Depuis la r\u00e9cente d\u00e9mocratisation de l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative, nous avons vu appara\u00eetre des mod\u00e8les tr\u00e8s performants en termes de langage. Des mod\u00e8les comme ChatGPT ont de tr\u00e8s bonnes performances en termes de compr\u00e9hension et production du langage, et, plus g\u00e9n\u00e9ralement, les mod\u00e8les n\u00e9cessitant des promptes ont de bonnes compr\u00e9hensions du langage et ce malgr\u00e9 une compr\u00e9hension des consignes humaines plus faibles ayant conduit \u00e0 l\u2019apparition du prompt engineering. La compr\u00e9hension du langage est donc devenue une cl\u00e9 qui a permis l\u2019expansion et le d\u00e9veloppement des intelligence artificielles g\u00e9n\u00e9ratives (IAG). Dor\u00e9navant, les IAG sont utilis\u00e9es comme outils et aides auxiliaires dans de nombreux domaines, facilitant voire am\u00e9liorant les travaux de leurs utilisateurs. Du cancer au pliage des prot\u00e9ines, de la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images au traitement de texte, de l\u2019assistance aux programmeurs \u00e0 la prise de notes lors de r\u00e9unions, les domaines touch\u00e9s sont nombreux et divers. Toutefois, une question se pose\u00a0: si le langage est un des piliers des IAG, qu\u2019en est-il des applications de ces derni\u00e8res aux domaines du langage\u00a0? Car, en effet, si les diff\u00e9rentes sciences du langage comme la syntaxe et la phon\u00e9tique ont permis de d\u00e9velopper les capacit\u00e9s langagi\u00e8res des diff\u00e9rentes IAG, ces derni\u00e8res peuvent \u00e0 leur tour consolider leur propre base de diff\u00e9rentes mani\u00e8res. Ainsi, dans cet article nous verront l\u2019application des IAG sur trois domaines du langage, \u00e0 savoir l\u2019apprentissage des langues par nous autres humains, les sciences du langage (c\u2019est-\u00e0-dire la linguistique) et l\u2019id\u00e9olinguistique.<\/p>\n\n\n\n
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L\u2019application la plus \u00e9vidente et celle qui touche le plus de monde est bien \u00e9videmment celle de l\u2019apprentissage des langues. Des mod\u00e8les de dialogue populaires et faciles d\u2019acc\u00e8s comme ChatGPT, qui ma\u00eetrise quelques 95 langues, sont l\u2019occasion parfaite pour apprendre des langues. De plus, certaines IAG sont volontairement adapt\u00e9es pour l\u2019apprentissage des langues (vous en trouverez pl\u00e9thores avec une simple recherche google) et proposent des fonctionnalit\u00e9s sp\u00e9cifiques comme la correction de ce que l\u2019utilisateur dit, la capacit\u00e9 de dialoguer vocalement, des capacit\u00e9s d\u2019entretenir des dialogues sur des sujets tr\u00e8s populaires en ayant un acc\u00e8s \u00e0 internet, etc. Bien que par le pass\u00e9 une traduction simple et parfois bancale pouvait d\u00e9j\u00e0 \u00eatre tr\u00e8s utile pour l\u2019apprentissage de langues, aujourd\u2019hui les possibilit\u00e9s d\u2019apprentissage sont d\u00e9multipli\u00e9es et r\u00e9volutionn\u00e9es par l\u2019IAG. La complexification de l\u2019IAG permet aussi aujourd\u2019hui l\u2019apprentissage et traduction de langues autrefois difficiles d\u2019acc\u00e8s comme les langues des signes. Certaines IAG comme Signapse permettent maintenant de traduire du langage vocal au langage sign\u00e9 (dans le cas de Signapse c\u2019est depuis l\u2019anglais vers la langue des signes am\u00e9ricaine) de la m\u00eame mani\u00e8re que les nouveaux mod\u00e8les de ChatGPT ou autres permettent une traduction de l\u2019\u00e9crit vers le vocal et vice versa. Un dernier avantage de la sorte est la possibilit\u00e9 pour l\u2019IAG de s\u2019adapter \u00e0 votre propre apprentissage, difficult\u00e9s et besoins, et de vous proposer des tests personnalis\u00e9s instantan\u00e9s ainsi qu\u2019une correction imm\u00e9diate.<\/p>\n\n\n\n
La d\u00e9mocratisation de l\u2019informatique et de l\u2019IAG permet aussi \u00e0 des individus de prendre des initiatives pour rendre accessibles plus de langues \u00e0 l\u2019apprentissage. Par exemple, en Nouvelle-Z\u00e9lande Jonnie Cain et Jason Lovell ont cr\u00e9\u00e9 Reobot, un chatbot qui permet de discuter et d\u2019apprendre te reo M\u0101ori, la langue indig\u00e8ne de Nouvelle-Z\u00e9lande qui a par le pass\u00e9 subit une pression linguistique tr\u00e8s forte de la part de l\u2019anglais n\u00e9oz\u00e9landais. Ce projet rejoint un int\u00e9r\u00eat grandissant pour le Maori n\u00e9oz\u00e9landais (\u00e0 ne pas confondre avec le Maori des \u00eeles Cook) de la part des N\u00e9oz\u00e9landais, qui est li\u00e9 \u00e0 l\u2019\u00e9mergence d\u2019une culture typiquement n\u00e9oz\u00e9landaise h\u00e9ritant plut\u00f4t fortement de la culture Maorie. Reobot est suivit de nombreuses initiatives similaires (FirstVoices, Opie, etc) \u00e0 travers le monde qui r\u00e9pondent \u00e0 l\u2019int\u00e9r\u00eat croissant de nombreuses populations pour les langues d\u2019h\u00e9ritage (heritage languages<\/em>) et pour la pr\u00e9servation du patrimoine linguistique. Ces initiatives sont d\u2019autant plus int\u00e9ressantes qu\u2019elles doivent faire face \u00e0 un probl\u00e8me majeur, \u00e0 savoir le manque de locuteurs et\/ou de bases de donn\u00e9es \u00e9crites, d\u2019o\u00f9 l\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019avanc\u00e9es technologiques comme la possibilit\u00e9 de faire passer les IAG par la parole ou encore comme le Deep Learning qui pourrait, \u00e0 terme, permettre des traduction et locutions performantes avec des langues peu dot\u00e9es. Ainsi, il y a un espoir de meilleure conservation des langues vivantes en danger, quand 42% des langues du monde sont menac\u00e9es de dispara\u00eetre d\u2019ici les 100 \u00e0 150 ans \u00e0 venir (soit entre 2900 et 5500 langues, d\u00e9pendamment de comment l\u2019on compte).<\/p>\n\n\n\n Une utilisation tout aussi int\u00e9ressante des IAG concernant l\u2019apprentissage serait l\u2019adaptation de ce dernier au niveau neurologiques. Notre compr\u00e9hension du cerveau humain augmente tout en restant imparfaite, ainsi avoir des outils pour favoriser l\u2019apprentissage quand celui-ci doit coexister avec des troubles cognitifs ou des troubles de l\u2019apprentissage est un atout r\u00e9volutionnaire. En particulier, adapter les supports d\u2019apprentissage \u00e0 des individus dyslexiques, \u00e9tant dans le spectre autistique ou pr\u00e9sentant tout autre trouble sp\u00e9cifique du langage et de l\u2019apprentissage permet une avanc\u00e9e importante dans l\u2019\u00e9ducation et m\u00eame dans notre propre compr\u00e9hension de ces troubles.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Au niveau linguistique, l\u2019arriv\u00e9e et le d\u00e9veloppement de l\u2019IAG a aussi des cons\u00e9quences int\u00e9ressantes \u00e0 noter. La premi\u00e8re d\u2019entre elles fait \u00e9cho \u00e0 ce que nous avons dit pr\u00e9c\u00e9demment. En effet, bien que les IAG de langage sont loin d\u2019\u00eatres parfaites et ne ma\u00eetrisent qu\u2019un nombre faible de langues, elles offrent des perspectives pr\u00e9sentes et futures int\u00e9ressantes. Des chercheurs du MIT par exemple ont d\u00e9velopp\u00e9 une IA qui peut comprendre les structures, r\u00e8gles et patterns des langues humaines. Elle est capable d\u2019analyser et des comprendre ces patterns sur plusieurs niveaux de complexit\u00e9 et, surtout, est capable de le faire avec un nombre de mots tr\u00e8s limit\u00e9 (par exemple avec une douzaine de mots). Ainsi, une telle IA combin\u00e9e avec la possibilit\u00e9 de lui enseigner une langue compl\u00e8tement pourrait permettre \u00e0 des linguistes ou individus isol\u00e9s et\/ou n\u2019ayant pas une connaissance et aisance suffisante avec l\u2019informatique de pr\u00e9server des langues en danger ou difficiles d\u2019acc\u00e8s, et ce en rendant accessible une traduction et une grammaire des langues concern\u00e9es. Concernant l\u2019enseignement de langues \u00e0 l\u2019IAG, plusieurs personnes ont annonc\u00e9 avoir pu enseigner des langues \u00e0 ChatGPT telles que le Toki Pona avec des mod\u00e8les tournant en local, bien que ce soit contest\u00e9 par le fait que le Toki Pona aurait d\u00e9j\u00e0 pu \u00eatre ancr\u00e9 dans les bases de donn\u00e9es de ChatGPT \u00e9tant donn\u00e9 que c\u2019est une langue accessible avec une communaut\u00e9 tr\u00e8s active sur internet.<\/p>\n\n\n\n Une autre application possible dans le domaine linguistique serait d\u2019am\u00e9liorer notre compr\u00e9hension des langues anciennes, parfois partiellement ind\u00e9chiffr\u00e9es, et surtout des m\u00e9canismes qui les ont fait \u00e9voluer dans des langues modernes. Des chercheurs du MIT (oui, encore) ont par exemple cr\u00e9\u00e9 une IAG qui est capable de d\u00e9chiffrer et traduire des langues anciennes. Elle a par exemple pu d\u00e9chiffrer le Lin\u00e9aire A avec succ\u00e8s et affiche globalement un succ\u00e8s de plus de 60% pour le moment, ce qui affiche de beaux espoirs pour d\u2019autres langues et syst\u00e8mes d\u2019\u00e9critures comme le Lin\u00e9aire B ou le myst\u00e9rieux manuscrit de Voynich. Au niveau de la compr\u00e9hension \u00e9volutive du langage, on pourrait se servir de la capacit\u00e9 des IAG \u00e0 analyser et traiter des corpus \u00e9normes pour expliquer de mani\u00e8re plus claire et synth\u00e9tique les \u00e9volutions en question. Dans un premier temps, un simple coup d\u2019\u0153il \u00e0 l\u2019index diachronique nous permet d\u2019observer des mutations phon\u00e9tiques obscures et males expliqu\u00e9es, parfois m\u00eame qui contreviennent aux principes de la linguistique (exemples : \u00ab V \u2192 \u2205 \/ _# \u201cin nominals \u00bb en proto-Boreafrasian ou encore \u00ab V{j,w}V \u2192 a\u02d0 \/ in some sequences \u00bb en arabe classique). Ainsi, l\u2019IAG pourrait nous permettre de trouver des explications plus pr\u00e9cises et moins al\u00e9atoires \u00e0 ces mutations en \u00e9largissant les r\u00e8gles de mutation. Une telle analyse de corpus serait tout aussi pratique et bienvenue en grammaire, s\u00e9mantique ou pragmatique. Une telle r\u00e9gularisation de ces domaines pourrait notamment permettre leur stabilisation, \u00e9tant donn\u00e9 que la s\u00e9mantique et la pragmatique sont des champs de batailles rang\u00e9es entre linguistes qui n\u2019arrivent jamais \u00e0 trouver un consensus sur le pourquoi du comment de nombreuses caract\u00e9ristiques du langage.<\/p>\n\n\n\n Dans le m\u00eame mod\u00e8le, l\u2019utilisation de l\u2019IAG pourrait nous permettre de mieux retracer les origines, le fonctionnement et l\u2019\u00e9volution (invers\u00e9e) du langage. En effet, si au XIXe l\u2019avanc\u00e9e majeure en linguistique \u00e9tait la comparaison de nombreux corpus de langues qui a aboutit \u00e0 la d\u00e9couverte de la supra famille des langues Indo-Europ\u00e9ennes, aujourd\u2019hui ce domaine est bloqu\u00e9 car dans la plupart des cas \u00ab\u00a0un cha\u00eenon manque\u00a0\u00bb pour pouvoir avoir des reconstructions d\u2019ordre sup\u00e9rieures. Bien que de nombreuses th\u00e9ories existent, elles sont d\u00e9battues \u00e9tant donn\u00e9 que les arguments donn\u00e9s s\u2019appuient sur des hypoth\u00e8ses qui elles-m\u00eames s\u2019appuient sur des hypoth\u00e8ses et c\u00e6tera<\/em>, donnant une instabilit\u00e9 exponentielle dans la reconstruction \u00e0 mesure que l\u2019on augmente l\u2019ordre de reconstruction. Le d\u00e9faut dans ces reconstructions est principalement humain\u00a0: en \u00e9tant humain on manque la vision n\u00e9cessaire pour tout consid\u00e9rer, que ce soit des m\u00e9canismes culturels, grammaticaux ou des langues filles qui pourraient appuyer une reconstruction. Ainsi, l\u2019analyse des corpus des langues filles par l\u2019IAG pourrait nous permettre de g\u00e9n\u00e9rer des langues m\u00e8res plus stables et moins hypoth\u00e9tiques qui \u00e0 leur tout nous permettrait de faire des hypoth\u00e8ses beaucoup plus stable quant \u00e0 l\u2019origine de nombreuses familles de langues, et ce en consid\u00e9rant tous les facteurs d\u2019\u00e9volution possible (par exemple\u00a0: si les famille de langues Indo-Europ\u00e9enne et Ouralienne pourraient \u00eatre tr\u00e8s proche il est quasiment impossible avec nos simples capacit\u00e9s humaines de savoir si cette proximit\u00e9 est due \u00e0 une ascendance commune ou \u00e0 un contact prolong\u00e9 \u00e0 leurs d\u00e9buts). Une autre utilisation plus complexe de l\u2019IAG et plus lointaine dans le futur pourrait \u00eatre l\u2019analyse et la reproduction des m\u00e9canismes du cerveau humain afin d\u2019apporter une r\u00e9ponses \u00e0 certaines th\u00e9ories s\u2019appuyant sur la biologie ou la math\u00e9matique qui ne peuvent apporter de preuves observ\u00e9es et concr\u00e8tes comme la th\u00e9orie de l\u2019universalit\u00e9 du langage de Chomsky ou encore toutes les th\u00e9ories quant \u00e0 l\u2019origine du langage humain et animal qui ne peuvent \u00eatre r\u00e9solues en testant en condition r\u00e9elles car pouvant faire appel \u00e0 des notions eug\u00e9nistes et non-\u00e9thiques.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Pour terminer nous verrons les applications de l\u2019IAG dans le domaine de l\u2019id\u00e9olinguistique. Tout d\u2019abord, il convient de pr\u00e9ciser la d\u00e9finition de ce terme : l\u2019id\u00e9olinguistique c\u2019est une discipline qui concerne la cr\u00e9ation de langues. On peut cr\u00e9er des langues par souci de communication (esp\u00e9ranto), pour tester des hypoth\u00e8ses linguistiques comme celle de Saphir-Whorf (Toki Pona) ou encore par simple passion et folie artistique. Enfin, pr\u00e9cisons que cette discipline se situe sur la dorsale de l\u2019art et de la science : il s\u2019agit d\u2019un art car sujet de cr\u00e9ation et d\u2019imagination, toutefois elle n\u00e9cessite \u00e9galement une connaissance approfondie du langage pour se r\u00e9aliser.<\/p>\n\n\n\n Plusieurs outils d\u2019IAG sont utilis\u00e9s par les id\u00e9olinguistes, qui tous permettent de leur faciliter la vie et de mieux se repr\u00e9senter leurs travaux. En particulier, des outils pour se repr\u00e9senter et mieux comprendre leurs langues maternelles sont tr\u00e8s utiles et bienvenue. En effet, une grande partie de l\u2019id\u00e9olinguisme repose sur la traduction de corpus, traductions qui poussent \u00e0 la cr\u00e9ation lexicale et \u00e0 la r\u00e9flexion sur la langue cr\u00e9\u00e9e. Toutefois, pour cela il faut avant tout comprendre la langue de d\u00e9part, souvent la langue maternelle de l\u2019id\u00e9olinguiste ou une langue de travail, qui n\u2019est pas toujours \u00e9vidente dans son fonctionnement au locuteur natif. Ainsi, des IAs comme Parts-of-speech sont les bienvenues. Parts-of-speech est une IA qui permet d\u2019entrer un texte et d\u2019analyser les fonctions syntaxiques des mots au sein du texte. Comprendre les fonctions syntaxiques des langues de d\u00e9part permet donc une meilleure traduction et construction de l\u2019id\u00e9olangue cr\u00e9\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Une utilisation toujours hors de port\u00e9e mais qui donne de l\u2019espoir aux id\u00e9olinguistes est l\u2019utilisation de l\u2019IAG comme assistant direct dans le processus de cr\u00e9ation. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent de rares outils existent comme Vulgarlang dont l\u2019utilisation est tr\u00e8s limit\u00e9e. En effet, Vulgarlang n\u2019est qu\u2019un algorithme qui donne des param\u00e8tres de langues toujours similaires, pas tr\u00e8s innovants. Cet algorithme n\u2019est pas capable d\u2019apprentissage et r\u00e9p\u00e8te toujours le m\u00eame mod\u00e8le. D\u00e8s lors, la communaut\u00e9 d\u2019id\u00e9olinguistes a pour espoir un d\u00e9veloppement prochain d\u2019IAGs qui pourraient les assister dans le processus de cr\u00e9ation. Cela pourrait varier de l\u2019assistance dans la mise en place de la logique globale et la coh\u00e9rence de la langue \u00e0 donner des id\u00e9es d\u2019\u00e9tymologies ou caract\u00e9ristiques originales et naturelles (plut\u00f4t que de devoir chercher par soi-m\u00eame dans l\u2019ensemble des langues existantes), en passant par l\u2019aide \u00e0 la cr\u00e9ation de n\u00e9o scriptes (i.e. de nouveaux syst\u00e8mes d\u2019\u00e9criture) lorsque l\u2019utilisateur passe les caract\u00e9ristiques du scripte, son histoire ou autre. De telles IA seraient ainsi tr\u00e8s utiles \u00e0 la fois pour les cr\u00e9ateurs ne voulant ou ne pouvant pas s\u2019attarder sur la logique inh\u00e9rente de leurs cr\u00e9ations mais \u00e9galement les cr\u00e9ateurs manquant d\u2019imagination et pr\u00e9f\u00e9rant travailler sur la coh\u00e9rence du projet.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Pour conclure, si le langage est un pilier de l\u2019Intelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rative, ces derni\u00e8res peuvent \u00e9galement s\u2019appliquer dans les diff\u00e9rents domaines du langage. Dans un premier temps, elle r\u00e9volutionne l\u2019apprentissage des langues, permets de rendre plus accessible certaines langues moins connues et est une aide \u00e0 l\u2019apprentissage pour les individus atteints de divers troubles de l\u2019apprentissage et du langage. Ensuite, elle offre des espoirs d\u2019analyse du langage afin de mieux le comprendre, entre autres pour documenter plus facilement des langues rares, des espoirs d\u2019une aide au d\u00e9chiffrage de langues anciennes ainsi qu\u2019une aide \u00e0 la reconstruction linguistique. Pour finir, elle offre en perspective pour les id\u00e9olinguistes d\u2019une aide \u00e0 la compr\u00e9hension des langues naturelles et d\u2019une aide \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019id\u00e9olangues. Ainsi, l\u2019IAG est et sera tr\u00e8s utile dans les diff\u00e9rents domaines du langage, ses perspectives sont nombreuses et tr\u00e8s attendues par les diff\u00e9rentes communaut\u00e9s linguistiques.<\/p>\n\n\n\n Depuis la r\u00e9cente d\u00e9mocratisation de l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative, nous avons vu appara\u00eetre des mod\u00e8les tr\u00e8s performants en termes de langage. Des mod\u00e8les comme ChatGPT ont de tr\u00e8s bonnes performances en termes de compr\u00e9hension et production du langage, et, plus g\u00e9n\u00e9ralement, les mod\u00e8les n\u00e9cessitant des promptes ont de bonnes compr\u00e9hensions du langage et ce malgr\u00e9 une compr\u00e9hension des consignes humaines plus faibles ayant conduit \u00e0 l\u2019apparition du prompt engineering. La compr\u00e9hension du langage est donc devenue une cl\u00e9 qui a permis…<\/p>\nLiens et documentation :<\/h2>\n\n\n\n
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