Aux États-Unis, le machine learning est devenu une priorité majeure pour l’armée américaine, par l’intermédiaire de la DARPA. De quoi continuer d’alimenter l’avance américaine sur une tendance IT majeure.
Nous l’évoquons régulièrement ici, la DARPA, Defense Advanced Research Projects Agency, est une agence américaine qui joue un rôle essentiel dans l’innovation en insufflant des budgets considérables dans les entreprises afin de soutenir la R&D militaire. C’est ainsi que la DARPA est à l’origine de Unix, d’Internet et des backbones, de l’impression 3D, des robots, de la biomécanique, des satellites d'observation (surveillance) spatiale, etc.
Et une nouvelle fois la DARPA donne le ‘la’ en fixant une nouvelle priorité, le machine learning.
Machine learning pour les stratégies militaires américaines
L’agence propose de financer des projets de construction de modèles complexes pour le machine learning. Comparables à des algorithmes, les modèles sont une des bases du machine learning, celle qui permet de comparer deux données — des lignes de code, des images, des processus… – afin de créer des associations, sur le mode de l’apprentissage par comparaison.
La complexité de la construction des modèles est double : elle nécessite de nombreuses ressources et compétences, ingénieurs, experts informatiques, scientifiques, data scientists, experts métiers, Big Data ; ainsi que du temps, beaucoup de temps, car l’approche est nouvelle et les développements procèdent à tâtons.
La DARPA recherche des data scientists
L’appel à projets de la DARPA vise donc à compenser le manque d’experts, particulièrement les data scientists, en automatisant la création de modèles au travers de systèmes d’apprentissage qui vont tirer profit de l’explosion des volumes de données. L’objectif étant de disposer de modèles et de scénarios permettant de prédire et d’anticiper des éléments stratégiques qui vont influencer les stratégies militaires, comme les conditions météorologiques, les mouvements de troupes, le trafic automobile, les attitudes individuelles et politiques, etc.
Le programme prévoit deux phases de 24 mois. De quoi une nouvelle fois permettre à l’industrie américaine de prendre de l’avance, cette fois-ci sur le machine learning, le Big Data et sur les analytiques.
