Lobe veut démocratiser l’intelligence artificielle

Nicolas Furno |

Lobe est un nouveau service web actuellement en bêta fermée qui vise à démocratiser un domaine de l’intelligence artificielle : le machine learning, ou apprentissage automatique en français. À travers une interface simplifiée, il doit permettre à n’importe qui de créer un modèle d’apprentissage automatisé, de le perfectionner à partir d’une série d’exemples, et ensuite de l’exporter pour l’exploiter dans une app. Cette vidéo de présentation résume bien le principe général et montre son fonctionnement pour créer des modèles simples.

https://www.youtube.com/watch?v=IN69suHxS8w

Cet outil simplifié ne permet pas d’en faire autant qu’un modèle créé à la main, mais Lobe va assez loin malgré tout. Il peut servir à identifier un objet sur une image, à reconnaître un visage et une expression faciale, ou une main et sa forme. Le service est aussi capable de distinguer des sons et il peut générer des images, par exemple des pétales de rose à partir d’une collection de photos. On trouvera sur le site officiel de nombreux autres exemples qui permettent de comprendre à quoi pourrait servir Lobe.

Chaque modèle créé dans Lobe est composé d’une série de briques de base (nommées « lobes ») que l’utilisateur peut lier pour enchaîner les actions associées. L’interface, créée par le célèbre Mike Matas qui a notamment travaillé sur la première version d’iOS, semble très simple à comprendre et à utiliser. Tous les réglages les plus avancés sont disponibles pour ceux qui en ont besoin, mais la promesse est vraiment de créer des modèles, ne serait-ce qu’en modifiant les exemples de base. Et tout cela se fait dans un simple navigateur web, il n’est pas nécessaire d’utiliser un système d’exploitation spécifique.

Un modèle ouvert dans Lobe, ici pour reconnaître la forme d’une main et l’associer à un emoji. En bas, tous les exemples utilisés pour que le modèle apprenne et améliore sa fiabilité.

Quand un moteur est prêt, il peut être testé directement sur le site grâce à la webcam ou en important des données. Mais la vraie finalité de Lobe est d’exporter un modèle de machine learning pour l’exploiter ensuite ailleurs. Deux formats sont proposés : le CoreML d’Apple et le TensorFlow de Google. Ce qui veut dire que l’on peut facilement utiliser ce qui a été créé avec ce service dans une app iOS ou Android. Pour tous les autres besoins, une API sera fournie et elle pourra être intégrée à n’importe quel projet, sur le web ou dans une app.

Pendant la bêta, Lobe reste entièrement gratuit, mais on ne connaît pas les conditions d’utilisation de la version finalisée. En attendant d’en savoir plus, vous pouvez vous inscrire sur le site officiel pour participer à la bêta.


avatar PiRMeZuR | 

Très intéressant ! Il y a pas mal de services faciles à utiliser pour le NLP (la compréhension du langage) comme api.ai, dialogflow ou même les français de Snips (que vous devriez présenter, ils font aussi un super boulot et essayent autant que possible de proposer des solutions hors-ligne) mais c’est le premier que je vois qui soit aussi simple pour la reconnaissance d’images. Et qui permette de garder le contrôle sur le modèle.

avatar pat3 | 

Ça commence par : s’inscrire avec son compte Google… WTF???? Toutes nos expérimentations servent alimenter l’incommensurable base de données ?

avatar vincentn | 

Intéressant. Si ces solutions peuvent démocratiser ce genre de choses et faciliter leur maitrise et intégration, ce sera une très bonne chose.
Même si là, contrairement à ce qu'écrit Nicolas, nous sommes plus dans une approche deep learning et pas du machine learning (ML) à proprement parlé. Ce sera très bien pour de l'analyse d'images, de vidéos, de sons, beaucoup moins pour d'autres choses, type NLP avec NER et catégorisations par exemple, où l'approche ML sera plus pertinente et efficiente.
De même que Dialogflow, Snips seront très bien pour effectuer certaines taches et proposer certains types de fonctionnalités (type Bots ou reconnaissance vocale, bref des assistants textes ou vocaux), beaucoup moins pour d'autres.

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