Apple a recruté une startup d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, appelée Lattice Data, pour un montant de 200 millions de dollars. Ils ont construit un moteur d'inférence qui transforme les données dites sombres en ensembles de données structurées qui peuvent être analysées facilement. Les données sombres sont des données stockées dans des réseaux informatiques qui ne peuvent pas être analysées directement car elles ne sont pas dans un format approprié.
L'acquisition est évaluée à environ 200 millions de dollars.
L'accord pourrait renforcer les efforts d'Apple en matière d'IA et aider son logiciel à transformer des éléments comme le texte et les images en éléments structurés qui peuvent ensuite être analysés de manière traditionnelle pour en tirer des informations. Apple a confirmé l'acquisition avec son message standard standard diffusé à TechCrunch, disant qu'il achète de temps en temps de petites entreprises technologiques.
Apple et Lattice n'ont pas renvoyé immédiatement une demande de commentaire.
Une vingtaine d'ingénieurs de Lattice ont désormais rejoint Apple. Une source a déclaré que Lattice avait «discuté avec d'autres entreprises technologiques de l'amélioration de leurs assistants IA», notamment Alexa d'Amazon et Bixby de Samsung..
Selon l'histoire, qui a cité une source anonyme, l'affaire a été conclue il y a quelques semaines.
La start-up de Menlo Park, en Californie, a été cofondée en 2015 par Christopher Ré, Michael Cafarella, Raphael Hoffmann et Feng Niu dans le cadre de la commercialisation de DeepDive, un système créé à Stanford pour extraire la valeur des données sombres.
Le PDG de la société est Andy Jacques, un dirigeant d'entreprise chevronné qui a rejoint l'année dernière.
"Lattice transforme les données sombres en données structurées de qualité humaine à l'échelle de la machine", selon le site officiel de Lattice. «Nous modélisons ce que l'on appelle des caractéristiques et l'inconnu comme des variables aléatoires connectées dans un graphique de facteurs.»
Le cadre DeepDive de Lattice a été utilisé avec succès dans un ensemble diversifié de projets, allant d'un programme de traite des êtres humains financé par la DARPA à la géologie et la paléontologie à la génétique médicale, la pharmacogénomique et plus encore.
Selon le site Internet:
La qualité des données est dans l'ADN de Lattice. Notre objectif n'est pas seulement de faire correspondre la qualité au niveau humain, mais aussi de le faire à une vitesse et à une échelle sans précédent. Nous construisons des systèmes qui remportent des concours et surpassent les lecteurs experts.
Nous repoussons continuellement les limites de la vitesse et de l'échelle d'apprentissage automatique grâce à notre recherche sur les systèmes de pointe. Depuis des années, nous créons des systèmes et des applications qui impliquent des milliards de pages Web, des milliers de machines et des téraoctets de données.
Nous ne pouvons que spéculer sur la manière dont Apple prévoit d'appliquer la technologie de Lattice à ses produits..
Il est probablement sûr de supposer qu'Apple pourrait améliorer la reconnaissance des objets et des scènes dans son service Photos et les applications qui l'accompagnent. Plus important que cela, la technologie Lattice pourrait être utilisée pour réaliser les fonctionnalités de réalité augmentée de la caméra de l'iPhone 8 tout en donnant à Siri la possibilité d'analyser le texte et les images dans les messages.
Une récente demande de brevet a suggéré des intégrations potentielles de Siri avec la plate-forme iMessage. Outre la fonctionnalité de chatbot de type Messenger pour Siri dans Messages, l'invention d'Apple pourrait permettre aux utilisateurs, par exemple, de demander à Siri d'envoyer une image d'une Volkswagen Beetle à un contact..
Le cadre de Lattice pourrait également aider à améliorer les réseaux neuronaux et l'apprentissage automatique d'Apple.
En effet, contrairement à l'apprentissage automatique traditionnel, Lattice ne nécessite pas d'annotations manuelles laborieuses. En tirant parti des connaissances du domaine et des données structurées existantes pour démarrer l'apprentissage via une supervision à distance, Lattice résout les problèmes de données avec les données.
Les frameworks HealthKit, ResearchKit et CareKit d'Apple peuvent également bénéficier de la technologie Lattice.
