La chaire MIAI DevAI&Speech vise à améliorer l’IA conversationnelle en s’inspirant de l’acquisition du langage humain. Il se concentre sur les SpeechLM, des modèles de parole génératifs qui apprennent sans étiquettes textuelles, à l’image de la façon dont les enfants acquièrent le langage avant d’apprendre à lire et à écrire. Le projet explorera comment les interactions sensori-motrices, physiques et sociales façonnent l’apprentissage du langage et peuvent améliorer l’efficacité des SpeechLM. Ses principaux objectifs sont d’intégrer la biomécanique de la parole, de permettre le traitement multimodal des entrées, d’intégrer un SpeechLM dans des robots humanoïdes et de le former grâce à des interactions naturelles avec des humains. La conception du modèle et les données d’entraînement s’appuieront sur les résultats expérimentaux d’études sur les interactions entre parents, enfants et robots menées dans un Babylab. En établissant un pont entre l’IA et les sciences du développement, le projet vise à améliorer l’IA conversationnelle et à approfondir les connaissances sur l’acquisition du langage.