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Multilingual and Cross-cultural interactions for context-aware, and bias-controlled dialogue systems for safety-critical applications

Description du projet

Aider l’IA à déchiffrer des dialogues complexes

Dans le domaine de l’IA conversationnelle, il reste complexe de déchiffrer des dialogues non structurés. Cette difficulté entrave le développement de modèles linguistiques fiables et contrôlés. Par ailleurs, le degré de sophistication des assistants vocaux existants étant très variable, cela pose des problèmes de compréhension et d’adaptabilité dans des paysages linguistiques variés. Dans ce contexte, le projet ELOQUENCE, financé par l’UE, entend décoder les dialogues complexes en les traduisant en modèles explicables, sûrs et fondés sur la connaissance, afin de favoriser la confiance et la fiabilité dans les interactions pilotées par l’IA. Adoptant des technologies telles que le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique, ELOQUENCE concevra des cadres adaptatifs capables d’apprendre à partir de données limitées afin de prendre en charge efficacement plusieurs langues de l’UE. Cette entreprise ambitieuse permettra non seulement de faire progresser le domaine de l’IA conversationnelle, mais aussi de défendre les valeurs européennes d’inclusion.

Objectif

ELOQUENCE is focused on the research and development of innovative technologies for collaborative voice/chat bots. Voice assistant-powered dialogue engines have previously been deployed in a number of commercial and governmental technological pipelines, with a diverse level of complexity. In our concept, such a complexity can be understood as a problem of analysing unstructured dialogues. ELOQUENCE’s key objective is to better comprehend those unstructured dialogues and translate them into explainable, safe, knowledge-grounded, trustworthy and bias-controlled language models. We envision to develop a technology capable of learning by its own, by adapting from a very data-limited corpora to efficiently support most of the EU languages; from a sustainable computational framework to efficient and green-power architectures and, in essence, that may serve as a guidance for all European citizens whilst being respectful and showing the best of our European values, specifically supporting safety-critical applications by involving humans-in-the-loop.
Overall, ELOQUENCE’s project considers building on top and to improve of prior achievements in the domain of conversational agents, e.g. recently launched and public-domain Large Language Models (LLMs), such as chatGPT (e.g. more recent versions), or LaMDa most of them developed in non-EU countries. While including key industrial enterprises from Europe (i.e. Omilia, Telefonica, Synelixis), ELOQUENCE will validate the developed technology through (i) safety-critical scenarios with human-in-the-loop for security-critical applications (i.e. emergency services in call centres) and (ii) smart home assistants via information retrieval and fact-checking against an online knowledge base for lesser risky autonomous systems (i.e. home-assistants). ELOQUENCE will target the R&D of these novel conversational AI technologies in multilingual and multimodal environments and demonstrated in several pilots.

Coordinateur

TELEFONICA INNOVACION DIGITAL SL
Contribution nette de l'UE
€ 801 718,75
Adresse
RONDA DE LA COMUNICACION S/N EDIFICO CENTRAL
28050 MADRID
Espagne

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Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
€ 801 718,75

Participants (12)

Partenaires (3)