Apple progresse sur le machine learning avec MLX

Apple, le gĂ©ant de la technologie, vient de franchir une nouvelle Ă©tape dans sa quĂŞte de l’excellence en matière d’apprentissage machine. Le projet MLX d’Apple, un nouveau cadre de travail optimisĂ© pour le silicone d’Apple, a Ă©tĂ© mis Ă  la disposition du public via GitHub. Cette nouvelle rĂ©vĂ©lation donne un nouvel Ă©lan Ă  l’industrie de l’intelligence artificielle.

Apprentissage machine pour le silicone d’Apple

Dans le monde de la technologie, le progrès est toujours Ă  l’ordre du jour. L’apprentissage machine (ML) a fait un bond en avant avec l’introduction de MLX, un nouveau cadre de travail optimisĂ© pour le silicone d’Apple. Awni Hannun, de l’Ă©quipe ML d’Apple, a dĂ©fini le logiciel comme un outil efficient pour l’apprentissage machine, conçu spĂ©cifiquement pour le silicone d’Apple – en d’autres termes, pour votre ordinateur portable.

MLX se distingue par le fait qu’il simplifie la formation et le dĂ©ploiement des modèles ML pour les chercheurs qui utilisent le matĂ©riel d’Apple. Il s’agit d’un cadre pour les tableaux de type NumPy, conçu pour un apprentissage machine efficace et flexible sur les processeurs d’Apple. Ce n’est pas un outil destinĂ© aux consommateurs, mais plutĂ´t un environnement puissant pour les dĂ©veloppeurs qui souhaitent crĂ©er des modèles ML.

Familier aux développeurs

MLX tire son inspiration de cadres existants comme PyTorch, Jax, et ArrayFire. Cependant, il ajoute une fonctionnalitĂ© unique : un modèle de mĂ©moire unifiĂ©. Cela signifie que les tableaux rĂ©sident dans une mĂ©moire partagĂ©e et que les opĂ©rations peuvent ĂŞtre effectuĂ©es sur n’importe lequel des types d’appareils pris en charge sans avoir Ă  effectuer de copies de donnĂ©es.

Avec une API Python qui suit de près NumPy avec quelques exceptions, et une API C++ complète qui suit de près l’API Python, MLX se veut convivial tout en Ă©tant efficace pour former et dĂ©ployer des modèles. L’objectif est de faciliter la tâche des chercheurs pour Ă©tendre et amĂ©liorer MLX, afin d’explorer rapidement de nouvelles idĂ©es.

Assez bon au premier coup d’Ĺ“il

MLX semble, Ă  première vue, assez bon. Il est dotĂ© de plusieurs fonctionnalitĂ©s qui le distinguent, notamment l’utilisation d’API familières, mais aussi :

  • Les transformations de fonctions composable : MLX a des transformations de fonctions composable pour la diffĂ©rentiation automatique, la vectorisation automatique, et l’optimisation du graphe de calcul.

  • Le calcul paresseux : Les calculs dans MLX sont paresseux. Les tableaux ne sont matĂ©rialisĂ©s que lorsqu’ils sont nĂ©cessaires.

  • La construction dynamique de graphes : Les graphes de calcul dans MLX sont construits de manière dynamique. Changer les formes des arguments de fonction ne dĂ©clenche pas de compilations lentes, et le dĂ©bogage est simple et intuitif.

  • Multi-device : Les opĂ©rations peuvent ĂŞtre exĂ©cutĂ©es sur n’importe lequel des appareils pris en charge (actuellement, le CPU et le GPU).

  • MĂ©moire unifiĂ©e : Dans le modèle de mĂ©moire unifiĂ©, les tableaux de MLX vivent dans une mĂ©moire partagĂ©e. Les opĂ©rations sur les tableaux MLX peuvent ĂŞtre effectuĂ©es sur n’importe lequel des types d’appareils pris en charge sans avoir Ă  dĂ©placer les donnĂ©es.

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Ce qu’il peut dĂ©jĂ  rĂ©aliser

Apple a fourni une collection d’exemples de ce que MLX peut faire. Ils semblent confirmer que l’entreprise dispose maintenant d’un modèle de langage très efficace, d’outils puissants pour la gĂ©nĂ©ration d’images en utilisant Stable Diffusion, et une reconnaissance vocale très prĂ©cise. Cela correspond aux affirmations faites plus tĂ´t cette annĂ©e, et Ă  certaines spĂ©culations concernant la crĂ©ation d’un monde virtuel infini pour les futures expĂ©riences Vision Pro.

Développeurs, développeurs…

Finalement, Apple semble vouloir dĂ©mocratiser l’apprentissage machine. « MLX est conçu par des chercheurs en apprentissage machine pour des chercheurs en apprentissage machine », explique l’Ă©quipe. En d’autres termes, Apple a reconnu la nĂ©cessitĂ© de crĂ©er des environnements de dĂ©veloppement ouverts et faciles Ă  utiliser pour l’apprentissage machine afin de favoriser davantage de travaux dans cet espace.

Est-ce trop peu, trop tard ?

Étant donnĂ© le grand intĂ©rĂŞt suscitĂ© par Chat GPT de Open AI lors de son apparition l’annĂ©e dernière Ă  la mĂŞme Ă©poque, Apple est-elle vraiment en retard ? Nous ne le pensons pas. L’entreprise a clairement dĂ©cidĂ© de concentrer ses efforts sur l’Ă©quipement des chercheurs ML avec les meilleurs outils qu’elle peut fabriquer, y compris de puissants Macs M3 pour construire des modèles. Aujourd’hui, elle veut traduire cette attention en outils d’intelligence artificielle viables et centrĂ©s sur l’humain, pour que nous puissions tous en profiter. Il est bien trop tĂ´t pour dĂ©clarer Apple vaincu dans une guerre de l’industrie de l’IA qui ne fait que commencer.

L’utilitĂ© de MLX dans le domaine de l’Ă©ducation

Avec ces progrès dans l’apprentissage machine, une question primordiale se pose : comment ces innovations peuvent-elles ĂŞtre utilisĂ©es pour amĂ©liorer l’Ă©ducation ? Avis de professeurs, ambassadeurs et ambassadrices de l’enseignement ouvert et en ligne sont unanimes : les possibilitĂ©s semblent infinies.

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Dans le domaine des cours particuliers, par exemple, l’intelligence artificielle pourrait permettre de personnaliser encore plus l’enseignement, en adaptant le rythme et le contenu du cours au profil de chaque Ă©lève. L’outil pĂ©dagogique MLX pourrait ainsi aider Ă  combler les lacunes et Ă  renforcer les points forts de chaque Ă©tudiant, en proposant des exercices et des activitĂ©s adaptĂ©es.

Depuis Paris, face Ă  leur webcam, les enseignants pourraient Ă©galement bĂ©nĂ©ficier des avancĂ©es de l’apprentissage machine. En utilisant des solutions open source basĂ©es sur MLX, ils seraient en mesure d’analyser en temps rĂ©el les rĂ©actions de leurs Ă©lèves, d’identifier les points de blocage et d’adapter leur enseignement en consĂ©quence. L’avis de nombreux professeurs confirme cette hypothèse, qui pourrait rĂ©volutionner l’enseignement Ă  distance.

De plus, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’Ă©ducation pourrait Ă©galement ouvrir la voie Ă  de nouvelles formes d’Ă©valuation. Au lieu de se baser uniquement sur des examens ponctuels, les enseignants pourraient utiliser des systèmes basĂ©s sur MLX pour suivre en continu les progrès de leurs Ă©lèves. Cette approche pourrait rendre l’Ă©valuation plus juste et plus prĂ©cise, tout en rĂ©duisant le stress associĂ© aux examens traditionnels.

MLX et le futur de l’industrie de la data science

Le dĂ©veloppement de MLX par Apple n’est pas seulement une avancĂ©e technologique, c’est aussi une promesse pour l’avenir. En effet, ce nouvel outil pourrait considĂ©rablement changer la façon dont les scientifiques des donnĂ©es travaillent.

MLX pourrait permettre aux data scientists de dĂ©velopper des modèles d’apprentissage machine beaucoup plus rapidement qu’auparavant. Cela pourrait accĂ©lĂ©rer la recherche dans de nombreux domaines, allant de la santĂ© Ă  l’environnement, en passant par l’Ă©conomie.

De plus, comme MLX est open source, il pourrait contribuer à démocratiser la data science. En effet, en mettant à disposition des chercheurs du monde entier un outil aussi puissant, Apple pourrait contribuer à réduire les inégalités entre les instituts de recherche. Même les petites équipes de chercheurs pourraient ainsi avoir accès à des technologies de pointe, et contribuer à faire avancer la science.

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En somme, le dĂ©veloppement de MLX est une avancĂ©e majeure pour l’apprentissage machine, et pour l’industrie de la data science. Il dĂ©montre une fois de plus l’engagement d’Apple dans le dĂ©veloppement de technologies permettant d’amĂ©liorer notre monde.

Conclusion

Avec le dĂ©veloppement de MLX, Apple confirme une fois de plus sa position de leader dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ce nouvel outil, destinĂ© aux chercheurs en apprentissage machine, promet d’accĂ©lĂ©rer la recherche et de dĂ©mocratiser l’accès Ă  cette technologie.

Bien que certains puissent considĂ©rer qu’Apple arrive tardivement sur le marchĂ© de l’intelligence artificielle, l’entreprise dĂ©montre une fois de plus sa capacitĂ© Ă  innover et Ă  apporter des solutions d’avant-garde. L’avenir nous dira si cette stratĂ©gie porte ses fruits, mais une chose est sĂ»re : l’apprentissage machine a encore de beaux jours devant lui, et nous sommes impatients de voir quelles nouvelles avancĂ©es il nous rĂ©serve.

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