L’intelligence artificielle et la scénarisation automatique - Texte 3
Cette structure garantit une certaine cohérence poétique malgré l’instabilité des éléments constitutifs. L’informatique s’appropriera rapidement ce genre d’approche, les ordinateurs excellant dans les manipulations combinatoires.
La recherche en intelligence artificielle sur le traitement du langage naturel s’est inspirée des travaux des linguistes structuralistes (notamment Noam Chomsky) pour la modélisation de productions langagières et narratives qui prendront le nom de« grammaires non contextuelles[3] ». À l’instar des poèmes de Queneau, il s’agit de structures syntaxiques dont certains termes peuvent être remplacés récursivement par d’autres. Cette approche permet de facilement et rapidement générer de grandes quantités de variations cohérentes structurellement, mais pas nécessairement sémantiquement. À l’instar des poèmes de Queneau, les différents éléments sont sélectionnés indépendamment et risquent fortement de produire des discours décousus, voire contradictoires. Récemment, le logiciel Tracery[4], de Kate Compton, a popularisé l’utilisation de grammaires non contextuelles pour des usages créatifs, et particulièrement pour la génération automatique de gazouillis, un format court et autonome se prêtant bien à la créativité débridée et inconséquente de ce genre de système.
Histoire et narration
Les grammaires non contextuelles amalgament la production d’une histoire et sa narration textuelle. Cela signifie que l’histoire racontée ne préexiste pas à sa mise en mots, produit d’une sélection aléatoire récursive. Rapidement, cependant, la recherche envisagera ces deux niveaux comme des problèmes distincts. On cherchera à produire des histoires à partir de personnages, de motivations, d’objets, d’actions, d’événements, etc., et ce, indépendamment de leur représentation discursive. L’avantage de cette séparation est qu’il est plus facile pour un ordinateur de « raisonner » sur des entités abstraites plutôt que sur du texte. Dans ce contexte, des systèmes inspirés des grammaires non contextuelles ont récemment été mis au point précisément pour la « mise en narration » finale, une fois l’histoire conçue par d’autres moyens[5].
La planification automatique
L’une des principales approches pour la génération d’histoires cohérentes est la planification automatique. Il s’agit, pour un système, de trouver une séquence d’actions permettant d’atteindre un objectif, par exemple déterminer le trajet optimal pour se rendre d’un point A à un point B en tenant compte des horaires et des trajets des autobus de la ville. Au milieu des années 1970, Jim Meehan développe Tale-Spin, un système générant de courtes histoires inspirées des fables d’Ésope[6]. Les personnages y tentent d’accomplir des objectifs en planifiant certaines actions fondées sur leur perception d’un monde simplement modélisé.
