Pourquoi apprendre une langue étrangère à l’ère de la traduction automatique ?

par scomazzi | Août 15, 2024 | Uncategorized

J’ai demandé à Chat GPT pourquoi apprendre une langue à l’heure où l’IA traduit tout automatiquement.

La réponse se compose de 6 points : la compréhension culturelle, la pensée critique et la créativité, la communication nuancée, les opportunités professionnelles, l’enrichissement personnel et enfin l’indépendance des technologies.

J’ai ensuite posé la question de l’ordre d’importance de ces idées et le chatbot les a classées dans cet ordre : communication nuancée, compréhension culturelle, opportunités professionnelles, pensée critique et créativité, indépendance des technologies et enrichissement personnel, précisant à la fin que « cet ordre est cependant flexible […]. » et dépend de ce qui est valorisé par la personne qui apprend la langue.

J’ai décidé de discuter du premier de ces points avec le robot et je lui ai donc demandé pourquoi la communication nuancée ne peut être remplacée par l’IA. Voici la réponse du chatbot :

« La communication nuancée ne peut pas être complètement remplacée par l’IA pour plusieurs raisons fondamentales liées aux subtilités du langage, à la complexité des interactions humaines, et aux limitations actuelles de l’intelligence artificielle :

1. Contexte et Subtilités Culturelles : Le langage est profondément ancré dans le contexte culturel. Les expressions idiomatiques, les références culturelles et les nuances de politesse varient d’une langue à l’autre et même d’une région à l’autre. Une IA peut traduire des mots, mais elle peut avoir du mal à saisir et à restituer les nuances culturelles ou contextuelles, ce qui peut mener à des malentendus.
2. Intention et Émotion : La communication humaine est souvent chargée d’émotions et d’intentions subtiles qui ne sont pas toujours explicites dans les mots eux-mêmes. Le ton, l’intonation, les pauses, et même les gestes ou expressions faciales jouent un rôle crucial dans le message global. Bien que l’IA progresse dans la reconnaissance des émotions, elle n’a pas encore la capacité de comprendre ou de restituer pleinement ces aspects de manière précise et adaptée à chaque situation.
3. Polyvalence et Ambiguïté : Le langage humain est intrinsèquement ambigu, avec de nombreux mots ayant plusieurs significations en fonction du contexte. Les humains sont capables de naviguer dans cette ambiguïté grâce à leur compréhension globale du contexte, des relations et de l’intention. Les systèmes d’IA, même avancés, peuvent se tromper dans le choix du sens approprié ou dans l’interprétation des intentions.
4. Créativité et Invention de Nouveaux Langages : Les humains sont constamment en train de créer de nouvelles expressions, de jouer avec les mots, et de développer des langages propres à des sous-cultures ou groupes spécifiques. L’IA suit des modèles préexistants et pourrait avoir du mal à suivre cette innovation linguistique, surtout dans des environnements sociaux dynamiques.
5. Réactions Adaptatives : Lors d’une conversation, les humains ajustent constamment leur discours en fonction des réactions immédiates de leur interlocuteur, que ce soit par rapport à leur langage corporel, leur expression faciale ou les mots qu’ils choisissent. Cette adaptabilité instantanée est difficile à reproduire pour une IA, qui suit des algorithmes prédéfinis et manque souvent de la flexibilité requise pour répondre adéquatement à des situations complexes ou inattendues.
6. Limites Techniques : Même les IA les plus avancées ont des limites techniques, comme des erreurs dans la reconnaissance de la voix, la traduction littérale sans compréhension du contexte, ou des biais inhérents aux données sur lesquelles elles sont formées. Ces limitations peuvent mener à des traductions ou interprétations incorrectes qui nuisent à la communication nuancée.

En résumé, la communication humaine est un processus complexe qui va bien au-delà du simple échange de mots. Elle implique une compréhension profonde du contexte, des émotions, des intentions et des relations interpersonnelles, des aspects que l’IA, dans son état actuel, ne peut pas entièrement reproduire ou remplacer. »

À la lecture de cette réponse, je me dis que le formateur en langue a encore de belles années devant lui. Cependant, si je liste les termes relevant du champ lexical de la nuance dans la réponse de Chat GPT (en fait je lui ai demandé de le faire 😉) j’obtiens : * Subtilités * Contexte * Intention * Emotion * Ambiguïté * Polyvalence * Significations * Adaptative * Complexe * Précise * Restituer * Interprétation * Implicite * Flexibilité * Réactions * Approprié * Invention. Je me suis ensuite amusée à prendre le tableau des descripteurs du CECR (le cadre européen commun de référence pour les langues) afin d’y chercher les termes du champ lexical de la nuance et j’ai obtenu les résultats suivants en comptant le nombre d’occurrences du champ lexical pour chacun des niveaux. Et il ressort que le niveau C1 est celui où le champ lexical de la nuance est le plus important.

Alors voici mes questions :

Est-il encore utile d’apprendre une langue si on se contente d’avoir un niveau B1, car un outil de traduction automatique pourrait tout à fait faire le travail beaucoup mieux ?

Pensez-vous qu’il faille atteindre un niveau C1 en langue étrangère pour être en capacité de s’exprimer ou de comprendre les nuances d’un discours ? Et si c’est ce niveau qui doit être visé, quelles sont les pratiques pédagogiques qui permettraient de favoriser la réussite des apprenants tout en maintenant leur motivation ?

Pour terminer, doit-on apprendre les langues autrement à l’ère du développement du big data et des outils d’intelligence artificielle ?

Crédit : Image de freepik

CECR