Pour faciliter les échanges entre homme et machine, il faut permettre à ces dernières de comprendre le contexte. Parmi les nombreux projets qui travaillent sur la problématique, un récent, mené par l'université de Stanford, s'est penché sur un système permettant à la machine de comprendre l'intention d'une personne, sans être arrêtée par l'incompréhension dès qu'une phrase ne contient pas un certain nombre de mots clés. Du coup, les chercheurs se sont penchés sur la capacité d'anticiper le comportement humain et de déterminer la probabilité de se référer à un objet en particulier. Pour créer leur dispositif, les chercheurs ont mené une expérience linguistique en ligne auprès de 745 personnes.
En regardant plusieurs objets, les participants devaient deviner grâce à un mot à quel objet l’on faisait référence. Par exemple, un groupe de participants observe un carré bleu, un cercle bleu et un carré rouge. On interroge le groupe : pour désigner l’objet central dans une conversation, quel mot utiliserez-vous plutôt "bleu" ou "cercle" ? Ensuite on demande à un autre groupe d’imaginer à quel objet quelqu'un pouvait vouloir se référer s’il utilise le mot bleu. "Nous avons modélisé la façon dont un auditeur comprend un orateur et comment un orateur choisit de s’exprimer" explique Noah Goodman, chercheur à l’université de Stanford. "Avant, il était impossible de récupérer ces théories informelles de linguistique afin de les intégrer dans un ordinateur. Maintenant nous commençons à pouvoir le faire", ajoute t-il.
Cette théorie pourrait faciliter la conversation avec un préposé de service client informatisé. "Si vous avez déjà essayé d’appeler une compagnie aérienne, vous savez que la voix informatique reconnaît les mots mais ne comprend pas nécessairement ce que vous voulez dire", affirme Michael Frank, chercheur à l’université de Stanford. "C'est la caractéristique clé de la langue humaine. Dans un sens, ce qui compte c’est ce que l'autre personne essaie de vous dire, et non pas ce qu'elle raconte en réalité." Les chercheurs appliquent déjà leur modèle à des études sur les hyperboles, le sarcasme et d'autres aspects de la langue. "Cela prendra des années de travail mais l’objectif est d’obtenir un ordinateur capable de réfléchir à ce que vous voulez dire plutôt que simplement ce que vous dites", conclut Michael Frank.
