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Facebook a créé un système de traduction plus rapide et plus précis utilisant l'intelligence artificielle

2021

FOTOGRAFO

Plus d'un milliard d'utilisateurs de Facebook parlent une multitude de langues et, à l'heure actuelle, le réseau social prend en charge la traduction de plus de 45 langues différentes. Cela signifie que si vous êtes un anglophone confronté à l'allemand ou un francophone qui voit l'espagnol, vous verrez un lien indiquant «Voir la traduction».

Mais mardi, Facebook a annoncé que ses experts en apprentissage automatique avaient créé un réseau de neurones qui traduisait la langue jusqu'à neuf fois plus rapidement et avec plus de précision que les autres systèmes actuels utilisant une méthode standard pour traduire le texte.

Les scientifiques qui ont développé le nouveau système travaillent au sein du groupe FAIR du réseau social, qui représente Facebook AI Research.

"Les réseaux de neurones sont modelés d'après le cerveau humain", explique Michael Auli, de FAIR, et chercheur derrière le nouveau système. L'un des problèmes qu'un réseau de neurones peut aider à résoudre est la traduction d'une phrase d'une langue à une autre, comme le français vers l'anglais. Ce réseau pourrait également être utilisé pour effectuer des tâches telles que la synthèse de texte, selon un article de blog posté sur Facebook concernant la recherche.

Mais il existe plusieurs types de réseaux de neurones. L’approche standard jusqu’à présent a consisté à utiliser des réseaux de neurones récurrents pour traduire le texte, qui étudie un mot à la fois, puis prédisait le mot de sortie dans le nouveau langage. Il apprend la phrase en le lisant. Mais les chercheurs de Facebook ont ​​exploité une technique différente, appelée réseau de neurones à convolution, ou CNN, qui consiste à examiner les mots en groupes plutôt qu’un à la fois.

«Cela ne va pas de gauche à droite», dit Auli, de leur traducteur. "[Il peut] consulter toutes les données en même temps." Par exemple, un traducteur de réseau neuronal à convolution peut examiner les cinq premiers mots d'une phrase, tout en considérant les deuxième à sixième mots, ce qui signifie le système travaille en parallèle avec lui-même.

Graham Neubig, professeur adjoint à l'Institut des technologies langagières de la Carnegie Mellon University, étudie le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Il dit que ce n'est pas la première fois que ce type de réseau de neurones est utilisé pour traduire du texte, mais que cela semble être le meilleur qu'il ait jamais vu fonctionner avec un réseau de neurones à convolution.

"Ce que cet article Facebook a fondamentalement montré montre qu'il revisite les réseaux de neurones convolutifs, mais cette fois, ils l'ont réellement fait fonctionner très bien", dit-il.

Facebook ne dit pas encore comment il envisage d'intégrer la nouvelle technologie à son produit destiné aux consommateurs; C’est plutôt le rôle d’un département d’appeler le groupe d’apprentissage automatique appliqué. Mais dans l’intervalle, ils ont publié la technologie publiquement en tant que logiciel libre, de sorte que d’autres codeurs puissent en tirer parti.

C'est un point qui plaît à Neubig. "Si c'est rapide et précis", dit-il, "ce sera une grande contribution supplémentaire au domaine".

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