LE VIEUX RÊVE DE PARLER AUX MACHINES
Et si le destin de la technologie était de se faire oublier ? De constituer un ensemble d’outils si puissants qu’ils sauraient se faire humbles pour se mettre entièrement au service des hommes sans exiger d’eux ni adaptation, ni laborieux apprentissage ? On peut le souhaiter et, depuis une quarantaine d’années, c’est apparemment le sens de l’histoire avec la démocratisation de l’informatique via des interfaces homme-machine (IHM) graphiques intuitives.
Avec les chatbots [CHL] sont apparus ces dernières années de nouvelles IHM vocales et textuelles qui ambitionnent de permettre des interactions en langue naturelle. Pour l’instant très rudimentaires et réduites à quelques interactions transactionnelles sur le mode question-réponse, elles préfigurent peut-être une révolution à plus long terme qui concrétiserait la démocratisation ultime de l’informatique, celle à laquelle ont rêvé les pionniers de la discipline il y 80 ans[1]. Des machines que l’on pourrait interroger sur le mode de la conversation pour obtenir une information ou déclencher une action.
Dans cette longue marche vers la conception de machines capables de conversation, l’année 2018 a été particulièrement faste avec des progrès incrémentaux mais très significatifs dans le domaine du NLP (Natural Language Processing). Le Deep Learning (DL) n’étant pas avare de petits miracles c’est à lui, on s’en doute, que l’on doit ces derniers progrès. L’objectif de cet article est de présenter les idées et les grandes lignes des architectures de réseaux de neurones (NN ci-après pour Neural Network) qui ont permis ces avancées.
