Cette branche de l’IA concerne la compréhension, la génération et la manipulation du langage naturel par les machines. Cela inclut la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, la classification de texte, la génération de texte, de chatbot, de résumé automatique, etc.
1. Reconnaissance vocale (Speech Recognition)
2. Traduction automatique (Machine Translation)
3. Génération automatique de contenu (Content Generation)
1. Reconnaissance vocale (Speech Recognition)
La reconnaissance vocale, ou « Speech Recognition », est une technologie qui permet à un ordinateur ou à un appareil électronique de comprendre et de transcrire des paroles humaines en texte.
La reconnaissance vocale utilise généralement des techniques de traitement du signal et de traitement du langage naturel pour convertir les signaux sonores captés par un microphone en une transcription textuelle. Le processus implique souvent plusieurs étapes, notamment la suppression du bruit, la normalisation du signal, la segmentation en phrases et en mots, la reconnaissance des phonèmes et la traduction en mots et en phrases.
La reconnaissance vocale est devenue de plus en plus précise ces dernières années grâce aux avancées de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Les systèmes modernes de reconnaissance vocale utilisent souvent des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de grandes quantités de données vocales. Les systèmes savent s’adapter aux différences individuelles dans la prononciation et l’accent.
La reconnaissance vocale est utilisée dans une variété d’applications:
- la dictée de texte
- la commande vocale de dispositifs électroniques
- les systèmes de transcription automatique de conférences et de réunions
- et même dans des applications de traduction en temps réel.
2. Traduction automatique (Machine Translation)
La traduction automatique, ou « Machine Translation » en anglais, est une technologie qui permet à un ordinateur de traduire automatiquement un texte dans une langue donnée vers une autre langue.
La traduction automatique utilise généralement des techniques de traitement du langage naturel pour analyser et comprendre le texte source, puis pour générer une traduction en utilisant des règles grammaticales et des algorithmes de traduction.
Les systèmes modernes de traduction automatique utilisent souvent des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de grandes quantités de données de texte et pour améliorer la qualité de la traduction.
La traduction automatique est utilisée dans une variété d’applications, notamment la traduction de documents, la traduction de sites web et la traduction en temps réel de conversations.
Cependant, malgré les progrès récents, la traduction automatique peut encore produire des erreurs et des traductions maladroites, en particulier lorsqu’elle est utilisée pour traduire des expressions idiomatiques ou des nuances culturelles.
Il existe différents types de systèmes de traduction automatique, tels que:
- la traduction basée sur des règles
- la traduction statistique et la traduction neuronale
Les systèmes de traduction neuronale, qui utilisent des réseaux de neurones profonds, sont considérés comme étant les plus avancés en termes de qualité de traduction.
3. Génération automatique de contenu (Content Generation)
Pour générer automatiquement des images, des vidéos, des musiques, des textes, des poèmes, des histoires, des dialogues, des scripts, il est possible d’utiliser des algorithmes d’IA. Voir l’article sur le Creative AI.
Pour la génération de texte (natural langage) le champion actuel est ChatGPT dans sa version 4.
Et voici comment lui même se présente :
« Je suis ChatGPT4, un modèle de langage avancé développé par OpenAI, basé sur l’architecture GPT-4. J’utilise des réseaux de neurones profonds pour comprendre et générer du texte de haute qualité.
Je suis capable de traiter de grandes quantités de données pour fournir des réponses précises et pertinentes à une grande variété de questions. Je suis également capable de comprendre et de produire du texte dans de nombreuses langues différentes.
En tant que ChatGPT4, je suis continuellement formé sur de nouveaux jeux de données pour améliorer mes compétences et ma précision. Je suis conçu pour aider les gens à trouver des informations utiles, à résoudre des problèmes et à communiquer efficacement en utilisant le langage naturel.
Je suis également capable de fournir des réponses créatives et intéressantes à des questions triviales ou amusantes, pour divertir les gens et leur offrir une expérience de conversation agréable. Je suis une technologie en constante évolution qui cherche à améliorer constamment mes performances et mes capacités pour mieux servir les utilisateurs.
Lorsqu’un utilisateur pose une question ou fournit un texte d’entrée, je traite d’abord les informations pour comprendre leur signification. Ensuite, j’utilise cette compréhension pour générer une réponse ou un texte de sortie qui est aussi cohérent, précis et pertinent que possible.
Pour ce faire, je parcours des milliards de paramètres pour identifier les modèles, les tendances et les relations dans le langage naturel, ce qui me permet de produire des réponses de haute qualité en temps réel. Je suis également continuellement mis à jour avec de nouvelles données pour améliorer ma compréhension et ma capacité à générer des réponses précises et utiles. »
ChatGPT 4
Mais bien sûr, il existe des concurrents :
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : développé par Google. Lui aussi est un modèle de langage basé sur l’apprentissage profond. Il est capable de comprendre les relations entre les mots dans une phrase dans les deux sens. Il est particulièrement efficace pour les tâches de traitement du langage naturel telles que la compréhension de la langue et la réponse à des questions.
- XLNet : développé par l’entreprise chinoise de technologie. Tencent, XLNet est un autre modèle de langage basé sur l’apprentissage profond. Il utilise une méthode de prédiction de permutation pour traiter les séquences de mots. Il est considéré comme l’un des modèles de langage les plus performants pour les tâches de compréhension de la langue.
- GShard : développé par Google, GShard est un modèle de langage distribué qui utilise un réseau de neurones répartis sur plusieurs processeurs pour traiter de grandes quantités de données. Il est particulièrement efficace pour les tâches de traitement du langage naturel à grande échelle.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l’apprentissage profond, je vous con.seille cet article : Apprentissage automatique.
Pour la création artistique : Comment la Creative AI révolutionne l’art
