L’intelligence artificielle et la communication humain-machine

Parlons sciences
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Découvre comment l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique nous aide à communiquer avec les ordinateurs.

Si l’intelligence artificielle (IA) évoque pour toi un film où les robots prennent le contrôle du monde, tu pourrais avoir l’impression que l’IA est une technologie de l’avenir. Mais l’IA est au contraire déjà utilisée dans de nombreux domaines de ta vie. Dans ce document d’information, nous explorerons quelques outils développés grâce à l’IA. Mais avant d’aller plus loin, il est important que tu saches ce qu’est l’apprentissage machine. Si tu n’as pas encore lu le document d’information sur l’apprentissage machine, nous te suggérons de le faire maintenant, car la plupart des applications que nous verrons ensemble utilisent cette technologie.

Traitement automatique du langage naturel

As-tu déjà utilisé un moteur de recherche? Ou utilisé la fonction de correction automatique pour repérer tes fautes d’orthographe? Si tu réponds oui, tu utilisais alors une application qui fait appel au traitement automatique du langage naturel (TALN). Le langage naturel est le langage parlé et écrit utilisé par les humains pour communiquer entre eux.

Toutefois, les humains et les ordinateurs ne parlent pas le même langage. C’est l’un des plus gros problèmes de la communication humain-ordinateur. Le TALN est un moyen de résoudre ce problème. En tant qu’humains, nous communiquons à l’aide de textes écrits et de la voix, lesquels sont des données non structurées. Les ordinateurs, cependant, ne comprennent que les données structurées. Les données structurées sont des informations stockées dans des tableurs et des bases de données. Une base de données est un type sophistiqué de tableur organisé de manière à être compris des ordinateurs. Les données structurées contiennent des informations organisées en catégories, comme des numéros de téléphone ou des adresses courriel. Les informations contenues dans les données non structurées, comme les messages texte et les images, n’ont pas d’ordre quelconque qui permettrait à un ordinateur d'en comprendre le contenu. Ce que fait le TALN, c’est de transformer des données non structurées en données structurées pouvant être utilisées par les ordinateurs.

Illustration de la différence entre les données structurées et les données non structurées.
Illustration de la différence entre les données structurées et les données non structurées (©2021 Parlons sciences).
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Tu peux imaginer des données structurées ressemblant à un groupe de carrés oragnisés en lignes et en colonnes. Tu pourrais imaginer des données non structurées ressemblant à un groupe de carrés placés au hasard.

 

Le savais-tu?

Environ 80 % de nos données numériques sont des données non structurées.

Pourquoi est-ce utile? Examinons quelques exemples concrets. 

Robots conversationnels

Les robots conversationnels (ou chatbot) sont l’une des nombreuses applications faisant appel au TALN. Malgré leur nom, les robots conversationnels ne sont pas de réels robots, mais des programmes informatiques.

Les robots conversationnels sont un exemple des applications que tu peux trouver sur le Web. De nombreuses compagnies utilisent des robots conversationnels pour leur service à la clientèle. Il peut t’arriver d’en voir un apparaître quand tu visites un site Web. Les robots conversationnels aident les visiteurs Web à accéder au bon service en répondant à leurs questions. Ils doivent donc être capables de comprendre la question et de donner la meilleure réponse possible. Pour faire ces deux choses, le robot conversationnel se sert des informations stockées dans une base de données. Si un client demande une chose qui ne se trouve pas dans la base de données, alors le robot conversationnel ne peut pas faire son travail. C’est là que l’apprentissage machine peut entrer en jeu.

Un humain communique par écrit avec un robot conversationnel
Un humain communique par écrit avec un robot conversationnel (Source : Blue Planet Studio via iStockphoto).

 

L’apprentissage machine aide les robots conversationnels à comprendre différentes façons de dire la même chose. Cela peut te sembler facile, mais c’est une tâche difficile pour un ordinateur, un peu comme si on te posait une question dans une langue que tu ne comprends pas. L’apprentissage machine enseigne aux robots conversationnels de la même façon que lorsque tu apprends une nouvelle langue. C’est comme si l’apprentissage machine disait à l’ordinateur que « OK, d’accord, d’acc. » et l’émoticône « pouce levé » veulent tous dire la même chose.

Le TALN peut même aider des entreprises à comprendre comment les clients se sentent. Par exemple, si une personne utilise des mots associés à la colère, le robot conversationnel peut transférer tout de suite l’appel à une personne!

Outils de recherche

Le TALN est un outil essentiel pour les moteurs de recherche et les moteurs de recommandations. Les outils de recherche Web essaient de trouver l’information la plus pertinente en fonction de ce que tu cherches. Pour faire cela, ils doivent analyser le texte contenu dans des articles de presse et des blogues, et même analyser le texte parlé contenu dans des vidéos afin de comprendre les différentes pages Web qu’ils peuvent suggérer. En recherchant des mots et des expressions précis, le TALN aide les moteurs de recherche à trouver ce que tu veux.

Le TALN est aussi utilisé dans les filtres à pourriels (spam). Grâce au TALN, les ordinateurs comprennent mieux le contenu des courriels, et cela les aide à mieux repérer les courriels frauduleux et à les bloquer. 

Illustration représentation un filtre à pourriels (spam)
Illustration représentation un filtre à pourriels (spam) (Source : axel2001 via iStockphoto).

Le TALN est aussi utile dans d’autres domaines, comme les sciences et les affaires. Les scientifiques publient généralement les rapports de leurs recherches dans des articles scientifiques que les gens peuvent lire. Souvent très longs et très techniques, ces articles sont difficiles à lire. Le TALN peut résumer chaque article à l’intention des scientifiques. Ces résumés aident les scientifiques à trouver et à lire seulement ce dont ils ont besoin.

Dans le domaine de la justice, les cabinets d’avocats utilisent le TALN depuis des années. Tout comme les articles scientifiques, les documents juridiques sont souvent longs et compliqués. La bonne nouvelle est que ces documents sont habituellement écrits en suivant des présentations standard. Cela permet au TALN de trouver et de trier les données pour les utilisateurs. Les ordinateurs peuvent trouver des informations comme les dates, les personnes impliquées et les résultats des affaires judiciaires.

Reconnaissance automatique de la parole

La reconnaissance automatique de la parole (RAP) utilise elle aussi le TALN, mais pour convertir le langage parlé en texte. C’est ce qui se passe lorsque tu parles au téléphone avec un robot conversationnel. Les outils de recherche Web utilisent aussi la RAP pour comprendre les vidéos.

Le TALN comprend seulement le sens des mots, tandis que des systèmes plus complexes sont capables d’utiliser d’autres informations à partir de la parole parlée, comme le ton de la voix. Un système qui analyse le ton de la voix peut reconnaître si une personne semble fâchée, triste ou contente. La combinaison du TALN et de la RAP nous rapproche du jour où les ordinateurs pourront comprendre les humains. 

Le TALN et les barrières linguistiques

Le TALN a également permis de nouvelles percées dans le monde des communications multilingues. Les solutions de traduction automatique en ligne sont maintenant des outils accessibles à tous. Associé à la reconnaissance automatique de la parole, le TALN permet à des personnes de langues différentes de communiquer entre elles. Il est maintenant possible de télécharger sur un téléphone intelligent plusieurs applications gratuites permettant de le faire. Grâce à ces applications, les gens peuvent communiquer entre eux sur la rue, à l’école ou au travail. Elles peuvent aussi aider les familles, par exemple, lorsque les grands-parents ne parlent pas couramment la langue de leurs petits-enfants. Ces applications sont également très utiles pour les personnes qui voyagent dans un pays de langue étrangère.

Le TALN élimine aussi les barrières linguistiques pour les personnes ayant une incapacité. Les personnes malentendantes ont plus facilement accès au sous-titrage de tous les contenus. Elles peuvent même télécharger des applications d'IA qui permettent de « voir » des sons, comme les alarmes, ce qui les aide dans leur vie de tous les jours. En raison des couvre-visages utilisés pendant la pandémie de COVID, les personnes malentendantes n’ont plus la possibilité de lire sur les lèvres. Heureusement, ces mêmes applications peuvent les aider.

En combinant cette technologie avec la vision par ordinateur, on obtient un système qui peut traduire le langage des signes en paroles! Les malvoyants peuvent aussi bénéficier de nouvelles technologies permises par l’intelligence artificielle

Assistants virtuels intelligents

Parmi les applications de reconnaissance automatique de la parole, les plus populaires  (1 min 54 s)sont les assistants virtuels intelligents. Siri d’Apple, Cortana de Microsoft, Alexa d’Amazon et l’assistant Google de Google sont des exemples d’assistants virtuels. Les assistants virtuels sont des robots conversationnels plus sophistiqués. Leurs performances en TALN et en RAP sont bien plus avancées. Les assistants virtuels peuvent aussi effectuer d’autres types de tâches, comme jouer de la musique, trouver un document ou chercher un itinéraire.

Illustration d'un microphone représentant un assistant virtues intelligent
Les assistants virtuels intelligents utilisent la reconnaissance de la parole (Source : ribkhan via iStockphoto).

Le savais-tu?

Les premiers assistants virtuels avaient des voix de femme. Afin de donner suite aux commentaires reçus de la part des utilisateurs et utilisatrices, certains services offrent maintenant le choix entre une voix d’homme ou de femme. Mais la meilleure solution pourrait être une voix non genrée, comme celle de Q, l’assistant virtuel intelligent. Que penses-tu de cette voix? Clique sur le lien suivant pour l’écouter (en anglais).

Meet Q: The First Genderless Voice (2019) by Meet Q (1:01mins.).

Tu trouves probablement très pratique d’avoir un assistant personnel, mais il ne vient pas sans inconvénient. Quand tu permets à la technologie d’être accessible en tout temps, elle doit être à l’écoute en tout temps. Ceci peut être problématique pour le maintien de la vie privée. Toutefois, le risque peut être réduit en ajustant quelques paramètres. Fais preuve de jugement avec tes appareils intelligents, et fais attention à ce que tu dis et fais autour d’eux!

Que nous réserve l’avenir?

Le TALN est une technologie qui évolue très rapidement. De plus en plus d’entreprises trouvent des moyens de l’utiliser. Les soins de santé sont un domaine où le TALN peut rendre de grands services. Le TALN peut aider les médecins à gagner du temps en leur permettant de poser des questions aux patients avant de les rencontrer. De tels outils pourraient s’avérer très utiles dans les régions éloignées où la population n’a pas toujours accès à des médecins.

Des robots commencent à être utilisés pour prodiguer des soins, notamment aux personnes âgées. Le TALN peut aider ces robots à mieux comprendre les personnes auprès de qui ils sont placés. De plus, le TALN pourrait s’avérer un outil utile pour évaluer la santé mentale d'une personne. Les services d’aide téléphonique pourraient l’utiliser pour faciliter la détection des cas à risque élevé.

En conclusion, la prochaine fois que tu feras une recherche en ligne ou que tu parleras à un robot conversationnel, tu sauras que cette conversation serait impossible sans l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine.

 

En savoir plus

Le traitement automatique du langage naturel (2019)
Cette page de Reeport explique ce que le TALN et son historique.

Intelligence artificielle: Est-on enfin prêt à discuter avec un assistant vocal non genré? (2019)
Cette page présente le débat éthique d’utiliser la voix genrée pour les assistants virtuels intelligents.

Traitement naturel du langage : tout savoir sur le Natural Language Processing
Cette page explique ce qu’est le TALN et ses applications.

L'évolution du traitement automatique des langues (2018)
Cette vidéo (2 min 37 s) de Thinkovery présente un expert qui explique ce que nécessite les technologies TALN.

Références

Brownlee, J. (2019, Aug. 7). What Is Natural Language Processing? Machine Learning Mastery.

Joshi, N. (2018, Dec. 23). Yes, Chatbots And Virtual Assistants Are Different! Forbes.

Mahler, L. (2015, Feb. 13). What Is NLP and Why Should Lawyers Care? Lawpracticetoday.org

Mortada, D. (2019, Mar. 11). Meet Q, The Gender-Neutral Voice Assistant. npr.

Rouse, M. (2017, Oct.). Virtual assistant (AI assistant). TechTarget.