Facebook offre l’Intelligence artificielle à ses « amis »

Facebook offre l’Intelligence artificielle à ses « amis »
© Pixabay/CC0

Facebook a annoncé sur son blog avoir déployé un système de traduction des posts et fils particulièrement efficace, basé sur la technologie IA des réseaux de neurones artificiels.

Dans le déploiement de plateformes d’Intelligence artificielle à tout-va, entamé par les grandes firmes du Net, Facebook vient de franchir un pas : désormais, les 4,5 milliards de traductions quotidiennes sur les profils et fils des abonnés seront assurées par un système IA particulièrement sophistiqué.

Il s’agit d’un double réseau de neurones (RN) artificiels composé d’un RN dit « convolutif » et d’un RN dit « récurrent« , chacun avec son point fort : la reconnaissance de mots et de la structure d’une phrase, pour le premier, la reconnaissance d’un contexte linguistique plus large (paragraphe) pour le second.

Reconnaître c’est calculer des statistiques

Pour un réseau de neurones, la « reconnaissance » d’une phrase passe non pas par la compréhension de son sens mais par la capacité du système à « rapprocher » statistiquement la phrase à traduire d’autres phrases faisant déjà parties d’une base de donnée bilingue (ou multilingue) où figure leur traduction.

Un processus complexe. Par exemple, s’il faut traduire en Anglais, Turc ou Espagnol la phrase « en ce beau jour d’hiver, je prends le soleil », un système comme celui de Facebook travaille à plusieurs niveaux, simultanément ou successivement. A commencer par le niveau le plus bas, la traduction mot-à-mot via un dictionnaire bilingue.

Une phrase « Frankenstein »

Mais au 2e niveau, le système cherche dans ses bases de données des fragments de phrases (avec leur traduction) ayant une structure voisine: « en ces temps de crise… », « un beau jour d’hiver… », et sélectionne celles présentant une bonne « proximité statistique » avec la phrase à traduire, selon un mode de calcul combinatoire.

S’il ne trouve pas une phrase lui correspondant exactement, le 3e niveau consiste à composer une nouvelle phrase : un « Frankenstein » linguistique cousu avec les fragments sélectionnés qui s’approche statistiquement davantage à la phrase à traduire : « en ce… un beau jour d’hiver… », ce qui crée également une traduction Frankenstein.

Convolutions et récurrences

Cette nouvelle phrase, dans les deux langues, est à nouveau comparé statistiquement à des phrases stockées, à la recherche de celles qui lui ressemblent le plus, et ainsi de suite… Jusqu’à former une phrase dans les deux langues la plus correcte possible.

Pour améliorer encore la traduction, le système compare également le contexte linguistique de la phrase (phrases précédentes et suivantes) à des textes de sa base de données afin de faire augmenter ou diminuer la probabilité de correspondance des différents fragments sélectionnés et/ou de la phrase Frankenstein.

Au service des « amis »

Bref, sans jamais accéder au sens d’une phrase et sans que celle-ci ne lui soit connue, c’est-à-dire présente dans sa base de données, le système peut trouver une traduction avec un taux de correction élevé. En 2015, Google avait déjà utilisé ce type de système – RN convolutif + RN récurrent – pour reconnaître des images et les décrire par une phrase.

Ce qui est nouveau, ici, c’est la mise en ligne du système auprès des quelque 2 milliards d' »amis » du Réseau social, préfigurant un avenir où les traductions écrites ou parlées seront si automatiques et rapides que des interlocuteurs pourront discuter en maniant chacun sa propre langue. Babel à rebours.

 

Roman Ikonicoff

Source : science&vie.com

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