L’intelligence artificielle évolue rapidement, et avec elle, le vocabulaire qui l’entoure. La Commission d’enrichissement de la langue française a récemment publié une série de traductions officielles pour les termes couramment utilisés dans le domaine de l’IA. Ces nouvelles terminologies visent à promouvoir l’usage du français dans les technologies de pointe et à faciliter la compréhension pour les francophones.Parmi les termes traduits, on trouve :
- Prompt qui devient instruction générative. Ce terme désigne la consigne donnée par un utilisateur à un modèle génératif, généralement formulée en langue naturelle, pour décrire la tâche à accomplir.
- GenAI est traduit par IA générative, se référant aux technologies capables de créer du contenu (texte, image, audio) de manière autonome.
- Token est désormais jeton textuel, un élément fondamental dans le traitement du langage naturel.
- Transfer learning se dit apprentissage par transfert, une méthode où un modèle pré-entraîné sur une tâche est réutilisé pour une autre tâche.
- Large Language Model (LLM) se dit Grand Modèle de Langage (GML), une consigne donnée par un utilisateur à un modèle génératif, généralement formulée en langue naturelle, qui décrit la tâche à accomplir.
La Commission avait déjà fait une incursion dans l'IA en proposant des termes et définitions comme :
- Apprentissage automatique : processus par lequel un algorithme évalue et améliore ses performances sans l’intervention d’un programmeur, en répétant son exécution sur des jeux de données jusqu’à obtenir des résultats pertinents. Synonyme : apprentissage machine. Équivalent anglais : machine learning (ML).
- Apprentissage non supervisé : apprentissage automatique dans lequel l’algorithme utilise un jeu de données brutes et obtient un résultat en se fondant sur la détection de similarités entre certaines de ces données. Équivalent anglais : unsupervised learning.
- Apprentissage par renforcement : apprentissage automatique dans lequel un programme extérieur évalue positivement ou négativement les résultats successifs de l’algorithme, permettant à celui-ci d’améliorer ses performances jusqu’à atteindre un objectif fixé. Équivalent anglais : reinforcement learning.
- Apprentissage profond : apprentissage automatique utilisant un réseau de neurones artificiels composé de nombreuses couches, chacune correspondant à un niveau croissant de complexité dans le traitement et l’interprétation des données. Équivalent anglais : deep learning.
- Réseau de neurones artificiels : modèle informatique inspiré du fonctionnement des neurones biologiques, utilisé pour le traitement de l’information et l’apprentissage automatique. Équivalent anglais : artificial neural network.
Les limites et défis des nouvelles terminologies de l’IA
La traduction des termes techniques en français est cruciale pour plusieurs raisons :
- Accessibilité : en utilisant des termes français, les concepts de l’IA deviennent plus accessibles aux francophones, facilitant ainsi l’apprentissage et l’adoption de ces technologies.
- Promotion de la langue Française : cette initiative contribue à la promotion de la langue française dans les domaines scientifiques et technologiques, souvent dominés par l’anglais.
Bien que cette initiative soit bénéfique, elle n’est pas sans défis. L’adoption de nouveaux termes peut nécessiter une période d’adaptation pour les professionnels habitués aux termes anglais. De plus, dans un contexte de collaboration internationale, l’utilisation de termes différents peut parfois créer des barrières linguistiques.
Risque de confusion et de malentendus
L’introduction de nouvelles terminologies peut entraîner une confusion, surtout parmi les professionnels habitués aux termes anglais. Par exemple, le terme « instruction générative » pour « prompt » peut ne pas être immédiatement compris par ceux qui ont toujours utilisé le terme anglais. Cette transition nécessite un effort d’apprentissage et d’adaptation qui pourrait ralentir les communications et les collaborations, notamment dans un contexte international où l’anglais reste la langue dominante.
Impact sur la collaboration internationale
Dans le domaine de l’IA, la collaboration internationale est cruciale. L’utilisation de termes différents peut créer des barrières linguistiques supplémentaires. Les chercheurs et les professionnels francophones pourraient se retrouver isolés ou devoir constamment traduire leurs travaux pour être compris par leurs pairs anglophones. Cela pourrait potentiellement limiter leur participation à des projets internationaux et réduire leur visibilité dans la communauté scientifique mondiale.
Adoption et acceptation
L’adoption de nouvelles terminologies dépend largement de leur acceptation par la communauté. Si les professionnels et les entreprises ne voient pas l’intérêt ou les avantages de ces termes, ils pourraient simplement continuer à utiliser les termes anglais. De plus, les ressources pédagogiques, les manuels et les outils de formation devront être mis à jour pour refléter ces changements, ce qui représente un investissement en temps et en argent.
Évolution technologique rapide
Le domaine de l’IA évolue rapidement, avec de nouveaux termes et concepts apparaissant régulièrement. La Commission d’enrichissement de la langue française devra constamment mettre à jour ses traductions pour suivre le rythme des innovations. Cela pose la question de la réactivité et de la pertinence des traductions proposées. Si les termes français ne sont pas adoptés rapidement, ils risquent de devenir obsolètes avant même d’être largement utilisés.
Perception et attitude des utilisateurs
Enfin, la perception et l’attitude des utilisateurs jouent un rôle crucial. Si les professionnels perçoivent ces nouvelles terminologies comme une imposition plutôt qu’une aide, ils pourraient résister à leur adoption. Il est donc essentiel de sensibiliser et d’éduquer la communauté sur les avantages de l’utilisation de termes français, tout en respectant leur besoin de flexibilité et de pragmatisme dans un domaine en constante évolution.
Source : Journal officiel
Et vous ?
Que pensez-vous en général des mots proposés par la commission pour remplacer les expressions anglo-saxonnes qui deviennent courantes dans les communications en français ? Que pensez-vous en particulier de l’initiative de traduire les termes techniques de l’IA en français ? Vous est-il déjà arrivé d'adopter un (ou plusieurs) des mots proposés ? Lesquels ? Voyez-vous des avantages ou des inconvénients à l’utilisation de termes français par rapport aux termes anglais dans le domaine de l’IA ? D'ailleurs, trouvez-vous pertinent de chercher systématiquement à tout traduire ? Comment ces nouvelles terminologies pourraient-elles impacter l’enseignement et la formation en IA dans les institutions francophones ? Quels sont les défis potentiels que vous anticipez avec l’adoption de ces nouvelles terminologies dans le milieu professionnel et académique ? Comment percevez-vous l’impact de ces traductions sur la collaboration internationale en matière de recherche et de développement en IA ? 
