L’ÉCLOSION DE L’INTERFACE VOCALE

Un grand nombre d’avancées technologiques ont vu le jour au cours de ces dernières années, ce qui a considérablement changé notre façon de consommer ou même d’interagir dans notre vie quotidienne. La voix a eu un très fort impact dans notre quotidien, avec l’arrivée des assistants vocaux. Ces petits objets sont contrôlés par la voix, qui aurait pensé, il y a quelques années que cela nous permettra d’avoir accès à de nombreuses demandes, seulement en la prononçant.

En 2019, Juniper estimait à 3,25 milliards le nombre d’assistants vocaux en circulation. Il en prévoit plus de 8 milliards en 2023. Sachant que plusieurs études démontrent que la population mondiale compterait dans les environs de 8 milliards d’habitants dans trois ans. Cela indique l’étendue de la place que va prendre le marché des interfaces vocales.

Pour interagir avec les assistants vocaux, il suffit d’énoncer le Wake up Word (WuW), il s’agit du petit mot qui va permettre de réveiller l’assistant pour qu’il puisse par la suite écouter notre demande. Le processus qui va lui permettre de comprendre notre demande est appelé Automated Speech Recognition (ASR), c’est le processus qui va permettre de convertir le langage voix en langage texte. Après cela, il faut qu’il interprète la demande, c’est encore un autre processus qui fait son entrée : Natural Langage Understanding (NLU), il va analyser chaque mot qui a été reconnu par l’ASR pour en déduire une action, qui sera exécutée par la suite.

Étant quand même un concept relativement nouveau, ce dernier doit encore subir des améliorations. Il réussit à les mettre en place par le biais des erreurs qu’il réalise. Ce qui confirme le célèbre dicton qui dit « que l’on apprend de ses erreurs », cela est possible grâce au concept de machine learning. Ce concept permet d’améliorer les performances du programme en l’enrichissant d’une très importante quantité de données. Le même concept est utilisé en ce qui concerne la reconnaissance visuelle. La technologie est un aspect de la société qui ne cesse d’évoluer, pourtant certaines limites ne sont pas à dépasser, il faut bien choisir qu’elles soient les sources de données de ces machines learning. Pour prendre un exemple qui sait dérouler dans le passé, un bot nommé Tay à été mis en place sur les réseaux sociaux. Il se servait des réponses des internautes pour apprendre de nouvelles choses, mais au bout de seulement quelques heures, Tay était devenu sexiste, raciste et avait des idées terroristes. Il a donc dû être retiré rapidement. Il faut aussi faire attention en ce qui concerne la récupération des données, qui est un sujet extrêmement sensible aujourd’hui d’un point de vue éthique.

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