Pourquoi un moteur d’IA cognitif est la prochaine étape de l’accessibilité et de l’inclusion

Par: Grigory Sapunov, CTO de inten.to & Andrew Gershfeld, partenaire de Flint Capital.

Pour favoriser le prochain niveau d’accessibilité et d’inclusion, il est temps de commencer à investir nos efforts dans le développement de machines d’IA cognitif plus sophistiquées. Le développement de formes plus sophistiquées d’IA cognitif est la clé pour étendre l’accessibilité mondiale et élargir la portée de l’inclusion.

En fait, nous voyons déjà une couverture linguistique sans précédent. Flint Capital note que des recherches récentes montrent que le nombre de paires de langues de traduction automatique est passé de 16 000 à environ 100 000 en un an. La société cite Niutrans et Alibaba comme principaux contributeurs avec 88 000 et 20 000 paires de langues.

En outre, Flint Capital note également que le marché mondial de l’informatique cognitive devrait passer à $72,26 milliards d’ici 2027. Nous voyons déjà des gains importants avec le développement rapide de nouvelles technologies d’IA qui poussent les limites existantes de la synthèse vocale et de la reconnaissance de la parole.

D’un point de vue financier et de progrès technologique, il est clair pourquoi il y a une telle poussée pour améliorer les capacités de l’IA. Mais pourquoi se concentrer sur l’accessibilité et l’inclusion ?

Actuellement, il y a environ 1 milliard de personnes handicapées dans le monde. De plus, les experts estiment qu’il y a environ 7 000 langues distinctes dans notre communauté mondiale. À mesure que nous devenons plus connectés, les défis de l’accessibilité et de l’inclusion deviennent trop importants pour que les humains les gèrent seuls.

Examinons quelques problèmes d’inclusivité auxquels les entreprises sont confrontées et que l’IA cognitif avancée peut améliorer.

1. Les barrières linguistiques peuvent entraver l’expression de soi.

Alors que nous continuons à nous diriger vers une économie mondiale et que l’idée d’une main-d’œuvre mondiale persiste, nous devons aborder les limites de la langue partagée.

Il y a des milliers de langues et de dialectes parlés par les employés dans le monde entier. Même s’ils partagent tous une langue commune (comme l’anglais), il y a de nombreuses occasions où ils ne peuvent pas exprimer adéquatement leurs idées ou leurs opinions en raison d’une différence de langue.

Selon les experts, adopter des moteurs d’IA cognitif avancés et déployer des VSAs est la solution à ce problème. Ces machines sont formées pour gérer spécifiquement un ensemble de tâches de traduction, elles offrent donc des capacités d’expression plus inclusives et plus expressives sans intervention humaine.

L’IA cognitif facilite également une meilleure accessibilité pour les personnes handicapées. Par exemple, elle est capable de services de reconnaissance vocale pour les personnes ayant des déficiences auditives. Inversement, elle peut également générer de la parole à partir du texte pour aider les personnes ayant des déficiences visuelles.

À l’avenir, nous nous attendons à voir des services d’IA cognitif améliorés qui peuvent effectuer plus efficacement la traduction de la parole, du texte et des images dans plusieurs langues et de manière à servir un plus large éventail de déficiences.

2. La traduction automatique générique ne peut pas gérer les traductions sensibles.

Imaginez essayer d’utiliser Google Translate pour créer des dossiers de patients dans un environnement de soins de santé. Non seulement cela conduirait inévitablement à la confusion et à la fausse traduction, mais cela pourrait involontairement nuire à un patient. Les moteurs de traduction automatique de base ne comprennent pas la terminologie spécifique à l’industrie, et une petite erreur peut avoir un effet d’entraînement sur les soins aux patients.

Il en va de même pour d’autres industries sensibles comme le droit, la finance et le gouvernement. Les entreprises doivent être prudentes dans le choix du moteur de traduction automatique qu’elles utilisent, car peu peuvent performer à un niveau élevé.

C’est là que la personnalisation de l’IA cognitif intervient. Les entreprises qui peuvent créer des moteurs de traduction automatique personnalisés et très précis offrent un avantage concurrentiel massif.

3. Le ton, l’intention et les expériences enrichies sont limités pour certaines populations.

De nombreuses langues reposent sur le ton, le contexte et le geste pour transmettre le sens. En chinois, un léger changement d’intonation change complètement le sens d’une phrase, et en espagnol, la formalité de votre relation dicte la façon dont vous devriez parler à quelqu’un.

Les services de traduction de base ne peuvent pas lire avec précision le ton ou l’intention. Cela peut causer des malentendus ou même des offenses involontaires. Par exemple, en coréen, les honorifiques sont extrêmement importants lorsqu’on s’adresse à quelqu’un, il est donc crucial pour un service de traduction de comprendre la formalité du ton pour transmettre le sens approprié.

Un autre problème lié à cela est le potentiel de biais de genre. De nombreuses langues diffèrent entre les genres masculin et féminin, mais il n’y a pas toujours suffisamment de contexte pour que l’IA puisse correctement discerner s’il doit retourner une traduction masculine ou féminine.

Les recherches d’Intento ont montré que les moteurs de traduction automatique génériques par défaut à des traductions masculines au moins 90 pour cent du temps. Cependant, puisque de nombreuses opérations d’entreprise sont passées en ligne et comprennent désormais des équipes mondiales, des travaux sont en cours pour corriger ces biais.

Dans un rapport de 2021, Intento a constaté une augmentation des modèles de NLP multilingues. Cela élargit les capacités de déploiement des utilisateurs finals et permet aux développeurs et aux utilisateurs d’adapter l’IA à des besoins spécifiques.

Le futur est plus inclusif que jamais grâce à l’IA cognitif.

Actuellement, il y a encore de nombreuses limites à ce que la traduction automatique et l’IA cognitif peuvent faire. Elle ne peut pas encore interpréter le ton d’un poème ou l’émotion d’une chanson.

Cependant, elle peut apprendre à fournir de meilleures capacités de conversation nuancées, ce qui change déjà la façon dont les marques mondiales font des affaires.

Des experts comme Flint Capital soulignent que les données montrent que le marché de l’informatique cognitive est plus robuste que jamais, et qu’il n’y a aucun signe de ralentissement. Intento note que le nombre de moteurs de traduction automatique a presque doublé au cours de la dernière année.

Les petites entreprises de technologie travaillent sur le développement de l’IA cognitif, mais les géants de l’industrie comme Google, IBM et Microsoft mettent leur poids derrière ce problème. C’est pourquoi nous nous attendons à voir une croissance et une expansion sans précédent des capacités de l’IA cognitif dans un avenir proche.