L’essor mondial de l’intelligence artificielle et le défi du multilinguisme
Au cœur de la révolution numérique mondiale se trouve une technologie qui change la donne : l’intelligence artificielle. En 2023, les revenus mondiaux du marché de l’IA sont estimés à 165 milliards $ et devraient atteindre 1591 milliards $ d’ici 2030. Cependant, alors que nous continuons à intégrer l’IA dans de multiples aspects de nos vies et de nos entreprises, un défi particulier se pose : le multilingue de l’intelligence artificielle.
Avec plus de 7 151 langues parlées dans le monde, seulement 600 d’entre elles sont significativement supportées pour une utilisation en ligne. Par conséquent, pour les entreprises cherchant à servir une clientèle mondiale, comprendre les coûts et les défis liés à l’intégration linguistique dans les systèmes d’IA est crucial.
Les langues clés pour l’intelligence artificielle
En 2023, l’anglais, le chinois (mandarin), l’hindi, l’espagnol et le français sont les langues les plus parlées dans le monde. Ces cinq langues forment un noyau linguistique essentiel pour les entreprises cherchant à maximiser leur portée mondiale.
Cependant, il est essentiel de noter que 99% du contenu en ligne mondial est composé de seulement 40 langues. Cela signifie qu’une grande partie du monde linguistique reste sous-représentée en ligne, ce qui représente à la fois un défi et une opportunité pour les entreprises qui cherchent à intégrer l’IA multilingue.
Les langues les plus parlés dans le monde en 2023
(Sources : statistica)
Deux approches du traitement du langage : Machine Learning & IA Symbolique
Le Machine Learning : une technologie puissante mais exigeante en données
Le Machine Learning, un sous-ensemble de l’IA, est fondé sur des algorithmes capables d’apprendre à partir de données sans programmation explicite. C’est cette technologie qui a rendu possibles les avancées majeures dans divers domaines, y compris le traitement automatique du langage naturel (TALN).
Le Machine Learning (ML) s’entraîne en analysant d’importants volumes de données pour en déduire des caractéristiques récurrentes. En matière de natural language processing (NLP), cela signifie que les systèmes ML peuvent absorber des millions de pages de texte dans une langue donnée, et à partir de là, déduire des règles grammaticales, le sens des mots et les constructions de phrases.
Cependant, malgré ses nombreux atouts, le ML se heurte à des limites lorsqu’il est question d’intégrer de nouvelles langues. En effet, chaque nouvelle langue requiert des volumes de données d’entraînement significatifs, ce qui implique un coût élevé en termes de temps et de ressources, qui ne sont pas forcément disponibles en fonction des langues. D’autres part, le machine learning peut lors de l’apprentissage de nouvelles langues intégrer des biais ou des problèmes d’alignement avec les valeurs humaines.
L’IA Symbolique : une approche flexible et linguistiquement intelligente
Contrairement au Machine Learning, l’IA symbolique ne repose pas sur l’absorption massive de données pour fonctionner. Elle se concentre plutôt sur la modélisation explicite des connaissances et des processus décisionnels. C’est une branche de l’IA qui utilise des symboles pour représenter des connaissances et exploite un ensemble de règles prédéfinies pour faire des inférences, résoudre des problèmes et apprendre de nouvelles connaissances.
En ce qui concerne l’intégration linguistique, l’IA symbolique peut être très avantageuse. Elle capitalise sur la linguistique universelle, une théorie linguistique postulant l’existence de principes et de structures grammaticales communs à toutes les langues humaines (Chomsky). En exploitant ces structures communes, il est possible de développer des modèles d’IA qui peuvent comprendre et traiter rapidement de nouvelles langues sans nécessiter une grande quantité de données d’entraînement.
En d’autres termes, l’IA symbolique peut comprendre une nouvelle langue en se basant sur des règles et des structures linguistiques préétablies, ce qui rend l’intégration de nouvelles langues plus facile, plus rapide et moins coûteuse. Concernant les mots, il suffit d’ajouter un “dictionnaire” qui comporterait l’ensemble de ceux-ci. Un avantage notamment pour intégrer facilement des mots clés propres aux métiers dans les entreprises.
Ainsi, alors que le Machine Learning offre des avantages significatifs dans de nombreux domaines, l’IA symbolique est potentiellement une solution plus efficace et efficiente pour l’intégration de nouvelles langues dans les systèmes d’IA. C’est une décision qui doit être prise en tenant compte de l’environnement spécifique de chaque entreprise, de ses besoins, de ses ressources disponibles et des spécificités de la langue à intégrer.
A titre d’exemple, le traitement de messages multilingues n’est pas analysé de la même manière. En effet, un utilisateur peut par exemple commencer une phrase en anglais et la terminer en français. Malgré ce mélange, l’IA symbolique de Golem.ai, en exploitant les structures linguistiques universelles, peut comprendre le message et les différentes langages nativement. tandis qu’avec une technique ML, il faudrait entraîner le modèle avec toutes les possibilités potentielles. C’est beaucoup plus long, fastidieux et coûteux.
A voir aussi l’article sur Intelligence artificielle symbolique et machine learning, l’essor des technologies disruptives
L’IA Symbolique, une solution efficiente pour le traitement d’une langue
En conclusion, face à la révolution numérique en cours et à l’essor de l’intelligence artificielle, la gestion de la multiplicité des langues représente un enjeu majeur pour les entreprises œuvrant à l’échelle mondiale. Le Machine Learning, malgré ses indéniables avantages, peut se trouver limité lorsqu’il s’agit d’intégrer rapidement et efficacement de nouvelles langues, en raison de sa nécessité de recourir à d’importants volumes de données d’entraînement, qui ne sont pas forcément disponibles en fonction de la langue.
En revanche, l’IA symbolique, grâce à sa capacité à tirer parti de la linguistique universelle et à sa flexibilité, s’avère une solution potentiellement plus puissante et efficiente pour l’intégration linguistique. Ses atouts en matière de gestion de la polysémie, de traitement des messages multilingues et d’interprétation des symboles font d’elle un outil de choix pour adresser les défis linguistiques.
La transformation numérique est un parcours, et chaque entreprise possède ses propres objectifs et contraintes, notamment si nous prenons en compte l’ensemble des spécificités métiers. C’est ainsi que le choix technologique est vital pour l’atteinte de la performance.
