Quand les robots se piquent de conseils et de résumés de lectures

L’intelligence artificielle en renfort pour l’industrie du livre n’est qu’un juste retour des choses. Quand on y pense, finalement, Google a numérisé des millions d’ouvrages pour développer le “langage” au sein de ses propres outils… Car le recours aux algorithmes et aux IA n’intervient pas uniquement pour opérer des recommandations dans l’achat de livres. Bien au contraire, les développements et applications se diversifient.

Le 16/10/2021 à 13:27

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Publié le :

16/10/2021 à 13:27

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En France, deux bibliothèques, parmi d’autres partenaires, ont opté pour l’entreprise Decalog, spécialisée dans les solutions de gestions documentaires : classer, ranger, que l’on parle d’établissements de prêts, de musées ou encore d’entreprises. Répondant à un appel d’offres, la société comptera donc sur les bibliothèques de Gannat (Allier) et Privas (Ardèche).

Auvergne-Rhône-Alpes Livre et Lecture détaille le projet, inscrit dans une perspective de « recherche et développement pour un service de recommandation pour les acquisitions en bibliothèques reposant sur l’analyse des données d’usage par apprentissage profond (deep learning) ».

ÉMOTION: rendre la voix des IA plus humaine

Le Système informatisé de gestion des bibliothèques, SIGB de son petit nom, observe et compulse les informations liées aux prêts de livres : plusieurs critères interviennent pour ce faire et en analysant certaines données, Decalog a observé que 15,75 % des titres à travers les 1700 bib partenaires de Decalog (40 millions de notices), ne sont pas empruntés. Comment valoriser ces laissés pour compte ? Grâce au Deep Learning, justement.

« Notre objectif est de recommander des achats aux bibliothèques en fonction de leurs fonds pour compléter des séries existantes, ou au contraire, compléter des manques, tout en s’assurant du caractère pertinent de cet achat. Le budget d’achat de la bibliothèque sera ainsi utilisé à bon escient », indique Decalog.

Aux côtés des deux établissements de la région Auvergne-Rhône-Alpes se trouvent trois autres bibliothèques : Riedisheim (Alsace) ainsi que les réseaux de lecture du Golfe Morbihan – Vannes Agglomération (Morbihan) et de Cergy-Pontoise (Val-d’Oise).

Émilie Florentin, responsable multimédia de Privas attend désormais de tester cet approche de recommandation, et d’apporter le retour de professionnels pour son perfectionnement. « Basée sur la mutualisation et l’exploitation des informations issues de notre outil informatique, cette source complémentaire d’acquisition permettra de combler les lacunes de certains fonds et d’optimiser l’enrichissement des collections. »

En bref, donc...

Dans une autre perspective, mais avec une approche technique comparable, la société OpenAI, fondée par le multimilliardaire Elon Musk, s’interesse, elle aussi, aux livres. Et depuis longtemps. Sa créature GPT-3, une intelligence artificielle puissante et redoutable, dispose désormais de nouvelles fonctionnalités. L’IA était déjà en mesure de composer des textes, parfois rock’n roll en s’appuyant sur des corpus d’œuvres : elle travaille désormais à résumer lesdites œuvres. Mais pas simplement.

L’idée est avant tout de faire profiter de la force de calcul de cette machine, pour épargner aux humains des « tâches difficiles ou longues à évaluer », indiquait un porte-parole fin septembre. Rechercher et collecter des informations nécessite un temps incompressible, qu’OpenAI réduirait à quelques instants.

Bien entendu, l’entreprise n’a pas inventé la poudre en la matière : Primer, un autre startup s’est lancée depuis un moment dans l’analyse de documents, en plusieurs langues. Google, Microsoft ou encore Facebook, développent également des solutions — le réseau social allant jusqu’à résumer des articles de presse à ses utilisateurs trop pressés.

IA: Marcel Proust devenu auteur de science-fiction

OpenAI a construit son propre outil en s’appuyant sur l’apprentissage progressif et renforcé, en découpant l’approche en deux temps : les tâches complexes, comme résumer un gros pavé, les tâches simples, résumer de brefs textes. De quoi mieux appréhender les demandes adressées à l'ordinateur. Les chercheurs ont retenu un premier corpus d’une quarantaine d’œuvres, de 100.000 mots en moyenne (en anglais). Deux personnes se sont coltiné la lecture des bouquins, afin de disposer de référentiels humains. Conclusion : OpenAI n’est pas encore totalement au point.

La machine parvenait en effet à dégager les grandes lignes des ouvrages, mais plutôt sous la forme de listes d’événements factuels — et pas vraiment des résumés cohérents. Le mystère de la lecture demeure encore hors de portée de la machine. D’autant qu’elle introduisait parfois des éléments inexacts, ne disposant pas forcément d’un contexte culturel global.

Le code source de cette application n’est pas communiqué par OpenAI, qui a assuré ne pas vouloir, pour le moment en tout cas, rendre publiques ses recherches…

DOSSIER - L'intelligence artificielle au service du livre et de la lecture

crédits photo : Andrea De Santis/ Unsplash

 
 
 
 
 
 
 
 

2 Commentaires

 

SamSam

17/10/2021 à 09:12

Prostitution du langage imitant la prostitution politique devant l'Empire.
Déterminer par des robots la politique d'acquisition - plutôt de créer des emplois, ou d'impliquer les lecteurs/usagers/financeurs in fine des bibs - quoi de plus normal dans un monde de robots.
Apprentissage profond menant au transhumanisme. Sans moi.

Aradigme

17/10/2021 à 10:02

Ce genre de logiciel trouvera sans doute une autre application dans la constitution de bibliographies scientifiques. La première tâche d'un chercheur lorsqu'il s'attaque à un sujet constitue à comprendre "l'état de l'art" dans le domaine, autrement dit à réaliser une bibliographie aussi complète que possible des articles publiés dans des revues scientifiques et des brevets déposés sur le sujet, dans les principales langues. Cela, bien évidemment, pour éviter de "réinventer la roue".
Construire une telle bibliographie prend des semaines. Une IA efficace pourrait réduire ce temps de recherche à une journée. Il restera bien entendu ensuite au chercheur à lire, comprendre, mémoriser et intérioriser les connaissances en question, mais ce serait déjà bien de réduire le temps de collecte.

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