Le problème à résoudre
Les solutions d’IA conversationnelle et d’analyse de texte ne comprennent ni le wolof, ni le bambara, ni le fon, ni les autres langues locales. Une large part de la population est exclue des services automatisés faute de support linguistique.
La promesse pour la direction
Votre développeur devient spécialiste du NLP pour les langues africaines : chatbots, analyse de sentiment et reconnaissance vocale dans les langues locales — ouvrant les services digitaux à des millions de locuteurs non francophones.
Ce que le parcours débloque
Langues locales
Langues supportées
Élargie
Population servie
Renforcée
Souveraineté linguistique
Le cadre
| Élément | Valeur |
|---|---|
| Profil cible | Développeur Python ou linguiste computationnel |
| Prérequis | Python, bases ML, intérêt linguistique |
| Durée | 9 mois (parcours long) |
| Format | Blended · 70 % de pratique |
Pile technique maîtrisée à l’issue
Python · Hugging Face · Transformers · spaCy · Whisper · Masakhane · PyTorch
Les jalons
Une trajectoire pour un collaborateur déjà en poste. Chaque mois est validé par un livrable et un critère d’acceptation écrit à l’avance.
| Mois | Thème | Atelier | Validation |
|---|---|---|---|
| M1 | NLP fondamental Traitement du langage | Construire une chaîne de traitement de texte | ✔ Pipeline NLP fonctionnel |
| M2 | Corpus & ressources Données linguistiques | Constituer un corpus en langue locale | ✔ Corpus exploitable constitué |
| M3 | Modèles multilingues Transfer learning | Adapter un modèle à une langue locale | ✔ Modèle adapté à une langue cible |
| M4 | Cas conversationnel Chatbot local | Construire un chatbot en langue locale | ✔ Chatbot comprenant la langue cible |
| M5 | Voix Reconnaissance vocale | Expérimenter la reconnaissance vocale locale | ✔ Transcription vocale de base |
| M6 | Projet NLP Service réel | Livrer un service NLP en langue locale | ✔ Soutenance + démonstration locuteur |