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Un Haïku provenant du NYT
Jusqu’où s’arrêteront les algorithmes ? Pas à la poésie, en tout cas. Jacob Harris (New York Times) et Chris Gathercole (Financial Times) viennent de le prouver avec des intelligences artificielles capables de transformer des articles de journaux en haïkus.
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FT Hidden Haïkus : le robot-poète qui traduit le Financial Times en haïkus

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Jusqu’où s’arrêteront les algorithmes ? Pas à la poésie, en tout cas. Jacob Harris (New York Times) et Chris Gathercole (Financial Times) viennent de le prouver avec des intelligences artificielles capables de transformer des articles de journaux en haïkus.

Chaque jour, les journalistes écrivent des histoires qui, au-delà de l’information pure, racontent quelque chose sur notre monde. Inspiré par son confrère Jacob Harris du New York Times, auteur d’une initiative similaire, le Britannique Chris Gathercole s’est lancé dans la création d’un nouvel algorithme capable d’exprimer le sens profond de chaque article. A partir de GoLang, une plate-forme de programmation, le directeur du FT Labs est parvenu à développer un outil d’analyse sémantique qui permet de reconnaître et extraire les parties du texte qui répondent à la règle du haïku, une forme de poésie japonaise courte.

Attention, cette intelligence artificielle ne rédige pas de poèmes seule, elle se contente de suivre le schéma préalablement encodé par son créateur. Ici, le haïku se présente sous la forme de 17 syllabes réarrangées sous la forme de trois phrases respectivement de 5-7-5 syllabes. Chris Gathercole a tout de suite décidé de rendre public le code de son extracteur de poésie, désormais disponible sur la plateforme de référence GitHub.

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