Les BATX investissent massivement dans l'IA
Dans le sillage des Gafa, les BATX avancent leurs pions sur le terrain de l'intelligence artificielle. Comme leurs homologues américains, les groupes chinois Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi investissent ce domaine à coup de milliards et de déploiements pharaoniques. Face à eux, leur concitoyen Huawei n'a non plus à pâlir de ses projets.
Alibaba, le pionnier
Alibaba s'est attaqué très tôt à l'IA. Sur le modèle d'Amazon, le géant de l'e-commerce chinois adosse depuis plusieurs années le moteur de recommandation de son site marchand au machine learning. Baptisée E-commerce Brain, cette brique à base de réseaux de neurones estime les affinités des visiteurs en termes de produits, de marques, de gamme de prix... Pour cela, il dresse notamment des corrélations entre les contenus consommés sur les plateformes de média et de divertissement du groupe (regroupées au sein d'Alibaba Digital Media & Entertainment) et les comportements d'achat. A l'instar d'Amazon, l'e-commerçant déploie en parallèle son IA pour robotiser sa chaîne logistique et évoluer vers la livraison par drones.
A l'image de celle d'Amazon, l'offre cloud d'Alibaba fait elle aussi la part belle à l'IA. Dès 2015, Alibaba Cloud introduit une plateforme dédiée à l'apprentissage machine. Elle recouvre des algorithmes de classification, de clustering et de régression logistique. Mais également des réseaux de neurones, notamment taillés pour la reconnaissance du langage naturel et d'images. Ces services sont entre autres utilisés en Chine dans les secteurs de l'industrie, des transports ou du médical, sur des scénarios d'aide à la décision ou d'analyse prédictive. Comme IBM avec son offre Watson, Alibaba Cloud a bâti des solutions d'IA verticalisées, regroupées sous la marque ET Brain. Elle couvre les smart cities, la fabrication manufacturière, la santé, le transport aérien ou encore le secteur financier.
Baptisée Apsara AI, la dernière génération de la plateforme cloud d'IA d'Alibaba prend en charge les frameworks de machine learning les plus populaires : PyTorch, TensorFlow, MXNet, SparkML. En termes de trafic, elle analyse quotidiennement 1,2 million d'heures de vidéo et 550 000 heures de messages vocaux. Soit pas moins de 500 000 milliards de phrases en langage naturel passées au crible chaque jour. Lancé en 2015, le chatbot d'Alibaba, Dian Xiaomi, enregistre 5 millions de requêtes vocales et ou écrites en provenance de 132 pays journellement. Taillé pour aider les clients d'Alibaba à trouver des produits sur son site marchand, il joue en plus un rôle de support client et de service après-vente.
Huawei, dans le sillage d'Alibaba
A l'instar d'Alibaba, Huawei commercialise également une plateforme d'IA sur son propre cloud. Data processing, labélisation de données, environnement de datascience, infrastructure d'entrainement, génération automatique de modèles, l'environnement baptisé ModelArts est très complet. Il s'étend à la reconnaissance d'images, notamment faciales, et au natural language processing. Dans la même logique qu'Alibaba Cloud, il intègre une solution de smart city : EI intelligent twins. Pour se différencier de son concurrent, Huawei accompagne sa plateforme d'une place de marché de modèles et jeux de données d'entrainement, et d'une gestion de pipelines censée répondre à tous types de scénarios de déploiement (device-edge–cloud).
En matière d'IA, Huawei comme Alibaba s'attaquent tous deux au créneau des processeurs. Le second a équipé son cloud de processeurs (les Hanguang 800) optimisés pour l'inférence de modèle de machine learning. Historiquement, les Hanguang 800 étaient utilisés par Alibaba pour maximiser la recherche de produits et la traduction automatique sur ses sites d'e-commerce, mais aussi pour le ciblage publicitaire et la recommandation de produits.
Quant à Huawei, il a donné en août dernier le coup d'envoi de la commercialisation d'une puce, baptisée Ascend 910, dessinée pour exécuter les tâches de learning. Elle s'inscrit dans la même logique que les TPU (pour Tensor Processing Unit) de Google. Dans la foulée, mi-septembre, Huawei annonçait avoir intégré à son cloud un cluster combinant des milliers de processeurs Ascend 910 en vue d'accélérer les phases d'apprentissage machine de ses clients.
Baidu, le maître chinois de la voiture autonome
Qu'en est-il de Tencent ? Le spécialiste chinois des services internet et mobiles s'est d'abord fait connaitre dans l'IA sur le créneau de la santé. Capitalisant sur le succès de WeChat, il commercialise une offre auprès de plusieurs dizaines de milliers structures médicales chinoises, leur permettant de gérer leurs rendez-vous en ligne via des chatbots. Tencent développe aussi des solutions d'IA d'aide aux diagnostiques médicaux, de dépistage des cancers notamment. Une mission que lui ont confiée les autorités chinoises de régulation de l'industrie et de l'internet. Fort de cette première étape, le groupe étend son offre d'IA depuis 2017 à d'autres domaines : l'optimisation du transport routier, la reconnaissance et la synthèse vocale, ou encore la traduction. Des technologies d'ailleurs utilisées par WeChat.
Au sein de la galaxie des BATX, Baidu occupe une place bien à part. Comme Google, le numéro 1 chinois du moteur de recherche a évidemment recours à l'intelligence artificielle au cœur de sa plateforme historique pour gérer le référencement naturel et payant. Mais sur ce segment, Baidu a surtout retenu l'attention pour ses initiatives dans la voiture autonome. Le groupe investit massivement dans ce domaine. En 2017, il publie en open source la plateforme logicielle issues de ses travaux : Apollo. Un tour de force qui lui permet de fédérer près de 500 acteurs du secteur, dont les français Valeo et PSA. La même année, il lance un fonds doté d'une enveloppe de 1,52 milliard de dollars avec pour objectif de soutenir une centaine de projets du domaine sur trois ans.
Une plateforme open source
de machine et deep learning
En parallèle, Baidu ouvre également les sources de ses algorithmes d'IA historiques. C'est le cas de ses modèles de traitement d'images et du langage issus de la R&D de son moteur de recherche. Ces derniers sont regroupés au sein du projet open source AI Open Platform. A l'issue du deuxième trimestre 2019 du groupe (clos fin juin), les comptes de développeurs ouverts sur la plateforme bondissent de 37% en un an, à 1,3 million. Autre projet open source lancé par Baidu : l'infrastructure de deep learning PaddlePaddle. Dans sa dernière itération, elle introduit des briques orientées NLP, reconnaissance vidéo, recommandation... Au total, PaddlePaddle compte 60 modèles de machine learning pré paramétrés.
Au-delà du secteur automobile, Baidu mise sur ces projets open source pour promouvoir son cloud. Une offre (baptisée Baidu AI Cloud) qui, sans surprise, est avant tout positionnée sur IA. Aux côtés de cette plateforme, Baidu commercialise un studio de data science (Baidu AI Studio). Egalement en mode cloud, il donne accès à des ressources serveurs pour gérer l'entrainement de modèles, avec à la clé des clusters GPU et des architectures kubernetes optimisés pour ce type de workload.
Xiaomi : 1,5 milliard pour l'IA et l'IoT
Dernier des BATX à s'engager massivement dans l'IA, Xiaomi a annoncé début 2019 son intention d'investir près de 1,5 milliard de dollars dans l'intelligence artificielle et l'internet des objets. Parmi les domaines ciblés par cette stratégie : la maison connectée. Un segment sur lequel le géant du smartphone est positionné depuis quelques années via une offre d'objets connectés associant hub et passerelles IoT, ampoules, aspirateurs, humidificateurs d'air, kits de contrôle d'accès...