Le big data appliqué à l'Antiquité Le machine learning , ou apprentissage automatique , est l'une des techniques principales pour façonner des algorithmes d'intelligence artificielle . Elle consiste à laisser ces algorithmes découvrir des patterns à partir de l'utilisation d'une masse de données , ou big data , à traiter par la machine . Si le deep learning , version améliorée du machine learning où sont modelées des sortes de neurones artificiels , nécessite la plupart du temps des millions de données au minimum , ici , il faudra se contenter de moins - les sources antiques sont loin de pouvoir fournir autant d'informations . Pour instruire Ithaca , l'équipe d'historiens et de scientifiques de DeepMind a utilisé , au départ , environ 178 . 000 textes grecs anciens , datés entre 700 avant JC et 500 après JC ( déjà étudiés et connus ) , nous apprend l'étude parue dans la revue Nature . L'équipe a masqué certains des caractères dans les textes , puis a comparé les prédictions d'Ithaca avec les textes intégraux . Mosaïque des auteurs grecs , Métrodore de Lampsaque ( philosophe grec de l'école épicurienne ) , seconde moitié du IIe ou début du IIIe siècle après J . -C . , trouvée à Autun ( Augustodunum ) , Musée Rolin , Autun , France ( Carole Raddato , CC BY-SA 2 . 0 ) L'équipe chargée du projet a ensuite utilisé près de 8000 inscriptions , toujours déjà bien étudiées et comprises , pour tester la performance d'Ithaque seule , ou en combinaison avec deux historiens anciens . À lui seul , Ithaca pouvait restaurer des textes avec une précision de 62 % , tandis que les historiens seuls ont terminé avec une précision d'environ 25 % . A LIRE:À la recherche des auteurs de la Bible grâce à l'IA L'historienne Thea Sommerschield de l'Université Ca' Foscari à Venise , mobilisée pour ce projet , ajoute que cet algorithme remplit bien les trois objectifs nécessaires à la réussite d'un déchiffrage . Car oui , restaurer le texte ne suffit pas .