{"id":21377,"date":"2019-12-09T17:00:00","date_gmt":"2019-12-09T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/cifarnews\/2019\/12\/09\/l-art-de-la-conversation-par-ia-2\/"},"modified":"2022-03-15T14:35:06","modified_gmt":"2022-03-15T18:35:06","slug":"l-art-de-la-conversation-par-ia-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2019\/12\/09\/l-art-de-la-conversation-par-ia-2\/","title":{"rendered":"L\u2019art de la conversation par IA"},"content":{"rendered":"

Siva Reddy (Mila), titulaire d\u2019une chaire en IA Facebook-CIFAR, utilise l\u2019apprentissage automatique pour doter les machines du don de la conversation. Ses recherches se concentrent sur la mise au point de mod\u00e8les structur\u00e9s pour aider les machines \u00e0 comprendre et \u00e0 utiliser le langage conversationnel.<\/p>\n

Siva est l\u2019un des deux titulaires d\u2019une chaire en IA Facebook-CIFAR<\/a>\u00a0annonc\u00e9s dans le cadre de la Strat\u00e9gie pancanadienne en mati\u00e8re d\u2019IA. Provenant de l\u2019Universit\u00e9 Stanford, il se joint au corps professoral de Mila<\/a>\u00a0et entrera en fonction \u00e0 l\u2019\u00e9cole d\u2019informatique et au d\u00e9partement de linguistique de l\u2019Universit\u00e9 McGill au d\u00e9but de 2020.<\/p>\n

Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, les syst\u00e8mes de dialogue conversationnel n\u2019ont gu\u00e8re progress\u00e9 dans le domaine de l\u2019IA. C\u2019est qu\u2019il est facile d\u2019entra\u00eener des machines pour qu\u2019elles apprennent des mots et des phrases, mais plus difficile de leur apprendre le dialogue conversationnel. Par exemple, si un patient demande \u00e0 un agent conversationnel de lui recommander un m\u00e9dicament pour soulager un mal de t\u00eate, puis lui demande quels en sont les effets secondaires, la machine doit comprendre que les deux questions sont li\u00e9es et donner des conseils appropri\u00e9s en dialoguant de fa\u00e7on naturelle.<\/p>\n

\u00ab L\u2019IA peut aider \u00e0 comprendre le fonctionnement du langage \u00bb, indique Siva. Il ajoute qu\u2019il s\u2019agit d\u2019un probl\u00e8me int\u00e9ressant parce que le langage est compositionnel, de sorte que les machines peuvent apprendre davantage \u00e0 partir de moins de donn\u00e9es. En fait, les machines sont tr\u00e8s efficaces pour d\u00e9tecter les sch\u00e9mas du langage et en tirer des le\u00e7ons. C\u2019est prometteur parce que cela signifie qu\u2019elles n\u2019ont pas \u00e0 s\u2019appuyer sur de grands ensembles de donn\u00e9es, qui sont \u00e0 la fois co\u00fbteux et difficiles \u00e0 obtenir.<\/p>\n

Inspir\u00e9 par le pouvoir du langage<\/h2>\n

Siva s\u2019est int\u00e9ress\u00e9 au pouvoir du langage lorsqu\u2019il a \u00e9t\u00e9 embauch\u00e9 par une entreprise pour cr\u00e9er des dictionnaires pour les langues indiennes. Il a \u00e9t\u00e9 frapp\u00e9 par le manque de ressources disponibles pour les personnes qui voulaient apprendre l\u2019anglais. Bien que 70 millions de personnes parlent le t\u00e9lougou, peu de ressources existent pour celles qui veulent apprendre l\u2019anglais. C\u2019\u00e9tait sa premi\u00e8re introduction au traitement du langage naturel.<\/p>\n

En tant que premier membre de sa famille \u00e0 terminer ses \u00e9tudes secondaires et \u00e0 fr\u00e9quenter l\u2019universit\u00e9, Siva connaissait bien les obstacles sur les plans de l\u2019alphab\u00e9tisation et de l\u2019\u00e9ducation que doivent surmonter de nombreux peuples dans le monde, notamment dans sa ville natale de l\u2019Inde du Sud. Cela l\u2019a inspir\u00e9 \u00e0 \u00e9tudier l\u2019apprentissage automatique et le traitement du langage naturel en vue de permettre aux machines de comprendre le langage conversationnel.<\/p>\n

\u00ab J\u2019envisage un avenir o\u00f9 la plupart des appareils m\u00e9caniques seront remplac\u00e9s par leurs homologues intelligents qui interagissent en parlant, affirme-t-il. L\u2019IA conversationnelle pourrait rendre accessibles \u00e0 tous, dans un langage clair et courant, des connaissances sp\u00e9cialis\u00e9es, notamment en droit, en sciences et en m\u00e9decine. \u00bb<\/p>\n

\u00ab Si les gens sont capables d\u2019interagir avec les machines, il sera possible de rassembler plus de gens gr\u00e2ce \u00e0 la technologie et de rendre le savoir plus accessible \u00bb, dit-il.<\/p>\n

\u00ab J\u2019envisage un avenir o\u00f9 la plupart des appareils m\u00e9caniques seront remplac\u00e9s par leurs homologues intelligents qui interagissent en parlant, affirme-t-il. L\u2019IA conversationnelle pourrait rendre accessibles \u00e0 tous, dans un langage clair et courant, des connaissances sp\u00e9cialis\u00e9es, notamment en droit, en sciences et en m\u00e9decine. \u00bb<\/p>\n

\u00ab Ma mission consiste \u00e0 cr\u00e9er de nouveaux algorithmes et ensembles de donn\u00e9es qui permettent de cr\u00e9er rapidement des interfaces linguistiques pour les appareils, les applications et les langues \u00bb, soutient-il.<\/p>\n

Les d\u00e9fis de l\u2019IA conversationnelle<\/h2>\n

Le fait que les machines ne peuvent pas comprendre le langage naturel des humains est l\u2019un des principaux d\u00e9fis du traitement du langage naturel. Elles comprennent les langages de programmation, qui doivent \u00eatre convertis en codes de programmation et appari\u00e9s au langage.<\/p>\n

Parmi les autres d\u00e9fis importants, mentionnons la capacit\u00e9 d\u2019interpr\u00e9tation, qui fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la capacit\u00e9 d\u2019expliquer pourquoi les machines ont fait certaines pr\u00e9dictions. Sans un ensemble de donn\u00e9es aux contraintes d\u00e9finies, il est difficile de comprendre, et donc de faire confiance, aux mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique.<\/p>\n

\u00ab Mila est l\u2019une des principales raisons pour lesquelles j\u2019ai choisi de poursuivre mes recherches au Canada, confie-t-il. On y retrouve la plus grande concentration de talents dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle. Je crois que mon exp\u00e9rience en traitement du langage naturel et en linguistique s\u2019av\u00e9rera un beau compl\u00e9ment au travail de mes futurs collaborateurs. \u00bb<\/p>\n

Il faut \u00e9galement tenir compte des biais. \u00ab Lors de l\u2019\u00e9laboration d\u2019un syst\u00e8me de recommandation, il est important que celui-ci ne soit pas biais\u00e9 en fonction de la race et du sexe. Lorsqu\u2019une machine discute avec une personne, elle devrait \u00eatre en mesure de d\u00e9tecter tous les biais possibles \u00bb, ajoute Siva.<\/p>\n

Il est enthousiaste \u00e0 l\u2019id\u00e9e de relever ces d\u00e9fis \u00e0 Mila. \u00ab Mila est l\u2019une des principales raisons pour lesquelles j\u2019ai choisi de poursuivre mes recherches au Canada, confie-t-il. On y retrouve la plus grande concentration de talents dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle. Je crois que mon exp\u00e9rience en traitement du langage naturel et en linguistique s\u2019av\u00e9rera un beau compl\u00e9ment au travail de mes futurs collaborateurs. \u00bb<\/p>\n

\n

Le programme des chaires en IA Canada-CIFAR<\/a>\u00a0constitue le programme cl\u00e9 de la Strat\u00e9gie pancanadienne en mati\u00e8re d\u2019IA du CIFAR<\/a>. Au total, 86,5 millions de dollars sur cinq ans ont \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9s \u00e0 ce programme pour attirer et maintenir en poste des chercheurs en IA<\/a>\u00a0de renomm\u00e9e internationale au Canada. Les titulaires d\u2019une chaire en IA Canada-CIFAR annonc\u00e9s \u00e0 ce jour r\u00e9alisent des recherches dans un vaste \u00e9ventail de domaines, notamment : apprentissage automatique au service de la sant\u00e9, v\u00e9hicules autonomes, r\u00e9seaux neuronaux artificiels et changements climatiques.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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