Alors que l’IA est en pleine expansion dans nos habitudes de navigation, au point que certains l’envisagent comme un meilleur patron que leur propre boss. Reste que pour la très grande majorité des cas, le lexique employé pour l’IA est largement anglophone. Malgré les quelques tentatives éparses, les anglicismes ont investi durablement notre quotidien. Ainsi, les récentes éditions du dictionnaire ne comptent plus le nombre de mots d’origine étrangère désormais entrés dans le langage courant, à avoir rejoint leurs pages, à l’image du terme “big data”, arrivé chez Robert et Larousse en 2016, ou de “crypto-art” et “flex-office”, qui ont fait leur entrée cette année.
14 nouvelles expressions à franciser
Pourtant, des alternatives existent. Il y a quelques jours, la Commission d’enrichissement de la langue française a publié une nouvelle liste de termes officiels et en français, liés à l’intelligence artificielle. Si certains sont déjà usuels, comme IA générative ou modèle de langage, d’autres sont plus surprenants. Comme par exemple la transformation de l’acronyme LLM (Large Language Model) en GML (Grand Modèle de Langage). Il faudra sans doute quelques années pour voir certains termes s’imposer en France, s’ils y parviennent un jour.
- “Apprentissage antagoniste” pour “adversarial machine learning” (AML)
- “Apprentissage par transfert” pour “transfer learning”
- “Génération automatique d’audio” pour “AI audio generation”
- “Génération automatique de texte” pour “AI text generation”
- “Génération automatique d’image” pour “AI image generation”
- “GML” (Grand modèle de langage) pour “LLM” (Large Language Model)
- “Instruction générative” pour “prompt”
- “Intelligence artificielle générative” pour “generative AI”
- “Jeton textuel” pour “text token”
- “Modèle à bruit statistique” pour “diffusion model”
- “Modèle génératif” pour “deep generative model”
- “Modèle préentraîné” pour “pretrained model”
- “Transformeur” pour “transformer”
Pas assez clair
Au-delà du fait que les anglicismes se sont imposés en premier sur le secteur de l’IA (comme c’est souvent le cas pour les termes liés à l’informatique et aux nouvelles technologies”, la langue de Shakespear a surtout l’avantage de proposer une désignation précise des outils génératifs. Ainsi la traduction de l’expression “génération automatique d’image” en français, ne fait pas dans le détail, et tente de remplacer à elle seule un éventail de vocables anglophones dont “image-to-image” et “text-to-image”.
De plus, certaines traductions semblent assez hasardeuses, à l’image de l’expression “apprentissage antagoniste” qui vient remplacer “adversarial machine learning”, ou encore “instruction générative”, qui tente de supplanter le désormais bien connu “prompt”. Décidément, c’est pas gagné pour la langue française dans l’IA.
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Le prompt ça existe déjà hors IA, du coup ça n’a aucun sens avec cette traduction.
A trop vouloir défendre ou améliorer la langue Française, on tombe dans l’absurde.
Prompt = requête ?
Pas que.
Pas exemple un champs avec la barre qui clignote où on entre un identifiant, un mdp, etc… J’ai toujours apellé (sans doute à tord) ça un prompt.
Le problème ce n’est pas tant l’envahissement des anglicismes que cette incapacité à franciser des mots anglais, pour qu’il s’écrivent comme ils se prononcent (en français). Ainsi le vocable “prompt” pourrait s’écrire “pronte”, cela éviterait un homonyme superflu. Les noms composés à rallonge sont pires que le “mal” qu’ils sont censés remplacer.
Faux, je suis professeur d’angalis et cela se prononce “PROMT”.
Si il y a des économies en personnel à faire, on a ici une piste serieuse.
Ces gens qui inventent ces mots français sont pas des utilisateurs, ça se sent.