• Le 01 septembre 2015

Facebook a récemment ouvert à Paris un laboratoire de recherche dédié à l'Intelligence Artificielle (IA) : le Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR). U enseignant-chercheur du Laboratoire d’Informatique Nantes Atlantique (LINA) a été invité à travailler quelques mois au sein de ce laboratoire. L'idée de Florian Richoux, 32 ans : faire avancer les connaissances et la recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle... grâce aux jeux vidéos. Une première mondiale.

  • Comment avez-vous été contacté par Facebook ?

"Tout est parti d'un tweet. Je participe depuis 2011 aux compétitions d'Intelligence Artificielle (IA) du jeu vidéo StarCraft. À l'époque, un autre français y participait, Gabriel Synnaeve, qui travaille aujourd'hui au Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR). De mon côté, je m'intéresse de près, et depuis longtemps, aux techniques de "Deep Learning" (apprentissage profond). J'ai donc envoyé un tweet demandant à mes followers des conseils et des tutoriels pour pouvoir les comprendre. Là, Gabriel m'a répondu en plaisantant "Tu devrais venir faire un stage chez nous pendant 3 mois, ça te formerait". J'ai pris cela à moitié au premier degré, répondant que j'étais très intéressé. Et ça s'est monté comme ça."

  • Quel est l'objectif du laboratoire de recherche ouvert par Facebook ?

"L'objectif est de faire avancer les recherches dans le domaine de l'apprentissage automatique et de développer des technologies permettant aux personnes de mieux communiquer. À long terme, FAIR cherche à comprendre l'intelligence. En ce sens, les jeux constituent un excellent environnement de tests. Les techniques actuelles de Deep Learning donnent de très bons résultats mais on ne les comprend pas encore bien. Google DeepMind a par exemple utilisé ces techniques pour développer une intelligence artificielle qui joue à différents jeux Atari, mais il s'agit de jeux avec peu d'interactions, dans lesquels le joueur est placé dans un environnement très simple, ne contrôlant qu'une entité (un personnage, un vaisseau, une barre, ...) et n'interagissant qu'avec un petit nombre d'individus (une balle dans le cas du casse-brique par exemple). On ne sait pas si ces méthodes pourraient être exploitées pour apprendre à jouer à un jeu aux interactions plus nombres et complexes."

  • C'est sur quoi travaille le laboratoire actuellement ?

"FAIR travaille principalement sur des problèmes d'apprentissage machine avec application entre autres à la vision par ordinateur et au traitement du langage naturel. Mais cet été, je participe à un projet s'inscrivant dans un autre domaine d'application. On considère un sous-ensemble du jeu de stratégie en temps réel StarCraft où il s'agit de contrôler une armée (de 20, 30, 40 unités par exemple) hétérogène (les unités ayant différentes caractéristiques) afin de remporter une bataille contre une armée adverse avec le même rapport de force. Ce projet vise au delà des travaux de Google DeepMind dans le sens où il s'agit de faire apprendre à contrôler plusieurs entités dans un environnement où les combinaisons d'interactions sont nettement plus riches."

  • Quel savoir-faire apportez-vous au cœur de ce projet ?

"J'apporte surtout mon expertise en Game AI (intelligence artificielle dans les jeux), notamment autour du jeu StarCraft. C'est donnant-donnant : j'apprends les techniques de Deep Learning et Facebook lance ce projet autour de ce jeu. Si tout va bien, nous aboutirons sur un modèle d'apprentissage performant et une implémentation open-source. Et si nous en avons le temps, nous pourrons injecter ce système dans une vraie intelligence artificielle participant aux compétitions d'IA pour StarCraft."

  • Quelle est la suite à présent ?

"Mon expérience au laboratoire touche à sa fin. Je quitte Paris pour revenir à Nantes. Les choses sont maintenant pratiquement sur les rails pour commencer à lancer les vraies expériences d'apprentissage. Je continuerai à collaborer à distance à partir de Nantes."