Le sarcasme est encore hors de portée des robots

Considéré par les linguistes comme l’une des formes d’expression les plus complexes, le sarcasme serait l’une des plus difficiles à assimiler. Malgré les progrès prodigieux de l’intelligence artificielle en matière de reconnaissance vocale ou de traduction automatique, l’identification de cette forme d’ironie reste à ce jour imprécise.

Qui n’a jamais hésité à rire après une remarque équivoque, se demandant s’il fallait ou non la prendre au premier degré ? Preuve que la difficulté à identifier le sarcasme n’est pas propre aux machines. Certaines personnes atteintes d’autisme ou de démence fronto-temporale en sont d’ailleurs tout bonnement incapables. Si le ton et l’expression offrent à l’oral de précieux indices, sa perception exige le plus souvent de connaître son interlocuteur, ses opinions, le contexte de la conversation et même le monde en général. Une connaissance pour l’heure encore étrangère aux machines.

 

Le sarcasme et ses nuances

 

Savoir identifier le sarcasme requiert en effet une puissance cérébrale suffisante pour comprendre la contradiction entre une assertion et sa signification réelle. Innovation, humour et créativité sont donc à l’œuvre dans ce processus de pensée complexe. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, deux techniques s’affrontaient jusqu’alors pour reconnaître le sarcasme. Mais d’un côté, l’apprentissage automatique, qui repose sur l’analyse de nombreux flux de données, se heurte à l’inventivité de cette forme d’expression, son efficacité se bornant à des contenus similaires à ceux déjà analysés. De l’autre, l’écriture de règles basées sur les indicateurs et expressions typiques du sarcasme suppose quant à elle une solide connaissance du monde.

 

Dernièrement, une approche fondée sur l’apprentissage profond (deep learning) s’appuyant sur la création de paramètres à partir desquels la machine apprend seule, a donné des résultats encourageants, avec des taux de détection de 87 % !  Reste qu’une fois repéré le sarcasme, il demeure la question de l’intention, cette forme d’expression recouvrant bien des nuances. En somme, avant de comprendre une conversation humaine, la machine devra non seulement savoir repérer le sarcasme mais aussi en saisir l’intention ironique, moqueuse, stylistique… ce qui lui laisse encore du chemin à parcourir.

 

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En complément :

Calquer l’apprentissage des machines sur celui de l’humain,

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