intelligence artificielle

Réponse du département Sciences et Techniques

Bonjour,

Vous souhaitez connaître l'état actuel de l'avancée technologique concernant l'intelligence artificielle en matière de linguistique.
Cela concerne le domaine du traitement automatique des langues ou TAL, encore appelé traitement automatique du langage naturel, linguistique informatique, linguistique computationnelle, voire ingénierie linguistique, selon la facette sur laquelle on souhaite mettre l’accent. Mais les principales interactions et contributions de l’intelligence artificielle à la linguistique ont eu lieu dans le domaine de la sémantique et de la pragmatique, c'est-à-dire la modélisation du contenu d’une phrase, d’un texte ou d’un dialogue.

Intelligence artificielle et traitement automatique des langues (TAL)

Le TAL est un domaine de recherches pluridisciplinaire, qui fait collaborer linguistes, informaticiens, logiciens, psychologues, documentalistes, lexicographes ou traducteurs, et qui appartient au domaine de l'Intelligence artificielle. On dispose d'automates qui jouent aux échecs, ou conduisent des véhicules, aussi bien, voire mieux, que l'homme. Mais l'automatisation des activités langagières « intelligentes » n'est pas effective aujourd'hui – et sans doute pas réalisable – à 100%. Certaines tâches bien délimitées mettant en jeu le langage peuvent donner lieu à des programmes satisfaisants, mais dans la plupart des cas l'obtention d'une qualité identique à celle de l'humain nécessite une intervention humaine en amont (préédition, simplification, etc.) ou en aval (postcorrection).

(Extrait de l'Encyclopédie Universalis, l'article : Traitement automatique des langues)

Le TAL au service des entreprises

Comment tirer profit des volumétries croissantes de données qui assaillent les entreprises ou dont elles s’abreuvent ? Une solution passe par les technologies du traitement du langage qui font aussi valoir de nombreux atouts face à une information non structurée et au multilinguisme.

- Des capacités de repérage et d’analyse
Les technologies de traitement automatique du langage (TAL) aident à repérer et analyser rapidement les informations critiques dans une masse de données, quelle qu’en soit la langue. Elles assurent par exemple les fonctions suivantes :
•extraire les contenus textuels de n’importe quel type de document ;
•détecter automatiquement la langue et le thème du contenu grâce à l’analyse de mots ou phrases spécifiques ;
•classifier des documents selon des modèles prédéfinis en exploitant les mots-clés les plus récurrents ;
•reconnaître automatiquement et afficher les noms de personnes, les lieux, les nombres, les dates ou encore les marques ou noms de société.
Les technologies de TAL permettent également de normaliser des contenus informels générés par les utilisateurs (fautes d’orthographes ou de syntaxe, absence de verbe, émoticônes, etc.) pour pouvoir mieux les analyser.

- Déterminer la tonalité des propos
D’autres fonctions, dites « d’analyse automatique de sentiments », permettent de déterminer la tonalité des propos par une analyse sémantique des échanges. Ce type de traitement facilite la compréhension et la classification des retours des clients dans les forums ou les sites marchands, et permet de quantifier les avis positifs ou négatifs à l’égard d’un produit ou d’un service. Ici, la couverture de toutes les langues des utilisateurs constitue une formidable source d’enseignements sur les particularités culturelles de chaque marché. Si elles sont multilingues, les TAL permettent de mettre en évidence des tendances, de décrypter des comportements et de mieux comprendre la fameuse « expérience client » dans l’ensemble des régions d’activité de l’entreprise.

(Extrait de la revue Archimag : Traitement automatique du langage : des technologies pour délier les langues et les data)

Pour aller plus loin, vous pouvez consulter :

En ligne :

- L'article Intelligence artificielle, sur notre site L'influx, le webzine de la Bibliothèque de Lyon.

- Le traitement automatique des langues, par Robert Pasero et Paul Sabatier du CNRS, concepteurs du logiciel générique ILLICO pour l'analyse, la synthèse et l'aide à la composition des phrases.

- Une équipe Terminologie-TAL du CNRS met les compétences de ses ingénieurs au service des chercheurs, des laboratoires, des groupements ou institutions de recherche, pour répondre à leurs besoins :
- de ressources terminologiques normalisées, validées et interopérables.
Ces ressources, de type lexiques thésaurus, ontoterminologie, ontologies, répondent à des besoins d’exposition d’indexation, d’annotation, de recherche d’information, de structuration de connaissances, d’analyse de contenus textuels, de rédaction technique, d’aide à la décision, etc.
Quelques-unes de ces réalisations sont consultables sur le site de l'INIST.

Vous pouvez également lire les documents suivants :

- L'intelligence artificielle : frontières et applications, par Pierre Marquis.

- Traitement automatique des langues naturelles : de l'analyse à l'application, par Ismaïl Biskri.

Réponse du département Sciences et Techniques

Bonjour,

Vous comprendrez bien sûr que nous n’effectuons pas de recherches en IA et la littérature récente semble nous indiquer que la complexité d’une discussion hors contexte technique précis n’est pour l’instant pas à la portée des IA.

François Roche, dans La Tribune du 3 février 2016, notait ainsi :
2016, l'année de l'intelligence artificielle ? Soixante ans après ses premiers balbutiements, l'intelligence artificielle est encore loin de « prendre le contrôle des humains », comme certains le craignent. Ses progrès n'en sont pas moins remarquables : elle apprend à traiter les mégadonnées, enrichit son langage naturel et ressentira bientôt nos émotions... […]
le développement de l'intelligence artificielle repose aujourd'hui sur la conviction des chercheurs mais aussi des entreprises qui la mettent en œuvre, que les logiciels d'intelligence artificielle vont faciliter la résolution de deux problèmes essentiels : la compréhension des données et la mise en œuvre d'un langage « naturel » entre les hommes et les machines. Ce sont deux des pistes principales de la recherche qui visent à passer de l'Internet de la question à l'Internet de la réponse (le Web sémantique).[…]
Le logiciel d'intelligence artificielle Watson, d'IBM, est ainsi capable, dans un champ donné (par exemple le traitement de certains types de cancers), de « lire » des données non structurées puisées dans les publications scientifiques et médicales, les rapports établis par les médecins sur les cas de leurs patients, les recherches des laboratoires pharmaceutiques et les documents relatifs aux protocoles de traitements expérimentaux établis dans un certain nombre d'hôpitaux, pour apporter une réponse à la question d'un médecin sur la nature du traitement à appliquer à son patient. Dans ce cas « l'intelligence » de la machine réside dans sa capacité à embrasser un volume d'informations considérable, à en extraire ce qui a du sens par rapport à la question posée, à apporter des réponses pertinentes et rapides (ce que l'intelligence humaine serait incapable de faire), mais aussi à approfondir ses connaissances au fur et à mesure des questions qui lui sont posées. Cela implique cependant de déterminer un domaine de référence relativement précis.
Techniquement, La machine ne traiterait pas les mots comme des données, mais elle en comprendrait le sens. Cela impliquerait qu'elle disposerait d'un dictionnaire de mots, qu'elle fut capable d'en analyser la structure (racine, suffixes, préfixes, déclinaisons, conjugaison...), dans un processus de lemmatisation (analyse lexicale), qui consiste à regrouper les différentes formes que peut revêtir un mot (masculin ou féminin, singulier ou pluriel, mode...). Bref d'être capable de faire la différence entre deux requêtes très proches, comme « un prêt pour une voiture » ou le « prêt d'une voiture ». Cela doit associer des compétences mathématiques et de compréhension fonctionnelle de la langue.
Source : La Tribune

L’article Intelligence artificielle : une machine est-elle capable de philosopher ? paru sur Le Monde.fr le 18 septembre 2015, concluait simplement :

Enfin, le philosophe informaticien américain David Gelernter déclarait récemment :
L’ordinateur n’est pas capable de recréer la subjectivité et Même si nous sommes capables de créer une intelligence artificielle, elle n’égalera jamais la conscience humaine.
Ce type d’ordinateur [un véritable esprit au moyen d’un logiciel, un esprit complet, qui ne serait pas uniquement capable de compter] finira par voir le jour, je n’ai aucun doute là-dessus, mais l’ordinateur classique n’aura jamais de conscience comparable à celle de l’homme, il ne sera jamais équipé d’un mode “dasein” [la présence au monde telle que la définit le philosophe allemand Martin Heidegger], il n’éprouvera aucune émotion, ne sera pas en mesure de ressentir le monde, ni de se le représenter. Qui pourrait croire une chose pareille ? Les cerveaux artificiels manquent pour cela d’un rapport au corps. Les technologues sont des matérialistes de l’esprit mais, paradoxalement, ils ne sont pas suffisamment matérialistes : on ne peut pas faire abstraction de la biologie. Nous pensons aussi avec notre corps. Il est la caisse de résonance de l’esprit.
source : Courrier International, n° 1340, du 7 juillet 2016 (article paru en allemand dans le Der Speigel)

Remarque : ces articles sont pour certains disponibles librement en ligne, et pour d'autres uniquement sur abonnement ou sur Europresse, ressource électronique accessible dans les bibliothèques municipales de Lyon et en ligne pour les abonnés de ces mêmes bibliothèques.