Au Sénégal, plus de 300 personnes vivent avec l’hémophilie, une maladie rare. Afin d’améliorer la sensibilisation et la gestion de l’hémophilie, nous avons développé un chatbot vocal en Wolof.
En effet, l’hémophilie est une maladie rare qui empêche la coagulation du sang et provoque des hémorragies potentiellement graves. Cette pathologie, encore peu connue dans le pays, représente un défi majeur en matière d’information et de prise en charge.
Dans ce contexte, nous avons développé un chatbot vocal Wolof pour l’hémophilie au Sénégal, une solution numérique novatrice qui vise à améliorer la sensibilisation et la gestion de cette maladie encore peu connue dans le pays.
Ce projet a vu le jour grâce à la collaboration entre Awa Babington-Ashaye, doctorante et consultante scientifique, le Professeur Antoine Geissbuhler, Directeur du Département e-santé et télémédecine du Centre hospitalier universitaire de Genève (HUG), avec le soutien financier de la Novo Nordisk Haemophilia Foundation et en partenariat avec le Centre de Transfusion Sanguine de Dakar (CNTS).
I. Pourquoi un chatbot en Wolof contre l’hémophilie au Sénégal ?
Le Wolof est la langue la plus parlée au Sénégal, mais peu de personnes la lisent. Face à cette réalité, et avec plus de 80 % des personnes atteintes d’hémophilie adultes possédant un smartphone, il est devenu évident que la technologie devait être exploitée pour combler ce manque d’information.
Le chatbot vocal en Wolof surmonte la barrière linguistique en fournissant des réponses accessibles et compréhensibles à la population sénégalaise. Il utilise la voix, un moyen de communication plus naturel.
Grâce à Kàllaama, nous avons mis à disposition une synthèse vocale avancée et une reconnaissance du Wolof.
L’expérience utilisateur est fluide et naturelle, en permettant à l’utilisateur de poser des questions vocales et d’obtenir des réponses précises en Wolof.
Kàllaama n’est pas simplement un outil de conversion texte-en-audio ; c’est un système complet qui comprend à la fois la reconnaissance vocale et la synthèse vocale, spécifiquement optimisé pour les langues locales africaines comme le Wolof. Ce modèle de traitement du langage naturel (NLP) a permis de garantir une précision de compréhension des requêtes vocales et une réponse claire, fluide et naturelle, s’adaptant parfaitement à la culture et à la langue de l’utilisateur sénégalais.
II. Le rôle de Kàllaama dans la conception du chatbot Saytu hémophilie
Kàllaama est un ensemble de solutions de traitement du langage naturel reposant sur l’intelligence artificielle. Il permet d’améliorer l’interaction en rendant les communications plus intuitives et accessibles.
Il a joué un rôle central dans l’application mobile Saytu hémopilie , conçue pour améliorer la prise en charge des patients.
– Kallama : un ensemble de projets innovants pour nos langues locales
Kallama est un ensemble de projets qui comprend trois modèles essentiels : un modèle de reconnaissance vocale (ASR), un modèle de synthèse vocale (TTS), et un modèle de traduction automatique (NMT). Chacun de ces modèles joue un rôle clé dans notre démarche de promouvoir l’usage des langues locales, telles que le Wolof, dans les nouvelles technologies.
Le modèle de reconnaissance vocale permet de transcrire la voix en texte. Nous vivons dans un contexte où notre langue nationale, le Wolof, est plus souvent parlée qu’écrite.
Aujourd’hui, grâce à des plateformes comme WhatsApp par exemple , l’utilisation de la voix est devenue un moyen de communication privilégié, même pour ceux qui n’ont pas un niveau d’éducation très élevé.
Ainsi, un modèle qui permet aux utilisateurs d’interagir directement avec les technologies par la voix représente une avancée majeure.
Quant au modèle de synthèse vocale, il répond à un besoin tout aussi crucial. Une personne qui ne maîtrise pas bien l’écriture d’une langue ne sera pas non plus en mesure de la lire efficacement. Le système de synthèse vocale permet donc de transformer un texte écrit en discours oral, facilitant ainsi l’accès à l’information pour tous.
En ce qui concerne la traduction automatique, de nombreuses ressources sont disponibles sur le web, mais souvent dans des langues étrangères. Notre système de traduction automatique a pour objectif de rendre ces ressources accessibles en les traduisant vers notre langue locale. Cela permet également de constituer des corpus qui pourront servir à enrichir les autres modèles, comme la reconnaissance ou la synthèse vocale.
Ainsi, l’application Saytu hémophilie permet :
- Le téléchargement de vidéos éducatives sur la gestion de la maladie,
- La géolocalisation des centres de soins les plus proches,
- L’accès à des numéros d’urgence pour des prises en charge rapides.
Cette application est entièrement administrable via une console, permettant aux équipes des HUG de mettre à jour facilement les informations médicales et de contact.
III. Impact du chatbot en wolof sur la sensibilisation de l’hémophilie au Sénégal
Ce projet ne s’arrête pas là. Avec l’expertise de BAAMTU en ingénierie logicielle et en intelligence artificielle, et la puissance de Kàllaama , de nouvelles langues locales, telles que le Dioula, le Pular ou le Bambara, peuvent être intégrées. D’autres maladies peuvent être prises en charge également . L’objectif est d’élargir l’impact du chatbot pour améliorer la qualité de vie des patients à travers une information accessible et pertinente.
Le projet Saytu Hémophilie est une avancée significative pour la sensibilisation à la maladie au Sénégal.
En alliant intelligence artificielle, technologies vocales et l’innovation de Kàllaama, nous avons développé une solution numérique adaptée aux besoins locaux. Elle permet désormais à la population sénégalaise d’accéder facilement à des informations essentielles sur l’hémophilie.
Aujourd’hui, dans divers domaines, nos chatbots sont conçus pour s’adapter à des besoins spécifiques tel que le service client avec des solutions telles que le STT (Speech-to-Text), le TTS (Text-to-Speech), et la traduction automatisée en langues locales.
La barrière linguistique n’est plus un défi avec la reconnaissance et l’interprétation en temps réel des requêtes vocales et textuelles provenant de diverses sources (WhatsApp, Twitter, etc.). Il n’est pas limité à la synthèse ou à la reconnaissance vocale de fichiers enregistrés . Il intègre une IA avancée capable de s’adapter aux besoins des utilisateurs, quel que soit le canal de communication ou la langue utilisée.
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