Microsoft vient de publier son kit de développement CNTK (Computational Network Toolkit) en open source sur son dépôt GitHub. Dédié à l’apprentissage automatique et autres réseaux de neurones, il entre en concurrence directe avec le propre kit de Google, lui aussi en open source et lancé en novembre dernier.
Il s’agira finalement d’un domaine de plus dans lequel Microsoft et Google livreront bataille. Plus question cette fois de système d’exploitation, de suites bureautiques ou de services en ligne, mais de séduction des développeurs autour de l’intelligence artificielle. Les deux entreprises investissent lourdement dans ce domaine, et particulièrement dans des techniques comme l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones, qui permettent notamment le tri d’une vaste quantité d’informations, et donc une recherche efficace.
CNTK, un kit dédié à l'apprentissage automatique et aux réseaux de neurones
Après Google et son TensorFlow en novembre dernier, Microsoft a répliqué lundi avec son CNTK, pour Computational Network Toolkit. Fraichement débarqué sur le dépôt GitHub de l’entreprise avec une licence MIT (la même que pour les autres produits en sources libres de Microsoft), il permet aux développeurs de créer des projets centrés sur l’intelligence artificielle, mais avec un critère particulier martelé par l’éditeur : les performances.
Initialement, Microsoft se servait d’autres kits. Lorsque la firme a débuté son travail sur la reconnaissance vocale, les chercheurs se sont retrouvés « frustrés » par le manque de performances et la manière dont les kits ne s’appuyaient pas assez sur la puissance disponible dans les GPU. Ils ont donc créé leur propre kit de développement, en partant sur l’idée d’exploiter autant de GPU que possible.
La société n’est pas peu fière d’annoncer que son CNTK surpasse de loin en performances les résultats obtenus avec quatre solutions concurrentes, Theano, Torch7, Caffe et bien entendu TensorFlow de Google (tests en date du 3 décembre). Selon Microsoft, le vrai avantage de son kit est qu’il sait exploiter le nombre croissant des GPU dans une infrastructure et accélérer d’autant les calculs. Dans ses propres projets, l’éditeur indique que le CNTK, couplé à Azure GPU Lab (mise en réseau de nombreux GPU), a permis de multiplier par dix la vitesse de traitement de la reconnaissance vocale pour l’assistant Cortana.
L'open source pour les développeurs, une nouvelle règle ?
On notera que le CNTK n’est en lui-même pas nouveau. Il avait été proposé pour la première fois en avril 2015, dans une optique de recherches académiques. Il était alors disponible sur Codeplex, mais sous licence open source nettement plus restrictive. Actuellement, la firme espère bien sûr que les développeurs manipuleront le kit comme bon leur semblera, mais surtout qu’ils participeront à l’enrichissement du projet, d’ailleurs très actif (3 429 commits à ce jour).
Les personnes intéressées pourront consulter le descriptif qui avait été donné au projet en décembre par Microsoft, ainsi que le dépôt GitHub pour récupérer le kit lui-même. On remarquera en tout cas qu'un nombre croissant de technologies dédiées aux développeurs passe en open source chez Microsoft actuellement. Il est probable que la firme souhaite à terme passer une majorité de ses outils sur ce modèle, avec pourquoi pas Visual Studio lui-même.
