En février, Facebook annonçait la distribution de 25 serveurs. Ils s’élèvent finalement à 26, chacun équipés de huit processeurs graphiques puissants qui permettent des calculs très complexes.

Quatre sont maintenant en possession de l’Université technique de Berlin (TU), Les 22 autres sont destinés à 15 groupes de recherche actifs dans neuf pays, dont trois en France.

"On a reçu énormément de candidatures, des dizaines et des dizaines", et le choix s'est fait en fonction de la pertinence des projets et d'une certaine "diversité géographique", a indiqué à l'AFP Yann LeCun, qui dirige l'unité de recherche du FAIR (Facebook Artifical Intelligence Research) à Paris.

Le groupe Thoth de l'Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria), à Grenoble, l'École normale supérieure de la rue d'Ulm à Paris, le laboratoire de recherche de l'université Pierre-et-Marie-Curie de Paris, l’université anglaise de Cambridge, l'Université catholique de Louvain, l'École polytechnique fédérale de Zurich, l'Université technique de Munich et l'Institut de physique et de technologie de Moscou ont également été sélectionnés.

"Les bonnes idées apparaissent un peu partout, le plus souvent les plus créatives par les plus jeunes. Il s'agit de les mettre en oeuvre, de démontrer qu'elles marchent à grande échelle, qu'on peut les appliquer à des problèmes nouveaux, et ça demande quelque fois (...) des moyens de calculs plus gros" dont ne disposent pas toujours les laboratoires publics, a-t-il relevé.

Grâce à sa générosité, Facebook espère nouer des relations avec les chercheurs, confronter des problèmes et exposer des problématiques. « Savoir sur quel genre de technique ils travaillent », précise Yann LeCun, il ajoute que Facebook pourrait « prendre leurs étudiants en stage » voire « les embaucher quand ils finissent leurs études pour les meilleurs ».

Le réseau social est en effet très actif sur l’IA et dispose de trois laboratoires dans le monde. Le FAIR a par ailleurs publié en open source fastText, sa bibliothèque de codes de reconnaissance et de classification de textes. Selon l’équipe du FAIR, fastText combine les techniques les plus sophistiquées en matière de traitement du langage naturel et de machine learning. Des technologies décisives pour la programmation d'intelligence artificielle.