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MORENA, l’IA qui parle haoussa, yoruba et swahili : le pari africain de Vambo AI

MORENA l'IA qui parle haoussa, yoruba et swahili

Demandez à ChatGPT d’écrire un poème en isiXhosa ou une recette en kinyarwanda. Il s’en sortira… à peu près. Avec des tournures bancales, des mots inventés, et une facture de calcul étonnamment salée. Pourquoi ? Parce que les grands modèles d’IA ont appris le monde principalement en anglais, et considèrent les langues africaines comme des invitées de dernière minute.

C’est précisément ce déséquilibre que veut corriger Vambo AI, une jeune pousse sud-africaine. Début octobre, elle a présenté MORENA, un modèle de langage ouvert, entraîné de zéro pour 12 langues africaines, plus l’anglais et le français. Petit par la taille, ambitieux par le propos. On l’a disséqué pour vous.

🔵 Pour les débutants : c’est quoi un « modèle de langage » ?

Un modèle de langage est le moteur qui se cache derrière les assistants comme ChatGPT, Gemini ou Le Chat. Il a lu d’énormes quantités de textes et a appris à prédire le mot suivant. Plus il a lu de textes dans une langue, mieux il la maîtrise. Et c’est bien là le problème pour le yoruba ou le setswana : il en existe beaucoup moins en ligne que d’anglais.

MORENA en bref

Pourquoi une IA « africaine » était nécessaire

Le problème des tokens

Une IA ne lit pas des mots, elle lit des tokens, des petits morceaux de texte (on vous l’expliquait dans notre article dédié aux tokens). Le découpage a été optimisé pour l’anglais. Résultat : un mot zoulou ou igbo est souvent haché en une multitude de fragments.

Imaginez un service de livraison qui facture au colis. Pour l’anglais, une phrase tient dans trois colis. Pour le même message en isiZulu, il en faut sept, parce que l’emballeur ne connaît pas la forme des objets. Vous payez plus cher, l’IA « réfléchit » plus lentement, et elle comprend moins bien. Une forme de taxe linguistique invisible.

MORENA arrive avec son propre découpeur (vocabulaire de 65 536 entrées), entraîné sur ses langues cibles. Selon la fiche technique, un texte africain nécessite environ 1,39 fois moins de tokens qu’avec le vocabulaire de Gemma 3 de Google. Concrètement : moins de calcul, des réponses plus rapides, une facture plus légère.

Le problème de l’apprentissage

Les grands modèles occidentaux apprennent les langues africaines « en passant », noyées dans un océan d’anglais. MORENA, lui, les met au centre du programme. C’est un peu la différence entre un touriste qui a appris trois phrases dans un guide et quelqu’un qui a grandi dans le quartier.

Ce que disent les chiffres

Isheanesu Misi affirme que MORENA bat un modèle de Google huit fois plus gros sur la modélisation des textes africains. La presse n’a pas nommé ce modèle, mais la fiche technique publiée sur Hugging Face donne un indice solide : le plus gros modèle Google comparé y est Gemma 3 12B (12 milliards de paramètres, soit bien 8 fois plus).

MesureMORENA 1.5BComparaisonCe que ça veut dire
Bits par octet, moyenne sur 12 langues africaines (plus bas = mieux)1,408 (meilleur des 26 modèles testés)Gemma 3 12B : 2,159MORENA « prédit » bien mieux le texte africain
ARC-easy / ARC-challenge (raisonnement, anglais)0,676 / 0,412–Correct pour sa taille
MMLU (culture générale)0,284Hasard : 0,25Connaissances générales volontairement faibles
🔵 C’est quoi les « bits par octet » ? C’est une façon de mesurer à quel point un modèle est surpris par un texte. Plus le score est bas, moins il est surpris, donc mieux il connaît la langue. C’est la mesure de référence pour comparer des modèles qui découpent le texte différemment, puisqu’elle ne dépend pas des tokens.
🔴 Le revers de la médaille

Le score MMLU de 0,284 est à peine au-dessus du hasard (0,25). Vambo AI l’assume : les connaissances encyclopédiques ont été délibérément sacrifiées au profit de la maîtrise des langues. MORENA n’est donc pas une encyclopédie : ne lui demandez pas la capitale du Burkina Faso en espérant une fiabilité à toute épreuve. Autre point à garder en tête : selon la fiche technique, neuf des langues ont été entraînées en partie avec des documents traduits automatiquement depuis l’anglais. Cela peut introduire des tournures peu naturelles. La qualité réelle, langue par langue, reste à évaluer par des locuteurs natifs.

Une famille entière de modèles

MORENA n’est pas un modèle unique mais une petite famille, toute publiée sur Hugging Face :

Peut-on l’essayer chez soi ?

Oui, et c’est l’une des excellentes nouvelles de ce lancement. Contrairement aux mastodontes, MORENA est assez petit pour tourner sur un ordinateur portable ordinaire, sans carte graphique coûteuse. Les versions GGUF compressées (format Q4_K_M) devraient peser de l’ordre du gigaoctet (estimation de la rédaction).

La démarche, en résumé :

🟡 Astuce de la rédaction

Commencez par un test de traduction plutôt que par des questions de culture générale : c’est là que MORENA est censé briller. Essayez par exemple de traduire un SMS du quotidien du français vers le kiswahili, puis demandez à un locuteur de vous dire si c’est naturel.

À quoi ça peut servir, concrètement ?

Isheanesu Misi le dit lui-même : MORENA montre que construire un modèle africain de zéro ne nécessite pas forcément des budgets à un milliard de dollars. La fiche technique donne d’ailleurs le coût de calcul : environ 12 661 heures de GPU A100, une somme sans commune mesure avec les géants du secteur.

Le grand absent : l’Afrique francophone

Pour nos lecteurs d’Afrique de l’Ouest et centrale, une déception s’impose. Parmi les 12 langues, on ne trouve ni le wolof, ni le lingala, ni le bambara, ni le fulfulde (peul), ni l’éwondo. La sélection reflète clairement l’Afrique anglophone et australe. Le français est bien présent, mais en tant que langue « de pont ».

C’est d’autant plus frappant que l’initiative CommonLingua de la GSMA et de Pleias, lancée en avril, sait déjà identifier 61 langues africaines. Identifier, c’est la première marche ; générer, c’est la suivante. Gageons qu’un acteur d’Abidjan, de Dakar ou de Yaoundé relèvera le gant, maintenant que Vambo a montré que c’était faisable avec un budget raisonnable.

Et vous, qu’en pensez-vous ?

MORENA n’est pas un concurrent de ChatGPT et ne prétend pas l’être. C’est mieux que ça : une brique de base ouverte, bon marché, que n’importe quelle entreprise ou université africaine peut s’approprier. Si la souveraineté numérique a un sens, elle commence peut-être par là.

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