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La compréhension de Cortana est aussi bonne que la compréhension humaine

Avec un taux d’erreurs de 5,9 %, la compréhension de l’assistant virtuel Cortana est désormais aussi bonne que la compréhension d’un être humain.

Il y a un mois, la division Microsoft Artificial Intelligence and Research avait battu un record en réussissant à obtenir un taux d’erreurs de 6,3 % pour la compréhension de son assistant personnel intelligent Cortana. Ce record est désormais battu vu que la même équipe vient d’annoncer un score de 5,9 %.

Là où ce taux d’erreur devient intéressant, c’est qu’avec 5,9 % d’erreurs, Cortana est désormais à égalité avec l’homme. Harry Schum, vice-président du groupe de recherche en intelligence artificielle chez Microsoft, explique que ce niveau de performance va « rendre Cortana plus puissante, ce qui permettra l’émergence d’un assistant vraiment intelligent ».

Alors qu’il existe une rude concurrence au niveau des assistants personnels intelligents avec une solution proposée par Microsoft, mais aussi par Google, Apple, Amazon, IBM, Samsung…, ce score obtenu par la firme de Redmond va mettre la pression sur les laboratoires de recherche rivaux.

En atteignant un taux d’erreurs de 5,9 % équivalent à celui d’un humain, l’entreprise californienne a atteint un objectif qu’elle s’était fixé il y a moins d’un an. Sur cette base, Cortana sera désormais de plus en plus en mesure de reconnaître une conversation aussi facilement qu’une personne ordinaire le ferait. D’ailleurs, l’intention de Microsoft n’est pas de s’arrêter en si bon chemin. La division Microsoft Artificial Intelligence and Research compte bien poursuivre ses travaux en souhaitant désormais apprendre la logique à son assistant. Cela ne s’annonce pas facile, mais pas impossible non plus.

L’équipe de chercheurs de Microsoft spécialisée dans la reconnaissance vocale se compose de Wayne Xiong, Geoffrey Zweig, Xuedong Huang, Dong Yu, Frank Seide, Mike Seltzer, Jasha Droppo et Andreas Stolcke. Elle travaille sur l’intelligence artificielle, les technologies de réseaux neuronaux et le deep learning.

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