Développement conjoint de modèles de compréhension, de traduction et de restitution des langues nationales togolaises.
Cinquante langues. Cinquante heures de voix validée pour chacune. Six mille paires de phrases traduites. Les chiffres du partenariat annoncé le 12 juillet 2026 à Genève disent l’ampleur de ce qui est engagé — et, en creux, l’ampleur de ce qui manquait.
Deux écosystèmes, une même ambition
Togo AI Lab, la plateforme panafricaine Zindi et Umbaji se sont associés pour construire des modèles capables de comprendre, de traduire et de restituer les langues nationales togolaises. Le projet a été présenté au sommet mondial AI for Good, à Genève, et s’inscrit dans la stratégie nationale d’intelligence artificielle du Togo.
L’objectif est double, et les deux moitiés se tiennent. D’un côté, ouvrir l’accès aux services publics numériques à celles et ceux qui ne les utilisent pas en français. De l’autre, corriger une absence : les langues africaines restent quasi invisibles dans les modèles d’IA, faute de données pour les y faire entrer.
Trop de langues africaines restent sous-représentées.Celina Lee, directrice générale de Zindi
Dix langues nommées, cinquante visées
Le périmètre annoncé couvre à terme cinquante langues nationales. Dix sont déjà nommées, et elles dessinent une carte linguistique du pays plutôt qu’une sélection de convenance :
- Éwé et mina (gen), les plus parlées au sud.
- Kabiyè et tem (kotokoli), au centre et au nord.
- Moba, gourmantchéma (gourma) et bassar (ntcham), aux marges septentrionales.
- Losso (naoudem), akposso et ana-ifè, longtemps absentes de tout corpus numérique.
Ce que le projet vise, en chiffres
Une plateforme de collecte en source ouverte doit rassembler la voix et le texte directement auprès des communautés qui parlent ces langues. La cible est publique, donc vérifiable :
- 50 heures de voix validée par langue.
- 6 000 paires de phrases traduites par langue.
- Quatre compétitions internationales sur Zindi, dotées de 40 000 dollars au total.
- Trois familles de modèles visées : reconnaissance de la parole, synthèse vocale et traduction.
C’est exactement la chaîne sur laquelle Umbaji travaille depuis ses débuts, à cette différence près que l’échelle change d’ordre de grandeur. Nos campagnes précédentes ont couvert onze langues africaines dans six pays ; celle-ci en vise cinquante dans un seul.
Qui fait quoi
Zindi, fondée en 2018, revendique plus de 100 000 spécialistes de l’IA répartis dans plus de 180 pays : c’est par là que passeront les compétitions, et donc la mise à l’épreuve des modèles par des équipes extérieures. Ce n’est pas une première entre Zindi et le Togo — les deux avaient déjà collaboré en 2024 sur la prédiction d’infrastructures.
Togo AI Lab porte le projet côté public, adossé notamment au Center for Effective Global Action de Berkeley, à la fondation Patrick J. McGovern, au Development Innovation Fund et à ProDigiT. Umbaji apporte la collecte et la validation : la partie la moins spectaculaire, et celle dont dépend tout le reste.
Une infrastructure, pas une démonstration
Les modèles linguistiques sont une infrastructure publique essentielle.Cina Lawson, ministre de l’Efficacité du service public et de la Transformation numérique
Cette phrase mérite qu’on s’y arrête. Une démonstration se juge à l’effet qu’elle produit sur scène ; une infrastructure se juge à ce qu’elle supporte pendant des années. Traiter un modèle de langue comme une route ou un réseau électrique, c’est accepter qu’il soit financé sur la durée, mesuré publiquement, et construit avec les gens qui vont s’en servir.
C’est la conviction sur laquelle Umbaji est bâtie : la technologie des langues africaines se construit avec les écosystèmes locaux, pas à leur place. Vous parlez l’une de ces langues, ou vous travaillez sur les données qui les documentent ? Écrivez-nous.
