Preuve de concept d’un bot vocal dialoguant en wolof (Proof-of-Concept of a Voicebot Speaking W olof) (2022)

Abstract: Cet article présente la preuve de concept du premier assistant vocal automatique en wolof, première langue véhiculaire parlée au Sénégal. Ce bot vocal est le résultat d’un projet de recherche collaboratif entre Orange Innovation en France, Orange Sénégal (alias Sonatel) et ADNCorp, une petite société informatique basée à Dakar, au Sénégal. Le but du bot vocal est de fournir des informations aux clients d’Orange sur le programme de fidélité Sargal d’Orange Sénégal en utilisant le moyen le plus naturel de communiquer : la parole. Le bot vocal reçoit la demande orale du client, qui est traitée par un moteur de compréhension de la parole, et répond avec des messages audio préenregistrés. Les premiers résultats de cette preuve de concept sont encourageants : nous avons obtenu un WER de 22 % pour la tâche de reconnaissance vocale et une F-mesure de 78 % pour la tâche de compréhension.

## introduction les chatbots sont aujourd'hui largement utilisés sur le web et les assistants vocaux qui permettent de demander des informations sont de plus en plus présents au sein des foyers ou dans les voitures, au travers d'enceintes connectées ou de téléphones portables. alors que les assistants vocaux sont très répandus dans les pays développés, ce n'est pas le cas dans les pays émergents. l'une des raisons est qu'ils nécessitent des technologies de traitement automatique des langues (tal) qui ne sont pas assez matures pour les langues parlées dans ces pays. les technologies de tal ont besoin d'une quantité importante de données pour être performantes, mais les données dans les langues parlées dans les pays émergents sont très rares et ne sont pas faciles à collecter. au sénégal, le français est la langue officielle. néanmoins, comme dans de nombreux pays africains, la langue officielle du pays n'est parlée que par une minorité de la population (moins de 25 % de la population sénégalaise). cela pose de réels problèmes en termes d'inclusion et d'accès à l'information numérique. la majorité de la population sénégalaise parle et comprend le wolof (90 % de la population, dont 40 % de locuteurs natifs) 1 . même si le wolof est bien documenté et décrit dans les études de linguistique @xcite @xcite @xcite @xcite , la langue souffre encore d'un manque de données numériques qui pourraient pourtant bénéficier au domaine du tal. le wolof est ainsi considéré comme une langue peu dotée. dans cet article, nous présentons le fruit d'une collaboration entre orange innovation, orange sénégal (alias sonatel) et adncorp, une petite entreprise informatique basée à dakar, au sénégal. orange sénégal est en train de développer un chatbot mais il n'interagit pour l'instant que par modalité textuelle et en français. cela signifie que les clients sénégalais doivent être capables de lire et d'écrire en français. or, plus de 50 % des adultes sénégalais sont analphabètes (unesco institute for statistics, 2017). comme la population sénégalaise utilise le wolof dans ses interactions quotidiennes, le besoin d'un assistant automatique capable de dialoguer en wolof est de première importance. nous avons donc choisi de développer le premier assistant vocal automatique jamais construit en langue wolof et ainsi permettre aux clients d'accéder à l'information par le biais de la parole. contribution du papier. cet article présente notre méthodologie pour concevoir et développer le premier bot vocal en wolof. nous détaillons chacun des modules utilisés dans le système et les données que nous avons collectées à cet effet. nous présentons les premiers résultats objectifs que nous avons obtenus sur des tâches de reconnaissance automatique de la parole (rap) et de compréhension du langage naturel (nlu). plan du papier. l'article est structuré de la façon suivante : tout d'abord, la section 2 énumère certains des défis auxquels nous devons faire face lorsque nous traitons des langues d'afrique subsaharienne (ass), qui sont peu dotées. ensuite, la section 3 présente le bot vocal en wolof que nous avons développé, en donnant quelques explications sur la gestion du dialogue. puis, dans la section 4, nous détaillons les modules qui composent l'assistant virtuel, de la rap jusqu'à la réponse vocale. la section 5 présente les premiers résultats objectifs obtenus sur les tâches de rap et de nlu qui constitue le moteur de compréhension du langage parlé (slu) implémenté dans le bot vocal. enfin, dans la section 7 nous fournissons notre retour sur cette expérience tandis que la section 8 conclut ce travail et propose quelques perspectives sur nos activités de recherche. ## composants principaux du bot vocal afin d'identifier le sens (l'intention) de la requête de l'utilisateur, une tâche de compréhension de la parole est nécessaire. pour résoudre cette tâche, nous avons adopté l'approche qui consiste à coupler un moteur de rap (pour transcrire la requête orale de l'utilisateur) à un moteur de nlu (pour extraire le sens de la sortie textuelle). une fois l'intention reconnue, elle est traitée par la brique de gestion du dialogue, qui choisit la réponse à délivrer à l'utilisateur de façon cohérente. ## retour sur expérience nous avons collaboré avec des entreprises sénégalaises pour augmenter nos ensembles de données de parole en wolof. elles ont partagé avec nous des enregistrements d'émissions en wolof qui ont été transcrites par des linguistes. les transcripteurs parlent et écrivent le wolof au quotidien. au-delà du choix des transcripteurs, l'homogénéité des transcriptions est essentielle. nous avons donc donné quelques règles d'annotation à suivre aux transcripteurs. la principale difficulté que nous avons rencontrée est la transcription des données qui est une tâche très difficile lorsqu'il s'agit de langues locales parlées plutôt qu'écrites, même pour les transcripteurs ayant une formation de haut-niveau en linguistique. plusieurs cycles de révision ont dû être mis en place avant que les transcriptions ne soient propres.