Cover En raison du manque de données, l'IA sous-performe souvent dans les dialectes et langues des régions en développement (Photo : Getty Images)
En raison du manque de données, l'IA sous-performe souvent dans les dialectes et langues des régions en développement (Photo : Getty Images)
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La start-up hongkongaise Fano s'attaque au fossé linguistique qui laisse les locuteurs non anglophones à la traîne dans la course à l'IA
Si vous demandez à des outils d'IA de rédiger une légende en anglais pour les réseaux sociaux, il y a de fortes chances qu'ils fassent du bon travail. Mais s'il s'agit d'écrire en vietnamien, vous devrez probablement passer du temps à peaufiner ou même réécrire entièrement le résultat. Pourquoi l'IA ne peut-elle pas prospérer de manière égale dans toutes les langues ?
Les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés sur de vastes quantités de données, dont la plupart sont en anglais, la lingua franca d'internet. D'autres langues, en particulier celles parlées dans les régions en développement, ainsi que les dialectes, manquent de données de haute qualité suffisantes pour l'entraînement. En conséquence, les outils d'IA ont tendance à être moins performants dans ces langues, creusant ainsi le fossé numérique. Les régions qui n'utilisent pas couramment l'anglais risquent d'adopter l'IA plus lentement et avec des capacités moins sophistiquées.
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Above Claude est une famille de grands modèles de langage créés par l'entreprise américaine Anthropic (Photo : Getty Images)
Claude est une famille de grands modèles de langage créés par l'entreprise américaine Anthropic (Photo : Getty Images)
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Fano, la première start-up hongkongaise soutenue par Horizons Ventures, le véhicule d'investissement privé du magnat Li Ka-shing, adopte une approche différente. Spécialisée dans les solutions d'IA pour améliorer le service client des entreprises, elle a conçu un moteur capable de reconnaître un large éventail de langues asiatiques, notamment le mandarin, le cantonais, le hokkien, le thaï, le vietnamien, le malais et l'indonésien. L'entreprise rapporte que son taux de précision dépasse 90 %, même lorsque les locuteurs mélangent les langues dans la même phrase.
Le traitement des données
Le cofondateur et PDG Miles Wen, reconnu comme Gen.T Leader of Tomorrow en 2020, affirme que le soutien à ces langues est une décision commerciale naturelle, car l'entreprise est basée en Asie et ses clients servent des communautés qui les utilisent quotidiennement. Couvrir ces langues asiatiques s'aligne également avec sa conviction que la technologie doit combler de véritables lacunes et apporter une valeur sociétale, plutôt que d'être un moyen de concurrencer d'autres développeurs pour maximiser les profits.
Above Miles Wen, cofondateur et PDG de Fano, a été reconnu comme un entrepreneur émergent exceptionnel par KPMG Chine en 2025 (Photo : KPMG China)
Miles Wen, cofondateur et PDG de Fano, a été reconnu comme un entrepreneur émergent exceptionnel par KPMG Chine en 2025 (Photo : KPMG China)
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Fano nécessite une énorme quantité de données pour construire sa technologie, étant donné que la prononciation peut varier considérablement selon des facteurs tels que l'âge, l'accent et la maîtrise de la langue. La complexité augmente encore lorsque différents groupes sociaux créent leur propre argot. L'entreprise a travaillé avec des clients prêts à partager des données pour la recherche et a également collecté des données de première main en interviewant et en enregistrant des personnes dans divers contextes, des tâches nécessitant du temps et des ressources. “C'est simplement un travail difficile. C'est quelque chose sur lequel il faut passer du temps, il faut charbonner”, dit-il.
Aujourd'hui, la start-up sert des entreprises dans des secteurs à forts enjeux tels que les services bancaires et financiers, les télécommunications et l'assurance, et est particulièrement populaire auprès des entreprises gérant des centres d'appels. Sa technologie prend en charge l'analyse des interactions, extrayant des informations telles que le sentiment du client, identifiant les violations de conformité et détectant la fraude au sein des conversations. L'entreprise fournit également des outils de guidage en temps réel pour aider les agents humains à répondre plus efficacement aux clients. Chaque année, Fano traite plus de 100 millions d'interactions clients.
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L'humain dans la boucle
Bien que l'entreprise propose des chatbots et des voicebots entièrement automatisés, Wen affirme que la plupart des organisations préfèrent encore utiliser l'IA comme assistante plutôt que comme remplaçante de l'humain. De nombreux “problèmes non résolus” subsistent, explique-t-il, ce qui pourrait entraîner des dommages à la réputation ou des pertes financières, notamment lorsque les robots fournissent des informations inexactes dues à des hallucinations.
L'automatisation complète peut également entraîner des suppressions d'emplois, plutôt qu'un redéploiement. “Je suis presque sûr que nous allons commettre de grosses erreurs à l'avenir avec cette poussée vers l'automatisation complète”, dit-il. “Il pourrait y avoir une sorte de retour en arrière après avoir appris ces leçons, puis progressivement, la société et les fournisseurs de technologie comme nous trouveront le meilleur équilibre entre l'automatisation par l'IA, l'assistance par l'IA et le travail purement manuel.”
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Above Les télévendeurs et les agents du service client figurent parmi les 40 métiers identifiés par Microsoft comme étant les plus menacés par l'IA (Photo : Getty Images)
Les télévendeurs et les agents du service client figurent parmi les 40 métiers identifiés par Microsoft comme étant les plus menacés par l'IA (Photo : Getty Images)
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Les critiques ont également souligné les inconvénients plus larges de l'adoption de l'IA, allant de la dépendance technologique aux préoccupations éthiques et de confidentialité. Wen, qui a passé plus d'une décennie dans le domaine, convient que la trajectoire actuelle du développement de l'IA est inquiétante. “Les gens se lancent dans une ruée vers l'or”, dit-il, pointant l'afflux de capitaux spéculatifs à la recherche de rendements rapides. “Nous sommes presque en train de créer cette nouvelle intelligence, mais nous ne consacrons pas assez de temps et d'énergie à résoudre la partie sécurité.”
Un rapport de 2025 de l'organisation mondiale à but non lucratif Future of Life Institute a révélé que les pratiques de sécurité des entreprises d'IA sont insuffisantes, citant un manque de garanties concrètes, de surveillance indépendante et de stratégies de gestion des risques à long terme.
C'est pourquoi l'équipe Fano préfère travailler avec de grandes entreprises, qui ont tendance à être plus strictes en matière d'évaluation des risques et de mise en œuvre. Même lorsque certains processus pourraient être automatisés, Wen note qu'elles gardent souvent des humains dans la boucle pour s'assurer que leurs employés continuent de faire preuve d'esprit critique et conservent les connaissances institutionnelles.
What matters is whether we’re doing something really good for society. Is this generating legitimate, solid, concrete value? - Miles Wen
“Il y a eu une énorme vague d'IA entre 2017 et 2019, et elle est retombée entre 2020 et 2022 pour bon nombre d'entre elles. Puis ChatGPT est sorti, et soudain c'est redevenu tendance”, explique Wen. La plus grande leçon de son parcours entrepreneurial est que “la persévérance paie” : non seulement son équipe a maintenu le cap même lorsque l'attente du marché était faible, mais elle a également continué à améliorer la technologie plutôt que de courir après le battage médiatique. Finalement, le PDG estime que l'accent ne devrait pas être mis sur le fait que son produit soit alimenté ou non par l'IA. “Ce qui compte, c'est de savoir si nous faisons quelque chose de vraiment bien pour la société. Est-ce que cela génère une valeur légitime, solide et concrète ?”
Maintenant, rencontrez plus de Gen.T Leaders of Tomorrow 2025 du secteur de la Technologie.
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