L'intelligence artificielle en arabe. Sommes-nous proches de modèles qui comprennent les dialectes de la région ? Dans le monde de l’intelligence artificielle, la langue arabe était considérée comme une simple langue dans laquelle les réponses étaient traduites ou prises en charge dans les interfaces utilisateur, mais elle est désormais devenue le centre d’une course technique accélérée menée par des entreprises internationales et des instituts de recherche arabes pour développer des modèles linguistiques capables de comprendre la spécificité de l’arabe et de ses multiples dialectes.
Cela les a incités à développer la norme AraDiCE pour mesurer la capacité des modèles à comprendre les dialectes arabes et le contexte culturel, expliquant que le manque de données sur les dialectes à faibles ressources représente toujours l'un des plus grands défis pour développer une véritable intelligence artificielle arabe.
les détails
L'étude a inclus des modèles arabes tels que Jess et Nile, en plus des modèles internationaux et multilingues, et a conclu que les performances des modèles se sont clairement améliorées par rapport aux années précédentes, mais que la grande diversité parmi les dialectes représente toujours un véritable défi, notamment en matière de traduction précise, d'identification du dialecte correct et de compréhension du contexte culturel local.
Dans un document de recherche présenté dans le cadre du 13ème Atelier international sur le traitement du langage naturel pour les langues similaires, les diversités linguistiques et les dialectes au Maroc, les chercheurs ont pu adapter des modèles open source pour traiter 5 dialectes arabes: égyptien, marocain, palestinien, saoudien et syrien.
Développer des modèles linguistiques pour l'arabe est plus complexe que pour d'autres langues, car l'arabe n'est pas une langue unique dans la pratique, mais plutôt un système qui comprend l'arabe classique et des dizaines de dialectes régionaux et locaux, qui peuvent différer par leur vocabulaire, leur prononciation et même leur structure linguistique.
Les chercheurs soulignent dans un article scientifique publié dans les actes de la soixante-troisième conférence annuelle de l’Association for Computational Linguistics en 2025 que les dialectes arabes sont encore peu représentés dans la plupart des principaux modèles linguistiques.
Mais le véritable succès ne se mesurera pas au nombre de mots que le modèle peut produire dans le dialecte local, mais plutôt à sa capacité à comprendre le contexte social et culturel derrière ces mots, un défi qui représente encore la nouvelle frontière de l’intelligence artificielle en langue arabe.
Au cours des deux dernières années, l’accent est passé du soutien à l’arabe standard à la résolution d’un défi plus complexe, à savoir la compréhension des dialectes locaux utilisés quotidiennement par des centaines de millions de personnes, en commençant par les dialectes saoudiens et du Golfe, en passant par l’égyptien et le levantin, jusqu’au marocain, dont le vocabulaire et les structures diffèrent grandement de l’arabe standard.
En 2025, les Émirats arabes unis ont également annoncé le modèle Falcon Arabic, développé par l'Advanced Technology Research Council, soulignant qu'il a été construit sur la base de données arabes originales qui reflètent toute la diversité linguistique de l'arabe, et non par la traduction de données dans d'autres langues, dans le but d'améliorer la qualité de la compréhension des dialectes et des contextes locaux.
Malgré ces progrès, des études récentes indiquent qu’il reste encore beaucoup de chemin à parcourir. Dans une étude scientifique publiée cette année au sein de l'atelier AbjadNLP, des chercheurs ont testé un certain nombre de modèles linguistiques pour traduire et comprendre 16 dialectes arabes en utilisant la célèbre base de données MADAR.
Déclarations
« Comprendre l'identité linguistique arabe »
Contexte
Cependant, ces dernières années ont vu l'émergence de modèles arabes spécialisés, notamment AllaM d'Arabie saoudite et Jais des Émirats, en plus d'une amélioration notable des modèles internationaux tels que GPT Chat, Gemini et Cloud dans le traitement de l'arabe.
Les dialectes arabes manquent de bases de données ouvertes et volumineuses par rapport à la langue anglaise, et une grande partie du contenu arabe sur Internet est écrit en arabe standard ou dans des dialectes non standard, ce qui rend difficile la tâche de collecte de données précises et équilibrées.
Avec l’augmentation des investissements dans le Golfe, l’émergence de nouvelles normes d’évaluation des modèles arabes et l’expansion des bases de données dialectales, les indicateurs semblent prometteurs pour construire une nouvelle génération de modèles linguistiques arabes.
Jusqu'à récemment, la plupart des modèles commerciaux se comportaient bien en arabe standard, mais étaient à la traîne lorsqu'il s'agissait de longues conversations familières.
Les experts en intelligence artificielle s’accordent sur le fait que la qualité d’un modèle ne dépend pas uniquement de sa taille ou du nombre de paramètres, mais plutôt de la qualité des données sur lesquelles il est entraîné.
Pour cette raison, de nombreuses institutions arabes se tournent vers la création de bases de données locales comprenant des conversations réelles et des textes dans différents dialectes, dans le but de former des modèles plus précis.
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