Jeudi 30 juin 2021 s’est tenu le Facebook AI Innovation Summit, l’événement européen annuel de Facebook AI Research. Cette édition a porté sur le thème « Construire un monde meilleur grâce à l’IA », marquant les six ans du laboratoire de Facebook AI Research de Paris avec ses leaders, ses chercheurs et ses partenaires académiques.
À l’occasion de ce temps fort qui a mis en lumière les réalisations du laboratoire au cours de l’année écoulée et sa vision pour l’avenir, voici quelques avancées inédites en matière d’IA partagées par les équipes de Fair lors de l’événement.
Habitat 2.0, le simulateur d’IA pour aider les robots dans les tâches domestiques
Fair a présenté Habitat 2.0, une version améliorée de son simulateur Habitat qui vise à permettre aux robots domestiques d'être formés dans des environnements interactifs et à des vitesses beaucoup plus rapides que son prédécesseur. Une démo vidéo d'un robot domestique effectuant des tâches telles que sortir les poubelles ou remplir un placard de provisions, y a également été dévoilée.
Facebook AI et Matterport annoncent également ouvrir à la communauté des chercheurs le plus grand ensemble de données de scans 3D d'intérieur jamais réalisé. Contrairement à la vision par ordinateur classique ou au traitement du langage naturel, où les ensembles de données peuvent être constitués à partir d'images ou de textes statiques sur internet, les données en 3D sont manifestement absentes de l'IA. Dans son communiqué, Facebook espère que l'ensemble des données de recherche 3D Habitat-Matterport (HM3D) rapprochera les chercheurs de la création d'agents d'IA (robots virtuels ou assistants personnels) qui pourront être entraînés en toute sécurité, à grande échelle et de manière reproductible dans une simulation.
L'IA au service du commerce
Les équipes de Facebook AI ont montré comment elles ont amélioré leur technologie d'IA pour faciliter les achats avec de nouvelles applications, comme la correspondance des produits et le marquage assisté par l'intelligence artificielle sur Facebook. Lorsqu'un vendeur publie une image sur sa page Facebook, l'IA l'aide à identifier les articles non étiquetés et lui suggère des étiquettes sur la base de son catalogue de produits. Quand un acheteur consulte une publication non étiquetée d'un vendeur, le système suggère des produits similaires en dessous de la publication à partir du catalogue de produits du vendeur.
Dans cette optique, Facebook a notamment introduit la recherche visuelle sur Instagram le 22 juin 2021 afin que les internautes puissent trouver des produits similaires en tapant sur une image. En mai dernier, Mark Zuckerberg, CEO et fondateur de Facebook, avait justement dévoilé sa vision pour le commerce lors de la publication des résultats financiers de l’entreprise.
La publication en open source d'une technologie de prévision Covid-19
Les équipes de Fair ont annoncé publier en accès libre l'ensemble de leurs modèles de prévision Covid-19 afin que les équipes d'intervention, les gouvernements et les chercheurs puissent les utiliser. Ces modèles d'IA, développés par Facebook AI en collaboration avec des chercheurs universitaires de l'Universitat Politècnica de Catalunya et de l'Université de Vienne, prennent désormais en compte les taux de vaccination, ce qui signifie qu'ils peuvent s'adapter de manière dynamique en fonction de la situation dans un pays spécifique, certains essayant d'administrer les deux doses le plus rapidement possible tandis que d'autres tentent de vacciner autant de personnes que possible avec une seule dose, par exemple.
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