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Apple restructure les divisions IA, Siri et Machine Learning

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L’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et les réseaux de neurones profonds sont tous des sujets brûlants en ce moment. Après des décennies d’obscurité relative, ces technologies sont considérées comme la clé de la prochaine génération d’avancées informatiques. Apple a été considérée comme faisant du rattrapage dans ces domaines à certains égards et la société réorganise ses efforts pour les centraliser. Il a également embauché John Giannandrea, qui dirigeait l’équipe de recherche et d’intelligence artificielle de Google, pour superviser la nouvelle division.

Giannandrea dirigera une nouvelle organisation qui comprend Siri, l’équipe Core ML d’Apple (c’est l’API d’apprentissage automatique qu’Apple a lancée pour rendre l’IA et les tâches axées sur l’IA plus efficaces sur les appareils iOS), The Verge rapportsainsi que la division d’apprentissage automatique d’Apple dans son ensemble.

Apple est largement considéré comme en retard sur le marché de l’IA/ML par rapport à ses concurrents comme Amazon et Google. Le HomePod basé sur Siri de l’entreprise a été un rare raté pour l’entreprise – un haut-parleur dont l’objectif principal semble avoir été de vous enfermer dans l’utilisation des services Apple (et uniquement Apple) et de ruiner les comptoirs. Apple n’a rien dit sur les ventes de HomePod, mais on ne pense pas qu’elles soient très bonnes et Apple aurait capturé 4 à 6% du marché des haut-parleurs intelligents après avoir lancé la plate-forme.

Je n’ai aucune utilité pour les assistants personnels numériques sous quelque forme que ce soit, de n’importe quelle entreprise, mais je teste périodiquement Siri pour voir si le service s’est amélioré. Ce n’est pas le cas. L’affirmation traditionnelle est que l’une des raisons pour lesquelles Siri va être à la traîne est qu’Apple ne capture pas les océans absolus de données que Google, Facebook et d’autres entreprises de la Silicon Valley ont extraites de nos vies depuis une décennie ou plus maintenant. C’est peut-être vrai, mais je soupçonne que cela ne raconte pas toute l’histoire. Amazon, par exemple, continue de travailler sur ses propres projets d’IA – et Amazon s’est largement séparé de Google au point de développer sa propre version d’Android en raison de ses préoccupations concernant les politiques de confidentialité et l’utilisation des données de Google.

De plus, on ne sait pas pourquoi Apple a fait appel à Giannandrea, en particulier, pour mener cette charge. Apple a fait beaucoup de bruit sur son engagement envers la confidentialité des utilisateurs et l’a utilisé pour se différencier rhétoriquement d’entreprises comme Google. Faire appel à quelqu’un qui a supervisé le développement de l’IA et du ML chez Google en utilisant les mêmes ensembles de données qu’Apple n’a pas et ne rassemble pas soi-disant n’a pas beaucoup de sens, à moins qu’Apple ne prévoie d’apporter des changements majeurs à ses pratiques de collecte de données en même temps. Rien de ce genre n’a été annoncé.

Vous pouvez lire cette situation de différentes manières. D’une part, certains concluront qu’Apple effectue les mêmes types de collecte de données que Google ou qu’il souhaite, et que l’intégration de Giannandrea est un effort pour égaler le géant de la recherche dans ce domaine. Mais une autre option potentielle est que la valeur des données de Google sur ses utilisateurs peut être moins centrale pour la question de savoir pourquoi Siri a pris du retard sur ses concurrents qu’il n’est immédiatement apparent. Nous ne prétendons pas que l’hypothèse des données n’est pas vraie – nous n’avons aucune idée là-dessus d’une manière ou d’une autre – mais c’est aussi le genre d’explication qui pourrait être un facteur contributif sans constituer la raison primordiale Pourquoi une situation ressemble à ce qu’elle est. Quoi qu’il en soit, Apple prévoit clairement d’apporter des modifications importantes à ses programmes de développement AI/ML. Leur évolution devrait nous dire des choses utiles sur ce qui a retenu Apple.

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