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ChatGPT Compétences linguistiques Anglais vs Espagnol vs Français

Publié le 12 janvier 2025

Les modèles linguistiques d’intelligence artificielle (IA) comme GPT-4 démontrent différents niveaux de compétence dans différentes langues, notamment l’anglais, l’espagnol et le français. Ces divergences soulèvent des questions sur les raisons de ces différences et sur la raison pour laquelle les modèles apparaissent souvent plus raffinés et nuancés en anglais par rapport à d’autres langues. Examinons les facteurs clés qui façonnent ces capacités linguistiques, en examinant la disponibilité des ensembles de données, la complexité du langage et les origines du développement des modèles.

Disponibilité et composition des ensembles de données

La compétence des modèles linguistiques de l’IA dépend en grande partie des données sur lesquelles ils sont formés. Ces ensembles de données sont généralement extraits de contenus accessibles au public, tels que des livres, des sites Web, des articles de presse et des médias sociaux. La taille et la qualité de ces ensembles de données varient considérablement selon la langue.

En tant que langue la plus dominante sur Internet, l’anglais a une empreinte numérique beaucoup plus grande. Les principaux sites Web, articles universitaires et médias sont principalement en anglais. Les modèles d’IA ont accès à un vaste corpus de textes en anglais, allant des conversations informelles au contenu hautement spécialisé, ce qui garantit qu’ils maîtrisent bien de nombreux contextes.

L'espagnol a également une présence en ligne significative, mais sa représentation est moins large que celle de l'anglais. Bien qu’il existe de nombreux pays hispanophones, le contenu numérique en langue espagnole ne correspond pas au volume ou à la diversité du contenu en langue anglaise. Cependant, les ensembles de données espagnols sont suffisamment diversifiés pour donner aux modèles d’IA une solide compréhension de la langue.

Le français a une forte présence, notamment en Europe, en Afrique et au Canada, mais sa présence en ligne est plus petite que celle de l’anglais et légèrement moins étendue que celle de l’espagnol. Cet ensemble de données plus petit peut limiter la diversité des exemples linguistiques disponibles pour former le modèle.

Structure et complexité du langage

Un autre facteur critique influençant la compétence de l’IA est la structure linguistique et la complexité de la langue elle-même.

L’anglais est souvent considéré comme une langue relativement simple en termes de grammaire et de structure de phrases. Bien qu'il présente des irrégularités, sa syntaxe et la formation de ses mots sont généralement simples, surtout par rapport aux langues plus flexionnelles. Cette simplicité permet aux modèles d’IA de comprendre plus facilement les règles de l’anglais, améliorant ainsi la fluidité et les nuances.

L'espagnol a des règles grammaticales plus complexes, notamment en ce qui concerne la conjugaison des verbes, les noms genrés et l'utilisation du subjonctif. Ces aspects présentent des défis pour les modèles d’IA, car ils nécessitent une compréhension plus nuancée et une application contextuelle. Cependant, en raison de la cohérence phonétique de l’espagnol (les mots sont généralement orthographiés comme ils sont prononcés), l’IA peut apprendre la langue rapidement une fois qu’elle dispose des bonnes données de formation.

Le français présente son propre lot de défis, notamment les lettres muettes, les conjugaisons de verbes complexes et les prononciations irrégulières. De plus, la grammaire française comprend de nombreuses exceptions, ce qui peut rendre difficile pour un modèle d’IA de produire des résultats précis et cohérents. L’ensemble de données plus restreint et plus spécialisé exacerbe ces difficultés.

Origines du développement : l’anglais est-il la langue principale ?

La question se pose de savoir si les modèles d’IA sont intrinsèquement meilleurs en anglais parce qu’ils sont développés par des équipes anglophones ou parce que les données en anglais sont plus répandues. La réalité est une combinaison de ces deux facteurs.

Développement centré sur l’anglais : de nombreuses équipes de recherche et entreprises en IA, dont OpenAI, sont basées dans des pays anglophones comme les États-Unis et le Royaume-Uni. Par conséquent, une grande partie de la recherche, du développement et de la mise au point initiale de ces modèles est effectuée en anglais. Il en résulte que les optimisations et les innovations sont plus facilement applicables à l’anglais avant d’être étendues à d’autres langues.

Prévalence des données en anglais : même si les développeurs ne parlaient pas anglais, le grand volume de données en anglais sur Internet conduirait naturellement à une meilleure maîtrise de l'anglais dans les modèles d'IA. Internet est saturé de données de haute qualité en anglais provenant de sources faisant autorité, de genres et de contextes divers. Cet ensemble de données riche permet aux modèles de développer une compréhension nuancée et raffinée de l’anglais d’une manière qui pourrait ne pas être aussi facile à réaliser dans d’autres langues.

Ajustements précis et efforts multilingues

Pour remédier aux disparités entre les langues, les développeurs d’IA effectuent des réglages précis multilingues. Cela implique de recycler le modèle sur des ensembles de données dans plusieurs langues, dans l’espoir d’égaliser les performances en fonction des écarts linguistiques. Cependant, ce processus est difficile car :

Variété linguistique : la variation de la structure linguistique nécessite que les modèles s’adaptent à différentes grammaires, syntaxes et nuances culturelles. Par exemple, l’humour ou les expressions idiomatiques en espagnol peuvent ne pas se traduire directement en français, et vice versa.

Ensembles de données linguistiques plus petits : bien que des modèles comme GPT-4 soient conçus pour prendre en charge plusieurs langues, ils fonctionnent mieux sur les langues pour lesquelles des ensembles de données plus volumineux et de haute qualité sont disponibles. Dans le cas de l’espagnol et du français, bien que des efforts importants soient déployés pour les améliorer, ces modèles peuvent encore avoir des difficultés avec des dialectes moins courants ou des variations régionales qui apparaissent dans des ensembles de données plus petits.

Orientations futures

Des efforts sont déployés pour combler l’écart entre l’anglais et les autres langues dans les modèles d’IA. Plusieurs approches sont adoptées pour assurer une maîtrise de la langue plus équilibrée :

Élargissement des ensembles de données : les organisations s’efforcent d’étendre la disponibilité d’ensembles de données multilingues de haute qualité. Des projets comme Common Crawl et des initiatives spécifiques à chaque langue se concentrent sur la collecte de davantage de données en espagnol, en français et dans d’autres langues autres que l’anglais pour améliorer les capacités de l’IA.

Apprentissage par transfert interlinguistique : les modèles d’IA sont conçus pour partager les principes linguistiques appris entre les langues. En perfectionnant les modèles dans une langue, les développeurs espèrent qu'une partie des connaissances sera transférée à d'autres, en particulier dans des langues ayant des racines similaires, comme les langues romanes (par exemple, l'espagnol et le français).

Contributions de la communauté : les projets open source et les contributions de la communauté jouent également un rôle dans l’extension des capacités des modèles d’IA dans des langues autres que l’anglais. Les communautés de locuteurs natifs peuvent aider à affiner les ensembles de données et à tester les modèles pour améliorer les performances.

Conclusion

La compétence linguistique de l’IA en anglais, en espagnol et en français est influencée par le volume et la diversité des données de formation, la complexité inhérente à chaque langue et l’orientation historique du développement de l’IA en anglais. Bien que les modèles soient plus perfectionnés en anglais, des efforts sont en cours pour améliorer leurs performances dans d’autres langues, garantissant des interactions plus nuancées et plus précises au-delà des frontières linguistiques. À mesure que les ensembles de données multilingues se développent et que les modèles d’IA deviennent plus sophistiqués, nous pouvons nous attendre à un avenir où ces systèmes fonctionneront tout aussi bien dans un plus large éventail de langues.

Sources du jeu de données :

Common Crawl : une archive Web accessible au public qui fournit des données pour la formation de modèles d'IA.

Wikipédia : une ressource de premier plan pour un contenu multilingue, structuré et de haute qualité.

Ensembles de données OpenSubtitles et News : sources de données sur l'écriture conversationnelle et formelle en plusieurs langues

Ces ensembles de données évoluent continuellement, ce qui jouera un rôle crucial dans l’amélioration de la maîtrise des modèles d’IA dans plusieurs langues.