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Nouveau monde. Intelligence artificielle : Alibaba et Microsoft lisent plus vite que l’humain

Deux programmes d’intelligence artificielle, l’un chinois et l’autre américain, viennent de battre un record en matière de vitesse de lecture et de "compréhension" de l’information.

Article rédigé par franceinfo, Jérôme Colombain
Radio France
Publié
Temps de lecture : 2min
Le stand du groupe chinois Alibab, au CES 2018 de Las Vegas (Nevada), le 10 janvier 2018. (DAVID MCNEW / AFP)

Demain, votre ordinateur ou votre smartphone sera capable de digérer de longs textes scientifiques puis d’en extraire la substantifique moelle afin de répondre à vos questions. La performance technique qui vient d’avoir lieu est une première. Un modèle d'intelligence artificielle développé par Alibaba, l’équivalent chinois d’Amazon, a obtenu de meilleurs résultats que les humains dans un test de compréhension et de lecture de l'Université de Stanford. Une autre IA, signée Microsoft, a réussi à peu près le même exploit.

100 000 questions

Le test de lecture en question, baptisé SQUAD, a été mis au point par l’université de Stanford. Il s’agit de répondre à 100 000 questions, dans des domaines extrêmement variés, en allant chercher les réponses dans plus de 500 articles de Wikipédia. Exemple : "Quel est le numéro atomique de l’oxygène ?" ou "Comment s’appelait l’empire de Gengis Kahn ?". Le meilleur score obtenu par un humain à ce test est de 82,304. L’IA d’Alibaba, pour sa part, a atteint le score de 82,44. Celle de Microsoft a obtenu la note de 82,65 mais les résultats ont été finalisés un jour plus tard.

Systèmes experts

A quoi sert ce type de test ?  A éprouver les réseaux neuronaux profonds d’intelligence artificielle. Le but : développer des systèmes informatiques experts qui pourront servir dans de nombreux domaines, tels que la médecine, le droit ou le journalisme. Après les échecs et le jeu de Go, ce nouvel aspect de l’IA ouvre des perspectives novatrices. Les assistants vocaux (Amazon Echo, Google Home) sont également capables d’aller chercher des réponses à des questions sur Wikipédia ou ailleurs et ils pourraient ainsi être encore plus performants dans le futur.      

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