Au début des années 80, la science de l’intelligence artificielle était aussi une science des guillemets. Les spécialistes de l’IA en usaient pour présenter leurs systèmes capables « dans une certaine mesure » de « voir », de « raisonner », « apprendre » ou encore « entendre ».
Trois voire quatre décennies plus tard, la communication est devenue plus conquérante. Plus de guillemets, au chômage le conditionnel, le futur (meilleur bien sûr) est de mise. Ainsi le fondeur Intel voit-il dans Loihi, sa nouvelle puce neuromorphique à auto-apprentissage, la promesse d’un avenir où les grands problèmes sociaux ou industriels trouveraient des solutions autonomes grâce à l’expérience acquise.

Apprentissage, adaptation, évolution

Une puce neuromorphique implante de façon matérielle trois fonctions des neurones : traitement de l’information, communication et mémoire. La fiche d’identité d’une architecture neuromorphique comporte plusieurs signes particuliers : calcul parallèle, communication entre neurones de type un-vers-plusieurs, coopération des cœurs neuromorphiques pour réaliser une fonction spécifique, traitement basé sur l’expérience, capacités d’apprentissage, d’adaptation et d’interaction avec l’environnement, évolution en temps réel et, surtout, une sobriété énergétique remarquable. Intel annonce à ce propos que le rendement de Loihi vaut 1000 fois celui des systèmes d’apprentissage traditionnels.
 
Intel précise aussi que le rythme d’apprentissage de Loihi, doté de 130 000 neurones et 130 millions de synapses sur une puce gravée en 14 nm, s’est révélé 1 million de fois plus rapide que celui des autres réseaux neuronaux à impulsions. Le test a été effectué sur un jeu de données de chiffres manuscrits, bien sûr en raison de la difficulté de la reconnaissance de l’écriture. Entre le nom de l’aimé(e) gravé sur un banc public et la sténographie alambiquée du Journal de Samuel Pepys, la variabilité de l’écriture humaine est en effet étonnante. Comment fait donc le Père Noël ?
 
Dotée comme les humains de synapses plastiques, Loihi s’appuie sur le moteur d'apprentissage de ses cœurs neuromorphiques, chacun pouvant être programmé selon différents paradigmes d'apprentissage.