Transcoder : tout connaître sur ce modèle informatique


Publié le 26-06-2020 par Modérateur freelance-info



Ce modèle développé par Facebook peut traduire automatiquement un langage informatique vers un autre : avec Transcoder, le laboratoire de recherche parisien de Facebook AI Research jette un pavé dans la mare du développement informatique. Zoom sur le laboratoire FAIR et son Transcoder.


Zoom sur le laboratoire FAIR

Installé à Paris, Facebook Artificial Intelligence Research est un laboratoire d’intelligence artificielle fondé il y a cinq ans dans l’objectif “d’automatiser à la perfection la personnalisation des timelines de ses utilisateurs et d’anticiper leurs intérêts. FAIR permet aussi de perfectionner la reconnaissance faciale sur les photos de ses utilisateurs et de reconnaître les éléments environnementaux d’une photo (arbres, trottoir, route, piéton…).”
Parmi les réalisations du FAIR : le développement de l’outil de classification FastText, désormais disponible en Open Source, pour permettre aux développeurs d’implémenter ses bibliothèques de sous-programmes, mais aussi de déterminer si un message est approprié ou non.

Le laboratoire de Facebook vient de publier un article sur arxiv.org portant sur un autre de ses travaux, à savoir la traduction automatique d’un langage vers un autre. Le nom du modèle : Transcoder.
Les travaux de recherche ont été menés par Marie-Anne Lachaud, Baptiste Roziere, Lowik Chanussot et Guillaume Lample.


Transcoder, le nouveau modèle du géant des réseaux sociaux

Transcoder est un modèle de transcompilateur neuronal non supervisé, destiné à convertir du code source à partir d’un langage de programmation de haut niveau.
Le principe : prendre le code source d’un langage de programmation pour le compiler dans un autre.
Son objectif : améliorer la précision avec laquelle un code source tel que Python peut être traduit dans un langage plus rapide comme C++. Il doit aussi pouvoir porter les programmes écrits en Cobol (sur le sujet, consultez notre article, “Langage Cobol : la demande en programmeurs ne faiblit pas”).

Dans l’article récemment publié par le FAIR, le laboratoire donne un exemple de traduction nonsupervisée réussie entre Python et C++, portant sur la fonction de saisie SumOfKsubArray.
Entraînés sur le code de projets Open Source gérés sur GitHub, l’équipe de chercheurs a mis à profit les approches récentes de la traduction machine non supérvisée pour montrer qu’il est possible de traduire avec une précision extrême des fonctions entre du code C++, Java et Python.

La traduction de langues naturelles a servi d’inspiration à Transcoder. Contacté par Le Monde Informatique, le chercheur Guillaume Lample précise : “On entraîne un modèle à traduire du Python vers le C++, et on l’entraîne à reconstruire le code Python initial en se basant sur la traduction générée, approximative, en C++”. Assez logique quand on sait que Facebook s’intéresse tout particulièrement aux IA dans le domaine des langues naturelles.

Facebook AI Research s’appuie ainsi sur trois méthodes de traduction des langues naturelles : Cross-lingual masked language model pretaining, Denoising auto-encoding et Back-translation, laquelle s’avère la méthode la plus intuitive pour les chercheurs du FAIR.
Guillaume Lample ajoute que la “méthode s’appuie exclusivement sur du code source monolingue, ne requiert aucune expertise dans les langages source ou cible, et peut être facilement généralisée à d’autres langages de programmation”.
Les résultats sont là, puisque le modèle surpasse significativement les outils de référence commerciaux basés sur des règles.

Et vous, envie de vous lancer dans la traduction automatique de langages informatiques ?


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