Latam-GPT se positionne comme le premier grand modèle linguistique entraîné et adapté à la réalité socioculturelle et linguistique de l’Amérique latine, soutenu par plus de 30 institutions provenant d’une douzaine de pays de la région.

L’Amérique latine a franchi une étape importante vers l’indépendance technologique avec le lancement de Latam-GPT, un modèle d’intelligence artificielle générative de grande taille, conçu, développé et entraîné sur le continent pour répondre à ses besoins spécifiques. Le projet, coordonné par le Centre National d’Intelligence Artificielle (CENIA) du Chili et soutenu par de nombreuses institutions publiques et privées, aspire à devenir la référence pour l’IA en espagnol latino-américain et dans les langues autochtones.

Un modèle d’IA conçu pour l’Amérique latine

Contrairement aux grands modèles internationaux principalement entraînés avec des données anglo-saxonnes ou globales, Latam-GPT est construit à partir de textes, sources et données locales, englobant l’histoire, la culture, l’économie et la diversité linguistique de la région. Le modèle utilise une version ouverte de Llama 3 de Meta, avec 70 milliards de paramètres, ce qui lui permet de fonctionner au niveau des systèmes d’IA les plus avancés au monde.

Son entraînement se fait sur des infrastructures de supercalcul régionales et des ressources cloud, comprenant des centres comme l’Université de Tarapacá au Chili, avec le soutien technique et financier d’organismes régionaux et des partenariats stratégiques avec des plateformes de cloud mondiales. Tout le code et les résultats seront disponibles en tant que logiciel libre dans des dépôts ouverts, facilitant leur réutilisation et adaptation.

Souveraineté technologique et démocratisation de l’IA

Latam-GPT répond à la nécessité de la région d’avoir des outils numériques adaptés à sa réalité et de réduire la dépendance vis-à-vis des fournisseurs étrangers. Le modèle n’est pas considéré comme un simple chatbot, mais comme un moteur d’intelligence artificielle pouvant s’intégrer dans diverses applications : assistants virtuels pour des services publics, traducteurs de langues autochtones, systèmes éducatifs personnalisés, solutions pour gouvernements et entreprises, ou outils pour la numérisation des archives culturelles.

Le projet se distingue par son potentiel à préserver et numériser le patrimoine linguistique, car il comprend des fonctionnalités pour la traduction de langues natives, facilitant l’inclusion et l’accès à des services pour les populations indigènes et rurales. Son utilisation est également envisagée pour le traitement des données administratives, le soutien à l’éducation et à la recherche, ainsi que le développement de solutions d’IA adaptées au contexte latino-américain.

Ouverture, collaboration et défis

Latam-GPT se construit dans un environnement de collaboration multinationale et multidisciplinaire, avec la participation d’universités, de centres de recherche et d’organismes publics. Le modèle sera accessible en open access, avec des licences permissives et des dépôts publics, favorisant l’innovation et la transparence.

Parmi les défis du projet figurent la collecte de données de qualité à travers la région, la fracture numérique dans certaines zones, et la nécessité d’investissements et de ressources informatiques pour maintenir et mettre à jour le modèle à mesure que la technologie évolue.

Une étape marquante pour l’écosystème technologique latino-américain

La publication de la première version de Latam-GPT, prévue pour septembre 2025, marquera un tournant dans l’accès aux technologies d’intelligence artificielle dans la région. Le modèle permettra aux institutions latino-américaines de créer des solutions basées sur l’IA, avec une base culturelle et linguistique propre, ouvrant ainsi la voie vers une plus grande autonomie technologique, une numérisation plus inclusive et la création d’un écosystème d’innovation compétitif à l’échelle mondiale.

Latam-GPT démontre que l’Amérique latine peut jouer un rôle clé dans le développement d’une IA ouverte et responsable, se positionnant comme un exemple dans la création de modèles adaptés aux réalités et aspirations locales.

Source : Actualités intelligence artificielle