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DeepMind révolutionne les algorithmes de tri grâce à son IA AlphaDev

Publié le 28/07/2023
DeepMind révolutionne les algorithmes de tri grâce à son IA AlphaDev

Google DeepMind a franchi une étape importante en matière d’intelligence artificielle avec la création d’AlphaDev, un système novateur qui révolutionne les algorithmes de tri. Inspiré par les succès d’AlphaZero et AlphaGo dans le domaine des jeux, AlphaDev embarque des algorithmes de tri remarquablement efficaces, offrant de nouvelles perspectives pour les systèmes informatiques.

Une nouvelle génération d’algorithmes de tri puissants et rapides

Les chercheurs de Google DeepMind ont utilisé AlphaDev pour créer une nouvelle génération d’algorithmes de tri, capables de répondre aux besoins croissants en puissance de calcul et en vitesse.

Ces nouveaux algorithmes ont démontré des performances inédites, avec des améliorations de l’ordre de 70 % par rapport aux algorithmes préexistants.

Pour parvenir à un tel résultat, AlphaDev utilise des instructions d’assemblage, qui sont des langages de programmation de bas niveau.

Cette approche a permis aux chercheurs d’identifier des pistes d’amélioration prometteuses pour les futurs modèles d’intelligence artificielle, tout en offrant une plus grande flexibilité pour les opérations informatiques.

Des implications majeures pour l’informatique et au-delà

Google DeepMind a décidé de rendre les algorithmes de tri générés par AlphaDev open source, les mettant ainsi à disposition du grand public via la bibliothèque Libc++.

Cette initiative vise à permettre aux développeurs et aux experts IT d’accéder à ces innovations et de les intégrer dans leurs propres applications. Ce qui favoriserait une adoption plus large et une amélioration continue de la technologie de tri.

Malgré les avancées prometteuses d’AlphaDev, certains experts, dont Mark Lee, chercheur d’une université britannique, soulèvent des doutes quant à la capacité des algorithmes de tri à résoudre pleinement les enjeux liés à la puissance de calcul.

La « rupture de la loi de Moore », qui fait référence à la limite de la miniaturisation des transistors et à la dissipation croissante de chaleur, reste un défi majeur à surmonter. Les algorithmes créés par AlphaDev ou d’autres IA pourraient offrir des améliorations, mais la résolution complète de cette rupture nécessitera des efforts supplémentaires.

Quoi qu’il en soit, les avancées apportées par AlphaDev se feront ressentir dans de nombreux domaines, où la puissance de calcul et la rapidité du traitement des données sont des enjeux cruciaux.

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