{"id":38018,"date":"2024-05-02T19:02:03","date_gmt":"2024-05-02T19:02:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/gabon\/politique\/des-algorithmes-sattaquent-aux-odeurs-2"},"modified":"2024-05-02T21:25:43","modified_gmt":"2024-05-02T21:25:43","slug":"des-algorithmes-sattaquent-aux-odeurs-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/gabon\/toutes-les-actualites\/des-algorithmes-sattaquent-aux-odeurs-2","title":{"rendered":"Des algorithmes s’attaquent aux odeurs"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Gabon. <\/strong><\/span>Les performances impressionnantes de grands mode\u0300les de langage peuvent entretenir l’illusion que l’IA a\u0300 base d’apprentissage automatique est capable de tout faire. Or, elle bute sur nombre d’impasses. La simulation du sens de l’odorat en est une.<\/p>\n

Difficulte\u0301 a\u0300 constituer des bases de donne\u0301es d’entrai\u0302nement<\/b><\/p>\n

D’abord parce que le fonctionnement des re\u0301cepteurs olfactifs n’est pas encore comple\u0300tement compris. \u00ab\u00a0De\u0300s avant la perce\u0301e de la vision par ordinateur ou la mode\u0301lisation du son, on connaissait beaucoup de choses sur les ondes sonores et lumineuses et on savait les mesurer avec pre\u0301cision. Ce n’est pas le cas en matie\u0300re d’olfaction, les parfumeurs se servent seulement de mots pour de\u0301crire les diffe\u0301rences entre odeurs\u00a0\u00bb, explique Matej Hladis\u030c, doctorant a\u0300 l’Institut de chimie de Nice (Co\u0302te d’Azur).<\/p>\n

S’y ajoute la difficulte\u0301 a\u0300 constituer des bases de donne\u0301es d’entrai\u0302nement. On peut facilement collecter et stocker des images et des sons depuis Internet. Pour les odeurs, c’est plus laborieux. \u00ab\u00a0Il faut faire venir des gens dans un endroit de\u0301die\u0301, e\u0301quipe\u0301 et ventile\u0301 correctement, pour leur pre\u0301senter des fioles d’odorants \u00ab\u00a0, continue Matej Hladis\u030c. D’ou\u0300 des corpus bien moins volumineux que pour les images.<\/p>\n

Ne\u0301anmoins, de\u0301but 2023, le chercheur a cosigne\u0301 une e\u0301tude montrant de nets progre\u0300s dus a\u0300 une me\u0301thode particulie\u0300re de l’apprentissage automatique: les re\u0301seaux de neurones en graphes (GNN). Fin aou\u0302t 2023, des chercheurs d’une start-up issue de Google Research, Osmo, et du centre Monell sur la chimie des sens (E\u0301tats-Unis) ont pre\u0301sente\u0301 dans Science des re\u0301sultats issus de la me\u0302me approche. Une donne\u0301e en graphe consiste en plusieurs variables (des n\u0153uds) connecte\u0301es entre elles par des liens. Or, avec ses atomes et leurs liaisons chimiques, une mole\u0301cule est une donne\u0301e particulie\u0300rement adapte\u0301e a\u0300 un GNN.<\/p>\n

L’odorat repose sur 400 re\u0301cepteurs olfactifs, et chaque odorant (une mole\u0301cule correspondant a\u0300 une odeur) en active une combinaison (le code combinatoire des odeurs). Il existe 2,4 millions de paires de re\u0301cepteurs olfactifs-odorants, mais seulement 46.700 ont e\u0301te\u0301 identifie\u0301es et de\u0301crites en laboratoire. L’Institut de chimie de Nice a donc entrai\u0302ne\u0301 un GNN avec 45.000 de ces paires, puis l’a teste\u0301 avec le reste.<\/p>\n

Re\u0301sultat ? Non seulement le mode\u0300le pre\u0301dit mieux que d’autres approches quel odorant active quels re\u0301cepteurs, mais il peut extrapoler et pre\u0301dire le code combinatoire a\u0300 partir de n’importe quelle mole\u0301cule. \u00ab\u00a0Le mode\u0300le est encore limite\u0301 par le volume et la qualite\u0301 du jeu d’entrai\u0302nement, pre\u0301vient Matej Hladis\u030c. Ses re\u0301sultats sont donc meilleurs sur les re\u0301cepteurs olfactifs les plus e\u0301tudie\u0301s, mais de\u0300s qu’il y aura de nouvelles expe\u0301riences de laboratoire, il gagnera en pre\u0301cision. \u00a0\u00bb<\/p>\n

La nume\u0301risation des odeurs reste un casse-te\u0302te<\/b><\/p>\n

Le projet d’Osmo et du centre Monell vise plus directement a\u0300 de\u0301crire une odeur perc\u0327ue. L’e\u0301quipe a puise\u0301 dans deux bases professionnelles 5000 mole\u0301cules associe\u0301es a\u0300 des termes comme \u00ab\u00a0acacia\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0balsamique\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0cassis\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0tropical\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0cafe\u0301 bru\u0302le\u0301\u00a0\u00bb, etc. pour entrai\u0302ner un GNN. En paralle\u0300le, ont e\u0301te\u0301 se\u0301lectionne\u0301es 15 personnes capables de qualifier correctement un odorant, a\u0300 l’aide d’un lexique de 55 mots a\u0300 noter de 1 a\u0300 5. Puis humains et algorithme se sont vu soumettre les me\u0302mes 323 odorants et leurs re\u0301sultats ont e\u0301te\u0301 compare\u0301s.<\/p>\n

Pour un odorant donne\u0301, le GNN pre\u0301dit mieux les termes descriptifs fournis en moyenne par les participants que chacun des participants eux-me\u0302mes. Le mode\u0300le est aussi meilleur pour de\u0301crire 53 % des mole\u0301cules que l’humain \u00ab\u00a0me\u0301dian\u00a0\u00bb (celui qui est moins bon qu’une moitie\u0301 du groupe mais meilleur que l’autre moitie\u0301). Ce genre de technologie pourrait par exemple servir a\u0300 des parfumeurs qui auraient besoin de remplacer un composant tout en gardant la me\u0302me senteur.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Une IA pourrait facilement trouver les bons odorants parmi des milliers dans une liste, e\u0301pargnant la ta\u0302che fastidieuse d’avoir a\u0300 parcourir des catalogues \u00a0\u00bb imagine le chercheur Michael Schmuker, qui travaille sur des sujets similaires a\u0300 l’Universite\u0301 du Hertfordshire (Royaume-Uni). Mais la nature insaisissable des odeurs fait de leur nume\u0301risation un casse-te\u0302te encore loin d’e\u0302tre comple\u0300tement re\u0301solu. \u00ab\u00a0Me\u0302me si tous les composants chimiques d’une odeur sont identifie\u0301s, il reste tre\u0300s difficile de les combiner aux bonnes proportions. \u00a0\u00bb<\/p>\n

Les GNN, les re\u0301seaux de neurones en graphes<\/b><\/p>\n

Les articles de recherche sur les re\u0301seaux de neurones en graphes (GNN, pour \u00ab\u00a0graph neural networks\u00a0\u00bb) ont e\u0301merge\u0301 au milieu des anne\u0301es 2000. Mais la me\u0301thode a vraiment de\u0301colle\u0301 vers 2015-2016. Particulie\u0300rement approprie\u0301 a\u0300 des travaux sur les mole\u0301cules (me\u0301dicaments, mate\u0301riaux, parfums), un graphe peut en fait repre\u0301senter toute donne\u0301e consistant en plusieurs variables relie\u0301es. \u00ab\u00a0Par exemple, les n\u0153uds peuvent e\u0302tre des villes et les liens peuvent montrer si des routes les connectent. Un GNN peut e\u0302tre entrai\u0302ne\u0301 sur des donne\u0301es pre\u0301sente\u0301es sous forme de graphe et apprendre a\u0300 pre\u0301dire d’autres proprie\u0301te\u0301s de graphes\u00a0\u00bb, explique Alvaro Sanchez, chez Google. Ce chercheur a participe\u0301 a\u0300 l’e\u0301laboration de GraphCast, un GNN de pre\u0301vision me\u0301te\u0301o pre\u0301sente\u0301 fin 2023 (lire S. et A n\u00b0923, p. 18). Dans ce projet, toute la surface de la Terre est repre\u0301sente\u0301e sous forme de graphe.<\/p>\n

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