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Construire un assistant vocal pour les personnes âgées

Crédit: Unsplash / CC0 Public Domain

Des informaticiens de l’Université de Californie à San Diego ont reçu un Amazon Research Award pour développer un assistant vocal afin de mieux communiquer avec les personnes âgées. Leur objectif initial est de créer un système capable de comprendre et de répondre aux questions médicales des adultes de plus de 65 ans.

On peut souvent plaisanter sur la façon dont les personnes âgées ont parfois du mal à utiliser les assistants vocaux comme Alexa ou Siri, mais le problème est réel: les données montrent que les adultes de plus de 65 ans – un groupe démographique qui devrait doubler entre 2010 et 2050 – ont tendance à renoncer à les utiliser outils après plusieurs tentatives infructueuses pour obtenir des réponses à leurs questions.

Le problème est que les systèmes existants de traitement du langage naturel (PNL) – les modèles d’intelligence artificielle utilisés pour former les ordinateurs à comprendre le langage humain parlé et écrit – sont formés pour comprendre des questions courtes et formelles. C’est très bien pour les personnes qui ont grandi avec la technologie informatique et savent comment formuler leurs questions pour qu’elles soient comprises par l’appareil. Mais les adultes plus âgés ont l’habitude de parler aux gens, pas aux machines, et ont souvent du mal à réduire les questions plus longues ou conversationnelles à une phrase que l’intelligence artificielle sous-jacente aux assistants vocaux peut comprendre.

«Notre travail consiste à combler cette lacune», a déclaré Khalil Mrini, titulaire d’un doctorat en informatique à l’UC San Diego. étudiant qui sera soutenu par l’Amazon Research Award pour travailler sur le projet. «Nous travaillons sur une technologie qui renversera le fardeau: au lieu de demander aux personnes âgées de changer ou de reformuler leur question, nous voulons que l’IA soit capable d’apprendre et de comprendre la personne âgée.

Pour ce faire, Mrini, un étudiant diplômé du laboratoire du professeur Ndapa Nakashole en informatique de l’UC San Diego, travaille à créer un système de réponse aux questions de bout en bout qui peut: 1) raccourcir la question de l’utilisateur à ses composants clés, 2) faire correspondre la question médicale abrégée à une question fréquemment posée d’une base de données de 17 000 questions médicales provenant des National Institutes of Health; et 3) sélectionner les parties pertinentes de la réponse plus longue correspondante à partager avec l’utilisateur.

Mrini a déjà terminé la première étape – former l’IA à résumer une longue question en une question plus courte – ce qu’il a fait en entraînant conjointement le modèle PNL sur la synthèse des questions et une tâche de classification appelée question implication, dans laquelle le modèle apprend à dire si par en réponse à une courte question, la question initiale plus longue a été abordée.

«Nous avons constaté que si vous vous entraînez à la fois sur la synthèse – qui consiste essentiellement à nourrir des questions plus longues et que le modèle apprend à générer la question courte – et en même temps sur l’implication des questions, cette tâche de classification, alors vous êtes en mesure de générer de meilleurs résultats », a déclaré Mrini.

Ce modèle d’IA de synthèse de questions peut être implémenté en tant que fonctionnalité autonome dans des assistants vocaux existants tels qu’Alexa, ou intégré dans un premier temps à n’importe quel système de réponse aux questions, où il peut raccourcir les questions des utilisateurs.

L’équipe travaille toujours à obtenir l’outil pour faire correspondre la question avec une dans un pool de FAQ – dans ce cas fourni par le NIH – et ensuite demander à l’IA de sélectionner les éléments pertinents d’une réponse plus longue à relire à l’utilisateur.

«L’impact potentiel de ce travail est substantiel car il vise à élargir la population de personnes pouvant bénéficier des agents conversationnels, en ciblant un segment important de la population, les personnes âgées», a déclaré Nakashole.

Rendre l’IA plus inclusive

Pourquoi ce segment de la population a-t-il besoin d’une fonctionnalité complémentaire après coup? Pourquoi les besoins de leurs utilisateurs n’ont-ils pas été pris en compte lors du test initial de l’assistant vocal? Selon Mrini, c’est un problème omniprésent dans les systèmes et la formation d’IA, et que lui et les chercheurs de l’équipe VOLI tentent de corriger.

«Parmi les utilisateurs des systèmes de réponses aux questions existants, les personnes âgées sont sous-représentées», a-t-il déclaré. « Cela découle d’un manque de représentation parmi les internautes, qui dégénère en un manque de données sur ce groupe démographique particulier, etc. Vous avez un problème qui dégénère en un manque de données, et s’il n’y a pas de données, vous pouvez » t former un algorithme pour répondre à leurs besoins spécifiques. « 

Mrini connaît intimement ce problème. Originaire du Maroc, il a remarqué que pratiquement aucun modèle d’IA ne fonctionnait pour sa langue maternelle, le Darija, une forme d’arabe parlée au Maroc.

«J’ai réalisé qu’il n’y avait – et qu’il n’y en a toujours – quasiment pas de modèles de PNL ou de modèles d’IA qui fonctionnent bien pour ma langue maternelle. Mon tout premier projet consistait donc à créer des données afin que l’IA puisse être formée pour ma langue maternelle», a déclaré Mrini.

Il est interné chez Adobe Research et le groupe Alexa d’Amazon, travaillant à créer des modèles d’IA capables de prédire la syntaxe d’une phrase de manière interprétable et de résumer les points importants à retenir d’articles plus longs, respectivement.

« L’objectif global de ma recherche est de rendre la technologie du langage humain plus interprétable et plus accessible à un public plus large », a déclaré Mrini. « Maintenant, je travaille principalement sur la technologie de langue anglaise, mais pour la rendre plus accessible aux publics marginalisés ou sous-représentés, donc les personnes âgées dans ce cas. »


«Puis-je voir votre liste de pièces? Ce que nous disent les tentatives de conversation par AI sur le langage généré par ordinateur


Fourni par University of California – San Diego

Citation: Siri, rencontrez grand-mère: Construire un assistant vocal pour les personnes âgées (2021, 29 avril) récupéré le 30 avril 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-04-siri-grandma-voice-older-adults.html

Ce document est soumis au droit d’auteur. En dehors de toute utilisation équitable à des fins d’étude ou de recherche privée, aucune partie ne peut être reproduite sans l’autorisation écrite. Le contenu est fourni seulement pour information.


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