La vague à venir de données multilatérales trouve son origine dans des années d'études menées par des scientifiques spécialisés dans l'apprentissage automatique ( machine learning ) . Elle porte le nom de " multi-vues " ou de " fusion de données " . Il existe même une revue universitaire consacrée à ce sujet , intitulée Information Fusion , publiée par le géant de l'édition universitaire Elsevier . L'idée fondamentale de la fusion de données est que tout ce que l'on essaie d'examiner dans le monde présente plusieurs facettes à la fois . Une page web , par exemple , comporte à la fois le texte que l'on voit à l'œil nu et le texte d'ancrage qui renvoie à cette page , ou même un troisième élément , le code HTML et CSS sous-jacent qui constitue la structure de la page . L'image d'une personne peut comporter à la fois une étiquette pour le nom de la personne et les pixels de l'image . Une vidéo comporte une image vidéo , mais aussi le clip audio qui accompagne cette image . Les programmes d'intelligence artificielle actuels traitent ces données comme des éléments d'information distincts , sans qu'il y ait le moindre lien entre eux . Même lorsque les réseaux neuronaux traitent plusieurs types de données , comme le texte et l'audio , ils se contentent de traiter ces ensembles de données simultanément - ils ne relient pas explicitement les différents types de données en considérant qu'il s'agit de vues du même objet . C'est sur ce point que la recherche progresse . Meta - propriétaire de Facebook , Instagram et WhatsApp - a dévoilé mardi dernier son dernier effort en matière de traduction automatique , un tour de force dans l'utilisation de plusieurs modalités de données . Le programme , SeamlessM4T , est formé sur des données vocales et textuelles en même temps , et peut générer à la fois du texte et de l'audio pour n'importe quelle tâche . Et SeamlessM4T ne perçoit pas chaque unité de chaque signal comme une facette du même objet . Cette vision fragmentée des choses commence donc à changer .