Des neurones pour le moteur de reconnaissance vocale d'Apple
Le secret (de polichinelle) a été éventé en mai 2013 : Paul Ricci, le PDG de Nuance, avouait finalement qu’Apple utilise bien la technologie de son entreprise pour motoriser Siri (lire : Nuance, un « fournisseur essentiel » de Siri). Depuis, de l’eau a coulé sous les ponts et Apple, peut-être échaudée par une rumeur récente voulant que Samsung ait été en discussion pour racheter Nuance, a commencé à assembler depuis l’an dernier une équipe en charge de développer un nouveau moteur « maison ».
Wired se fait l’écho des mouvements en cours dans la petite communauté des spécialistes de la reconnaissance vocale : Apple a ainsi embauché Larry Gillick, ancien vice-président attaché à la recherche chez Nuance et Gunnar Evermann, lui aussi un ancien chercheur de Nuance. Alex Acero, cadre haut placé chez Microsoft, est désormais un des directeurs de l’équipe Siri. Abdel-rahman Mohamed, un chercheur de l’Université de Toronto courtisé par Apple, explique que la Pomme « n’embauche pas seulement au niveau du management, mais aussi des cadres et des chercheurs. [Apple] est en train de bâtir une très forte équipe de recherche dans la reconnaissance vocale », conclut-il.
Peter Lee, le patron de la division Recherche de Microsoft, la gorge profonde de Wired dans cette affaire, donne lui six mois à Apple pour rattraper Microsoft et Google dans le développement d’un moteur de reconnaissance vocale de type réseau neuronal, la dernière marotte du secteur; derrière ce terme qui évoque la science-fiction, se cachent des algorithmes permettant aux ordinateurs d’ « apprendre » de la même manière que les neurones du cerveau humain. Apple serait en plein développement de ce type de technologie, déjà à l’œuvre à Redmond et Mountain View : elle y sert respectivement pour la traduction en temps réel de Skype et Google Now.
Les premières betas d’iOS 8 utilisent toujours la technologie de Nuance pour Siri. En ira t-il de même pour la version finale du système d’exploitation mobile, attendue cet automne ?
Je suis curieux de voir ce que tout ça va donner.
Des procès, des appels, des avocat et bien entendu, de l'argent :)
Amusant de constater que c'est en 2011 que le système était sensé "apprendre" de son "maître".
La vérité c'est que cette technologie n'existe même pas encore concrètement !
Sacré marketeux...
@Malvik2 :
La technologie existe.
C'est juste qu'Apple cherche à développer en interne ce qu'elle a confié à quelqu'un d'autre jusque-là.
Comme elle l'a fait pour les cartes par exemple, ou en partie pour les puces et processeurs.
A court terme ça ne changera rien, mais à plus long terme ça permettra de créer une solution sur-mesure.
@Malvik2 :
Le principe de "l'auto-apprentissage existe".
Ce que cherche Apple est : 1) d'avoir son propre moteur de reconnaissance vocale pour être totalement indépendante sur cette technologie ; 2) d'utiliser un autre TYPE de moteur de reconnaissance, type "réseau neuronal" en l'occurrence.
Sa particularité est d'être conçue selon un schéma très inspiré des neurones biologique.
@patrick86
On a compris ce n'est pas la peine de répéter ce qui est dit dans l'article.
Réseau neuronaux c'est bien pompeux comme terme encore faut-il que ça marche !
Si le prochain Siri "made in Apple" est aussi chaotique que Plans, leur Siri je n'en veux pas déjà qu'il n'est pas au niveau de Google Now qui lui est bien supérieur !
@ Malvik2 : « Amusant de constater que c'est en 2011 que le système était sensé "apprendre" de son "maître". La vérité c'est que cette technologie n'existe même pas encore concrètement ! »
On ne parle ici que du moteur de reconnaissance vocale.
Il faudrait arrêter de considérer Siri (tant dans les articles que dans les commentaires) comme juste un système de reconnaissance vocale — cette partie n'étant qu'un des éléments d'interface de Siri. À chaque fois que je lis des articles parlant de « Nuance, le moteur de Siri », ça me fait sourire.
Suffit que samsung achete nuance et Apple est privee de Siri pr quelques mois, juste avant la sortie de l iphone en ! Chaud...
@Ginger bread
Un rachat de cette ampleur ne se fait pas du jour au lendemain (Cf le rachat de Nokia par MS, de Beats par Apple, de What's App par Facebook etc.) et les contrats doivent être respectés, même en cas de rachat. Donc si Apple a signé un contrat avec Nuance, Samsung est dans l'obligation de le respecter.
@Malvik2
Il y a une différence entre apprendre des habitudes (c'était ce dont il était question en 2011 me semble t-il) et apprendre le langage. Les algorithmes ne sont pas du tout les mêmes !
Ce qui me fait dire que Apple n'a pas trainé à mettre ses neurones à profit puisque iOS8 est capable d'adapter la saisie prédictive au contexte. C'est vraiment intéressant et je suis vraiment curieux (et un peu effrayé) de voir ce que donneront ces assistants (Google Now, Cortona et Siri) dans 5 ans !
"C'est vraiment intéressant et je suis vraiment curieux (et un peu effrayé) de voir ce que donneront ces assistants (Google Now, Cortona et Siri) dans 5 ans !"
Tant que l'on reste dans la cadre d'un assistant au service de l'Homme et ne pouvant prendre les devants, le risque de perte de contrôle, voire de manipulation (volontaire ou non) de l'Homme par la machine, est limité. Là où est le danger, c'est lorsque l'on commence à permettre à cette technologie de décider à la place de l'Homme, sans limite stricte.
@patrick86
Quand on sait qu'une grande partie des échanges boursiers est effectuée par des robots, sans la moindre intervention humaine, on sait qu'on a dépassé cette limite depuis longtemps.
@joneskind :
Ah, en effet. Il y a matière à s'interroger.
Ouah ça va loin dans ces comm
iRobot nous voilà
"se cachent des algorithmes permettant aux ordinateurs d’ « apprendre » de la même manière que les neurones du cerveau humain. "
Vous allez un peu loin. De la "même manière" qu'un neurone de cerveau humain, c'est un peu fort ! On est encore loin de pouvoir modéliser à l'identique le fonctionnement d'un neurone.
@Doctomac :
Non. Les modèles existent déjà.
C'est leur exécution qui n'est pas encore possible en raison de la
puissance des machines. C'est une question de temps...
Des modèles qui ne prennent pas en compte toute la complexité d'un neurone. On sait effectivement simuler les propriétés passives et actives d'un neurone, l'excitabilité d'un neurone avec un modèle basé sur celui de Hodgkin–Huxley et certains mécanismes de plasticité impliqués dans la mémorisation mais encore une fois on est loin de pouvoir proposer des capacités d'apprentissage similaires à celles d'un neurone humain tant les processus neurobiologistes en jeu sont complexes et surtout pas entièrement connus.
Et oui il y en a qui confondent la carte et le territoire;-)
Un model est toujours plus ou moins approximatif,
Mais quand on prétend modéliser ce que l'on ne comprend pas...
Il vaut mieux alors rester très modeste.
"des algorithmes permettant aux ordinateurs d’ « apprendre » de la même manière que les neurones du cerveau humain."
Le film Her !