Facebook créé un nouvel outil d’intelligence artificielle pour traduire mieux et plus rapidement

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Ce mardi, Facebook a annoncé que ses chercheurs du Facebook A.I. Research (FAIR) en machine learning étaient parvenus à créer un réseau neuronal très prometteur. Il permettrait de traduire un texte neuf fois plus vite et de façon plus précise que les systèmes de traduction standard, d’après The Verge.

Une méthode open source

Sur le réseau social, les utilisateurs peuvent actuellement voir les statuts automatiquement traduits dans d’autres langues. Facebook propose en effet des traductions en 45 langues mais pour Mark Zuckerberg, « il y a encore beaucoup à faire ».

Les chercheurs du FAIR ont donc développé sur une méthode de traduction basée sur du machine learning. Ils ont également rendu leurs recherches publiques. Le source code de leur sequence modeling toolkit (fairseq) ainsi que les systèmes déjà entrainés sont disponibles sur GitHub en open source.

CNN au lieu de RNN

Actuellement, les systèmes de traduction sont basés sur des Réseaux Neuronaux Récurrents, appelés RNN. Ils analysent les données de la phrase de façon séquentielle, de gauche à droite. Cela permet donc une traduction mot à mot.
Le FAIR a développé un autre système de réseau neuronal, le CNN pour Réseaux Neuronaux Convolutifs. Bien plus adaptée au GPU utilisé pour entraîner les réseaux neuronaux, cette méthode permet l’analyse des différents aspects des données de façon simultanée.

D’après Facebook, ces ressources pourraient également permettre de développer des modèles personnalisés pour des chatbots, des résumés de textes, entre autres.


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