Pourquoi l’IA est-elle plus « sensible » aux requêtes en anglais ?
L'IA conversationnelle prend en charge de nombreuses langues, mais l'anglais reste souvent considéré comme un atout en raison de sa riche base de données. Les utilisateurs vietnamiens se demandent : les réponses en anglais sont-elles plus précises et pertinentes, ou cet écart est-il en train de disparaître progressivement grâce aux progrès technologiques ?
La vérité sur l'intelligence artificielle qui devient plus intelligente lorsqu'elle utilise l'anglais
De nombreux utilisateurs ont remarqué que lorsqu'ils posaient des questions en anglais, les réponses de l'IA étaient souvent plus fluides et cohérentes qu'en vietnamien. De là est née l'idée selon laquelle le simple passage à l'anglais rendrait l'IA plus intelligente.
En réalité, cela ne provient pas d'un « biais », mais des données d'entraînement. Des modèles célèbres tels que ChatGPT d'OpenAI ou Gemini de Google reposent sur d'énormes bases de données, dans lesquelles l'anglais représente une part écrasante. Des rapports de recherche montrent que la majorité des textes sources proviennent de livres, de journaux, de forums et de sites web en anglais, créant ainsi une base très solide pour le traitement de cette langue.
Avec d'autres langues, comme le vietnamien, la quantité de données est moindre, ce qui fait que la précision et la sophistication de l'expression ne sont pas tout à fait comparables. C'est pourquoi les utilisateurs estiment que l'IA est plus intelligente lorsqu'ils discutent en anglais.
Capacités multilingues et tests en conditions réelles
Les modèles d'IA actuels ne se limitent plus à l'anglais, mais couvrent des dizaines de langues différentes. Le vietnamien fait partie des langues assez bien prises en charge, permettant aux utilisateurs de tenir des conversations quotidiennes ou de rechercher rapidement des informations. Cependant, le niveau de maîtrise varie encore selon les langues.
L'IA est souvent plus performante dans le traitement des langues courantes grâce à de grandes quantités de données d'entraînement. Selon une analyse de Microsoft, près de la moitié du contenu utilisé pour entraîner les modèles d'IA est encore en anglais. C'est pourquoi les utilisateurs ont le sentiment que lorsqu'ils posent des questions en anglais, les réponses sont souvent plus cohérentes et détaillées que dans de nombreuses autres langues.
Les tests en situation réelle montrent également clairement cette différence. Lorsque les utilisateurs demandent à l'IA de rédiger une analyse académique, un résumé de recherche ou une explication technique complexe, les réponses en anglais sont souvent détaillées, cohérentes et proches du style de recherche.
En revanche, si la même demande est formulée en vietnamien, la réponse comporte parfois des erreurs de traduction ou n'est pas formulée naturellement. En revanche, pour les questions courantes, comme les recettes de cuisine, les destinations touristiques ou les conseils d'utilisation du téléphone, la différence est presque négligeable.
Perspective d'expert et conseils aux utilisateurs
Les développeurs d'IA affirment élargir leurs sources de données afin de combler l'écart entre les langues. Cela signifie que la qualité des réponses en vietnamien continuera de s'améliorer. Cependant, la manière dont les utilisateurs posent leurs questions est un facteur tout aussi important. Une requête claire, avec un contexte et des mots-clés précis, produit souvent de meilleurs résultats, quelle que soit la langue.
Pour des besoins d'apprentissage ou de recherche approfondis, l'anglais permet toujours d'optimiser les capacités du modèle, car la source de données d'entraînement est plus riche. En revanche, pour des situations quotidiennes comme la recherche d'astuces technologiques, de recettes ou de recommandations de divertissement, le vietnamien suffit à l'IA pour réagir naturellement et facilement.
Source : https://tuoitre.vn/ai-tra-loi-thong-minh-hon-khi-chat-bang-tieng-anh-20250822161513681.htm
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