Dans un mouvement qui rappelle son playbook Android, Alphabet Inc. (GOOG GOOGAlphabet Inc1, 025. 90-0. 64% Créé avec Highstock 4. 2. 6 >) open source TensorFlow, son nouveau système d'apprentissage automatique, ce matin. En clair, cela signifie que les développeurs, les chercheurs et les étudiants universitaires peuvent utiliser les données du cloud de l'entreprise pour rechercher ou développer des applications personnalisées pour leurs produits.

Dans une publication, l'entreprise de Mountain View a déclaré qu'elle utilisait TensorFlow pour tout "de la reconnaissance vocale dans l'application Google à la création de Smart Reply dans Inbox, pour rechercher dans Google Photos. " La société a ajouté qu'elle espérait accélérer l'intelligence artificielle afin que «tout le monde, des chercheurs universitaires, aux ingénieurs, aux amateurs, puisse échanger des idées beaucoup plus rapidement, à travers le code de travail plutôt que seulement des articles de recherche. Le déménagement est judicieux pour Google et pourrait devenir un centre de profit de licence pour l'entreprise à venir.

Mais, l'entreprise peut faire face à deux problèmes liés à cette initiative.

À qui appartiennent les données?

Le premier concerne la propriété des données.

Plus précisément, à qui appartiennent les résultats finaux des données manipulées?

Alors qu'approvisionnement ouvert Amazon Machine Learning plus tôt cette année, Amazon. com Inc. (AMZN

AMZNAmazon.com Inc1, 120. 66 + 0. 82% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ) dit qu'il aurait un accès en lecture à tous les modèles de données créés dans son écosystème . En outre, le service n'autorise pas l'exportation ou l'importation d'ensembles de données de modèle. Au fur et à mesure que les échelles de service et les ensembles de données et modèles étendus et variés de Google sont créés et utilisés, il existe une possibilité d'utilisation abusive (et de propagation) plus large de modèles de données incorrects. En l'absence de clarification de la part de l'entreprise, la responsabilité peut devenir un problème.

Écosystèmes fermés et ouverts

Le deuxième est lié à la concurrence et à l'écosystème. Android a gagné du terrain car il travaillait dans les limites d'un écosystème mobile. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont des écosystèmes assez vastes et couvrent plusieurs industries et genres d'appareils. À cet égard, Google fait face à une concurrence accrue à partir de multiples fins. Par exemple, Apple Inc. (AAPL

AAPLApple Inc174, 25 + 1, 01% créé avec Highstock 4. 2. 6 ) a raflé des sociétés d'IA ces derniers temps. De même, Microsoft Corp. (MSFT MSFTMicrosoft Corp84 47 + 0. 39% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ) a annoncé Azure Machine Learning, une initiative similaire, plus tôt cette année en utilisant les capacités disponibles dans Produits Microsoft, tels que XBox et Bing. International Business Machines Corp. (IBM IBM International Business Machines Corp150.84-0. 49% Créé avec Highstock 4. 2. 6 ) dispose également de Watson Analytics, qui permet aux développeurs d'utiliser le puissant moteur de Watson. Ces entreprises travaillent dans des écosystèmes fermés. Dans un environnement matériel, un écosystème de système d'exploitation ouvert peut causer des problèmes plus tard, comme Google l'a découvert avec des corrections de bogues dans Android. Étant donné que l'apprentissage en profondeur couvre plusieurs industries, la portée et l'étendue de la concurrence et des problèmes de Google pourraient se multiplier avec un système d'IA open source.

The Bottom Line

Le TensorFlow de Google est un pas dans la bonne direction. Heureusement, la société a tiré des leçons de son expérience Android (qui a largement réussi) pour mieux gérer les grands écosystèmes open source.