David Silver, plus connu pour avoir dirigé le développement d’AlphaGo, vient de recevoir le prix ACM (Association for Computing Machinery) en informatique. Ce dernier « récompense les informaticiens en début et en milieu de carrière dont les contributions à la recherche ont un impact fondamental et de vastes implications ».Le lauréat, également professeur à l’University College de Londres, est chercheur principal à l’entreprise britannique DeepMind, rachetée par Google en 2014, au sein duquel il a dirigé de nombreux projets de développement de programmes capables de jouer à des jeux, dont AlphaGo pour le jeu de go. Ce programme a commencé à se faire connaître en octobre 2015, quand il a battu le joueur professionnel français Fan Hui. En mars 2016, il a ensuite battu Lee Sedol, un des meilleurs joueurs du monde, par un score de 4-1. Et en 2017, il a battu le champion du monde Ke Jie (3-0). Depuis, Alphago a pris sa retraite et l’équipe de Silver a annoncé qu’elle allait se consacrer à d’autres défis.
Il a ensuite développé l’algorithme AlphaZero, qui était capable d’apprendre à jouer aux échecs, au Shogi et au Go tout seul avec uniquement les règles du jeu.
Plus récemment, Silver a codirigé le projet AlphaStar, qui joue à StarCraft. AlphaStar a été officiellement présenté en janvier 2019 et qui a obtenu le statut de « Grand Maître » sept mois plus tard, en août 2019.
« L’enseignement de programmes informatiques pour jouer à des jeux, contre des humains ou d’autres ordinateurs, est une pratique centrale de la recherche en IA depuis les années 1950. Le jeu, qui nécessite qu’un agent prenne une série de décisions vers un objectif – gagner – est considéré comme un fac-similé utile des processus de pensée humaine. Le jeu offre également aux chercheurs des résultats facilement quantifiables », note l’ACM.
L’association s’est intéressée à ce type de programme depuis 1997, lorsqu’elle a parrainé un tournoi dans lequel DeepBlue d’IBM est devenu le premier ordinateur à vaincre un champion du monde d’échecs, Gary Kasparov. « L’objectif des chercheurs n’était pas simplement de développer des programmes pour gagner des jeux, mais d’utiliser le jeu comme pierre de touche pour développer des machines aux capacités simulant l’intelligence humaine », précise l’ACM.
« Peu d’autres chercheurs ont suscité autant d’enthousiasme dans le domaine de l’IA que David Silver. Les concours humains contre machines sont depuis longtemps une référence pour l’IA. Des millions de personnes à travers le monde ont regardé AlphaGo battre Lee Sedol à la télévision en mars 2016. Mais ce n'était que le début de l'impact de Silver. Ses idées sur l'apprentissage du renforcement en profondeur sont déjà appliquées dans des domaines tels que l'amélioration de l'efficacité du réseau électrique britannique, la réduction de la consommation d'énergie dans les centres de données de Google et la planification des trajectoires des sondes spatiales pour l'Agence spatiale européenne », constate Cherri M. Pancake, présidente de l’ACM.
L’ACM ajoute également que « Silver est l'un des principaux promoteurs d'un nouvel outil d'apprentissage mécanique appelé « deep reinforcement learning », dans lequel l'algorithme apprend par essais et erreurs dans un environnement interactif. L'algorithme ajuste continuellement ses actions en fonction des informations qu'il accumule pendant son fonctionnement. Dans l'apprentissage par renforcement profond, des réseaux neuronaux artificiels - des modèles de calcul qui utilisent différentes couches de traitement mathématique - sont efficacement combinés avec les stratégies d'apprentissage par renforcement pour évaluer les résultats des essais et erreurs. Au lieu de devoir calculer tous les résultats possibles, l'algorithme fait des prédictions qui conduisent à une exécution plus efficace d'une tâche donnée ».
Le prix comporte une somme de 250 000 $, fourni par ACM et la société indienne de prestation de services informatiques Infosys. David Silver recevra officiellement sa récompense lors d’un banquet prévu le 20 juin 2020 à San Francisco, en Californie.
Source : ACM
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