Apple WWDC23 ne mentionne pas 'l'intelligence artificielle', préférant utiliser 'l'apprentissage automatique'

IT House News le 6 juin, en plus de lancer les nouveaux produits très attendus tels que Mac Pro et Vision Pro, Apple a également démontré ses dernières avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique lors de son discours d'ouverture de la WWDC 2023 lundi. Cependant, IT House a remarqué que contrairement à des concurrents tels que Microsoft et Google, qui promeuvent vigoureusement l'intelligence artificielle générative, Apple n'a pas mentionné le mot « intelligence artificielle » dans son discours, mais a plutôt utilisé plus souvent « apprentissage automatique » et « apprentissage automatique ». Des termes comme « ML ».

Par exemple, dans une démo d'iOS 17, Craig Federighi, vice-président senior de l'ingénierie logicielle, a présenté des améliorations à la correction automatique des erreurs et à la reconnaissance vocale :

La correction automatique des erreurs est pilotée par l'apprentissage automatique sur l'appareil, et nous avons continué à améliorer ces modèles au fil des ans. Le clavier exploite désormais un modèle de langage de transformation, la technologie de prédiction de mots la plus avancée disponible, rendant la correction automatique des erreurs plus précise que jamais. Et grâce à la puissance des puces Apple Silicon, l’iPhone peut exécuter ce modèle à chaque fois que vous appuyez sur une touche.

Il est à noter qu'Apple a mentionné le terme « transformateur » dans le domaine de l'intelligence artificielle dans son discours d'ouverture. La société parle spécifiquement d'un « modèle de langage de transformateur », ce qui signifie que ses modèles d'IA utilisent l'architecture de transformateur, qui est la technologie sous-jacente utilisée par de nombreuses IA génératives récentes, telles que le générateur d'images DALL-E et le chatbot ChatGPT. Le modèle de transformateur (un concept proposé pour la première fois en 2017) est une architecture de réseau neuronal pour le traitement du langage naturel (NLP) qui utilise un mécanisme d'auto-attention qui lui permet de prioriser différents mots ou éléments dans une séquence. Sa capacité à traiter les entrées en parallèle améliore considérablement l'efficacité et permet des progrès révolutionnaires dans les tâches de PNL telles que la traduction, le résumé et la réponse aux questions.

Selon Apple, le nouveau modèle de transformateur dans iOS 17 peut réaliser une correction automatique des erreurs au niveau de la phrase. Lorsque vous appuyez sur la barre d'espace, il peut compléter un mot ou une phrase entière. Il apprend également en fonction de votre style d’écriture pour orienter ses recommandations. Apple affirme également que la reconnaissance vocale "utilise un modèle de reconnaissance vocale basé sur un transformateur qui exploite un moteur neuronal pour rendre la reconnaissance vocale plus précise".

Dans le discours d'ouverture, Apple a également mentionné « l'apprentissage automatique » à plusieurs reprises, par exemple en décrivant la nouvelle fonction d'écran de verrouillage de l'iPad (« Lorsque vous sélectionnez une photo en direct, nous utilisons un modèle d'apprentissage automatique avancé pour synthétiser des cadres supplémentaires sur iPadOS ») ; Fonctionnalité PDF (« Grâce aux nouveaux modèles d'apprentissage automatique, iPadOS peut reconnaître les champs des PDF, vous permettant d'utiliser la saisie automatique pour remplir rapidement des informations telles que les noms, adresses et e-mails tirés de vos contacts, etc. » la fonctionnalité AirPods Adaptive Audio (" ); En personnalisant le volume, nous utilisons l'apprentissage automatique pour savoir comment vos préférences d'écoute évoluent au fil du temps"); et la fonctionnalité du widget Apple Watch Smart Stack ("Smart Stack utilise l'apprentissage automatique pour vous montrer des informations pertinentes lorsque vous en avez besoin").

Apple a également lancé une nouvelle application appelée Journal, qui utilise l'apprentissage automatique sur l'appareil pour fournir des recommandations personnalisées et inspirer les utilisateurs en matière de journal. Ces suggestions sont générées intelligemment en fonction des activités récentes de l'utilisateur, notamment des photos, des personnes, des lieux, de l'entraînement physique, etc., aidant ainsi les utilisateurs à commencer à enregistrer plus facilement.

Enfin, lors d'une démonstration du casque Vision Pro, la société a révélé que l'image dynamique sur les yeux de l'utilisateur est un avatar 3D spécial créé en scannant votre visage - grâce à l'apprentissage automatique, bien sûr.

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