Les modèles d’intelligence artificielle (IA) s’avèrent étonnamment maîtrisés en polonais. Une nouvelle étude réalisée par l’Université du Maryland et Microsoft révèle que, sur 26 langues testées, le polonais s’est révélé être la plus efficace pour piloter les systèmes d’IA. Cette découverte remet en question les idées reçues sur la complexité du langage et les données de formation de l’IA.
Les chercheurs ont mis à l’épreuve plusieurs modèles de langage d’IA de premier plan, notamment OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama et DeepSeek. Ces modèles ont reçu des tâches identiques dans les 26 langues afin de voir laquelle donnait les réponses les plus précises. Les résultats ont été frappants : le polonais a constamment surpassé les autres, atteignant une précision moyenne de 88 %.
Au-delà des performances attendues
Ce résultat inattendu est particulièrement remarquable car le polonais a toujours été considéré comme l’une des langues les plus difficiles à apprendre pour les humains. Sa grammaire complexe et ses phonèmes inconnus constituent un obstacle important pour les anglophones natifs. Pourtant, lorsqu’il s’agit d’IA, la complexité du langage ne semble pas être un facteur déterminant.
Il est intéressant de noter que l’anglais, souvent considéré comme la langue mondiale dominante en matière de technologie, n’arrive qu’au sixième rang. Cela suggère que le volume de données brutes à lui seul n’est pas le seul déterminant de la maîtrise du langage de l’IA. De plus, le chinois, malgré la grande quantité de données textuelles en ligne disponibles pour la formation, a obtenu des résultats décevants et s’est classé en bas de l’échelle.
Les 10 langages les plus efficaces pour l’IA conversationnelle étaient :
- Polonais (88%)
- Français (87%)
- Italien (86%)
- Espagnol (85%)
- Russe (84%)
- Anglais (83,9%)
- Ukrainien (83,5%)
- Portugais (82%)
- Allemand (81%)
- Néerlandais (80%)
Ce que cela signifie pour l’IA et le langage
Cette étude met en évidence quelques points clés à retenir :
- L’impact de la structure linguistique : Peut-être que la structure de la grammaire polonaise, ou des caractéristiques phonétiques uniques, se prêtent mieux à certains types de traitement par l’IA. Des recherches plus approfondies sont nécessaires pour déterminer exactement pourquoi le polonais excelle.
* La disponibilité des données ne fait pas tout : Même si des données d’entraînement détaillées sont cruciales, elles ne garantissent pas des performances optimales. D’autres facteurs tels que la complexité linguistique et l’architecture du modèle jouent un rôle. - Un changement dans les priorités linguistiques : La domination de l’anglais dans l’IA pourrait être remise en question à mesure que les chercheurs explorent d’autres langues présentant un fort potentiel de performance. Cela pourrait conduire à des technologies d’IA plus inclusives et accessibles à l’échelle mondiale.
Cette recherche ouvre des voies passionnantes pour explorer l’intersection du langage, de la cognition et de l’intelligence artificielle. À mesure que l’IA continue d’évoluer, comprendre quels langages elle trouve les plus intuitifs pourrait façonner son développement futur et son impact sur la communication dans le monde entier.
