Celle-ci s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels . Avec un tel dispositif , l'ordinateur , après avoir analysé des milliers de photographies sur tel ou tel sujet , comme un animal par exemple , est capable ensuite d'en détecter sur d'autres clichés . Google explique que TensorFlow est aujourd'hui mobilisé dans plein de domaines . « Nous utilisons TensorFlow pour tout , de la reconnaissance vocale dans l'application Google à Smart Reply dans Inbox pour Gmail , en passant par la recherche dans Google Photos » , ou dans la recherche web avec RankBrain . « C'est un système d'apprentissage automatique hautement flexible - il peut fonctionner sur un seul smartphone ou travers des centaines d'ordinateurs dans des centres de données » . Surtout , TensorFlow est bien plus performant que le dispositif de première génération conçu par Google , DistBelief . Grâce à sa flexibilité et son habilité , « il nous permet de construire et d'entraîner des réseaux de neurones artificiels jusqu'à cinq fois plus vite , . donc nous pouvons l'utiliser pour améliorer nos produits bien plus rapidement » , poursuit le groupe . Nous utilisons TensorFlow pour tout . Sur le papier , la technologie de deep learning est formidable . Mais en pratique , il y a encore du chemin à parcourir . Google l'admet bien volontiers . « L'apprentissage automatique n'en est encore qu'à ses balbutiements - les ordinateurs d'aujourd'hui ne peuvent toujours pas faire ce qu'un enfant de quatre ans réussit sans effort comme savoir le nom d'un dinosaure après avoir vu seulement quelques exemples » . Mais même si l'entreprise américaine sait qu'il « y a encore beaucoup de travail devant elle » , elle doit dans TensorFlow un « bon point de départ » pour la suite . « Nous espérons que cela va permettre à la communauté de l'apprentissage automatique . d'échanger des idées plus rapidement , à travers du code fonctionnel et pas uniquement dans des articles de recherche » , écrit-elle .