L’IA de Google invente sa propre interlangue

L’IA de Google invente sa propre interlangue


À la fin du mois de décembre 2016, alors que le monde entier focalisait son attention sur les attentats, un bouleversement majeur dans le milieu de l’intelligence artificielle (IA) est passé presque inaperçu.

La qualité des textes produits par le logiciel de traduction automatique Google Traduction, a fait un grand bond en avant. Cette amélioration soudaine serait la conséquence d’une avancée sans précédent dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Une évolution que l’IA de Google a réalisée seule.

Jusqu’alors, l’IA de Google utilisait un modèle statistique, une méthode qu’elle qualifie déjà de trop rudimentaire.

Cette approche consiste à repérer des mots et phrases similaires sans chercher à comprendre les structures linguistiques qui les gouvernent. Le contexte est, dès lors, complètement délaissé.

La traduction automatique statistique

Les textes produits par les modèles statistiques sont souvent incorrects sur le plan grammatical et doivent subir une étape de révision humaine pour être intelligibles.

Autre désavantage de ce modèle, il est incapable d’inférer le sens d’un mot de vocabulaire qu’il ne connaît pas. À la différence d’un traducteur humain, le système ne peut pas apprendre de son expérience ni transposer ce qu’il découvre. L’utilité de ce type de traduction automatique est, par conséquent, très limitée.

Au mois de septembre, Google a ajouté un nouveau type d’IA à son logiciel, afin de pallier ces problèmes et de permettre l’apprentissage statistique. Cette technologie porte le nom de Google Neural Machine Translation system (système de traduction automatique neuronale de Google) et dote le système de capacités de compréhension.

Instantanément, l’IA du géant américain a été capable de faire des déductions lorsqu’il lui manquait des informations, de la même façon qu’un traducteur humain résoudrait un problème ou utiliserait sa créativité linguistique pour améliorer ses traductions. Cette mise à jour de l’IA lui permet d’inférer le contenu, le ton ou le sens d’une phrase, basé sur le contexte fourni par les autres mots et syntagmes du texte.

La nouvelle langue de Google

Ce qui a suivi en a étonné plus d’un. L’intelligence artificielle derrière Google Traduction a décidé que la meilleure approche pour combler ses lacunes était, en réalité, d’inventer une nouvelle langue pour traduire d’un idiome étranger à un autre. Le plus surprenant dans tout cela est que l’IA est arrivée seule à cette conclusion, sans programmation aucune.

Avant la mise à jour de l’apprentissage automatique, le système pouvait uniquement substituer les mots et les phrases d’une langue par ceux qu’on lui avait indiqué comme étant leurs équivalents dans une autre langue. Il restituait à l’utilisateur ce qu’il trouvait dans son dictionnaire bilingue.

Désormais, le moteur neuronal est capable de faire des connexions entre mots et phrases inconnus sans qu’il n’ait été explicitement programmé pour. Il va plus loin que la simple consultation d’une base de données, il arrive à comprendre la langue avec davantage de finesse.

L’IA est parvenue à approfondir sa capacité de compréhension grâce à la comparaison des traits sémantiques communs entre les langues.

Cette révolution bouleverse non seulement le monde de l’intelligence artificielle mais elle aura également des répercussions sur les sciences du langage, où l’on débat de l’existence d’une langue universelle (et d’une interlangue) depuis des années.

Quelles seront les retombées d’une telle avancée ?

Ceux qui ont remarqué cette amélioration soudaine et spontanée ont été stupéfaits. Ce nouveau développement est accueilli avec enthousiasme dans de nombreux secteurs allant de la psychologie à la linguistique en passant par l’intelligence informatique.

Cette avancée montre que l’apprentissage automatique est bel et bien une réalité et qu’il est possible d’imaginer l’émergence de nouvelles innovations à mesure que le système s’autoforme.

Nous sommes à l’aube d’une nouvelle ère pour l’IA, et les géants de l’intelligence artificielle comme Google, Baidu, Facebook et Microsoft se livrent déjà une lutte acharnée pour innover dans ce milieu.

Bientôt l’IA et les interactions homme-machine rythmeront notre quotidien.

On se prépare déjà à l’arrivée des voitures sans chauffeur et des procédures chirurgicales assistées par des robots sont actuellement en phase de test. L’IA est de plus en plus utilisée par les manufactures et les industries à risques comme l’extraction minière ou la soudure.

Au Japon, le premier robot « compagnon » commercialisé a été en rupture de stock presque instantanément et on parle d’utiliser ces technologies pour aider les personnes âgées à rester autonomes plus longtemps.

Cette mode a également intégré la scène politique puisque l’on parle déjà des conséquences de l’IA sur l’emploi. En tant qu’agence de traduction, nous suivons avec intérêt les innovations dans notre secteur.

Nous ne pensons pas que la traduction automatique soit prête à rivaliser avec la traduction humaine en matière de qualité et de résultats, mais les développements dans le domaine des langues vont avoir une incidence sur notre industrie.

Nous sommes particulièrement curieux de voir comment le concept de langue universelle va influencer les sciences du langage. Il est incroyable de penser que les machines puissent vraiment nous aider à comprendre le fonctionnement des langues naturelles.

Par ailleurs, nous sommes persuadés que cette technologie pourra être utile à l’apprentissage des langues. En effet, mieux nous comprendrons les langues, mieux nous pourrons les enseigner.

Ces avancées pourraient révolutionner le monde de la traduction et nous aider à devenir encore plus efficaces.

En trois mois, la mise à jour de Google a révolutionné le domaine de l’apprentissage automatique, cela nous montre bien que le monde de l’IA évolue à une vitesse fulgurante.

D’un point de vue commercial, les choses vont également être amenées à se métamorphoser rapidement puisque l’IA change la donne dans de nombreux domaines. L’enjeu central pour les entreprises va être de réussir à réagir efficacement aux innovations radicales qui vont survenir plus rapidement que ce à quoi les organisations humaines sont préparées.

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