Les IA génératives ont des choses à apprendre des bébés

Un modèle d'IA entraîné sur des données issues de l'expérience d'apprentissage du langage par un bébé a réussi à apprendre l'une des composantes essentielles du langage: l'association entre les mots et les objets qu'ils représentent.

Les IA génératives ont des choses à apprendre des bébés. C'est la conclusion d'une étude d'une équipe de chercheurs de l'université de New York, rapporte le MIT Technology Review. Les IA génératives ne savent produire du langage et du texte qu'après avoir été entraînées sur des quantités gigantesques de données.

Les bébés, eux, sont capables de s'exprimer de manière assez sophistiquée dès l'âge de trois ans alors qu'ils n'ont accès qu'à un nombre limité d'informations pour apprendre: les images et les sons qu'ils perçoivent dans leur environnement.

Dans ce contexte, les chercheurs de l'université de New-York ont mis une IA générative dans la même position d’apprentissage qu'un bébé qui apprend à parler. Résultat: le modèle est parvenu, à partir d'un ensemble très restreint d'expériences, à apprendre à associer les mots et les objets qu'ils représentent, l'une des étapes clef de l'apprentissage du langage chez un bébé.

Mieux comprendre comment les bébés apprennent

Une tâche qui n'est pas aussi simple qu'il n'y parait. D'après le MIT Technolgy Review, certains psychologues du développement estiment que les nourrissons naissent probablement avec une compréhension innée du fonctionnement du langage pour pouvoir acquérir cette faculté aussi rapidement. Or, l'étude de l'université de New York démontre que certaines parties du langage peuvent être apprises même sans cette capacité innée.

Pour entraîner leur modèle, les chercheurs ont utilisé 61 heures de séquences vidéo provenant d'une caméra montée sur un casque et portée quelques heures par semaine par un bébé durant un an et demi. L'appareil enregistrait tout ce que le nouveau-né entendait et observait pendant environ 1% de ses heures d'éveil: les conversations de ses parents, ses chats, son berceau ou encore ses jouets.

"Cet ensemble de données était tout à fait unique", explique Brenden Lake, chercheur en sciences cognitives computationnelles à l'université de New York qui est l'un des auteurs de l'étude. "C'est la meilleure fenêtre que nous ayons jamais eue sur ce à quoi un enfant a accès. Il y a suffisamment de données, même dans cette partie de l'expérience de vie de l'enfant, pour permettre un véritable apprentissage des mots".

D'après les chercheurs, ces travaux publiés jeudi 1er février dans la revue Science, permettent non seulement de mieux comprendre comment les bébés apprennent à parler, mais ils pourraient également contribuer à développer de meilleurs modèles d'intelligence artificielle. "Il y a encore du travail à faire pour essayer d'obtenir un modèle dont les capacités sont tout à fait comparables à celles d'un enfant de deux ans", reconnaît toutefois Brenden Lake.

Louis Mbembe