La reconnaissance vocale de Microsoft atteint la précision d’un humain

Cela fait déjà plusieurs années que des outils d’assistance ou de reconnaissance vocale ont envahi nos téléphones et ordinateurs. Dans ce domaine, les marques se livrent une véritable bataille pour proposer les meilleurs services et récemment, Microsoft a su se distinguer en annonçant avoir égalé la compréhension humaine avec son propre outil de reconnaissance vocale.

Si vous utilisez les outils de reconnaissance vocale, vous avez certainement remarqué les progrès énormes réalisés en matière de compréhension de vos demandes. Une amélioration notable en français qui est désormais remarquable en anglais et dans cette course à la qualité, c’est le système de Microsoft nommé Cortana, qui semble avoir pris la tête.

5.9% : c’est le taux d’erreur atteint par le système de compréhension vocale de Microsoft, un taux en baisse puisqu’il était de 6,3%, le mois dernier. Loin d’être parfait, le système peut se vanter d’avoir égalé l’homme dans son nombre d’erreurs vis à vis de la langue anglaise. En effet, en prenant en compte les nombreux problèmes d’utilisation des mots tels que « Have » « a » « is » ou « the », les techniciens de la marque sont parvenus à atteindre la parité humaine, une avancée épatante que l’on devra attendre quelques années encore chez les systèmes en français.

Des résultats épatants dus à l’utilisation du deep learning et du machine learning, deux techniques qui compilent d’énormes quantités d’informations permettant aux systèmes d’apprendre rapidement tout en prenant en compte leurs propres erreurs. Bien évidemment, cette nette amélioration de la technologie n’a pas encore été appliquée aux versions actuelles de Cortana mais son arrivée sur le marché devrait placer l’assistant en tête des autres, IBM, Samsung, Apple Google et Amazon ayant pris un énorme retard sur Microsoft.

Cela ne va pas s’arranger pour les concurrents de la marque puisque cette dernière a annoncé ne pas vouloir s’arrêter là : elle compte optimiser d’autres aspects de son assistant en regroupant les efforts de ses pros sur la reconnaissance vocale en milieux bruyants, la compréhension des machines et la différenciation des différentes voix.