Pour l'ordinateur, classer les données sera un jeu d'enfant

Par 27 août 2008
Mots-clés : Smart city

Le MIT s'inspire du mode de réflexion des enfants pour permettre aux ordinateurs de catégoriser les informations qu'ils traitent en fonction de leur nature.

Les hommes ont une tendance naturelle à trouver un ordre pour organiser les masses d'informations auxquelles ils sont confrontés. Une capacité qui manque aux ordinateurs. Ils peuvent certes être programmés à établir une structure de classement des données, mais ils ne sont pas capables de choisir celle qui serait la plus pertinente en fonction du contenu qu'ils traitent. Une équipe du MIT a décidé de copier le mode de fonctionnement humain pour développer un algorithme à même de reproduire ce type de classification. "Nous nous sommes surtout inspirés du mode de réflexion des enfants", indique Josh Tenenbaum, professeur au MIT, spécialisé dans les sciences du cerveau. "A l'école, ils apprennent que chaque information fait partie d'un cercle plus large de données, et que l'on peut les relier entre elles".
Relier les éléments entre eux
"Ainsi, l'enfant apprend le concept de chien, qu'il relie à celui de mammifère puis à celui plus général d'animal". Il comprend ainsi la structure globale qui relie entre elles plusieurs données. La technologie élaborée par le MIT veut donner la possibilité à un ordinateur de reconnaître de la même façon le meilleur schéma à adopter. "Plutôt que de prédéterminer un type de structure à adopter, nous avons opté pour un algorithme capable d'envisager toutes les solutions, de les comparer entre elles, pour choisir au final la meilleure", précise Josh Tenenbaum. Ainsi, le système considère un panel de structures potentielles : linéaire, périodique, hiérarchisée, en grappe, en cercles... Il en sélectionne une, et présente sous cette forme les informations à l'utilisateur. Un modèle qui pourrait aider les scientifiques dans de nombreux domaines en leur permettant d'analyser d'importantes masses de données.
A terme, des avancées pour l'intelligence artificielle
Autre apport d'une telle solution : permettre aux chercheurs en intelligence artificielle de mieux appréhender le cerveau et ses méthodes de catégorisation des idées. "Les hommes effectuent ce genre d'opérations quotidiennement, inconsciemment", assure Josh Tenenbaum. "De nombreuses données sont ainsi classifiées, en fonction de leur nature. Je pense aux éléments chimiques que nous classons périodiquement, alors que notre catégorisation des animaux suit une structure en arbre, par exemple". Une logique que les chercheurs voudraient voir adoptée par leurs ordinateurs.

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