Emmanuelle ABOAF

Je sors de ma retraite estivale pour vous parler de la dernière nouveauté de Google DeepMind qui enthousiasme la communauté tech.

Google DeepMind a lancé un modèle de traduction de la langue des signes en texte (SL2T) intégré à deux produits Android grand public, notamment l’application Live Transcribe. Pour ce faire, Google a collaboré étroitement avec l’Université Gallaudet, une université destinée aux personnes sourdes et malentendantes.

En tant que personne sourde et développeuse, j’aborde cette nouvelle avec un mélange d’intérêt et de prudence.

La langue des signes n’est pas universelle

Le modèle actuellement disponible dans les produits Android propose la traduction en l’American Sign Language (ASL), la langue des signes américaine, vers le texte. Si d’autres langues des signes devraient suivre, la réalité est que la langue des signes varie selon les pays. En France, nous utilisons la Langue des Signes Française (LSF). Il existe plus de 200 langues des signes à travers le monde.

Cela signifie que les personnes sourdes et malentendantes en France pratiquant la LSF ne pourront pas utiliser Live Transcribe si l’ASL est la seule option disponible, car elles ne la maîtrisent pas.

La langue des signes est une langue à part entière

Il est essentiel de rappeler que la langue des signes est une langue vivante, en constante évolution. Les expressions faciales et du corps y sont cruciales, des éléments souvent absents des modèles actuels.

Un même signe peut revêtir plusieurs significations selon le contexte et les expressions. De plus, certains signes se ressemblent visuellement. La syntaxe, elle aussi, diffère radicalement de celle des langues orales.

N’oublions pas les variations régionales : le signe pour « bus » en LSF ne s’utilise pas de la même manière dans le nord que dans le sud de la France. Aux Etats-Unis, on observe même des dialectes sous-jacents, comme la BASL (Black American Sign Language) ou la LSIP (Plains Indians Sign Language), respectivement au sein des communautés sourdes noires et indiennes.

La façon de signer compte également. Étant gauchère, j’ai testé un modèle de reconnaissance de la langue des signes française automatique et l’IA ne m’a pas comprise : elle avait été entraînée uniquement sur des données de personnes droitières. La vitesse de l’échange est aussi un facteur déterminant. Tout comme la parole, on peut signer vite ; l’IA risque alors de manquer des signes.

Qui peut contribuer aux données ?

Toute cette richesse rend le modèle et la collecte de données particulièrement complexes. C’est pourquoi la collaboration directe avec les personnes concernées est indispensable : « Nothing about us without us » (Rien sur nous sans nous). Je me réjouis que Google ait fait appel à l’Université Gallaudet, qui abrite des scientifiques et chercheurs sourds reconnus.

Cependant, toutes les personnes sourdes et malentendantes ne peuvent pas contribuer à cette collecte. Alors que pour les modèles vocaux, la voix suffit, la langue des signes nécessite une capture vidéo 3D. Il faut visuellement enregistrer le signe et l’incorporer au modèle en tenant compte de ses multiples significations. C’est un travail long et fastidieux.

Je suis sourde et j’ai appris la langue des signes dès l’enfance. Pourtant, mon niveau ne correspond pas à celui d’une personne sourde ayant grandi dans cette langue au quotidien ou dont la LSF est la langue maternelle. Suis-je légitime pour contribuer ? Non, car mon niveau ressemble à mon niveau d’anglais, c’est-à-dire plutôt moyen. Je peux parler en LSF et la comprendre, mais pas tout. Je fais des erreurs, je peux me tromper de signe ou mal effectuer le mouvement. D’autant plus que je fais plus du français signé que de la LSF, c’est-à-dire que j’oralise et je signe en même temps.

Demande-t-on à une personne parlant anglais de niveau moyen de traduire des réunions importantes ? C’est la même chose pour la langue des signes : on ne s’improvise ni interprète ni expert-e simplement parce qu’on a suivi quelques cours. Je vois malheureusement des influenceurs et influenceuses publier des vidéos avec des signes appris par cœur, commettant des erreurs qui induisent en erreur les personnes qui souhaitent en apprendre les bases. Sur ce point, je ne peux que conseiller de se tourner vers des personnes sourdes et diplômées.

Des erreurs qui peuvent être impactantes

J’utilise quotidiennement les sous-titres automatiques et je relève régulièrement des erreurs générées par l’IA. Bien que les sous-titres automatiques aient beaucoup évolué grâce à des millions et des millions d’heures de données (en comparaison de quelques centaines de milliers d’heures pour la langue des signes), on est loin d’atteindre la perfection.

Que faire si l’IA se trompe dans sa traduction de la langue des signes ? Les conséquences peuvent être plus ou moins graves pour les personnes concernées. Comment sauront-elles que l’erreur vient de la machine ?

C’est pourquoi Google a explicitement interdit l’usage de ces modèles dans les contextes médicaux et juridiques. Heureusement ! Nous aurons toujours besoin d’interprètes en langue des signes sur le terrain, et leur pénurie est flagrante : trop de demandes pour trop peu d’interprètes. L’IA pourrait pallier ce manque pour des usages du quotidien, comme demander son chemin dans la rue ou s’informer dans un magasin.

Conclusion

L’IA représente donc une opportunité pour aider la communauté sourde et malentendante. Je pense qu’elle sera utile pour les contenus numériques, mais l’interprétation humaine reste essentielle.

Oui, c’est une avancée majeure dans le traitement des données et l’utilisation de l’IA. Là où il a fallu des années pour obtenir des sous-titres automatiques corrects, il faudra encore attendre avant d’avoir une traduction en langue des signes fiable. Je ne doute pas des progrès à venir et je crois fermement en une IA au service de l’accessibilité.

Si vous êtes intéressé-e par ce sujet, j’avais publié un article en 2024 : Comment développer la langue des signes automatique.

J’avais également fait une conférence « L’intelligence artificielle au service de la langue des signes : entre solution et limites » en 2025 (vidéo Youtube non sous-titrée).

Sources :

• Putting sign language AI into users’ hands (EN) - Google DeepMind
• Google DeepMind apporte la traduction de la langue des signes aux téléphones avec SL2T - Unite.AI

Texte corrigé avec Euria.