Et si les machines pouvaient mieux lire sur les lèvres que les humains ? C’est le postulat pris par LipNet, le premier modèle de lecture sur les lèvres capables de prédire des phrases entières. LipNet atteint 93,4% de précision sur un corpus, surpassant ainsi personnes sachant lire sur les lèvres. La précision antérieure de LipNet s’élevait à 79,6%. LipNet, c’est le produit d’une recherche conjointe de l’équipe DeepMind de Google, basée à Londres, de l’Institut canadien de recherche avancée et des informaticiens de l’Université d’Oxford. Pourquoi c’est important ? Parce que, selon les chercheurs, des machines sachant lire sur les lèvres pourraient permettre l’émergence de beaucoup d’applications pratiques telles que : améliorer les aides auditives, permettre la dictée silencieuse dans les espaces publics, des conversations cachées, la reconnaissance de la parole dans les environnements bruyants, l’identification biométrique… Pour l’instant, les machines pouvant lire sur les lèvres peuvent classer les mots, mais ne savent pas prédire les séquences de mots (c’est-à-dire les phrases). Comment la vie privée, la sécurité et la communication publique vont-elles être impactées lorsque cette technologie sera répandue ?
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