La startup tunisienne spécialisée dans l’intelligence artificielle iCompass a annoncé aujourd’hui la nomination de Saoussen Mahjoub au poste de directrice des communications (CCO).

“Mahjoub possède un large éventail de compétences et d’expériences en matière de collecte de fonds, de vente, de marketing et de communication”, a indiqué l’entreprise dans un communiqué publié à cette occasion. 

Elle est revenue en Tunisie, après 14 ans aux États-Unis d’Amérique, pour rejoindre iCompass. 

Auparavant, Mahjoub occupait le poste de Advisor in Multicultural Marketing and Business Development auprès de ALSAC, l’organisation de collecte de fonds pour St. Jude Children’s Research Hospital, la plus grande organisation de collecte de fonds dans le domaine de la santé aux États-Unis. Elle est aussi membre fondatrice des Jeunes Professionnels Tuniso-Américains (TAYP). 

En tant que CCO d’iCompass, Saoussen Mahjoub va participer à l’élaboration et l’exécution de la stratégie de croissance et d’expansion de la startup en Afrique et au Moyen-Orient. 

“Rejoindre l’équipe d’iCompass est un rêve devenu réalité car c’est une startup qui capitalise sur l’Intelligence Artificielle pour rapprocher les gens, cassant ainsi les barrières linguistiques et dialectales en Afrique et au Moyen-Orient”, a indiqué Mahjoub, d’après le communiqué. Et d’ajouter : “Si nous voulons vraiment voir un monde sans frontières, parler à l’Autre dans sa langue natale ou son dialecte serait un excellent premier pas. Peut-être la meilleure première étape aujourd’hui vers un monde qui parle aux cœurs”.

iCompass, rappelons-le, est spécialisée dans les produits de traitement du langage naturel utilisant les dernières technologies d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage par renforcement pour développer des services de transcription vocale, de génération automatique de voix et des produits de chatbot/voicebot. C’est dans ce cadre que l’entreprise a publié récemment, en collaboration avec InstaDeep, une autre startup tunisienne qui brille dans le mode de l’IA, TunBert. Il s’agit d’une technologie qui peut analyser le dialecte tunisien. 

“Grâce à son travail, iCompass contribue à favoriser la diversité, l’équité et l’inclusion en Afrique et au Moyen-Orient par le biais des langues et des dialectes sous-représentés, et je suis ravie de rejoindre cette brillante équipe”, souligne Mahjoub.

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InstaDeep et iCompass ont annoncé ce mardi que les deux startups spécialisées en IA offriraient TunBERT, le premier modèle de traitement du langage naturel (NLP) au monde pour le tunisien. Ce modèle sera disponible gratuitement et en open source pour stimuler davantage l’innovation dans un écosystème de technologie AI Tunisien en pleine croissance. Cet écosystème est devenu un phénomène économique et technologique en Afrique du Nord au cours de la dernière décennie.

TunBERT est un modèle linguistique pour le dialecte tunisien qui, en appliquant les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML), a été entraîné pour évaluer plusieurs tâches telles que l’analyse des sentiments, la classification des dialectes et les questions-réponses pour la compréhension écrite.

“Nous sommes ravis de dévoiler TunBERT, un projet de recherche né d’une collaboration étroite  entre iCompass et InstaDeep qui offre au dialecte tunisien une technologie de pointe”,indique Karim Beguir, CEO et cofondateur d’InstaDeep. 

En rendant TunBERT disponible gratuitement à l’écosystème, InstaDeep et iCompass visent à ouvrir la voie à de nouvelles percées en recherche et développement sur multiples secteurs, accélérant ainsi l’innovation en fournissant une base sur laquelle d’autres peuvent s’appuyer pour construire des applications sur tous les domaine d’expertise.

Une collaboration qui vise à améliorer la diversité et assurer une meilleure représentation pour tous les peuples et leur langues afin de développer d’une manière équitable l’intelligence artificielle dans le futur. 

Parlé par 12 millions de personnes, le Tunisien est étroitement lié aux dialectes nord-africains qui sont parlés par environ 105 millions de personnes. Le plus grand défi en ce qui concerne le dialecte tunisien est qu’il s’agit d’une langue non standard car elle n’a pas de règles grammaticales.

Pour surmonter ces défis, les équipes de recherche d’InstaDeep et d’iCompass ont créé un ensemble de données de 67,2 Mo extrait des réseaux sociaux. La taille de l’ensemble de données peut sembler petite, mais combinée aux percées technologiques de l’IA en apprentissage profond, elle s’est avérée suffisante pour obtenir d’excellents résultats avec  un modèle performant. 

Quant à l’évaluation des performances du modèle, l’équipe a mené des expériences de référence approfondies avec six ensembles de données pour trois tâches en aval: affiner TunBERT sur l’analyse des sentiments, l’identification du dialecte et les tâches de questions-réponses.

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InstaDeep et iCompass révèlent aujourd’hui leur collaboration sur un modèle de traitement automatique des langues (TAL) pour les langues sous-représentées. Déployant les dernières avancées en matière d’IA et d’apprentissage automatique (ML), ces efforts visent à élargir et renforcer la recherche en IA dans l’écosystème technologique tunisien.

Le projet consiste au développement d’un modèle de traitement du langage naturel pour le dialecte tunisien, TunBERT, ainsi que son évaluation sur plusieurs problèmes comme l’analyse de sentiments, la classification de dialecte, la compréhension écrite, ou encore la réponse aux questions.

“Nous sommes ravis de dévoiler TunBert, un projet de recherche né d’une collaboration étroite entre iCompass et InstaDeep, et qui offre au dialecte tunisien une technologie de pointe. Ce travail illustre également le niveau d’excellence auquel peut aspirer l’écosystème technologique tunisien grâce à des collaborations entre les startups leaders en IA.”, dit Karim Beguir, PDG et Co-fondateur d’InstaDeep.

Renforcer les langues sous-représentées

Les modèles de Traitement Automatique du Langage (TAL) tels que le BERT (Représentations d’encodeur bidirectionnel à partir de transformateurs) sont devenus une référence pour la compréhension et traitement du langage naturel. Au vu de leur performance, ces modèles ont été appliqués sur les langues indo-européennes telles que l’anglais, le français, l’allemand, etc., mais les travaux de recherche sur des langues sous-représentées restent rares, ou embryonnaires.

Travaillant ensemble, les équipes d’ingénieurs chercheurs d’iCompass et d’InstaDeep ont développé et amélioré le code de ce modèle pour le dialecte tunisien, avec une série d’expériences réussies. «Cette collaboration fructueuse vise à faire avancer la recherche en IA dans le domaine émergent et important du TAL et des modèles de langage. Notre objectif ultime est de soutenir les talents tunisiens et de favoriser un environnement dans lequel l’innovation peut rayonner, et ensemble pousser plus loin les frontières du possible », déclare le Dr Hatem Haddad, CTO et Co-fondateur d’iCompass.

Boîte à Outils NEMO

Le modèle TunBERT repose sur le toolkit NeMo de NVIDIA, intégrant une version optimisée du modèle BERT. L’équipe de recherche a adapté et affiné le réseau de neurones sous-jacent pour obtenir un modèle de TAL pré-entraîné sur un large corpus du dialecte tunisien. L’utilisation de plusieurs cartes graphiques NVIDIA Tesla V100 a accéléré de manière significative les étapes de pré-entraînement et de raffinement, avec une convergence optimale et distribuée du modèle.

Cette implémentation a permis un apprentissage plus efficace, grâce notamment à une combinaison du Tensor Core Mixed Precision et NeMo. Ainsi, les modèles de représentation contextuelle du texte ont assimilé une vectorisation performante (“embedding”) du langage naturel, le rendant compréhensible par la machine et permettant des gains de performance significatifs. La comparaison des résultats avec d’une part le modèle BERT optimisé de NVIDIA et d’autre part le modèle BERT original montre que la version optimisée de NVIDIA fonctionne mieux sur les différentes fonctions en aval du modèle, pour une puissance de calcul équivalente.

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Ahmed Nouisser, Co-founder & CEO Icompass, a défendu l’idée que l’intelligence artificielle améliore l’efficacité de l’écosystème et de l’administration tunisienne lors du webinaire organisé le 29 juillet par le ministère de l’Industrie et des PME et Innov’i.

« L’un des plus grands problèmes qui existent aujourd’hui entre l’administration et les citoyens tunisiens est le manque de communication » selon Nouisser. Il souligne que l’indisponibilité de l’information pour le grand public est une réalité.

« Bien qu’on ait raté plusieurs révolutions au cours des siècles, nous avons aujourd’hui, grâce à l’IA, l’opportunité de rattraper une partie de notre retard technologique. L’administration détient un certain nombre d’informations et de connaissances à différentes strates » a souligné le CEO d’Icompass. Il met en avant les capacités de l’IA à synthétiser cet ensemble de connaissances et à générer par la suite des modèles, en levant la barrière de la langue et des dialectes.

Ahmed Nouisser précise dans ce sens : « Si, par exemple, l’on arrive à construire des datasets et des modèles de compréhension des dialectes (tunisiens, maghrébins, africains…), on peut accéder à un champ de communication difficile d’accès auparavant ». Mettant en avant le problème de barrière de langue, Nouisser évoque la nécessité d’adresser à l’ensemble des opérateurs de l’écosystème (public ou privé) et aux citoyens des outils basés sur le deeplearning pour pouvoir faciliter l’accès à ces connaissances.

Un chatbot implémenté en moins de 3 jours durant la Covid

Parmi les défis que peut résoudre l’IA, il cite l’exemple des agents de l’État et de l’administration. Ceux-ci peuvent gagner en efficacité au quotidien, laisser de côté la gestion des données 0 et 1 pour monter en gamme et gagner en expertise. « Si l’on possède un outil qui comprend les dialectes, on peut sortir les KPI’s nécessaires pour pouvoir réajuster une stratégie qu’elle soit orientée marketing ou communication » précise-t-il.

Durant la crise du Covid, l’une des plus grandes problématiques a été, selon Ahmed Nouisser, la gestion des fake news et comment rendre l’information la plus rapide possible. Il souligne, dans ce sens, que l’un des canaux utilisés par l’État tunisien a été Aziza, un Chatbot dédié à l’information du public sur la Covid-19. Ce dernier a été implémenté en moins de 3 jours et mis à niveau à chaque nouvelle directive et procédure.

« C’est grâce à l’IA qu’on a pu à la fois absorber toute cette masse d’informations et comprendre l’intention des utilisateurs. On est ainsi parvenu à répondre à plus de 300 000 questions avec un taux de réponse de plus de 95% » conclut Nouisser.

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