Imaginez qu’il vous suffise d’enfiler une paire de lunettes intelligentes pour comprendre instantanément tout ce qui se dit autour de vous, peu importe la langue du pays où vous vous trouvez.
Skyler Wang, professeur de sociologie à l’Université McGill, fait partie d’une équipe internationale qui travaille avec des chercheurs de Meta à la mise au point d’un traducteur universel. L’équipe prévoit que d’ici cinq ans, il existera des prototypes commerciaux capables de fournir une traduction quasi simultanée, hors ligne.
Les modèles et dispositifs de traduction automatique existants (oreillettes, appareils de traduction portatifs, lunettes intelligentes) ne prennent actuellement en charge qu’une poignée de langues largement parlées, dont l’anglais, l’espagnol, le français et le mandarin.
Or, comme plus de 7 000 langues sont parlées dans le monde, l’objectif de l’équipe est d’élargir considérablement la portée linguistique de la traduction automatique. Dans son plus récent article paru dans Nature, elle présente SeamlessM4T (Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation), un modèle unique d’IA de pointe qui prend en charge la traduction écrite dans environ 200 langues, et la traduction orale dans une centaine de langues. Bien que ce modèle couvre une grande partie des besoins de traduction de la population mondiale, il exclut encore de nombreuses langues. On s’affaire actuellement à améliorer la couverture linguistique et la qualité des travaux de l’équipe.
Pour construire les modèles fondamentaux sur lesquels reposent les systèmes, l’équipe de recherche a utilisé une variété de sources de données organisées et accessibles au public. Elle s’est également associée à des communautés locales et à des linguistes pour recueillir des traductions supplémentaires, tout en s’efforçant d’assurer un processus éthique et inclusif.
« Nous ne voulions surtout pas avoir l’air arrogants », explique le Pr Wang, en soulignant sa volonté de travailler avec de nombreux locuteurs de langues à faibles ressources pour déterminer leurs besoins au moyen d’une approche centrée sur la communauté. Cette philosophie a conduit à la création de l’Open Language Data Initiative (OLDI.org), un référentiel ouvert où les contributeurs peuvent proposer des traductions pour plus de 6 000 phrases extraites de la version anglaise de Wikipédia et ainsi participer à l’entraînement et à l’évaluation des futurs modèles de traduction automatique.
Le sociologue Skyler Wang, qui s’intéresse aux interactions humain-machine et à l’IA centrée sur la société, souligne que la participation de l’humain demeure essentielle.
« L’aspect éthique de ce travail est incroyablement complexe, explique-t-il. Il ne suffit pas de se préoccuper de la vitesse et de la qualité de la technologie; il faut respecter les personnes et les cultures qui se cachent derrière les langues et éviter de se diriger vers une nouvelle forme de colonialisme numérique. »
Compte tenu des immenses ressources nécessaires à l’avancement du projet, la collaboration entre le monde universitaire et les grandes entreprises technologiques est essentielle, , estime le Pr Wang. L’approche « libre » permet à d’autres équipes de s’appuyer sur ses travaux fondamentaux. En outre, SeamlessM4T a déjà été utilisé en Suisse, où il a permis de combler des lacunes communicationnelles entre travailleurs humanitaires et personnes déplacées.
Les implications sont profondes. Selon le Pr Wang, ces outils pourraient contribuer à préserver les langues menacées, à favoriser la compréhension interculturelle et à démocratiser l’accès à la connaissance.
« La traduction n’est pas seulement une question d’accès, fait-il remarquer. Elle contribue à préserver le patrimoine culturel et permet l’échange de connaissances à l’échelle mondiale. »
Malgré les défis actuels – réduction des traductions de mauvaise qualité et mise au point de dispositifs conviviaux favorisant une adoption à grande échelle, notamment –, le projet jouit déjà d’une reconnaissance internationale. Le magazine Time a d’ailleurs classé SeamlessM4T parmi les 200 meilleures inventions de 2023.
« Ce n’est pas parfait, concède Skyler Wang, mais les réactions des communautés ont été encourageantes. Nous avons participé à un projet qui pourrait vraiment changer la façon dont le monde communique. »