Canard désactivé, correction automatique

Selon la plupart des témoignages, je suis une personne raisonnable et pondérée. Mais certains jours, mon téléphone me donne envie de le lancer à travers la pièce. Le problème est la correction automatique, ou plutôt la correction automatique qui a mal tourné – cette habitude de prendre ce que je tape et de le transformer en quelque chose que je n’avais pas l’intention de faire. Je te promets, cher iPhone, je connais la différence entre c’est et c’estet si vous pouviez arrêter de changer Bien pour Bien, ce serait juste super. Et je n’arrive pas à croire que je doive dire ça, mais je n’ai aucune envie de traiter mon fiancé de « babouin ».

Il est vrai, peut-être, que je suis juste maladroit, que je tape si mal les mots que mon téléphone ne peut pas les déchiffrer correctement. Mais la correction automatique est une nuisance pour beaucoup d’entre nous. Dois-je même passer par la litanie d’erreurs, de corrections involontaires et de frustrations quotidiennes qui peuvent rendre la fonctionnalité si incroyablement ennuyeuse ? Les « échecs de correction automatique » sont si courants qu’ils ont suscité des blagues sur Internet sans fin. Cher mari se corriger automatiquement pour mari mort est hilarant, du moins jusqu’à ce que vous ayez vu un million de publications sur Facebook à ce sujet.

Même si pratiquement tous les aspects des smartphones se sont améliorés au moins progressivement au fil des ans, la correction automatique semble bloquée. Un iPhone 6 sorti il ​​y a près de dix ans manque de fonctionnalités telles que Face ID et le mode Portrait, mais son clavier virtuel de base n’est pas clairement différent de celui que vous utilisez aujourd’hui. Cela ne semble pas non plus être un problème spécifique à Apple : des claviers tiers peuvent être installés sur iOS et Android qui prétendent être meilleurs en correction automatique. Il est possible de désactiver complètement la fonction, même si cela permet rarement une meilleure expérience. Les problèmes persistants de la correction automatique sont particulièrement étranges maintenant que nous avons des chatbots qui sont étrangement bons pour prédire ce que nous voulons ou ce dont nous avons besoin. ChatGPT peut cracher un essai de lycée passable alors que la correction automatique n’arrive toujours pas à comprendre quand ça gâche mes mots. Si tout dans la technologie est perturbé tôt ou tard, pourquoi ne pas corriger automatiquement ?

Au début, la correction automatique telle que nous la connaissons aujourd’hui était elle-même un perturbateur majeur. Bien que la correction de texte existait sur les téléphones à clapet, l’arrivée d’appareils sans clavier physique a nécessité une nouvelle approche. En 2007, lorsque le premier iPhone est sorti, les gens n’étaient pas habitués à envoyer des messages sur des écrans tactiles, encore moins sur un écran de 3,5 pouces où vos doigts couvraient les lettres mêmes sur lesquelles vous essayiez d’appuyer. Le travail de l’ingénieur Ken Kocienda consistait à créer un logiciel pour aider les propriétaires d’iPhone à faire face aux inévitables erreurs de frappe ; au sens littéral du terme, il est l’inventeur de la correction automatique d’Apple. (Il a pris sa retraite de l’entreprise en 2017, donc si vous êtes toujours en colère contre la correction automatique, vous ne pouvez que partiellement le blâmer.)

Kocienda a créé un système qui ferait de son mieux pour deviner ce que vous vouliez dire en pensant aux mots non pas comme des unités de sens mais comme des modèles. La correction automatique recrée essentiellement chaque mot sous la forme d’une forme et d’une séquence, de sorte que le mot Bonjour est enregistré sous la forme de cinq lettres, mais également sous la forme de la disposition et du flux réels de ces lettres lorsque vous les tapez une par une. «Nous avons pris chaque mot du dictionnaire et lui avons donné une petite constellation représentative», m’a-t-il dit, «et la correction automatique a fait cette petite géométrie qui disait:« Voici le motif que vous avez créé; quel est le plus proche [word] pour que?' »

C’est comme ça qu’il corrige : il devine quel mot vous vouliez dire en jugeant quand vous frappez des lettres proches de ce motif physique sur le clavier. C’est pourquoi, au moins idéalement, un téléphone corrigera teh ou thr pour le. Tout est question de probabilités. Lorsque les gens qualifient ChatGPT de « correction automatique super puissante », c’est ce qu’ils veulent dire : les modèles dits de grande langue fonctionnent de la même manière, devinant quel mot ou quelle phrase vient après celui qui précède.

Lorsque les premiers smartphones Android de Samsung, Google et d’autres sociétés ont été lancés, ils incluaient également des fonctionnalités de correction automatique qui fonctionnent un peu comme le système d’Apple : utiliser le contexte et la géométrie pour deviner ce que vous vouliez taper. Et cela fait travail. Si vous deviez décrocher votre téléphone tout de suite et taper de vieilles bêtises, vous vous retrouveriez presque certainement avec de vrais mots. Quand on y pense, c’est assez incroyable. La correction automatique est si désireuse de déchiffrer les lettres qu’à partir d’un non-sens, vous obtenez toujours quelque chose comme un sens.

La technologie d’Apple a également beaucoup changé depuis 2007, même si ce n’est pas toujours le cas. Au fur et à mesure que le traitement du langage a évolué et que les puces sont devenues plus puissantes, la technologie s’est améliorée non seulement pour corriger les erreurs de frappe, mais aussi en fonction de la phrase qu’elle pense que nous essayons d’écrire. Dans un e-mail, un porte-parole d’Apple a déclaré que le mélange de base de syntaxe et de géométrie est toujours pris en compte dans la correction automatique, mais que le système prend désormais également en compte le contexte et les habitudes de l’utilisateur.

Et pourtant, malgré tous les ajustements et évolutions, la correction automatique est encore loin, loin d’être parfaite. Parcourez Reddit ou Twitter et les frustrations avec le système abondent. Peut-être que votre clavier reconnaît maintenant certaines des bizarreries de votre frappe – heureusement, le mien comprend enfin Navnet c’est vrai, mais les progrès de la correction automatique sont aussi en partie la raison pour laquelle la technologie reste si ennuyeuse. La dépendance au contexte et aux habitudes de l’utilisateur est vraiment utile la plupart du temps, mais c’est aussi la raison pour laquelle nos téléphones feront parfois cette chose exaspérante où ils changent non seulement le mot que vous vouliez taper, mais aussi celui que vous aviez tapé avant. .

Dans certains cas, la correction automatique a du mal parce qu’elle essaie de faire correspondre notre unicité aux dictionnaires ou aux modèles qu’elle a choisis dans le passé. En essayant d’apprendre et de mémoriser des schémas, il peut également apprendre de nos erreurs. Si vous tapez accidentellement thr trop souvent, le système peut le laisser tel quel, précisément parce qu’il essaie d’apprendre. Mais ce qui semble également agacer les gens, c’est que la correction automatique trébuche toujours sur les bases : cela peut être utile lorsque Identifiant changements à Identifiant ou C’est pour C’est au début d’une phrase, mais exaspérant lorsque la correction automatique le fait alors que vous ne le souhaitez ni n’en avez besoin.

C’est le problème avec la correction automatique : anticiper ce que vous vouliez dire est délicat, car la façon dont nous utilisons le langage est imprévisible et idiosyncratique. Les bizarreries de l’idiome, l’argot, les fautes d’orthographe délibérées – toute la diversité massive de la langue est difficile à comprendre pour ces systèmes. La façon dont nous envoyons des SMS à nos familles ou à nos partenaires peut être différente de la façon dont nous écrivons des notes ou tapons des choses dans Google. Dans un e-mail professionnel sérieux, la correction automatique peut nous rendre service en modifiant np pour Nonmais c’est juste une douleur quand nous voulions dire « pas de problème » dans une discussion de groupe avec des amis.

La correction automatique est limitée par la réalité que le langage humain se trouve dans cet endroit étrange où il est à la fois universel et incroyablement spécifique, déclare Allison Parrish, experte en langage et calcul à NYU. Même si la correction automatique en apprend un peu sur les mots que nous utilisons, elle doit, par nécessité, choisir par défaut ce qui est le plus courant et le plus populaire : les dictionnaires et les modèles géométriques accumulés par Apple et Google au fil des ans reflètent une moyenne, une norme globale. « Dans le cas de la correction automatique, cela a une force normative », m’a dit Parrish, « parce qu’il est construit comme un système pour vous dire quelle langue devrait être. »

Elle m’a donné l’exemple de twerker. Le mot utilisé pour être corrigé automatiquement car ce n’était pas un terme reconnu. Mon iPhone ne plaisante plus avec j’adore twerkermais il ne reconnaît pas beaucoup d’autres exemples d’argot noir courant, tels que idolâtrer ou finna. Les claviers font de leur mieux pour adhérer à la façon dont « la plupart des gens » parlent, mais ce concept est quelque chose d’une fiction, une idée abstraite plutôt qu’une chose réelle. Cela crée un problème technique diaboliquement difficile. J’ai dû désactiver la correction automatique sur les téléphones de mes parents parce que leur habitude très ordinaire de basculer entre l’anglais, le pendjabi et l’hindi à la volée est quelque chose que la correction automatique ne peut tout simplement pas gérer.

Cela ne signifie pas que la correction automatique est condamnée à rester comme ça pour toujours. En ce moment, vous pouvez demander à ChatGPT d’écrire un poème sur les voitures dans le style de Shakespeare et d’obtenir quelque chose qui est précisément cela : « Oh, de belles machines qui accélèrent sur la route, / Avec des roues qui tournent et des moteurs qui explosent. » D’autres outils ont utilisé les messages texte d’un être cher décédé pour créer un chatbot qui peut sembler incroyablement réel. Oui, nous sommes uniques et irréductibles, mais il existe des modèles dans la façon dont nous textons, et les modèles d’apprentissage sont précisément ce à quoi les machines sont douées. Dans un sens, l’explosion soudaine du chatbot signifie que la correction automatique a gagné : elle passe de nos téléphones à tous les textes et idées d’Internet.