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12 articles traitent ce sujet.
Construire une IA vocale en langues congolaises fiable : données, code-switching, seuils de qualité et boucle d'apprentissage, par un programme public en cours.
Règles déterministes, gravité qui ne peut que monter, sources obligatoires, audit chaîné : les garde-fous d’une IA de service public, et ce qui manque encore.
La révision vocale pour le TENAFEP en zone rurale : boucle enseigner-vérifier-adapter, quiz oraux corrigés au barème, répétition espacée et règles de protection.
Reconnaître les dégâts de la chenille légionnaire d’automne sur le maïs, compter sur cinquante plants, agir sans dépense et savoir quand alerter l’agent.
Le code-switching français lingala est la norme : étiquetage par portion d'énoncé, transcription d'origine conservée, forme française canonique et glossaire imposé.
L'escalade vers les relais communautaires, expliquée : machine à états d'un cas, routage par territoire, délais de 15 minutes à 24 heures et correction humaine.
Contexte de l’exploitation, hypothèses honnêtes, actions gratuites d’abord, registre des intrants : comment une IA agricole vocale conseille sans nuire.
Constituer un corpus vocal en langues nationales sans abuser des locuteurs : consentement parlé, finalités, propriété, dé-identification, équilibrage et relecture.
La détection automatique des signes de danger repose sur des règles de mots-clés en cinq langues, exécutées avant toute IA, et assumant ses faux positifs.
Photographier une feuille, distinguer mosaïque du manioc, striure brune et carence, agir sans dépense : ce que le diagnostic photo peut et ne peut pas.
IA et triage en santé communautaire : pourquoi la gravité est décidée par des arbres versionnés et jamais par un modèle, et comment chaque décision reste auditable.
La reconnaissance vocale en lingala bute sur le ton, l'agglutination et les emprunts : ce que couvrent les modèles ouverts, comment adapter et comment évaluer.