AlphaDev de Google DeepMind, un système d'intelligence artificielle (IA) dérivé de la fondation AlphaZero, a réussi à générer des algorithmes capables de trier des données jusqu'à trois fois plus rapidement que leurs équivalents créés par l'homme. Le système d'IA utilise l'apprentissage par renforcement pour développer des algorithmes innovants qui surpassent la compétence de ceux développés par les programmeurs depuis plusieurs décennies.
Les détails du projet ont été divulgués sur le blog de DeepMind et publiés dans la revue scientifique Nature. En tant qu'amélioration d'AlphaZero, qui a excellé dans la maîtrise des stratégies de jeu de Go et d'échecs, AlphaDev promet de révolutionner les techniques d'optimisation des algorithmes.
Le processus de formation au tri d'AlphaDev a été réalisé à l'aide d'une méthode décrite par les chercheurs comme un "jeu en langage assembleur à un seul joueur". Grâce à cette approche, les algorithmes de tri ont été développés de manière incrémentale, AlphaDev recherchant constamment des options pour améliorer les itérations précédentes. Le système d'IA utilise des réseaux neuronaux pour comparer et déplacer les valeurs, dans le but d'obtenir des résultats précis en un minimum de temps.
Daniel Mankowitz, scientifique chez DeepMind, a déclaré : "La loi de Moore touche à sa fin, les puces approchent de leurs limites physiques fondamentales. Nous devons trouver des moyens nouveaux et innovants d'optimiser l'informatique. AlphaDev semble être une avancée significative dans cette direction.
La recherche s'est concentrée sur le tri de courtes listes de trois à cinq caractères, qui seraient les algorithmes les plus couramment utilisés par les programmeurs. Selon DeepMind, ces algorithmes sont utilisés des billions de fois par jour. Pour les séquences de tri plus longues comprenant jusqu'à 250 000 éléments, les améliorations de la vitesse étaient marginales par rapport aux méthodes existantes.
Compte tenu des résultats actuels, le prochain objectif d'AlphaDev est d'étudier les techniques d'optimisation dans des langages de programmation de plus haut niveau, tels que le C++. Cette exploration devrait permettre d'améliorer encore la vitesse et d'offrir de nouveaux avantages aux développeurs.
La percée d'AlphaDev pourrait potentiellement conduire à des avancées dans les plateformes low-code et no-code comme AppMaster, où les développeurs et les non-développeurs construisent des applications robustes pour le back-end, le web et les mobiles. Avec une plateforme comme AppMaster, les utilisateurs peuvent construire visuellement des modèles de données, créer une logique d'entreprise grâce à un concepteur BP intuitif et développer des API REST et WSS endpoints. Cela facilite la création rapide et rentable de solutions logicielles évolutives pour un large éventail de clients, des petites entreprises aux grandes sociétés.
