Bienvenue dans Black Mirror ! Alexa va être capable de prendre en compte l’historique de nos conversations pour formuler des réponses encore plus précises. Par exemple, si vous demandez le prix d’un hôtel à l’assistant intelligent d’Amazon et que vous venez d’en parler avec vos enfants juste avant, Alexa sera capable de retrouver précisément l’hôtel qui vous intéresse. Les chercheurs en intelligence artificielle parlent de compréhension contextuelle.
Une nouvelle approche pour l’assistant vocal d’Amazon
Les scientifiques de la division IA d’Amazon entendent bien rattraper le retard qu’un rapport laissait sous-entendre il y a quelques mois. Dans un nouvel article intitulé « Dialog State Tracking : A Neural Reading Comprehension Approach« , l’équipe de chercheurs proposent un nouveau système d’intelligence artificielle qui prend en compte le contexte dans lequel se trouve Alexa. Concrètement cela signifie que l’assistant vocal sera désormais capable d’adapter ses réponses en fonction des conversations que tiennent ses propriétaires.
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Dans ce même article, nous pouvons lire que la technique de compréhension contextuelle sur laquelle travaillent les scientifiques d’Amazon, a permis d’améliorer de 6,5% la précision des réponses d’Alexa. Son taux de bonne réponse pourrait désormais atteindre les 96%. C’est bien plus qu’il y a quelques mois. Dans l’étude publiée au mois d’août dernier, nous pouvions lire que Siri comprenait 99,8% des questions et répondait avec un taux de précision à 83,1% alors qu’Alexa comprenait 99,9% des questions posées mais ne répondait qu’avec une précision de 79,8%.
Amazon met le paquet sur son IA
Déjà au début du mois, nous apprenions que les chercheurs avaient réussi à réduire de 6,2% le taux d’erreur d’Alexa. À l’époque, la société de Jeff Bezos publiait un rapport intitulé « Scalable Multi Corpora Neural Language Models for ASR« . Il était présenté le 15 septembre dernier à la conférence Interspeech 2019 à Graz, en Autriche. Dans cette étude, nous découvrons que grâce à la construction de nouveaux modèles conventionnels, le taux d’erreur par rapport à la reconnaissance des mots a été réduit chez Alexa.
Shuyang Gao, l’un des scientifiques ayant participé à cette nouvelle méthode d’apprentissage précise que : « la compréhension contextuelle est un domaine de recherche qui a fait beaucoup de progrès ces dernières années. En le reliant au suivi du dialogue, nous pouvons tirer parti des approches fondées sur la compréhension de la lecture et développer de nouveaux modèles d’apprentissage robustes pour aider Alexa à remplir certaines tâches ».
