Intelligence artificielle libre pour les langues de France
Projet en développementLengo nostro · Notre langue
Redonner une voix numérique aux langues régionales de France, libre et souveraine.
Lingua Nostra, du latin « notre langue » ; lengo nostro est l'une des façons dont les Provençaux nomment la leur.
Le projet
Lingua Nostra est un projet qui vise à entraîner des modèles d'intelligence artificielle générative (LLM) libres et auto-hébergés pour les langues régionales de France : comprendre, écrire et parler. Lou Pichoun, le premier LLM provençal en code ouvert, sera le premier à voir le jour, issu de la Provence et porté par elle. Suivront peut-être le breton, le corse et l'alsacien.
L'ambition : redonner à chaque langue une présence numérique qu'elle ne possède pas encore.
Le provençal n'est pas une fin en soi : il est le projet pilote. Lou Pichoun servira de laboratoire méthodologique, dont les enseignements pourront être adaptés, ensuite, aux autres langues régionales.
Lire le projet en détailOù en est le projet
Lingua Nostra est à ce jour un projet de recherche à l'état de concept. Il n'existe pas encore de prototype, et c'est la conséquence logique de l'étape où nous nous trouvons : notre priorité du moment est la constitution du corpus et la recherche des premiers partenaires scientifiques et financiers.
Avant de développer une intelligence artificielle fiable pour une langue régionale, il faut réunir un corpus de qualité, obtenir les autorisations nécessaires et rassembler les ressources scientifiques et techniques. L'absence de démonstration n'est donc pas une lacune : elle marque le point de départ d'un travail rigoureux.
Voir la feuille de routePourquoi
Irlandais
Basque
Catalan
Quelques langues minoritaires sont déjà entrées dans l'intelligence artificielle : l'irlandais, avec un modèle développé à l'University College Cork, le basque, avec Latxa, et même le catalan. Le provençal, lui, n'a aucun modèle : il serait une première. Et la plupart des langues de France n'ont rien.
Lingua Nostra donnerait les clés du numérique à celles et ceux qui veulent écrire, créer, publier, transmettre dans leur langue, rééquilibrant ainsi la place de ces langues dans l'espace numérique.
Un mouvement mondial
Partout, les langues à faibles ressources entrent dans l'intelligence artificielle. Le basque a déjà son modèle, Latxa, et l'irlandais le sien ; même une grande langue officielle comme le catalan a le sien, et le same y est parvenu avec un corpus minuscule. En France, le programme COLaF, porté par l'Inria, construit des corpus et des outils pour les langues du pays, l'alsacien et le breton parmi d'autres.
Le provençal, lui, n'a encore rien. Lingua Nostra répond ainsi à un enjeu scientifique international, celui de la diversité linguistique dans le numérique, et viendrait combler une absence parmi les langues de France.
Pourquoi le provençal
Faisabilité
Adapter un grand modèle d'IA à une langue à faibles ressources n'est pas une hypothèse. Plusieurs équipes l'ont déjà fait, parfois avec très peu de données et du matériel modeste.
Adaptation à partir d'environ 274 millions de mots, sur du matériel quasi domestique. 89 % de réussite en compréhension.
Adaptation à une langue celtique structurellement éloignée de l'anglais, validée par des locuteurs natifs.
Adaptation avec seulement 22 millions de mots. Des résultats exploitables malgré un très faible volume.
| Projet | Langue | Volume | Résultat |
|---|---|---|---|
| Same du Nord | same | ~22 millions de mots | exploitable malgré un corpus minuscule |
| Qomhra | irlandais | ~44 h de calcul (2 GPU) | validé par des locuteurs natifs |
| LlamaTurk | turc | ~274 millions de mots | 89 % de réussite en compréhension |
| Lou Pichoun | provençal | 50 à 100 millions de mots visés | à venir |
L'enjeu
Une langue absente des intelligences artificielles d'aujourd'hui s'effacera de l'espace numérique de demain.
La souveraineté ne concerne pas que la voix : c'est celle de l'écriture, de la traduction, de la langue tout entière. Lingua Nostra construira des modèles dont la communauté garde la maîtrise : consentement éclairé des locuteurs, modèles ouverts et auto-hébergés, aucune dépendance à une solution propriétaire.
Concrètement, « libre » veut dire publier le modèle et le code sous licence permissive, ouvrir les données du corpus chaque fois que les droits le permettent, et confier la gouvernance à la communauté linguistique. L'outil appartient à celles et ceux qui parlent la langue, pas à une institution.
C'est aussi une question d'indépendance numérique : maîtrise des données des locuteurs, pérennité d'un outil que nul ne peut retirer, et autonomie des communautés linguistiques face aux solutions fermées. Une langue qui ne dépend de personne pour exister dans le numérique.
Concrètement, la souveraineté change tout :
« Se tèn sa lengo, tèn la clau
que di cadeno lou deliéuro. »
« Qui tient sa langue tient la clé qui des chaînes le délivre. »
Frédéric Mistral, I Troubaire catalan, 1861
Lou Pichoun, le LLM provençal de Lingua Nostra
Lou Pichoun (« le tout-petit ») sera le premier modèle de langue (LLM) provençal en code ouvert : une intelligence artificielle générative conçue pour générer, traduire et dialoguer en provençal de Provence. Souverain, il appartient à la communauté, pas à une institution. À terme, l'ambition est qu'il lise aussi à voix haute grâce à une synthèse vocale provençale (Text-to-Speech) libre. Le projet en est à sa phase de lancement.
Découvrir Lou Pichoun en détail →Ce que ça rendrait possible
Un modèle libre en provençal n'est pas une fin : c'est un point de départ pour celles et ceux qui veulent vivre la langue au quotidien.
Permettre aux institutions provençales d'écrire et de communiquer dans la langue régionale.
Aider les artistes à créer et à diffuser en provençal plus facilement, et donc à faire vivre la langue.
Écrire correctement en provençal au quotidien : nommer son bateau ou sa maison, rédiger un mot, une enseigne.
Soutenir les écoles bilingues et les professeurs de provençal : exercices, correction, conversation.
Outiller les institutions et les associations qui oeuvrent au développement du provençal.
Produire davantage de contenu en provençal sur internet, en quantité, tout en maintenant un haut niveau de qualité.
Vision à long terme
Lou Pichoun n'est qu'un début. Si la méthode tient ses promesses, ce que Lingua Nostra pourrait devenir dans cinq ou dix ans dépasse de loin un modèle unique :
Qui porte le projet
Provençal d'origine installé à Montréal (citoyen français, résident permanent canadien). Master de sociologie de l'Université Paul-Valéry Montpellier III, dont le mémoire portait sur la mémoire collective provençale.
Consultant en stratégie et en implémentation d'intelligence artificielle : conception d'agents, pipelines de contenu, intégration de modèles de langage.
À la croisée de ces deux mondes : ma formation en sociologie me fait voir les langues comme un patrimoine vivant, mon expérience en intelligence artificielle me permet d'en concevoir et d'en adapter les modèles.
Cadre académique
La recherche est au coeur de Lingua Nostra. Le projet a vocation à être mené dans un cadre doctoral, en candidat libre et sous co-direction pressentie, dès que les financements le permettront.
La question scientifique est interdisciplinaire : comment la création d'un LLM libre et auto-hébergé peut-elle contribuer à la vitalité numérique d'une langue d'oc, le provençal, et quelle méthode d'adaptation des grands modèles permet de la mettre en oeuvre pour une langue à forte variation dialectale ?
Trois contributions nouvelles en découlent : la première adaptation d'un modèle à une langue d'oc, avec la gestion parallèle de deux dialectes, le rhodanien et le maritime ; l'étude de la transférabilité d'une méthode déjà éprouvée sur d'autres langues à faibles ressources ; et l'ouverture d'une voie méthodologique transposable, à terme, à d'autres langues de France.
Rejoindre le projet
Lingua Nostra s'adresse à des publics différents, qui y trouvent chacun un rôle : chercheurs et universités, collectivités et institutions culturelles, mécènes et fondations, associations et communautés linguistiques, partenaires techniques et ingénieurs.
Liste d'attente
Lou Pichoun est en cours de création. Laissez votre adresse pour être prévenu du lancement du modèle et de ses étapes importantes.
Vous souhaitez soutenir le projet, devenir partenaire ou contribuer scientifiquement ? Tout est détaillé sur la page Le projet en détail.
Vous portez ces enjeux, vous pouvez contribuer ou soutenir le projet ? Écrivez-nous.
contact@linguanostra.orgQuestions fréquentes
Existe-t-il un chatbot ou une intelligence artificielle qui parle provençal ?
C'est l'objet de Lou Pichoun, le chatbot et modèle d'IA de Lingua Nostra pour le provençal. Le projet est en cours de création : inscrivez-vous à la liste d'attente pour suivre son avancement.
Qu'est-ce que Lou Pichoun ?
Un modèle de langue (LLM) provençal en code ouvert, une intelligence artificielle générative dédiée au provençal de Provence : Lou Pichoun pourra animer un chatbot capable de comprendre et de produire du provençal écrit. C'est aussi la première brique d'une IA souveraine pour le traitement automatique du langage (TAL / NLP) en provençal.
Pourra-t-on traduire ou conjuguer en provençal avec Lou Pichoun ?
Oui, et bien plus encore. Au-delà de la traduction du français vers le provençal et de la conjugaison, Lou Pichoun pourra comprendre vos questions et y répondre, échanger et converser, aider à la rédaction et à la correction, expliquer un mot ou une tournure : un véritable assistant conversationnel, mais en provençal. À terme, Lou Pichoun ne se contentera pas d'écrire le provençal : il pourra le lire à voix haute grâce à une synthèse vocale provençale (Text-to-Speech) libre et souveraine. Le modèle est en développement ; ces fonctions arriveront progressivement.
Comment être informé du lancement ?
Inscrivez-vous à la liste d'attente : vous recevrez les annonces du projet.
Rejoindre la liste d'attente
Comment
La méthode envisagée, en trois étapes
Numériser des textes provençaux (revues, dictionnaires, littérature) puis les nettoyer et écarter les doublons. Cible : entre 50 et 100 millions de mots.
Partir d'un grand modèle multilingue et l'adapter au provençal en trois temps : pré-entraînement continu sur le corpus, affinage par instructions corrigées par des locuteurs natifs, puis alignement sur leurs préférences.
Un réseau de locuteurs natifs valide et corrige les réponses du modèle, et tranche entre deux versions pour l'affiner, via une interface simple. Sans eux, pas de modèle de qualité : ils sont la seule source de vérité.