Combiner l'IA pour « enseigner » le vietnamien
Le dirigeant d'une entreprise d'investissement direct étranger (IDE) au Vietnam souhaite apprendre rapidement le vietnamien et être capable de lire 90 % du contenu de documents courants. Le problème est qu'il est trop occupé et ne dispose que d'une heure environ (de 12 à 13 h par jour) pour étudier. Alors, comment la technologie pourrait-elle être appliquée aux logiciels d'apprentissage des langues pour l'aider à apprendre rapidement les langues étrangères ?
Ci-dessus se trouve le problème de la position de leadership des entreprises d'IDE posé au professeur associé, Dr Dinh Dien, directeur du Centre de linguistique computationnelle, Université des sciences , Université nationale du Vietnam, Ho Chi Minh-Ville.
En tant que personne ayant de nombreux sujets de recherche scientifique et des publications internationales sur l'application de l'intelligence artificielle (IA) à la traduction automatique, à la linguistique critique et à l'enseignement du vietnamien aux étrangers, le professeur associé Dien estime que l'application de l'IA est très nécessaire pour résoudre les problèmes de linguistique.
Plus précisément, la première étape de l'apprentissage d'une langue est d'en apprendre les sons. Le problème réside dans le fait que le vietnamien possède des tons et un rythme. L'apprentissage de langues sans tons, comme l'anglais, le français, etc., sera très difficile. Par exemple, au lieu de demander « Tu es déjà couché ? », les apprenants diront « Tu es déjà couché ? », car ils ne distinguent pas les tons. Il est donc essentiel de leur apprendre à bien prononcer, à tenir la bouche et à distinguer la prononciation correcte de la prononciation incorrecte.
Actuellement, les logiciels d'IA utilisés dans l'enseignement des langues étrangères peuvent simuler la forme de la bouche lors du brossage des dents et reproduire des sons que les apprenants peuvent imiter. Ces derniers reproduisent ensuite ces sons, les enregistrent dans le logiciel et, grâce à la technologie, comparent leur prononciation à la prononciation standard du logiciel, améliorant ainsi rapidement leur prononciation. Toutes ces étapes nécessitent l'utilisation de l'IA.
Autre exemple : selon le Dictionnaire vietnamien de l'Institut de linguistique, édité par le regretté professeur Hoang Phe, le vocabulaire vietnamien original compte environ 34 000 mots. Les calculs montrent qu'il est nécessaire d'apprendre environ 10 % de ces mots à la machine, soit l'équivalent de 3 400 mots d'informations d'application, pour que celle-ci puisse lire environ 90 % des textes vietnamiens courants. Pour obtenir ce tableau de données, le professeur associé Dien a dû utiliser l'IA pour étiqueter le système de vocabulaire du corpus vietnamien.
On peut dire que l'IA a révolutionné les méthodes d'enseignement et d'apprentissage dans le secteur de l'éducation . De nombreuses applications d'intelligence artificielle ont d'ailleurs vu le jour pour accélérer et optimiser l'enseignement et l'apprentissage.
L'histoire intéressante de la combinaison de l'informatique et de la linguistique ci-dessus montre que le processus d'entraînement et d'application pratique de l'IA est indispensable, mais complexe. Les données doivent être séparées en plusieurs couches d'identification, chaque variable devant être traitée à l'aide d'identifiants spécifiques.
Quand les machines apprennent le langage...
L'IA n'aide pas seulement les humains à apprendre les langues, elle contribue aussi à améliorer les systèmes qui soutiennent l'intelligence linguistique. Les machines s'entraînent et s'améliorent chaque jour.
Semblable à l’histoire du professeur associé Dien, voici un autre exemple frappant de la façon dont un assistant intelligent comprend le langage humain.
Il s'agit du processus de recherche et de développement de l'assistant vocal vietnamien Kiki pour voitures, capable de reconnaître efficacement les voix avec de nombreux accents régionaux. En informatique, la reconnaissance vocale est une branche importante de l'intelligence artificielle (IA), convertissant les voix humaines en un format utile et compréhensible par des applications informatiques. Cette technologie constitue un pont entre les machines et les humains. Les assistants vocaux sont devenus des applications indispensables dans le monde entier . Les plus populaires sont : Siri d'Apple, Google Assistant, Alexa d'Amazon ou Kiki au Vietnam.
M. Nguyen Hoang Khanh Duy, qui a écrit les premières lignes de code pour Kiki, a expliqué que pour former un modèle d'IA suffisamment intelligent pour reconnaître les voix et répondre aux utilisateurs avec des informations correctes, les données linguistiques jouent un rôle clé.
Par exemple, la navigation est une fonction essentielle pour les utilisateurs de l'assistant vocal vietnamien Kiki en voiture. L'équipe de développement produit doit donc préparer les données et le vocabulaire nécessaires pour répondre efficacement aux commandes des utilisateurs. Après la collecte des données et l'entraînement du modèle, l'indice de qualité de la reconnaissance vocale de la version ultérieure s'est amélioré de 40 % par rapport à la version originale.
La reconnaissance vocale dans les voitures ne se limite pas seulement aux problèmes de navigation et de localisation, mais couvre également de nombreux autres problèmes.
Par exemple, l'utilisation spécifique de Kiki en voiture nécessite un niveau sonore important provenant du moteur, du vent ou des équipements de circulation, ce qui affecte directement la qualité de la reconnaissance vocale de Kiki. L'équipe Kiki doit donc tenter de résoudre ce problème en améliorant les données obtenues en conditions de bruit afin de les rendre plus fidèles à la réalité.
De plus, grâce aux nouvelles techniques mondiales telles que l'apprentissage auto-supervisé, Kiki tente d'« apprendre » à partir de données même non étiquetées, afin d'améliorer encore le modèle. La stabilité de cet assistant vocal vietnamien s'améliore grâce à la formation continue et aux mises à jour du produit.
De toute évidence, le progrès technologique se produit chaque jour, à chaque heure. ChatGPT, lancé fin 2022, a partiellement répondu à la question du fonctionnement du big data. La technologie s'immisce dans nos vies, notamment dans l'éducation et les langues, des domaines qui dépendaient auparavant fortement de l'humain. L'IA redéfinit notre façon d'apprendre, de travailler et de vivre, comme le montrent les exemples ci-dessus.
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