Microsoft : la reconnaissance vocale rivalise avec l'homme

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La rédaction de FranceSoir.fr
Publié le 20 octobre 2016 - 16:58
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Microsoft révolutionne la reconnaissance vocale avec un taux d'erreur de 5,9%
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©Mike Mozart/Flickr
La reconnaissance vocale de Microsoft frise la perfection avec une marge d'erreur de 5,9%.
©Mike Mozart/Flickr
La reconnaissance vocale de Microsoft a progressé de manière spectaculaire ces dernières années. La marque américaine affirme que ses algorithmes d'interprétations sont désormais capables de rivaliser avec l'être humain.

Microsoft, via son blog officiel, a publié des déclarations qui viennent confirmer les avancées de la reconnaissance vocale. En effet, le système de la firme de Redmond dirigée par Satya Nadella a connu des améliorations significatives dans sa marge d'erreur qui serait passé de 26% à  5,9% en quelques mois.

"Il y a cinq ans, je n'aurais pas pensé que nous pourrions avoir réalisé ceci. Je pensais cela impossible" a déclaré le Monsieur intelligence artificielle de Microsoft, Harry Shum dans un article publié sur le blog officiel de Microsoft. "Nous avons atteint la parité humaine" a alors déclaré Xuedong Huang, le chef de la recherche du langage chez Microsoft.

Mais Microsoft a par ailleurs déclaré que"parité n'est pas perfection" en guise d'avertissement qu'il pourrait, tout de même, y avoir une marge d'erreur. Et en effet, en septembre 2016, la firme de Redmond revendiquait des taux d'erreur équivalant à 6,3%, préfigurant un usage neuronal artificiel grâce à des algorithmes capables d'apprendre de leurs erreurs. Mais ce pourcentage a été réduit en l'espace d'un mois à 5,9%.

Microsoft n'est pas la seule entreprise sur le chemin de la reconnaissance vocale. Depuis plusieurs années d'autres grandes firmes ont amélioré leur service. Amazon, Google ou encore Apple font de ce service une des figures inébranlable de l'avancée technologique.

Après avoir renforcé son système de reconnaissance vocale pour ses appareils Windows et Xbox, le prochain épisode de la marque est d'optimiser ce système afin qu'il fasse moins d'erreurs qu'une transcription écrite et soit plus performant dans des lieux bruyants.

 

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