Il y a deux ans de cela, Google lançait le Knowledge Graph, un outil hypertextuel assez poussé devant permettre une forme de connaissance sémiologique des informations et les liant entre eux par le bais de catégories plus générales (humain, animaux, bâtiment, lieux). Malheureusement, la révolution annoncée accoucha (comme souvent en ce cas), d’une petite souris juste capable répondre à des questions du type de celles que l’on pose aujourd’hui à un assistant numérique à la Google Now. Surtout, le Knowledge graph fonctionne encore par simple accumulation de données et non pas selon les principes des dernières avancées dans les systèmes d’apprentissage autonomes ou semi-autonomes (Machine Learning).
Le Knowledge Graph, encore très perfectible
Google a donc décidé de pousser un pion plus loin, et présentera dans une semaine le Knowledge Vault, fruit de recherches cette fois basées sur les systèmes d’apprentissages. Knowledge Vault serait capable d’aller chercher lui même les informations sur la toile, d’assimiler des « savoirs » (toujours de façon autonome) et d’établir des connections entres les différentes informations récupérées. Et les connaissances qu’il acquiert sur un sujet, c’est encore une fois seul qu’il décide de les accroître, afin de rester à jour sur certains sujets. Véritable ogre virtuel des réseaux, le Knowledge Vault devrait accumuler et surtout intégrer une somme de références encore jamais vue sur ce genre de système.
Cette fois c’est la bonne ?
L’objectif de cette avancée technologique (et ici surtout logicielle) est bien sûr de fournir à Google Now un moteur de traitement de données infiniment supérieur à l’actuel, et ainsi de permettre à Google de creuser l’écart avec la concurrence, (qui se résume dans les faits à Apple et son Siri si l’on s’en tient aux parts de marché respectives des OS mobiles). Reste qu’il faudra juger de tout cela sur pièces d’ici quelques jours (la présentation est fixée au 25 août). Dès lors qu’il s’agit d’IA ou de la re-création d’un Jarvis contemporain, les recherches récentes sur le sujet se sont avérées très souvent décevantes par rapport aux (énormes) attentes initiales.
