J'étais nul en mots croisés, alors j'ai conçu une IA pour les faire.
Matt Ginsberg est doué pour beaucoup de choses : il est scientifique en IA, auteur, dramaturge, magicien et pilote d'avion spécialisé dans les cascades. Mais il n'est pas très doué pour les mots croisés.
Matt Ginsberg était si mauvais aux mots croisés qu'il a dû construire une machine qui pouvait le faire paraître meilleur. En fait, bien qu'il en écrive pour le New York Times, il affirme que lorsqu'ils sont publiés, il est souvent incapable de résoudre les siens. Alors, lorsqu'il s'est retrouvé dans la salle de bal d'un hôtel, perdant une fois de plus dans un grand concours de mots croisés américain, il a décidé de faire quelque chose. "J'étais avec 700 personnes qui étaient très douées pour résoudre les mots croisés et cela m'agaçait que je sois si mauvais, alors j'ai décidé d'écrire un programme informatique qui se vengerait en mon nom", a-t-il déclaré à la BBC. Et finalement, il l'a fait. Après 10 tentatives infructueuses, Dr Fill - le nom du programme - vient de remporter sa première compétition. Il est arrivé premier à l'American Crossword Puzzle Tournament, le principal concours de mots croisés aux États-Unis. V Dr Fill a été entraîné sur une masse de données, y compris une base de données géante de mots croisés et de réponses récupérés sur le web. On lui a appris à rechercher rapidement les placements possibles des mots dans une grille de mots croisés. De l'aveu du Dr Ginsberg, il s'agissait d'un système assez "primitif". Mais cette année, il a eu de l'aide. "Quelques semaines avant l'événement, j'ai été contacté par des personnes travaillant à Berkeley qui avaient construit un système de réponse aux mots croisés. Nous avons réalisé assez rapidement que nous pouvions combiner les deux". Le professeur Dan Klein, qui dirige le Natural Language Processing Group au Berkeley College de l'université de Californie, a expliqué à la BBC qu'il cherchait quelque chose pour resserrer les liens entre les membres de l'équipe pendant le confinement - et ils ont eu l'idée de construire un système de résolution de mots croisés. Lorsqu'il a entendu parler de Dr Fill, il a pensé que les deux systèmes feraient un bon partenariat. Les mots croisés peuvent tromper le plus intelligent des humains, alors comment une machine s'en sortirait-elle ? "Notre système a apporté une compréhension plus large du langage, et le Dr Fill était bon pour voir comment les réponses se combinent avec d'autres indices. Ce sont des techniques très différentes mais elles parlaient un langage commun de probabilités." Lire aussi Pennes empoisonnées Les mots croisés peuvent sembler étranges à résoudre pour une IA, mais ils représentent en fait un terrain de jeu très fertile pour l'apprentissage automatique. Les mots croisés de base, qui requièrent simplement que quelqu'un connaisse la réponse à l'invite, sont extrêmement faciles à résoudre pour une IA, qui aura été programmée avec de grandes quantités d'informations provenant du Web, de sources telles que Wikipedia. Les mots croisés cryptiques, que le public britannique connaît peut-être mieux, sont en fait également assez faciles pour une machine, car ils contiennent des règles très précises et des pointeurs vers des éléments tels que les anagrammes. Les mots croisés à l'américaine, en revanche, exigent à la fois des connaissances et un certain degré de réflexion latérale. Le professeur Klein est particulièrement fier que le Dr Fill ait réussi à répondre à une question : "Plat de pâtes au centre d'un mystère de meurtre". La réponse était des pennes empoisonnées. "On ne l'a pas trouvé sur Wikipédia", a déclaré le professeur Klein. Le Dr Ginsberg reconnaît que les mots croisés de style américain peuvent être "brutalement difficiles" à comprendre pour les ordinateurs. Le Dr Fill n'a fait que trois erreurs dans toute la compétition, mais n'a finalement gagné que par une faible marge. Quelques exemples d'énigmes auxquelles l'IA s'est attaquée lors du concours Le Dr Ginsberg n'a pas reçu le prix de 3 000 dollars (2 100 livres sterling), ce qui, selon lui, avait été convenu au préalable et constituait "la bonne décision". Il a reconnu qu'il est difficile pour les organisateurs de concours de faire participer à la fois des humains et des machines. Heureusement, a-t-il dit, la communauté des mots croisés est un "groupe merveilleux". Bien que les concurrents fassent semblant de détester leur rival IA - en huant Dr Fill lorsqu'il s'en sort bien et en l'acclamant lorsqu'il s'en sort mal - au fond, il pense que les participants "m'encourageaient vraiment". Lire aussi Toutefois, il n'en est pas sûr, car l'épreuve de cette année était virtuelle, ce qui signifie qu'il n'a pu voir aucun des concurrents. En revanche, le Dr Fill a pu bénéficier d'une puissance informatique supplémentaire, qui n'aurait normalement pas été transportable. L'exploit a été salué par DeepMind, une société de recherche en IA de premier plan, qui ne manque pas d'habitude de gagner des parties, notamment en battant un joueur de Go de classe mondiale en 2016. Michael Bowling, chercheur principal chez DeepMind et professeur d'informatique à l'université d'Alberta, a déclaré au sujet de la victoire : "Félicitations au Dr Ginsberg et à l'équipe de Berkeley. Il s'agit d'une réussite formidable et d'une collaboration inspirante, qui permet à des chercheurs en IA de premier plan d'unir leurs forces et d'utiliser ensemble les puissants éléments constitutifs de l'IA que sont la recherche et l'apprentissage. "Le fait de savoir qu'il y en a un autre qui est meilleur que moi aux mots croisés ne changera rien à mon plaisir de me débattre avec une énigme du mardi." Apprendre autrement L'évolution vers ce que l'on appelle l'IA généraliste, où une machine peut accomplir une série de tâches plutôt que d'être bonne à une seule chose, est encore loin, mais de nombreux progrès ont déjà été réalisés. Coach Dieynabou Diallo, celle qui entraîne des hommes et maîtrise 5 sports de combats - Sénégal Le traitement du langage naturel - la spécialité du professeur Klein - a déjà obtenu des résultats dans des scénarios du monde réel aussi divers que la traduction, la reconnaissance vocale et les conversations quotidiennes que nous avons avec les assistants vocaux. Mais, selon le professeur Klein, nous n'en sommes qu'au début de notre compréhension de la façon dont les machines apprennent. "Notre compréhension de ce qui est facile et de ce qui est difficile pour les ordinateurs est une cible mouvante. Autrefois, les gens étaient étonnés qu'un ordinateur arrive à rivaliser avec des joueurs aux échecs, mais aujourd'hui, nous pensons qu'il est étonnant qu'un humain puisse rivaliser avec une machine aux échecs." La façon dont un ordinateur décide du coup à jouer dans ce jeu est une combinaison de "mathématiques, de logique et d'anticipation" qui n'est probablement pas exactement la même que celle dont un humain envisagerait le même coup, a-t-il ajouté. Lire aussi Le Dr Ginsberg reconnaît que les humains et les machines abordent les problèmes sous des angles différents. "Le Dr Fill résout ces énigmes très différemment de nous. Il effectue une recherche géante de toutes les réponses possibles". Cette diversité est, selon lui, un "bon présage" pour l'avenir. "Nous résoudrons plus de problèmes avec eux à nos côtés que par nous-mêmes. Nous allons faire équipe avec les machines dans notre intérêt mutuel." Mais il n'a pas de projet de domination mondiale, pour l'instant. "Dr Fill n'est qu'un programme de mots croisés et ça me va très bien."