Alors que les grandes intelligences artificielles ignorent encore une large partie des langues africaines, Obone AI veut faire entrer le fang dans l’univers numérique.
Traduction écrite et vocale, interprétation en direct, données validées par des linguistes : sa conceptrice, Melba Orlie Nzang Meyo, explique comment cette technologie gabonaise entend faciliter l’accès à l’information tout en protégeant un patrimoine linguistique parlé par près d’un million de personnes.
Lisez !
1- Comment est née l’idée d’Obone AI et quel problème concret souhaitez-vous résoudre pour les locuteurs du fang ?
L’idée d’Obone AI est née de mon expérience de designer et de co-conceptrice d’AWA, la première IA sénégalaise capable de parler le wolof. C’est là que j’ai compris, concrètement, le lien entre l’intelligence artificielle et les langues, et surtout ce que cela change pour la visibilité culturelle d’un peuple. Une langue absente du numérique est une culture qui s’efface des écrans, des services et des savoirs.
Ce constat se retrouve au Gabon. Le fang compte environ un million de locuteurs, et pourtant les outils numériques restent francophones ou anglophones. Plus largement, une grande partie de l’Afrique reste en dehors de l’IA linguistique.
Obone AI répond à ce problème très concret, celui de permettre à une personne qui parle fang d’accéder à l’information de santé, d’éducation ou d’administration dans sa propre langue, sans passer par le français. Notre ambition est d’être un interprète numérique entre un francophone et un locuteur fang et, par là même, de donner à la langue et à la culture fang la place qu’elles méritent dans le monde numérique.
2- Comment fonctionne Obone AI et quels services seront proposés dès le lancement de la plateforme ?
Obone fonctionne en trois étapes. Traduire, parler et dialoguer. La plateforme réunit la traduction écrite du français et de l’anglais vers le fang ; la traduction vocale ; l’interprétation en direct ; une mention « Vérifié » sur les traductions validées.
Elle sera accessible sur le web et sur mobile. Des conditions d’utilisation seront fournies, car le projet est vaste et nécessite des améliorations continues.
3- Comment constituez-vous vos bases de données linguistiques et quel rôle jouent les locuteurs, les linguistes et les communautés dans leur validation ?
Notre méthode est un cycle : collecte auprès des locuteurs, vérification par les linguistes, entraînement des modèles, tests par les utilisateurs, puis correction continue. Nous constituons des corpus de textes et d’audios ainsi que des traductions alignées. La communauté n’est pas seulement une source : elle devient partenaire de la technologie en validant ce que la machine apprend.
4- Comment garantissez-vous la fiabilité des traductions, notamment pour des usages sensibles dans la santé, l’éducation ou les services publics ?
Chaque traduction passe par une validation de linguistes et la mention « Vérifié » signale ce qui a été contrôlé. Pour les usages sensibles, nous recommandons une relecture humaine des contenus critiques, comme un message de santé publique.
Les erreurs signalées par les utilisateurs sont corrigées et réintégrées, ce qui améliore le système au fil du temps. C’est pour cette raison que nous envisageons de lancer des projets pilotes dans ces domaines.
5- Quelles difficultés techniques rencontrez-vous dans l’entraînement d’une intelligence artificielle sur une langue africaine disposant de peu de ressources numériques ?
La première difficulté est le manque de données. Le fang existe à l’oral, mais très peu dans le monde numérique. S’y ajoutent la variété des dialectes, notamment le ntumu, l’okak et le nzamane ; l’absence de règles orthographiques stabilisées ; la variabilité des voix et des accents ; les biais et les enjeux de confidentialité.
Les études montrent que la qualité des transcriptions constitue un facteur majeur d’erreur dans les modèles. C’est pourquoi nous investissons d’abord dans des données propres et validées.
6- Comment protégez-vous les données collectées, le consentement des contributeurs et la souveraineté gabonaise sur ce patrimoine linguistique et culturel ?
Les données linguistiques sont un patrimoine culturel. Nous les considérons comme un actif propriétaire et validé, porté par le CSGR-IA et ZAIA Technologie, et non comme une ressource à céder.
Le principe repose sur un consentement explicite des contributeurs, des usages limités à l’objectif annoncé et une gouvernance gabonaise des corpus. Cette souveraineté sur les données est au cœur du projet. D’où notre réelle volonté de coopérer avec l’État gabonais.
7- Après le fang, quelles langues souhaitez-vous intégrer, quel modèle économique envisagez-vous et quels partenariats recherchez-vous pour déployer Obone AI à grande échelle ?
Après le fang viendront d’autres langues gabonaises, notamment le myéné, le punu et le nzébi, puis celles d’Afrique centrale. Le modèle prévu repose sur trois sources de revenus dont des abonnements pour les entreprises, les administrations, les ONG et les médias ; une API destinée aux développeurs ; une version gratuite proposant des fonctionnalités de base au grand public, complétée par des options premium.
Nous recherchons des partenaires institutionnels pour le soutien et la légitimité, des linguistes et des universités pour la validation, des ONG et des acteurs de la santé pour les cas d’usage, ainsi que des financeurs et des opérateurs pour le déploiement.
