Vous avez sûrement remarqué que de plus en plus d’applications en ligne ou d’assistants vocaux semblent capables de comprendre le langage naturel, c’est-à-dire les langues que nous, les humains, utilisons au quotidien. Que ce soit pour traduire des phrases, résumer des textes ou même générer du contenu à notre place, les intelligences artificielles (IA) font des progrès fulgurants dans le traitement automatique de la langue.
Mais comment ces systèmes d’IA arrivent-ils à saisir le sens de ce que nous écrivons ou disons ? Dans cet article, nous allons explorer ensemble les principales techniques utilisées par ces intelligences artificielles pour comprendre et manipuler notre langue. Un vaste sujet passionnant, alors accrochez-vous !
Le défi de représenter les mots en données numériques
Avant toute chose, il faut savoir que les algorithmes d’IA ne manipulent pas directement des mots comme vous et moi. Pour une intelligence artificielle, un mot n’est rien d’autre qu’une suite de lettres dépourvue de sens. Ce qu’elle comprend, ce sont les nombres et les opérations mathématiques.
Dès lors, la première étape cruciale pour permettre à une IA de traiter le langage naturel est de trouver un moyen de représenter les mots sous forme de données numériques exploitables par ses algorithmes.
La solution la plus simple consiste à numéroter chaque mot d’un dictionnaire et à l’associer à son rang dans la liste. Mais cette approche rudimentaire a de sérieuses limites. Notamment, elle ne tient pas compte des relations de sens qui existent entre certains mots proches.
Une bien meilleure idée est donc de coder chaque mot sous la forme d’un vecteur, c’est-à-dire une longue liste de nombres réels. En choisissant judicieusement les valeurs de ces vecteurs, on peut faire en sorte que les mots sémantiquement proches (comme « chien » et « chat » par exemple) aient des vecteurs numériques voisins dans un espace multidimensionnel. On représente ainsi le « sens » des mots sous une forme que les algorithmes peuvent manipuler.
C’est le rôle d’IA spécialisées comme Word2vec ou GloVe d’analyser de gigantesques quantités de données textuelles pour assigner le bon vecteur numérique à chaque mot d’une langue donnée. Un travail de fourmi considérable, mais ô combien crucial pour la suite !
Encoder et décoder la langue avec des réseaux de neurones
Une fois que l’on sait représenter les mots sous forme numérique, on peut utiliser des réseaux de neurones artificiels pour encoder et décoder le sens des phrases complètes. Un réseau de neurones n’est rien d’autre qu’un système informatique inspiré du fonctionnement des neurones biologiques, capable d’apprendre des tâches complexes à partir de données d’entraînement.
La technique de pointe pour traiter le langage naturel repose sur deux types de réseaux :
1) Les réseaux récurrents encodeurs qui lisent une phrase mot par mot. À chaque étape, un « vecteur de pensée » multidimensionnel est mis à jour pour capter le sens en construction. Au final, ce vecteur devient une représentation numérique de toute la phrase.
2) Les réseaux récurrents décodeurs font l’inverse : à partir du vecteur final de l’encodeur, ils génèrent progressivement les mots d’une nouvelle phrase, par exemple une traduction dans une autre langue.
Encoder et décoder sont donc les deux faces d’une même pièce. Selon le problème traité (traduction, résumé, génération de texte, etc.), les réseaux de neurones vont soit encoder une phrase existante, soit décoder un vecteur numérique en une nouvelle phrase de sortie.
Ces systèmes d’encodage et de décodage restent toutefois perfectibles. Par exemple, les premiers réseaux récurrents avaient du mal à retenir le contexte sur des phrases longues. C’est pourquoi des améliorations comme les mécanismes d’attention ou les transformeurs ont été développées. Ils permettent aux réseaux de mieux détecter les dépendances à longue distance au sein des phrases.
Les modèles de langage de pointe comme GPT-3, BERT ou CamemBERT exploitent ces récentes architectures pour atteindre des performances remarquables dans la compréhension et la génération de textes en langue naturelle. Entraînés sur des corpus géants de milliards de phrases, ils peuvent proposer des traductions, des résumés ou des suites de textes d’une très grande qualité et d’un réalisme saisissant.
Bien que séduisantes, ces IA restent imparfaites
Pourtant, malgré cet indéniable tour de force technique, les algorithmes actuels de traitement du langage naturel restent loin d’une réelle compréhension humaine de la langue. Certes, les résultats paraissent souvent réalistes et cohérents. Mais sous le capot, ces intelligences artificielles reposent seulement sur des corrélations statistiques entre groupes de mots, sans véritable modèle du monde sous-jacent.
Par exemple, dans un jeu de rôle textuel généré par IA, il est facile de faire en sorte que le personnage contrôlé par l’algorithme se contredise ou agisse de façon totalement illogique. Car l’IA ne possède pas réellement les concepts de causalité, de physique ou de bon sens qui permettent à un être humain de suivre une histoire cohérente.
Un autre problème majeur vient des biais induits par les données d’entraînement. Puisque ces intelligences artificielles apprennent à partir de textes écrits par les humains, elles reproduisent inévitablement les préjugés sociaux, stéréotypes ou discriminations présents dans le corpus initial. Des initiatives veillent à limiter ce problème, mais il n’est pas simple à résoudre.
Mais de fantastiques perspectives d’évolution
Au final, malgré leurs faiblesses actuelles, les intelligences artificielles capables de traiter notre langue restent une avancée prodigieuse qui ouvre des perspectives immenses. Elles pourront très bientôt devenir des assistants de poids dans des tâches comme l’écriture technique ou le sous-titrage automatique de vidéos.
Dans le domaine médical, on peut imaginer des systèmes capables de résumer en quelques lignes les dossiers complets des patients pour faciliter le diagnostic des médecins. Dans l’éducation, elles pourront peut-être proposer un apprentissage des langues infiniment plus ludique en s’adaptant en temps réel aux progrès de chaque élève.
En un mot, le traitement automatique de la langue naturelle est un champ d’innovation passionnant, qui ne cesse de repousser les limites de ce qui était possible jusqu’alors avec les intelligences artificielles.
Et ce n’est qu’un début ! Alors remplissez-vous d’émerveillement et suivez ces avancées de près. Car ces technologies révolutionnaires pourraient bien transformer durablement notre rapport à la langue dans les années à venir.