Z Digital Agency Manager a interviewé Rand Hindi, fondateur chez Snips.ai, pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle dans le monde de l’Internet des objets. De la confidentialité des données à la création pionnière de données pour l’apprentissage automatique, Rand Hindi a beaucoup à raconter sur le monde en évolution rapide de l’IA.
Tu as commencé à coder à 10 ans, quelle est ton histoire personnelle ?
Enfant, j’adorais l’électronique. Je passais mes journées à construire des trucs et à casser tous les appareils de la maison pour voir comment ils fonctionnaient. Ma mère, probablement lassée de devoir acheter de nouvelles télévisions, a décidé de m’offrir un livre de programmation. Elle m’a mis devant un ordinateur et m’a dit « tiens, maintenant tu peux faire et casser des choses autant de fois que tu veux ! ». Je pense que c’était un bon choix 🙂
J’ai tout de suite compris que c’était ce que je voulais faire. Suite à cela, j’ai créé une startup à 14 ans (un réseau social), une agence web à 15 ans, avant de faire un doctorat en IA à 21 ans, pour finalement aboutir à mon entreprise actuelle, Snips.
Snips utilise l’IA pour permettre à ses entreprises clientes avec une IA de reconnaissance vocale de déclencher des actions spécifiques au niveau de l’appareil du client. Peux-tu expliquer ton entreprise en quelques lignes ?
Snips est une plateforme vocale pour les appareils connectés. Elle permet à quiconque d’ajouter la voix à ses produits, des téléviseurs aux voitures en passant par les machines à café. Imagine que tu aies ton propre Siri pour ton produit. La particularité est que tout est traité directement sur l’appareil, sans que rien ne soit envoyé dans le cloud. Cela fait de Snips la première solution Private by Design, conforme au GDPR, sur le marché.
Quelles sont les méthodes d’IA utilisées par Snips ? Quels sont les avantages par rapport à d’autres méthodes dans ce cas précis (RNN, Feedforward, etc.) ?
Notre plateforme vocale comporte de multiples composants, de la détection des mots chauds à la reconnaissance vocale, en passant par la compréhension du langage naturel et le dialogue. Chacun utilise un modèle de réseau neuronal spécifique, adapté à la tâche particulière qu’il doit résoudre. Le défi que nous avions à relever portait sur l’adaptation des réseaux neuronaux profonds pour qu’ils puissent fonctionner sur des ordinateurs minuscules, tels qu’un Raspberry Pi.
L’IoT et les ChatBots sont un marché massif, qui subit de sérieuses innovations, comment vois-tu l’avenir avec l’IA sur ce marché ? Quels sont les défis auxquels toi et d’autres sont confrontés en termes de technologie (peut-être à cause des ensembles de données, de la puissance de calcul, des algorithmes, etc.)
Je suis convaincu que les algorithmes NLP finiront par converger et se standardiser pour la plupart des tâches. Par conséquent, la véritable bataille se jouera autour des données pour entraîner ces algorithmes. Nos recherches internes montrent qu’avec une quantité suffisante de données, de nombreux modèles finissent par avoir des performances similaires.
C’est pourquoi, chez Snips, nous nous concentrons sur la génération de données de haute qualité, sans avoir besoin de vrais utilisateurs. L’idée est de simuler des utilisateurs qui parlent à des appareils pour construire des ensembles de données avec des milliers de phrases pour chaque intention d’assistant. En procédant ainsi, tu résous non seulement le problème du démarrage à froid (tu n’as pas besoin d’attendre d’avoir des utilisateurs), mais tu peux aussi générer des données plus diverses et plus représentatives. La génération de données sera très bientôt un sujet clé de l’apprentissage automatique.
Quels seraient pour toi les 2 principaux cas d’utilisation en entreprise que tu prévois avec l’IA dans les 10 prochaines années, et que nous ne voyons pas venir ?
Je ne peux pas parler pour les autres industries, mais en ce qui concerne la voix et l’entreprise, je pense que la bureautique (contrôler les bâtiments, les salles de réunion, etc. par la voix) et les assistants de travail sur le terrain sont de gros cas d’utilisation.
Peux-tu décrire pour nous l’écosystème français de l’IA, et lister quelques initiatives importantes dans le pays ?
La France a toujours eu un grand vivier de talents en IA, car les systèmes éducatifs encouragent fortement les mathématiques et l’ingénierie. Cela a donné naissance à de nombreuses startups, ce qui fait de la France le deuxième pays après le Royaume-Uni en termes de création de startups dans le domaine de l’IA.
En ce qui concerne le gouvernement, il y a une grande initiative en cours, appelée France AI, pour déterminer la stratégie du pays avec l’IA et son impact sur les emplois, l’économie, l’éducation, etc. Cela devrait déboucher sur de nouvelles politiques dans les mois à venir, en vue de faire de la France un leader de l’IA à l’échelle mondiale.
