Faire vivre la langue comorienne grâce à la tech

L'Afrique abrite des milliers de langues, chacune avec son propre charme et histoire. Certaines langues, comme le kiswahili, sont bien soutenues avec des ressources pour le développement technologique, tandis que d'autres, moins chanceuses, ne le sont pas. Le comorien, une langue parlée dans les îles Comores avec quatre dialectes différents, est l'une de ces langues sous-représentées. C'est comme avoir un smartphone de ouf sans pouvoir trouver d'applis à utiliser.

Cet article explore comment on peut aider le comorien à rattraper son retard dans la course à la technologie des langues en utilisant un truc appelé l'Apprentissage par transfert. Pensez-y comme donner un petit coup de pouce à un pote qui n'est pas aussi rapide sur la piste, grâce à l'entraînement d'un autre. Regardons de plus près le monde beau et diversifié du comorien et ce qu'on fait pour le ramener à l'ère moderne.

#Qu'est-ce que le comorien ?

Le comorien se compose de quatre dialectes principaux : ShiNgazidja, ShiMwali, ShiNdzuani et ShiMaore. Chaque dialecte est lié à une des îles de l'archipel comorien. La communication peut être compliquée entre les dialectes. Par exemple, quelqu'un du nord de Ngazidja pourrait se gratter la tête en entendant une personne du sud. C'est un peu comme parler la même langue mais avoir des accents ou des expressions régionales différents.

Imaginez quelqu'un disant "œuf" — dans un dialecte, c’est "djwai," et dans un autre, "dzundzu." Jamais entendu parler de "mayayi"? C'est le pluriel. Chaque île a sa petite touche, ce qui rend le comorien aussi coloré qu'une boîte de crayons. Cependant, cette diversité pose un défi pour la création de solutions tech, car c'est dur de rassembler des données qui représentent vraiment toutes les variations.

#Le défi des ressources limitées

Créer des technologies de traitement du langage naturel (NLP) pour le comorien, c'est comme essayer de cuire un gâteau avec seulement la moitié des ingrédients. Alors qu'il y a plein de farine et de sucre pour le kiswahili, le comorien manque des ingrédients essentiels. Sans assez de données, développer des applis NLP efficaces devient une énorme montagne à gravir.

Alors, comment on fait un gâteau quand il manque certains ingrédients ? Une approche est d'utiliser une langue bien dotée comme le kiswahili pour combler les lacunes du comorien. C'est là que l'apprentissage par transfert entre en jeu, agissant comme un pont entre le kiswahili et le comorien. Pensez-y comme avoir un ami qui sait cuisiner et qui partage sa recette et ses techniques avec vous.

#Apprentissage par transfert : la recette du succès

L'apprentissage par transfert nous permet d'utiliser les compétences et connaissances acquises d'une langue (dans ce cas, le kiswahili) et de les appliquer à une autre langue qui a besoin d'un coup de main. C'est comme utiliser un plan d'entraînement réussi pour se mettre en forme pour un sport différent.

Dans notre cas, on mélange des données des deux langues pour créer un ensemble de données solide. Cela implique de prendre des textes en kiswahili et de sélectionner les éléments les plus proches du comorien. En rassemblant des données de cette manière, on peut enseigner efficacement aux ordinateurs comment comprendre et générer du comorien, même avec des ressources limitées.

#Construire les ensembles de données

Pour créer un ensemble de données fonctionnel, on combine du contenu en kiswahili avec des données locales en comorien. Nettoyer les données, c'est comme laver vos fruits et légumes avant de cuisiner ; ça garantit qu'on utilise que les meilleures parties. Chaque mot compte, surtout quand l'approvisionnement est limité.

On plonge aussi dans les données audio pour aider à construire des systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole (ASR) et de Traduction automatique (MT). Ça veut dire qu'on apprend pas seulement aux ordinateurs à lire le comorien, mais aussi à écouter.

#Comment on a testé nos idées

Pour vérifier comment notre approche fonctionne, on a créé deux cas d'utilisation principaux : ASR et MT.

#Reconnaissance automatique de la parole (ASR)

Pour l'ASR, on voulait entraîner un modèle qui reconnaît le comorien parlé. On a utilisé un mélange d'enregistrements audio en kiswahili tout en filtrant pour le contenu incluant des mots comoriens. C'est un peu comme collectionner de la musique de différents genres tout en s'assurant que votre playlist a vos chansons préférées.

Après avoir traité l'audio, on a fini avec environ quatre heures de données étiquetées. C'est une bonne quantité pour commencer, mais il y a toujours de la place pour plus !

#Traduction automatique (MT)

Ensuite, la MT, qui aide à traduire le comorien en d'autres langues, comme l'anglais ou le français. On a utilisé les ensembles de données précédents et traduit des phrases du kiswahili à l'anglais, aboutissant à une collection finale de 30 000 phrases traduites avec les données originales en comorien. Ça fait un bon paquet de texte à digérer — de quoi garder un traducteur occupé !

#L'importance des distances lexicales

Pour comprendre à quel point le kiswahili et le comorien sont proches, on a calculé des distances lexicales. Ça signifie déterminer à quel point les mots des deux langues sont similaires ou différents. Si vous pensez à la langue comme à un arbre généalogique, plus les mots sont proches sur l'arbre, plus ils partagent.

En utilisant la liste de Swadesh, une compilation de mots communs à travers diverses langues, on a découvert que le kiswahili et le comorien sont en effet assez proches, un peu comme des cousins qui partagent un oncle commun. Cette proximité est essentielle, car elle renforce notre conviction que l'apprentissage par transfert fonctionnera.

#Résultats initiaux

Après avoir exécuté nos modèles, on a obtenu des résultats prometteurs !

#Résultats de la traduction automatique

Notre modèle de traduction automatique avait des scores ROUGE qui indiquaient qu'il faisait du bon boulot pour traduire le comorien. Les résultats montrent que le modèle peut capturer des structures de phrases importantes et du vocabulaire, ce qui est excitant pour l'avenir de la technologie linguistique comorienne.

#Résultats de la reconnaissance automatique de la parole

En ce qui concerne l'ASR, notre modèle a aussi bien performé, atteignant une précision raisonnable dans ses résultats. Bien que le taux d'erreur de mots (WER) et le taux d'erreur de caractères (CER) puissent être améliorés, les résultats signalent qu'on va dans la bonne direction.

#Applications plus larges

Nos efforts pour améliorer la technologie comorienne peuvent avoir des conséquences de grande portée. En rendant plus facile la communication en comorien, on peut enrichir l'expérience des touristes aux Comores, où le nombre de visiteurs a augmenté ces dernières années. Imaginez des touristes demandant des directions ou commandant de la nourriture en parfait comorien, rendant leur séjour plus agréable et authentique !

De plus, notre travail va au-delà du simple traitement linguistique. Il s'agit de préserver le riche patrimoine culturel des Comores dans le monde numérique. Si on peut équiper les communautés locales avec la technologie, elles pourront partager leurs histoires et maintenir leur langue vivante pour les générations futures.

#Conclusion : un avenir radieux devant nous

Le parcours pour développer des solutions NLP pour le comorien peut être challenging, mais les avantages sont clairs. Dans un monde où de nombreuses langues peinent à trouver leur place dans la technologie, l'apprentissage par transfert offre un chemin prometteur. En tirant parti des ressources du kiswahili, on peut donner vie au comorien, s'assurant qu'il a une chance d'avoir du succès dans le monde moderne.

Donc, même si on n'a pas les mêmes ingrédients de gâteau que le kiswahili, on peut toujours cuisiner un délice pour le peuple comorien. Avec du temps, des efforts, et une pincée de créativité, la langue comorienne peut prospérer aux côtés de ses pairs plus dotés, prouvant que chaque langue a le droit d'être entendue à l'ère numérique.