Facebook vient de dévoiler une plateforme d'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage profond. Baptisée DeepText, elle serait capable d'analyser et de comprendre avec une précision « quasi humaine » le contenu textuel d'un millier de messages par seconde et ce dans une vingtaine de langues. Objectif : encore mieux nous connaître pour nous proposer des contenus et services « plus pertinents » et écarter ce qui ne convient pas.
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Malgré l'importance grandissante des photos et des vidéos, l'écrit demeure la forme de communication la plus répandue sur Facebook. Et le réseau social aux 1,2 milliard de membres veut utiliser la puissance de l'intelligence artificielle pour mieux comprendre ce qui se dit dans les textes échangés. Dans quel but ? « Faire remonter plus de contenus que les gens ont envie de voir ou filtrer les contenus indésirables tels que le spam », explique l'équipe en charge du programme DeepText. Il s'agit d'une nouvelle intelligence artificielle (IA) que FacebookFacebook commence à tester. Basée sur l'apprentissage profondapprentissage profond (deep learning), elle peut, selon ses concepteurs, comprendre avec une précision « quasi humaine » le contenu textuel de plusieurs milliers de posts par seconde et dans plus de vingt langues.
DeepText combine plusieurs architectures de réseaux neuronaux multicouches, et notamment des réseaux convolutifs et récurrents. Le réseau convolutif a été co-inventé à la fin des années 1980 par le Français Yan LeCun, qui dirige aujourd'hui le programme de recherche en intelligence artificielle de Facebook. Les grandes avancées de l'IA en matièrematière de reconnaissance vocale, de caractères et d'images qui ont été accomplies ces dernières années ont été réalisées grâce aux réseaux convolutifs. Les réseaux récurrents, quant à eux, sont davantage spécialisés sur le traitement du texte.
Grâce à cette association, DeepText va plus loin que la simple compréhension du sens général d'un texte dont on identifie le thème. Il peut saisir les subtilités d'une langue, son argot, les homonymies, etc. « Si par exemple quelqu'un dit "I love blackberry" [j'aime la mûre, NDLRNDLR], est-ce que cela veut dire que cette personne aime le fruit ou bien le smartphone de cette marque ? ». DeepText saura faire la différence. Car, explique Facebook, grâce à l'apprentissage profond, il est possible de préserver la relation sémantique entre les mots. Par exemple, DeepText sera capable de déceler une proximité entre le mot « frère » et son argot « frangin » ou « frérot ».
Une IA qui se mêlerait de tout en quelque sorte…
Facebook a déjà commencé à tester DeepText en conditions réelles, notamment avec sa messagerie instantanée Messenger. L'IA parvient par exemple à déterminer si une personne souhaite se rendre quelque part en contextualisant l'usage du mot « taxi ». Autre scénario cité, celui d'une personne qui écrit la phrase suivante : « Je vends mon vieux vélo pour 200 dollars, quelqu'un est-il intéressé ? ». DeepText serait en mesure de détecter que la personne veut vendre quelque chose, de noter les informations sur l'objet et son prix puis de proposer des outils susceptibles de faciliter la vente.
Le réseau social dit vouloir mieux « extraire » les intentions, les sentiments, les entités (personnes, lieux, évènements) en observant à la fois les textes et les images. Suivant cette logique de tri sélectiftri sélectif, Facebook veut aller encore plus loin en faisant travailler DeepText sur les commentaires, afin qu'il puisse faire remonter ceux qui seront jugés les plus pertinents ou les plus qualifiés. Selon ses concepteurs, ce type d'analyse de texte pourrait par exemple être utile aux célébrités et personnages publics dont les pages Facebook génèrent des milliers de commentaires, afin de séparer le bon grain de l'ivraie.
Rappelons que Facebook a développé depuis plusieurs années DeepFace, une technologie de reconnaissance faciale dont la précision est à peine inférieure à ce que peut faire un humain. En outre, le réseau social a récemment annoncé son intention d'utiliser l'intelligence artificielle pour indexer toutes les vidéos diffusées en direct afin d'aider ses membres à trouver plus facilement des contenus qui les intéressent.
Si la performance technique a de quoi impressionner, on peut s'interroger sur le degré d'interventionnisme de ces technologies. Nous montrer seulement ce que l'IA pense que nous voulons voir, lire ou entendre peut devenir vite très réducteur et, dans certains cas, glisser vers la censure. Un commentaire négatif ou désagréable peut être utile pour susciter le débat, faire réagir. Idem pour un contenu qui, a priori, ne correspond pas à nos goûts. Les IA de Facebook sauront-elles faire preuve de la nuance indispensable pour nous garantir des échanges pluriels et ouverts ?
