Apple tente de combler son retard en matière d’intelligence artificielle
Les acteurs majeurs de l’industrie, que l’on regroupe sous l’acronyme GAFA ont compris depuis longtemps que l’intelligence artificielle serait un enjeu majeur dans les années à venir. Et comment fidéliser au mieux les développeurs, si ce n’est en leur facilitant la tâche ?
Alors que Google propose sa librairie TensorFlow depuis 2015 et que Microsoft propose sa boite à outils Microsoft Cognitive Toolkit depuis 2016, Apple a dévoilé cette semaine son Core ML. Il s’agit d’un framework permettant aux développeurs d’intégrer de l’intelligence artificielle de façon simplifiée dans des applications compatibles avec l’écosystème Apple ( iOS 11+, macOS 10.13+, watchOS 4.0+ et tvOS 11+).
Ce framework propose notamment de simplifier le traitement automatisé du langage et la vision artificielle.
La page officielle d’Apple permet entre autres de télécharger et utiliser les modèles publiques Places205-GoogleNet, ResNet50 , Inception V3 et VGG16 déjà connus des développeurs et chercheurs en intelligence artificielle. De quoi permettre aisément la classification d’images, la reconnaissance de types de scènes (bord de mer, scène d’intérieur..), la reconnaissance de lieux et identification de personnes ou objets.
Un outil de conversion et importation de modèles IA
Le framework permet également la conversion de modèles créés pour scikit-learn, Caffe et Keras (malheureusement à l’heure de la rédaction de cet article la compatibilité avec keras se limite à la version 1.2.2 alors que la dernière version officielle est la 2.0.2 ! ) grâce à un package python : coremltools (disponible sur le catalogue de packages pythons Pypi).
Si Core ML n’est pas révolutionnaire, il a le mérite de venir combler un certain retard d’Apple sur le sujet et de permettre aux développeurs de goûter aisément aux joies de l’intelligence artificielle sans avoir à recourir à des solutions tierces.
Plus d’informations sont disponibles sur la page officielle du framework Core ML.
