Des chercheurs en IA se tournent vers les tout-petits pour mieux comprendre l'apprentissage du langage

Afin de percer les mystères de l'apprentissage des langues, des chercheurs explorent une piste inattendue : fixer une caméra GoPro sur la tête d'un jeune enfant. Si l'idée peut paraître étrange, cette nouvelle méthode vise à démontrer la facilité avec laquelle les jeunes enfants acquièrent et traitent le langage, une prouesse qui reste encore hors de portée même des systèmes d'intelligence artificielle les plus sophistiqués. 

 Leçons tirées de l'apprentissage du langage chez l'enfant

Brenden Lake, psychologue à l'Université de l'État de New York, qui mène actuellement des recherches sur l'interaction homme-machine, est un exemple remarquable de son travail. Son étude porte sur 25 enfants de tous les États-Unis, dont sa propre fille. Avec son équipe, il visionne leurs vidéos et écoute leurs enregistrements audio. Ils sont convaincus que l'on peut appréhender le monde à travers le regard d'un enfant et ainsi percer les secrets de l'acquisition du langage. 

 Les grands modèles de langage, principaux acteurs de l'essor de l'IA générative, peuvent facilement saturer leurs réseaux neuronaux avec une quantité excessive de données, pouvant atteindre des milliards de mots. Or, les enfants possèdent des capacités linguistiques remarquables et les acquièrent avec une exposition bien moindre. Cette inégalité a stimulé des recherches telles que celle menée par Lake sur la manière d'atteindre le même niveau d'efficacité que les enfants en adaptant les approches pédagogiques. 

 Il affirme qu'il faudrait davantage se concentrer sur cet aspect, plutôt que sur des modèles toujours plus grands, capables de performances toujours plus grandes et alimentés par une quantité toujours plus importante de données. Il soutient qu'on peut acquérir de telles capacités de cette manière. Cependant, cela commence à ressembler de plus en plus à une intelligence extraterrestre, très éloignée de ce que nous connaissons de l'intelligence humaine. Or, ce que l'on admire chez l'intelligence humaine, c'est sa capacité à apprendre à partir d'informations limitées, puis à généraliser à des données très éloignées de celles-ci.

Acquisition du langage par l'IA

L'équipe, dirigée par Carl, a déjà obtenu d'excellents résultats. En janvier, elle a entraîné un réseau neuronal sur 61 heures d'images d'un jeune enfant. Le modèle a démontré sa capacité à associer des fragments de discours contenant des mots et des phrases entières aux images correspondantes dans les vidéos. Cependant, cette étude met en évidence la limitation liée à la taille des tuiles, qui pourrait s'appliquer à des thèmes complexes tels que les verbes et les conceptstrac. 

 Lake entrevoit que les progrès futurs de la modélisation vidéo permettront d'intégrer des méthodes plus complexes aux modèles. La simulation avancée, permettant de construire et de reproduire fidèlement un bébé, offrira des perspectives intéressantes pour le diagnostic des troubles du développement et l'optimisation de la rééducation orthophonique. 

À l'instar des travaux de chercheurs comme Lake, l'objectif de l'acquisition du langage ne se limite pas à la création de machines conscientes et à l'exploration du fonctionnement du cerveau humain. Le développement de cette approche novatrice pourrait ouvrir la voie à une nouvelle ère de modèles de langage capables d'apprendre avec la rapidité et la flexibilité d'un enfant, révolutionnant ainsi le domaine de l'IA et notre compréhension du développement cognitif.