Le monde est un mélange vibrant de cultures et de langues. Malgré les différences géographiques, linguistiques et idéologiques, les émotions partagées nous unissent. Pour exploiter pleinement la puissance de l'intelligence artificielle (IA), nous devons dépasser la focalisation sur une seule langue.
Actuellement, la compréhension de l'IA est limitée, notamment lorsqu'elle interagit au-delà de l'anglais. Pour rendre Internet et l'IA véritablement accessibles et inclusifs, les données textuelles multilingues issues de l'IA sont essentielles, notamment pour les applications de traitement automatique du langage naturel (TALN). Former les algorithmes d'IA à devenir « polyglottes » est la première étape pour offrir des expériences de type humain dans diverses langues et régions.
Cet article explore le rôle crucial des données textuelles de l’IA multilingue, en soulignant ses avantages et ses cas d’utilisation.
4 raisons pour lesquelles les modèles d'apprentissage automatique devraient être formés sur des ensembles de données d'IA multilingues
1. Améliorer l'expérience utilisateur et l'accessibilité
Les expériences en langue maternelle changent la donne. Des études montrent que plus de 55 % des utilisateurs mondiaux préfèrent acheter sur des sites web rédigés dans leur langue maternelle. Les sites web exclusivement en anglais sont souvent négligés par une grande majorité (plus de 87 %) des consommateurs.
En entraînant des modèles avec des données textuelles d'IA multilingues, les entreprises peuvent diffuser du contenu et des messages sur leurs applications, sites web, e-mails et canaux de service client dans plusieurs langues. L'expérience utilisateur est ainsi plus accueillante et engageante pour les utilisateurs du monde entier.
2. Obtenez un avantage concurrentiel mondial
Le multilinguisme permet aux individus de naviguer facilement dans le monde. Il en va de même pour l'IA. Pour les entreprises souhaitant se développer à l'international, l'utilisation de données d'IA multilingues pour entraîner des modèles est un impératif stratégique.
À l’ère actuelle de la localisation et de l’hyperpersonnalisation, cette approche permet aux entreprises de :
- Explorez de nouvelles opportunités commerciales sur des marchés inexploités.
- Développer les marchés existants en diversifiant les offres.
- Offrir un service client supérieur et une résolution plus rapide des conflits.
3. Atténuer les préjugés et tenir compte de la sensibilité culturelle
Internet réagit rapidement aux infractions perçues. Les biais des modèles d'IA peuvent conduire à des résultats faussés, injustes, voire offensants.
Les ensembles de données d'IA multilingues introduisent la diversité culturelle grâce aux nuances linguistiques, aux prononciations, au contexte, etc. Cela permet à l'IA de formuler des réponses adaptées et sensibles, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et la fidélité à la marque.
4. Débloquez des informations multilingues
Les barrières linguistiques peuvent créer des silos de données, entravant la compréhension. Entraîner des modèles de machine learning dans plusieurs langues permet d'accéder à des informations précieuses auparavant inaccessibles. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées adaptées à chaque région.
Avantages des ensembles de données d'IA multilingues dans tous les secteurs
Vente au détail et commerce électronique
- Localisation de contenu (descriptions de produits, avis, support)
- Amélioration de la la satisfaction client
- Augmentation des ventes et des achats répétés
- Analyse précise des sentiments
Banking & Finance
- Conformité absolue aux réglementations, mandats et conformités spécifiques à des zones géographiques particulières
- Analyse transparente des réclamations, des détails des polices d'assurance, des documents et bien plus encore dans les langues régionales
Cursus de formation
- Disponibilité de contenus éducatifs vernaculaires
- Amélioration de l'accessibilité aux apprenants, ce qui se traduit par une rétention et un intérêt soutenu pour l'achèvement des modules d'apprentissage en ligne.
- Démocratisation de l'éducation, où les gens peuvent apprendre Python (par exemple) dans une langue de leur choix comme le swahili
Voyages et hôtellerie
- Services de traduction en temps réel de phrases, de textes et de voix
- Traduction automatique de détails locaux tels que les bons de réservation, les messages, les recommandations de voyage, les cartes de menu, etc.
- Possibilité accrue de génération de leads grâce à la vernacularisation du contenu
Les défis de l'IA Polyglotte
L'entraînement de l'IA dans plusieurs langues nécessite de vastes quantités de données contextuellement précises. Cela présente des défis :
- Approvisionnement de données textuelles IA multilingues de haute qualité.
- Valider l’exactitude des données pour éviter les réponses inappropriées.
- Manque de linguistes et de PME linguistiques.
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