pas en interne. C’est encore une fois notre politique de publication open source qui le permet. Nous allons intensifier ces partenariats publics privés et accueillir de plus en plus de chercheurs invités.

Vous avez aussi lancé en octobre un programme de master class avec l’école 42…

Il s’agit de cinq cours d'une heure donnés par nos doctorants de FAIR Paris pour familiariser les étudiants en programmation à l’IA. L’idée est de prendre une brique, par exemple la reconnaissance vocale, de la décortiquer, de montrer ce qui marche et quelles sont les directions que prend la recherche. Ces master class sont très bien accueillies. En outre, nous les filmons et envoyons le jour même les vidéos à des communautés de développeurs – des Developer Circles – en Europe, Afrique et Moyen-Orient. Le soir même se tiennent des meet-up autour de la vidéo, avec une session de questions-réponses en Facebook Live avec le doctorant qui a fait le cours. Des dizaines de meet-up dans 20 pays ont ainsi eu lieu ! C’est fascinant : on se rend compte à quel point l’intelligence artificielle infuse partout.

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