QUAND L’IA NE NOUS COMPREND PAS : INTERFERENCES MULTILINGUES ET LIMITES DE LA RECONNAISSANCE VOCALE DU FRANÇAIS AU NIGERIA

Abstract

Résumé

L’essor de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de l’enseignement des langues étrangères a profondément modifié les méthodes d’évaluation de la compétence orale, notamment grâce aux systèmes de reconnaissance automatique de la parole (Automatic Speech Recognition – ASR). Ces technologies offrent aux apprenants des retours immédiats concernant leur prononciation, leur fluidité et certains aspects de leur production linguistique. Cependant, leur efficacité dépend largement des données utilisées pour entraîner les modèles algorithmiques, lesquelles demeurent souvent centrées sur des variétés standardisées de la langue cible et représentent insuffisamment la diversité linguistique mondiale. Cette étude examine les limites des systèmes ASR dans la reconnaissance du français langue étrangère (FLE) produit par des apprenants nigérians vivant dans un environnement fortement plurilingue. Elle s’intéresse particulièrement aux interférences linguistiques résultant du contact entre l’anglais, les langues nigérianes et le français, ainsi qu’à leurs conséquences sur la fiabilité des évaluations phonétiques automatisées. À partir d’une méthodologie mixte combinant l’analyse quantitative des erreurs de transcription et une approche qualitative fondée sur l’expérience des apprenants, les résultats montrent une diminution significative de la performance des systèmes ASR face aux variations phonétiques, prosodiques et accentuelles propres aux locuteurs nigérians du français. Ces limites ne relèvent pas uniquement de contraintes techniques ; elles traduisent également l’existence de biais liés à la composition des corpus d’apprentissage et aux normes linguistiques privilégiées par les modèles d’intelligence artificielle. Cette recherche met ainsi en évidence la nécessité de concevoir des technologies de reconnaissance vocale plus inclusives, capables d’intégrer la diversité des pratiques langagières. Elle invite également à repenser l’évaluation de la compétence orale en FLE en accordant davantage d’importance à l’intelligibilité et à l’efficacité de la communication plutôt qu’à une conformité stricte au modèle du locuteur natif.