Raviver les langues en danger avec l'IA

Dans le monde des langues, certaines sont plus en danger que d'autres. Ça veut dire que moins de gens les parlent, et elles risquent de disparaître avec le temps. Deux de ces langues sont l'Erzya et le Skolt Sami, qui font partie de la famille des langues ouraliennes. C'est un peu comme avoir un animal de compagnie que personne ne veut adopter. Elles ont besoin d'un peu plus de soin pour survivre et prospérer.

#Le défi des langues en danger

Les langues en danger ont leurs propres complexités, un peu comme essayer de démêler des écouteurs. Chaque mot peut changer de sens selon le contexte et la structure. Par exemple, en Erzya ou en Skolt Sami, un mot peut avoir plusieurs interprétations, ce qui peut mener à de la confusion. Ça rend la tâche délicate pour les ordinateurs, qui aiment les règles claires, d'interpréter ces langues correctement.

Les méthodes traditionnelles utilisées pour relever ce défi reposent souvent sur des règles qui peuvent être difficiles à appliquer. Ces méthodes balancent parfois un tas de significations possibles pour un mot, mais elles échouent souvent à choisir la bonne dans des situations confuses. C'est un peu comme demander à un enfant de choisir son bonbon préféré dans un magasin entier ; il pourrait juste être submergé et choisir le premier truc qu’il voit !

#Une nouvelle approche

C'est là que ça devient amusant. Une nouvelle méthode combine un analyseur traditionnel qui énumère les significations possibles des mots avec un dictionnaire bilingue. Et pour finir le tout, on fait intervenir ChatGPT. Pense à lui comme un ami utile qui ne parle pas la langue en danger mais essaie quand même de donner un coup de main.

Voici comment ça marche :

1. Chaque phrase passe par un analyseur traditionnel qui détermine toutes les significations possibles pour chaque mot.
2. Ces significations sont ensuite associées à leurs traductions dans une langue plus couramment parlée, comme le finnois.
3. Enfin, ChatGPT entre en scène. Il regarde la phrase traduite et choisit le sens le plus approprié selon le contexte.

Cette approche fait gagner beaucoup de temps par rapport aux anciennes méthodes, qui peuvent parfois donner l'impression d'essayer de monter un meuble sans aucune notice.

#Résultats de la nouvelle approche

En testant cette méthode, on a découvert que ChatGPT avait atteint une précision de 50 % pour le Skolt Sami et 41 % pour l'Erzya. Certes, ces pourcentages peuvent ne pas sonner comme un gain au loto, mais vu que ChatGPT ne parle pas vraiment ces langues, c'était un effort louable !

En y regardant de plus près, beaucoup des erreurs que ChatGPT a faites étaient des erreurs que même quelqu'un de nouveau à ces langues pourrait aussi rencontrer. C'est rassurant de savoir que même les machines peuvent avoir du mal à comprendre des choses complexes, tout comme nous !

#Au cœur du sujet : analyse des erreurs

Faisons un petit détour pour voir pourquoi certaines choses n'ont pas fonctionné. Voici quelques raisons pour lesquelles ça n'a pas toujours bien marché :

#Mots avec des significations multiples

Certains mots en Erzya et en Skolt Sami peuvent avoir différentes significations. Parfois, ChatGPT se perdait dans ces quasi-synonymes. C’est comme quand tu choisis des garnitures de pizza et que tu finis par prendre quelque chose qui a l’air bon mais qui n’est pas tout à fait juste.

#Manque de contexte

Parfois, la phrase elle-même ne donnait pas assez d'indices à ChatGPT pour choisir le bon sens. C’est un peu comme demander à quelqu'un de deviner un film juste à partir d’une ligne de dialogue-parfois, c’est juste pas assez d’infos.

#Ne pas lire entre les lignes

En Skolt Sami, il y avait des cas où ChatGPT a raté des indices selon le type de mots impliqués. Si un mot était un verbe et l’autre un nom, il ne le remarquait pas toujours, même si les règles étaient assez claires en finnois. C’est comme essayer de deviner un mot juste en se basant sur la forme de ses lettres – pas facile !

#Méthodes traditionnelles manquant d'options

Il y a eu des situations en Skolt Sami où l'analyseur traditionnel n'a pas produit les bonnes options pour que ChatGPT puisse travailler. ChatGPT restait là, à se gratter la tête, parce qu'il n'avait pas les bons outils pour le job.

#Malentendu morphosyntaxique

Certaines erreurs venaient d'une mauvaise compréhension par ChatGPT de la façon dont les mots s'assemblent dans une phrase. Il avait des difficultés quand les règles étaient un peu compliquées. Imagine ça comme assembler un puzzle tout en ayant perdu le couvercle de la boîte-c’est difficile de voir l'ensemble de l'image !

#Le bon côté de la situation

Malgré ces obstacles, il est clair que l'utilisation de ChatGPT de cette manière a du potentiel. Tout comme apprendre de nouveaux tours à un chien, on dirait qu'il y a de l'espoir pour que ChatGPT s'améliore et devienne plus intelligent quand on lui donne des infos utiles.

Les langues en danger ne reçoivent peut-être pas beaucoup d'attention, mais elles méritent certainement du soutien pour survivre, un peu comme des séries télé de niche qui ont une petite mais dévouée base de fans. Les résultats que nous avons vus pourraient ouvrir la voie à l'utilisation de machines pour aider à préserver ces langues et bien d'autres encore.

#Dernières réflexions

En conclusion, le voyage pour mieux comprendre et soutenir les langues en danger avec des outils comme ChatGPT commence à peine. Bien qu'il ne parle pas encore ces langues, avec les bonnes directives, il peut faire des choix réfléchis. Donc, que tu sois un passionné de langues ou juste quelqu'un qui veut aider, il y a beaucoup de travail excitant qui nous attend !

C'est un rappel que même à l'ère numérique, la langue est un art qui mérite d'être chéri et préservé. Qui sait ? Un jour, nous pourrions tous être en mesure de converser couramment avec notre AI de quartier, même dans les langues les plus rares ! Et si ce n'est pas le cas, au moins on aura tous bien rigolé en chemin.