À l’instar de Dialogflow de Google, de Bot Framework de Microsoft ou encore de Lex d’Amazon, Uber a développé sa propre plateforme pour tester et étudier l’intelligence artificielle conversationnelle. Elle s’appelle Plato Research Dialog System, Plato pour les intimes. Dans un article de blog, Uber précise que l’outil est disponible depuis quelques heures, sur GitHub.
L’IA : le cheval de bataille d’Uber
Déjà, en février dernier, Uber lançait Ludwig : le fruit de deux années de travail, dans le but de simplifier le déploiement d’IA. La société explique que : « Ludwig est unique dans sa capacité à rendre l’apprentissage profond plus facile à comprendre pour les non-spécialistes et à permettre des cycles d’itération d’amélioration du modèle plus rapide pour les développeurs et les chercheurs expérimentés en machine learning ».
Inscrivez-vous à la newsletter
En vous inscrivant vous acceptez notre politique de protection des données personnelles.
La division de recherche sur l’intelligence artificielle d’Uber veut aller plus loin avec Plato. Uber AI précise que cet outil a été conçu pour construire et déployer des assistants d’intelligence artificielle conversationnels. Concrètement, des scientifiques ou des amateurs pourront utiliser cette plateforme, sans jamais avoir besoin de coder. La toute première version de Plato 0.1 prend en charge les interactions vocales et textuelles. Chaque assistant d’intelligence artificielle pourra interagir directement avec un utilisateur humain.
Permettre à n’importe qui de créer un assistant virtuel
Dans le détail, Plato travaille en 7 étapes : la reconnaissance vocale, la compréhension du langage, l’agrégation des informations, les appels API, les politiques de dialogue, la génération linguistique et la synthèse vocale. Ce n’est pas chose aisée de créer une conversation entre un humain et un assistant virtuel. Chaque élément de l’architecture peut être formé grâce au machine learning.
Crédit : Uber AI
Concernant l’enregistrement des données : Plato prévoit de garder la trace des événements dans une structure appelée « enregistreur de dialogue»
. Cette dernière contiendra des informations sur les dialogues précédents, les actions entreprises et le dialogue actuel.
Alexandros Papangelis, Yi-Chia Wang, Mahdi Namazifar et Chandra Khatri, 4 chercheurs d’Uber AI, précisent que : « nous pensons que Plato a la capacité de former plus facilement des agents conversationnels à travers des cadres d’apprentissage profonds, de Ludwig et TensorFlow à PyTorch, et d’autres projets open source, conduisant à de meilleures technologies d’IA conversationnelle dans des applications universitaires et industrielles ».
