Vers une Intelligence artificielle plus efficace

Les systèmes analogiques promettent une Intelligence artificielle (IA) plus rapide et plus efficace sur le plan énergétique. Mais leur entraînement rencontre des difficultés que n’ont pas les réseaux numériques. Une équipe franco-suisse, impliquant des scientifiques de l'Institut d’électronique et des technologies du numérique (IETR, CNRS - CentraleSupelec - INSA Rennes - Nantes Université - Université de Rennes), a fait fonctionner des réseaux neuronaux physiques en se passant de rétropropagation (méthode de calcul du gradient de l'erreur pour chaque neurone du réseau), ce principe étant difficile à implémenter dans le monde analogique. Publiés dans la revue Science, ces travaux lèvent un verrou important pour le développement des systèmes d’IA analogiques.