Le Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) propose depuis quelques jours fastText sur GitHub.
Chaque jour, des milliards de publications sont partagées sur Facebook et réussir à en comprendre la signification est un très gros challenge pour les chercheurs en intelligence artificielle. Pour réussir à analyser ces immenses quantités de données, Facebook a développé de nombreux outils et intelligences. C’est notamment le cas de DeepText, une IA capable de comprendre ce que vous écrivez et d’effectuer une action en conséquence.
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De son côté, fastText a pour rôle de comprendre le plus rapidement possible les mots qui sont inscrits dans une publication afin de la classer. Cette intelligence artificielle mélange la classification de texte et la compréhension des vecteurs de mots. La classification de texte est très importante pour la gestion du fil d’actualité. Elle permet notamment d’identifier du SPAM et de filtrer le clickbait.
Les expériences menées par Facebook pour opposer fastText à d’autres outils similaires reposant sur le deep learning mettent en exergue des performances hors du commun.
De processus prenant plusieurs jours, ce délai est réduit à seulement quelques secondes pour l’intelligence artificielle du FAIR. Lors de ses entrainements, fastText a été capable d’analyser plus d’un milliard de mots en moins de 10 minutes en utilisant un ordinateur grand public. FastText peut aussi classer près de 500 millions de phrases dans plus de 300 000 catégories en moins de 5 minutes.
L’intelligence développée par Facebook n’est pas restrictive sur l’anglais puisque les développeurs peuvent aussi l’utiliser sur d’autres langages comme l’allemand, le français, le tchèque, ou l’espagnol.
En rendant open-source son IA, le réseau social va permettre à bien des sites ou des applications d’optimiser leur compréhension des messages. Ainsi, les développeurs pourront créer leurs propres outils.
