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Deep text et roman à l’eau de rose : l’intelligence artificielle de Facebook et Google

Dans un long poste sur son propre réseau, Facebook s’explique sur Deep Text, l’intelligence artificielle développée pour faciliter la vie des consommateurs/utilisateurs. Faire gagner du temps, filtrer les infos spams : voici les deux arguments mis en avant par la firme pour promouvoir cette technique que certains peuvent considérer comme insidieuse : en effet Deep Text analyse plusieurs milliers de posts par secondes dans une vingtaine de langues.
Conçu à partir de FbLearner Flow et Torch, le programme se conçoit comme une intelligence évolutive et fiable. Il doit d’abord étudier et classifier le contenu du texte de manière thématique (sujet général) puis analyser les composantes du récit (éléments afférents, noms propres, indices chronologiques…). Mais pour aller plus loin, Facebook pousse son programme à intégrer le langage populaire, l’argot, ainsi que l’homonymie et les variations sur l’orthographe d’un même mot.

Le projet, confié à Ronan Collobert et au Français Yann LeCun, est présenté comme dépassant les techniques de NLP (Neuro Linguistic Programming), en évitant la longue séquence de prétraitement, et en évoluant directement avec le texte. Par exemple, en utilisant un schéma d’intégration lexicale, Deep Text sera capable d’identifier « brother » et « bro » comme relevant du même corollaire.

Facebook Deep text

Déjà testé sur Facebook Messenger, la technique s’applique à y deviner les intentions des interlocuteurs, notamment en termes de déplacement (« je souhaite aller à… ») afin de pouvoir proposer les services les plus adaptés à la conversation. Deep Text devra travailler pour savoir différencier « je suis venu en taxi » de « j’ai besoin d’un taxi ». L’extraction automatique de contenu amènerait le réseau à créer directement des annonces à partir des conversations (« je vends un vélo à 50€ »). Clairement, le but est d’optimiser, améliorer, et fluidifier les contenus afin de générer le maximum de commentaires et d’interactions positives. Enfin, le prochain chantier, mais non le moindre, concernera l’appréciation des sentiments et ressentis utilisateurs.

C’est peut-être sur ce terrain que Google pourrait avoir un temps d’avance : en effet, le moteur de recherche s’intéresse de très près au roman à l’eau de rose, cette « chick litt » qui ressasse les mêmes idées sur des modes variés. La littérature pour enfants avait été également pressentie comme support éventuel de l’intelligence artificielle, mais elle manquait de vocabulaire. En matière de Deep Learning, Google peut également s’appuyer sur les dialogues de films et de séries pour affiner sa programmation d’intelligence artificielle sur les sentiments, voire même sur les personnalités des interlocuteurs.

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