Est-il possible pour une machine de faire de l’humour ? C’est la question que s’est posée Dafna Shahaf, il y a un an, lors d’une convention durant laquelle l’éditeur des bandes-dessinée pour le New Yorker parlait des archives de bandes-dessinée. A la sortie de la convention, Dafna Shahaf s’est demandée si elle pourrait apprendre à un ordinateur à prédire le potentiel d’une plaisanterie. Et le résultat est encourageant.
Toutes les semaines, le New Yorker propose une image humoristique en noir et blanc sans sous-titre. Les lecteurs sont invités à envoyer leurs sous-titres au journal et celui considéré comme le plus drôle est publié la semaine suivante. Le département responsable reçoit un peu plus de 5000 participations par semaine. D’après l’éditeur Bob Mankoff, sélectionner le vainqueur est un travail épuisant qui le force à changer d’assistant tous les deux ans environ. C’est ici que l’IA rentre en jeu. Bob Mankoff a travaillé en partenariat avec Microsoft afin de fournir un assistant à ses assistants.
Afin que l’IA puisse être utilisée, les chercheurs lui ont fourni les archives des strips du New Yorker ainsi que les participations au concours pour que la machine saisissent la forme d’humour recherchée par le journal. L’objectif, au-delà d’éviter aux assistants éditeurs de s’épuiser à la tâche, est double pour Microsoft. Tout d’abord, l’étude permettrait de réaliser une percée dans le domaine de l’humour des machines puisque depuis des années, les IA sont perdues face au sarcasme, aux jeux de mots et autres plaisanteries. Ensuite, cela permettrait à Microsoft de continuer à développer ses outils de traduction comme le traducteur Skype qui doit interpréter instantanément des termes entendus dans une autre langue.
Dafna Shahaf a donc fourni des images et des sous-titres tirés d’ancien concours du journal en entraînant l’IA à trouver la participation la plus drôle. En utilisant l’outil d’Amazon Mechanical Turk, elle a pu faire appel à des volontaires prêt à l’assister dans cette tâche longue et ardue. Elle s’est ensuite attaquée à apprendre à l’IA à classer les plaisanteries. Pour ce faire, il a fallu prendre en compte le fait que les logiciels de vision par ordinateur traditionnels sont conçus pour des photos et non des dessins. Pour permettre à l’IA de comprendre ce que l’image représente, les chercheurs ont annoté manuellement chaque image en fournissant deux catégories d’informations, le contexte et les anomalies.
Le contexte explicite les éléments “normaux” du dessin, tandis que les anomalies, elles, définissent les éléments qui permettent de faire une plaisanterie. Si Bob Mankoff a déclaré qu’aucune IA ne pourra être meilleure qu’un humoriste, il a été impressionné par la capacité de l’IA à évincer les participations les moins drôles pour ne garder que les meilleures. En moyenne, toutes les participations préférées de l’éditeur apparaissent dans les premiers 55,8 % des choix de l’IA. Cela signifie que l’IA permet d’éliminer près de 2200 participations par semaine, en gardant les gemmes.
Bob Mankoff a toutefois déclaré que le système devait encore être amélioré afin qu’il ne l’utilise. Toutefois, pour Eric Horvitz, le directeur du groupe de recherche de Microsoft, cette étude a eu l’avantage de permette une représentation des intelligences artificielles autre que celle véhiculée en ce moment d’ordinateurs dangereux.
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