Au cours d’une Inside the Lab : Construire pour le métaverse avec l’IA mercredi, le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, ne s’est pas contenté d’exposer la vision sans faille de son entreprise pour l’avenir, surnommée le Metaverse. Il a également révélé que la division de recherche de Meta travaille sur un système universel de traduction de la parole qui pourrait rationaliser les interactions des utilisateurs avec l’IA au sein de l’univers numérique de l’entreprise.
« Le grand objectif ici est de construire un modèle universel qui peut intégrer des connaissances dans toutes les modalités… toutes les informations qui sont capturées par des capteurs riches », a déclaré Zuckerberg. « Cela permettra une vaste échelle de prédictions, de décisions et de génération ainsi que de toutes nouvelles méthodes de formation d’architectures et d’algorithmes qui peuvent apprendre à partir d’une gamme vaste et diversifiée d’entrées différentes. »
Zuckerberg a noté que Facebook s’est continuellement efforcé de développer des technologies permettant à davantage de personnes dans le monde d’accéder à Internet et est convaincu que ces efforts se traduiront également dans le métaverse.
« Cela va être particulièrement important lorsque les gens commenceront à se téléporter à travers des mondes virtuels et à vivre des expériences avec des personnes d’horizons différents », a-t-il poursuivi. « Maintenant, nous avons la possibilité d’améliorer Internet et d’établir une nouvelle norme où nous pouvons tous communiquer les uns avec les autres, quelle que soit la langue que nous parlons ou d’où nous venons. Et si nous réussissons, ce n’est qu’un exemple. de la façon dont l’IA peut aider à rassembler les gens à l’échelle mondiale. »
Le plan de Meta est double. Tout d’abord, Meta développe No Language Left Behind, un système de traduction capable d’apprendre « toutes les langues, même s’il n’y a pas beaucoup de texte disponible pour apprendre », selon Zuckerberg. « Nous créons un modèle unique capable de traduire des centaines de langues avec des résultats à la pointe de la technologie et la plupart des paires de langues, de l’autrichien à l’ougandais en passant par l’ourdou. »
Deuxièmement, Meta veut créer un Babelfish IA. « L’objectif ici est la traduction instantanée de la parole à la parole dans toutes les langues, même celles qui sont principalement parlées ; la capacité de communiquer avec n’importe qui dans n’importe quelle langue », a promis Zuckerberg. « C’est une superpuissance dont les gens rêvaient depuis toujours et l’IA va le fournir de notre vivant. »
Ce sont de grandes revendications d’une entreprise dont le domaine généré par la machine ne s’étend pas en dessous de la ligne de ceinture, cependant, Facebook-cum-Meta a une longue et large expérience dans le développement de l’IA. Au cours de la dernière année seulement, la société a annoncé des avancées dans les techniques d’apprentissage auto-supervisé, le traitement du langage naturel, l’apprentissage multimodal, la génération basée sur le texte, la compréhension par l’IA des normes sociales et a même construit un superordinateur pour l’aider dans ses recherches sur l’apprentissage automatique.
L’entreprise est toujours confrontée à l’obstacle majeur de la rareté des données. « Les systèmes de traduction automatique (MT) pour les traductions de texte reposent généralement sur l’apprentissage à partir de millions de phrases de données annotées », a écrit Facebook AI Research dans un article de blog mercredi. « Pour cette raison, les systèmes de traduction automatique capables de traductions de haute qualité n’ont été développés que pour la poignée de langues qui dominent le Web. »
Traduire entre deux langues autres que l’anglais est encore plus difficile, selon l’équipe FAIR. La plupart des systèmes de traduction automatique convertissent d’abord une langue en texte, puis la traduisent dans la deuxième langue avant de reconvertir le texte en parole. Cela retarde le processus de traduction et crée une dépendance démesurée vis-à-vis de l’écrit, limitant l’efficacité de ces systèmes pour les langues principalement orales. Les systèmes directs de parole à parole, comme ceux sur lesquels Meta travaille, ne seraient pas entravés de cette manière, ce qui se traduirait par un processus de traduction plus rapide et plus efficace.
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