(2025). Du multilinguisme vers la préservation de la diversité linguistique : une expérience d’apprentissage auto-supervisé [journal article - articolo]. In LANGAGES. Retrieved from https://hdl.handle.net/10446/304506

Du multilinguisme vers la préservation de la diversité linguistique : une expérience d’apprentissage auto-supervisé

Maldussi, Danio;
2025-01-01
articolo
2025
LANGAGES
Dans notre société actuelle, de plus en plus interconnectée, où la communication quotidienne est de plus en plus confiée à des systèmes d’intelligence artificielle (Vetere, 2023), une réflexion impliquant les questions de diversité culturelle et linguistique, de respect des paramètres d'inclusion et d'égalité dans la représentativité des différents genres ou groupes sociaux, linguistiques et culturels, s’impose. Cette urgence est réaffirmée, entre autres, par les Conclusions du Conseil de l'Union européenne sur le renforcement des échanges culturels par la mobilité des artistes et des professionnels de la création et de la culture et par le multilinguisme à l'ère numérique (2022/C 160/07), qui statuent que : Une politique ambitieuse de diversité culturelle et linguistique devrait pleinement intégrer les questions liées à la durabilité et tirer parti de l'innovation technologique, y compris dans le domaine numérique. Dans la même perspective, la Résolution du Parlement européen du 3 mai 2022 sur l'intelligence artificielle à l'ère numérique (2020/2266(INI)) appelle à la mise en œuvre et au développement de la technologie de l'IA dans le domaine des langues minoritaires de manière à encourager leur connaissance et leur utilisation : [Le Parlement] invite l’Union à veiller à ce que les systèmes d’IA reflètent sa diversité culturelle et son multilinguisme, afin de lutter contre les biais et la discrimination; souligne que, pour prévenir les biais dans les systèmes d’IA, il est nécessaire de promouvoir la diversité au sein des équipes qui mettent au point et exécutent des applications d’IA spécifiques et qui évaluent les risques qu’elles posent [...] Nous assistons en effet à une situation quelque peu paradoxale : si les applications fondées sur l’IA permettent désormais la création et le transfert de contenus multilingues de plus en plus nombreux et pervasifs, force est de constater que ce multilinguisme n’est souvent que formel, et qu’il risque de rester au niveau de l’interface de surface (Vetere, 2023). L'apparente croissance exponentielle du multilinguisme dans le domaine des applications que l'intelligence artificielle peut intégrer ne va pas nécessairement de pair avec une appropriation plus importante ou plus équitable des diverses langues officielles de l'Union européenne. Selon Larsonneur (2021), si les évolutions des applications de l’IA à l’heure actuelle semblent garantir un essor progressif des communications multilingues, ce multilinguisme “d’interface” ne correspond pas à une défense de la diversité linguistique dans une perspective d’écosystème mondial durable, bien au contraire : Les algorithmes gratuits de traduction neuronale et les assistants personnels intelligents permettent à de nombreux utilisateurs à travers le monde de produire et de diffuser du contenu dans différentes langues, promouvant ce que j’appellerais un multilinguisme d’interface en matière de quantité, de visibilité et d’accessibilité. Pourtant, à y regarder de plus près, cette évolution se fait aux dépens de la diversité linguistique. Le risque, comme le soulignent Raus et al. (2022), est que ce multilinguisme de pure interface se traduise dans un appauvrissement de la richesse de la diversité linguistique existante, et à long terme dans une homologation linguistique et sociale, aplatie sur une forme de lingua franca “mécanique” propre des communications gérées par l’intelligence artificielle, dans un processus de dégénération de l’écosystème que Vetere (2023 : 81) désigne du terme d’extinction numérique. Selon Raus et al. (2022), cette tendance serait entre autres attribuable aux derniers essors de la recherche en TAN, notamment aux pratiques de traduction automatique massivement multilingue non supervisée, produisant à long terme un discours unique, avec des risques non seulement d’homogénéisation forcée, mais aussi de discriminations diverses : Les réseaux neuronaux, en effet, s’entraîneraient sur des corpus, et donc des discours, déjà biaisés en devenant des dispositifs capables d’alimenter ce qu’Eni Orlandi appelle la « mémoire métallique » (1996), c’est-à-dire la mémoire des « machines » qui contribue à naturaliser des discours et, dans ce cas, à enraciner des pratiques discriminatoires. On comprend pleinement dans ce contexte l’importance fondamentale d’une veille des linguistes dans l’implémentation de ces applications multilingues : une veille systématique dans la phase de création, puis d'entraînement des applications fondées sur l’IA, s’avère une phase décisive. L’idée est donc celle de construire de grands corpus pour l'entraînement des machines, à même de sauvegarder en amont la variation linguistique. Un projet qui a de profondes répercussions dans la vie réelle : que l’on pense, à titre d’exemple, à l’univers des PME dont la demande de systèmes de traduction automatique « sur mesure » s’intensifie. Le respect de la pluralité et de la diversité dans la communication constitue en effet un atout stratégique incontournable pour les entreprises opérant dans des contextes concurrentiels.
Maldussi, Danio; Rossi, Micaela; La Quatra, Moreno
(2025). Du multilinguisme vers la préservation de la diversité linguistique : une expérience d’apprentissage auto-supervisé [journal article - articolo]. In LANGAGES. Retrieved from https://hdl.handle.net/10446/304506
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