Outils open source pour la traduction des langues rares

Traduire des langues rares est un défi, mais les outils open source facilitent la tâche. Ces outils aident les communautés à préserver leurs langues et garantissent des traductions précises en impliquant des locuteurs natifs et en offrant des solutions abordables et flexibles. Voici ce qu'il faut savoir :

• Les langues rares manquent souvent de ressources numériques comme des scripts standardisés ou des corpus parallèles, ce qui complique la traduction.
• Les outils open source permettent la collaboration, la transparence et une personnalisation communautaire des traductions.
• Les principaux défis incluent le manque de données, une grammaire unique, des idiomes et des contraintes de ressources.
• Les outils populaires incluent BookTranslator.ai, Apertium, MateCat, LUMI, et OpenL Translate, chacun répondant à des besoins différents comme la traduction littéraire, la cohérence grammaticale ou les projets collaboratifs.

Aperçu rapide des outils :

• BookTranslator.ai : Idéal pour traduire des livres EPUB tout en conservant le style et le format. Coûte 5,99–9,99 $ par 100 000 mots.
• Apertium : Basé sur des règles, excellent pour la grammaire mais nécessite une expertise linguistique pour la configuration.
• MateCat : Idéal pour les efforts collaboratifs avec des fonctionnalités de mémoire de traduction.
• LUMI : Conçu pour les langues en danger, met l'accent sur l'implication de la communauté.
• OpenL Translate : Très personnalisable mais nécessite des compétences techniques.

La clé du succès réside dans la combinaison d'outils, l'implication des locuteurs natifs et la priorité donnée au contrôle qualité. Les plateformes open source transforment la traduction des langues rares en relevant des défis spécifiques et en donnant du pouvoir aux communautés.

Revitaliser les langues en voie de disparition

Meilleurs outils open source pour la traduction des langues rares

Les outils de traduction open source sont devenus indispensables pour les communautés travaillant avec des langues rares. Chaque outil possède ses propres atouts, offrant des solutions uniques à différents défis de traduction. Comprendre ce que ces outils proposent peut vous aider à faire un choix éclairé selon vos besoins spécifiques.

Voici un aperçu plus détaillé de certains des outils phares disponibles pour la traduction de langues rares.

BookTranslator.ai

BookTranslator.ai est une plateforme basée sur l'IA, conçue pour traduire des livres EPUB dans plus de 99 langues. Ce qui la distingue, c'est sa capacité à préserver le sens, le style et la mise en forme du texte d'origine. En un clic, les utilisateurs peuvent traduire des œuvres littéraires entières tout en conservant leur structure et leur intégrité. Les tarifs commencent à 5,99 $ par 100 000 mots pour le plan Basic et 9,99 $ par 100 000 mots pour le plan Pro. La plateforme accepte les fichiers EPUB jusqu'à 50 Mo et propose même une garantie de remboursement, ce qui en fait un choix fiable pour des projets de grande envergure.

Apertium

Apertium est un système de traduction automatique basé sur des règles qui fonctionne particulièrement bien avec les langues dont la grammaire est bien documentée. En utilisant des règles linguistiques prédéfinies, il produit des traductions cohérentes, bien qu'un ajustement supplémentaire soit parfois nécessaire pour traiter efficacement les expressions idiomatiques. C'est donc un choix solide pour ceux qui privilégient la précision grammaticale et sont à l'aise avec l'affinage manuel des traductions.

MateCat

MateCat est une plateforme open source conçue pour des projets de traduction collaboratifs. Sa fonctionnalité phare est la mémoire de traduction, qui stocke les segments déjà traduits. Cela garantit la cohérence entre les projets et réduit les tâches répétitives. MateCat est particulièrement utile pour les initiatives communautaires, permettant à des locuteurs natifs de différentes régions de collaborer sans difficulté. Cependant, comme les traductions sont traitées sur des serveurs externes, les utilisateurs doivent tenir compte d'éventuels enjeux de confidentialité.

LUMI

LUMI est un outil spécialisé destiné au soutien des communautés de langues en danger. Il adopte une approche communautaire en impliquant les locuteurs natifs dans l'entraînement du modèle de traduction afin de l'affiner. Cela garantit que les traductions respectent les usages traditionnels et les protocoles culturels. Au-delà de la traduction, LUMI s'intègre aux efforts de documentation, d'enseignement et de revitalisation des langues à risque, ce qui en fait une ressource précieuse pour la préservation linguistique.

OpenL Translate

OpenL Translate associe l’intelligence artificielle à la transparence des outils open source pour s’attaquer à la traduction des langues rares. L'une de ses principales forces est la possibilité d'entraîner des modèles personnalisés à partir de textes fournis par la communauté. Cela garantit que les traductions reflètent les dialectes locaux et les nuances culturelles. L’outil propose une interface conviviale adaptée aussi bien aux débutants qu’aux utilisateurs avancés, avec des options de personnalisation. OpenL Translate prend également en charge l'apprentissage incrémental, permettant à ses modèles de s'améliorer au fil du temps grâce aux corrections et retours des utilisateurs. Cette conception flexible donne aux groupes autochtones le contrôle de leurs données linguistiques tout en adaptant l’outil à leurs besoins spécifiques.

Chacun de ces outils offre quelque chose d’unique, que ce soit la simplicité d’utilisation, les fonctionnalités collaboratives ou l’accent mis sur la préservation des langues. Explorer ces options vous aidera à trouver la solution adaptée à vos besoins de traduction de langues rares.

Créer des plateformes collaboratives pour les données des langues rares

La traduction des langues rares dépend fortement de l'accès à des données de haute qualité. Contrairement aux langues largement parlées qui disposent d'une abondance de textes numériques, les langues rares manquent souvent des jeux de données nécessaires pour entraîner des modèles de traduction efficaces. Les plateformes collaboratives interviennent alors, réunissant locuteurs natifs, linguistes et passionnés de technologie pour créer des ressources linguistiques complètes. Ces efforts soutiennent non seulement la traduction mais contribuent aussi à la préservation de ces langues pour les générations futures.

Pourquoi la collaboration est-elle essentielle ?

Les méthodes traditionnelles de collecte de données linguistiques négligent souvent les petites communautés. Le crowdsourcing change la donne en tirant parti de l’expertise collective des locuteurs natifs du monde entier.

La force de la collecte de données animée par la communauté réside dans sa capacité à capturer l’usage authentique de la langue. Les locuteurs natifs apportent leur compréhension des nuances régionales, des contextes culturels et des subtilités de sens que des personnes extérieures pourraient manquer. Leur contribution aux corpus de traduction permet de créer une ressource qui reflète la façon dont la langue est réellement parlée et comprise au quotidien.

Les plateformes collaboratives répondent également au défi de la durabilité auquel sont confrontés de nombreux projets sur les langues rares. Au lieu de dépendre d’un seul chercheur ou d’une institution, ces plateformes comptent sur des communautés distribuées pour maintenir et enrichir les jeux de données dans le temps. Ce modèle décentralisé protège les projets contre les interruptions causées par des coupes budgétaires ou des changements de personnel.

À mesure que de nouveaux contributeurs rejoignent l’initiative, la valeur du jeu de données augmente. Chaque participant apporte du vocabulaire inédit, des expressions et des connaissances localisées, enrichissant la ressource pour tous. Cet effet boule de neige garantit que la collaboration produit des jeux de données plus riches et plus diversifiés.

Bonnes pratiques pour la création de jeux de données

Pour que la collaboration produise des résultats significatifs, il est essentiel d’établir des normes et des directives claires. Les jeux de données de qualité pour les langues rares ne se créent pas par hasard : ils résultent d’une planification rigoureuse et de pratiques cohérentes.

Commencez par fournir des directives claires aux contributeurs. Elles devraient préciser le type de contenu recherché et comment le formater correctement. Cette clarté assure que tout le monde est aligné dès le départ.

Privilégiez la précision linguistique grâce à un système de relecture robuste. Un processus de validation à trois niveaux – contribution, relecture par les pairs et validation par un expert – permet de détecter les erreurs et de garantir un haut niveau de qualité.

La cohérence est primordiale, surtout pour les langues aux systèmes d’écriture uniques ou à plusieurs méthodes de romanisation. Un formatage standardisé pour la ponctuation, la capitalisation et les caractères spéciaux assure l’utilisation du jeu de données sur diverses plateformes et outils.

Incluez des métadonnées concernant les contributeurs, telles que leur dialecte, région et niveau d’expertise. Ces informations améliorent la fiabilité des données et permettent un meilleur filtrage et contrôle qualité.

Utilisez le contrôle de version pour suivre les modifications dans le temps. Comme en développement logiciel, cette méthode permet de garder un historique clair des modifications, corrections et ajouts. La communauté peut ainsi annuler des modifications problématiques si nécessaire.

Enfin, adoptez une licence ouverte pour garantir que le jeu de données bénéficie à la communauté au sens large. Des licences comme Creative Commons permettent à d’autres de réutiliser librement le travail, favorisant la diffusion et évitant que les données ne soient verrouillées derrière des restrictions propriétaires.

Projets collaboratifs réussis

Plusieurs initiatives ont démontré l’efficacité des plateformes communautaires pour la collecte de données sur les langues rares. Ces projets offrent des enseignements précieux à ceux qui souhaitent créer des efforts similaires.

Le projet Common Voice de Mozilla a rassemblé des données vocales pour des dizaines de langues, dont beaucoup sont rares ou en danger. Grâce à des outils web simples et à des fonctionnalités ludiques, ils ont rendu la participation facile et attrayante. Les utilisateurs peuvent enregistrer leur voix ou valider des enregistrements d’autres, constituant ainsi un corpus riche et diversifié.

Les projets linguistiques de Wikimedia vont au-delà de Wikipédia pour inclure des outils comme Wiktionary, qui documentent le vocabulaire et les usages pour des langues à faible présence numérique. Le modèle d’édition collaborative permet aux locuteurs natifs d’affiner et d’étendre en continu les entrées, assurant ainsi précision et pertinence.

Certaines communautés de langues autochtones ont développé leurs propres plateformes. Par exemple, la plateforme FirstVoices aide les groupes autochtones d’Amérique du Nord à créer des archives numériques de leurs langues. Ces archives comprennent des enregistrements audio, des traductions et du contexte culturel, le tout géré par les communautés pour que les informations sensibles soient traitées de façon appropriée.

Les collaborations académiques sont aussi très efficaces. Le projet Universal Dependencies réunit des linguistes du monde entier pour créer des annotations grammaticales cohérentes pour plus de 100 langues. Leurs directives partagées et leurs mises à jour régulières sont devenues une ressource clé pour la recherche en linguistique computationnelle.

Ces projets ont en commun une priorité sur l’appropriation communautaire, des outils conviviaux, le contrôle qualité et la durabilité à long terme grâce à des financements diversifiés. Ils reconnaissent aussi que la création de jeux de données pour les langues rares est plus qu’une tâche technique : c’est un effort culturel et social qui demande de la sensibilité aux besoins et valeurs des communautés concernées. Ces exemples montrent comment la collaboration peut transformer des initiatives isolées en ressources durables pour la traduction et la préservation.

Les plateformes collaboratives marquent un tournant par rapport aux approches traditionnelles descendantes de documentation linguistique. En donnant aux communautés la maîtrise de leurs données linguistiques, ces initiatives créent des ressources à la fois plus précises et plus pérennes, répondant aux besoins actuels de traduction tout en poursuivant l’objectif de préserver les langues rares pour les générations futures.

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Comment utiliser efficacement les outils open source

Pour tirer le meilleur parti des outils de traduction open source pour les langues rares, il est nécessaire de bien choisir ses outils, de combiner intelligemment les méthodes et d’adopter une approche structurée de la post-édition. Les stratégies utilisées pour les langues largement parlées sont souvent inadaptées aux langues rares : un plan personnalisé permet de mieux les préserver et les traduire fidèlement.

Choisir les bons outils

Commencez par évaluer la famille linguistique, les données à disposition et les compétences techniques requises pour chaque outil. Les relations de famille linguistique jouent un rôle majeur dans l’efficacité d’un outil. Par exemple, pour une langue bantoue, les outils entraînés sur des langues apparentées seront probablement plus performants que ceux conçus pour les langues indo-européennes.

Les données disponibles sont aussi déterminantes. Les systèmes basés sur des règles comme Apertium fonctionnent bien avec peu de textes parallèles puisqu’ils reposent sur des règles linguistiques plutôt que sur de gros jeux de données. À l’inverse, les outils pilotés par l’IA nécessitent plus de données mais peuvent saisir des subtilités qui échappent aux approches basées sur des règles.

Adaptez votre choix à vos ressources et compétences. Par exemple, LUMI convient bien aux linguistes ayant peu d’expertise technique, tandis qu’OpenL Translate offre plus de flexibilité mais requiert une configuration approfondie.

Ne négligez pas le soutien communautaire. Vérifiez si l’outil dispose d’une documentation active, de mises à jour régulières et d’une communauté d’utilisateurs travaillant sur des langues similaires.

Il est aussi important de penser aux besoins d’intégration dès le départ. Assurez-vous que les outils choisis peuvent échanger des formats de données afin d’éviter les problèmes de flux de travail.

Pour les projets de traduction littéraire, BookTranslator.ai mérite d’être exploré. Il est conçu pour maintenir la mise en forme et le style sur un large éventail de langues, y compris les plus rares. Sa fonction de traduction en un clic est particulièrement utile pour les documents complexes, souvent mal gérés par les outils généralistes.

Une fois vos outils sélectionnés, la combinaison des méthodes basées sur des règles et de l’IA peut améliorer vos traductions.

Combiner méthodes basées sur des règles et IA

Pour les langues rares, la combinaison des approches basées sur des règles et sur l’IA donne souvent les meilleurs résultats. Chaque méthode a ses points forts : les systèmes à base de règles offrent de la cohérence, tandis que l’IA excelle dans la compréhension du contexte et l’adaptation de la traduction en fonction du texte environnant.

Une bonne approche de départ consiste à utiliser les systèmes à base de règles pour établir une base solide. Ces systèmes gèrent efficacement la grammaire de base et le vocabulaire courant. Ensuite, affinez le résultat avec des outils d’IA pour traiter les cas où le contexte est essentiel.

Prétraiter avec des règles peut rendre les outils d’IA plus efficaces. Par exemple, les systèmes à base de règles peuvent gérer les noms propres, dates et nombres avant que le texte ne soit soumis au modèle IA. De même, le post-traitement par règles permet de corriger les erreurs courantes générées par l’IA, améliorant la précision globale.

La clé est l’amélioration itérative. Commencez par une traduction basée sur des règles, améliorez-la avec l’IA, puis appliquez des règles supplémentaires pour corriger les problèmes récurrents. Chaque cycle améliore la qualité du rendu final.

Après l’intégration des outils, il convient de se concentrer sur une post-édition systématique.

Post-édition pour une meilleure précision

Les traductions automatiques des langues rares nécessitent presque toujours une révision humaine. Mais plutôt que de corriger au hasard, une approche stratégique donne de meilleurs résultats.

Donnez la priorité aux erreurs les plus impactantes. Les erreurs qui modifient le sens d’une phrase sont plus critiques que les petites fautes de grammaire. Corrigez d’abord les contresens sur les concepts clés avant de vous soucier de la grammaire parfaite.

Identifiez les erreurs récurrentes pour corriger plus efficacement. Plutôt que de rectifier dix fois la même faute, traitez-la systématiquement. Aussi, exploitez au mieux les locuteurs natifs : faites correspondre leur expertise au contenu, qu’il s’agisse de subtilités culturelles ou de vocabulaire technique.

Fixez des critères de qualité clairs. Le niveau d’exactitude requis dépendra de l’objectif de la traduction. Un brouillon interne n’exige pas le même soin qu’un texte destiné à la publication. Des critères clairs évitent la surcorrection et font gagner du temps.

Mettez en place des boucles de retours pour affiner le processus. Par exemple, si certaines erreurs persistent, il peut être utile d’ajuster le choix des outils. Documentez vos décisions d’édition pour guider les futurs réviseurs et améliorer les flux de travail.

L’objectif est de trouver le juste équilibre entre précision et efficacité, en améliorant le résultat automatique sans tout réécrire.

Comparaison des outils open source : avantages et inconvénients

Pour la traduction des langues rares, le choix des outils dépend fortement de vos objectifs, de votre niveau technique et des ressources disponibles. Chaque plateforme a ses propres forces et limites, les connaître permet de prendre une décision éclairée. Ci-dessous, nous exposons les avantages et inconvénients de quelques outils populaires en tenant compte de la précision, de la facilité d’utilisation, de la personnalisation, du coût et des limitations.

BookTranslator.ai se distingue pour la traduction littéraire, notamment pour les fichiers EPUB. Il affiche une précision impressionnante : 95 % pour les paires anglais–catalan et des résultats presque parfaits pour le portugais ^[1]. La plateforme simplifie le processus avec une traduction en un clic tout en conservant la mise en page complexe des EPUB.

En revanche, BookTranslator.ai est très spécialisé sur les fichiers EPUB et fonctionne sur un modèle de paiement à la traduction, à partir de 5,99 $ par 100 000 mots ^[1]. Ce tarif est adapté aux projets de livres mais peut ne pas convenir à des organisations traitant des contenus variés ou volumineux.

Apertium brille par son approche basée sur des règles, offrant une grande cohérence grammaticale. Il est particulièrement utile pour les langues à faibles ressources numériques, car il nécessite peu de données d’entraînement. De plus, son cadre open source permet une personnalisation poussée.

Cependant, Apertium présente une courbe d’apprentissage raide, nécessitant une expertise linguistique pour élaborer des règles efficaces. Il gère mal les traductions sensibles au contexte et les expressions idiomatiques, souvent cruciales dans les projets sur les langues rares.

MateCat est conçu pour la collaboration, ce qui en fait un excellent choix pour les projets communautaires. Sa mémoire de traduction garantit la cohérence sur de grands projets, et il prend en charge de nombreux formats de fichiers. Ses outils collaboratifs permettent à plusieurs traducteurs de travailler simultanément, ce qui est particulièrement utile pour des équipes dispersées.

Cela dit, MateCat dépend fortement des mémoires de traduction existantes (TM) et s’adresse à des flux de travail professionnels, ce qui peut ne pas convenir à tous les utilisateurs.

LUMI offre une option simple et accessible, particulièrement adaptée aux chercheurs académiques et bénévoles. Son interface conviviale nécessite peu de configuration technique et il s’intègre bien à d’autres outils linguistiques tout en acceptant plusieurs formats de données.

En contrepartie, LUMI propose des options de personnalisation limitées et peut avoir du mal à traiter du contenu très spécialisé ou technique.

OpenL Translate offre une flexibilité maximale pour des projets complexes. Sa conception modulaire permet l’intégration de différentes méthodes de traduction et de règles linguistiques personnalisées, ce qui le rend extrêmement adaptable.

L’inconvénient ? OpenL Translate est complexe à mettre en place et à maintenir, nécessitant une expertise technique importante, ce qui peut représenter un obstacle pour certains utilisateurs.

Ces comparaisons soulignent l’importance d’aligner le choix de l’outil sur les exigences spécifiques du projet. Dans de nombreux cas, combiner plusieurs outils dans un même flux de travail permet d’obtenir les meilleurs résultats, en exploitant les atouts de chaque plateforme à différentes étapes du processus de traduction.

Tableau comparatif des outils

Outil	Idéal pour	Précision	Facilité d'utilisation	Personnalisation	Coût	Limitation principale
BookTranslator.ai	Traduction littéraire, fichiers EPUB	Très élevée (95 %+ pour paires rares)	Excellente (un clic)	Limitée	5,99 $-9,99 $/100k mots	Format EPUB uniquement
Apertium	Cohérence basée sur les règles	Élevée pour la grammaire	Modérée	Étendue	Gratuit	Courbe d'apprentissage raide
MateCat	Projets collaboratifs	Bonne avec TM	Bonne	Modérée	Gratuit/Tiers premium	Nécessite une TM existante
LUMI	Recherche académique	Modérée	Excellente	Limitée	Gratuit	Fonctionnalités basiques
OpenL Translate	Projets complexes et personnalisés	Variable	Faible	Étendue	Gratuit	Barrière technique élevée

Le choix du bon outil consiste souvent à trouver l’équilibre entre précision, ressources et compétences techniques. Pour la préservation des langues rares, une combinaison d’outils est généralement la meilleure option pour relever les défis spécifiques à chaque étape du processus de traduction.

Conclusion : Réduire la fracture de l’accessibilité

Le domaine de la traduction des langues rares a fortement progressé grâce à l’innovation open source et aux efforts collaboratifs. Ces avancées ont rééquilibré les chances, donnant aux petites communautés et organisations accès à des outils de traduction auparavant inaccessibles.

L’aspect enthousiasmant est que ces plateformes prouvent que des traductions de qualité ne nécessitent pas toujours des solutions commerciales onéreuses. Elles répondent à des besoins spécifiques. Par exemple, BookTranslator.ai se distingue par sa spécialisation dans la traduction littéraire, garantissant la préservation du sens, du style et même de la mise en page des textes.

Les projets animés par les communautés ont aussi fait leurs preuves. Des équipes de linguistes, développeurs et locuteurs natifs ont créé des ressources qui, dans certains cas, surpassent les méthodes traditionnelles. Cela a un impact particulier pour les langues qui n’attirent pas l’intérêt commercial mais sont d’une grande valeur culturelle.

À mesure que ces outils évoluent, les barrières techniques s’estompent progressivement. Si certaines plateformes exigent encore des compétences techniques, d’autres ont simplifié leur interface, rendant la traduction des langues rares accessible aux chercheurs et bénévoles sans expertise en programmation. Cette diversité d’usages garantit que chaque projet, quels que soient ses moyens, trouve une solution adaptée.

Une approche hybride – combinant systèmes à base de règles, IA et mémoires de traduction – s’impose comme une méthode efficace pour traiter les subtilités que le pur machine learning peut négliger.

Points clés à retenir

L’avenir de la préservation des langues rares dépend de l’implication continue des communautés et des progrès des outils open source. Pour les organisations travaillant sur ces langues, adopter une combinaison d’outils plutôt qu’une solution unique est souvent la meilleure stratégie.

Les outils open source offrent aussi un avantage financier évident. Des plateformes comme BookTranslator.ai montrent comment des solutions spécialisées peuvent répondre efficacement à des besoins uniques sans sacrifier la qualité.

Finalement, la réussite de ces initiatives repose sur la participation active des locuteurs natifs et des communautés linguistiques. Si la technologie fournit le cadre, l’authenticité et la précision des traductions reposent sur ceux qui maîtrisent réellement les subtilités et le contexte de la langue.

Avec les progrès technologiques continus et l’engagement des communautés, nous pouvons amplifier les efforts de traduction des langues rares. Les outils existants font déjà la différence, mais le véritable enjeu est d’élargir ces initiatives et d’assurer une implication durable pour protéger et célébrer la diversité linguistique pour les générations à venir.

FAQ

Comment les outils open source contribuent-ils à la préservation des langues rares ?

Les outils open source sont essentiels à l’effort de préservation des langues rares. Ils fournissent des plateformes accessibles pour documenter et partager des ressources linguistiques telles que des enregistrements audio, des textes écrits et des contenus multimédias. Ces outils permettent aux chercheurs et aux communautés locales de développer des solutions basées sur l’IA pour analyser et revitaliser les langues en danger, favorisant la collaboration et l’innovation.

Ces technologies donnent aussi aux communautés autochtones les moyens de créer des supports pédagogiques, de traduire des contenus et de préserver leur patrimoine. En offrant des options flexibles et économiques, les outils open source jouent un rôle clé pour que les langues rares continuent de prospérer dans la diversité linguistique mondiale.

Quels défis les outils open source rencontrent-ils pour la traduction des langues rares, et comment les surmonter ?

Les outils open source dédiés à la traduction des langues rares font face à plusieurs défis majeurs : manque d’accès aux données d’entraînement, rareté des ressources linguistiques et absence de corpus bilingues. Ces lacunes peuvent entraîner des traductions peu précises. De plus, saisir et préserver les nuances culturelles et contextuelles est une tâche complexe, générant souvent des résultats inconsistants.

Pour relever ces défis, il est crucial de collaborer étroitement avec les linguistes, d’appliquer des méthodes d’augmentation de données et d’adopter des workflows de localisation continue. Ces approches améliorent la qualité des traductions et contribuent à la création de meilleures ressources pour les langues rares.

Pourquoi l’implication communautaire est-elle cruciale pour traduire les langues rares, et comment les locuteurs natifs peuvent-ils aider ?

La participation communautaire joue un rôle central dans la traduction des langues rares. Les locuteurs natifs apportent une compréhension profonde, une précision linguistique et une authenticité que les outils automatisés ne peuvent pas reproduire. Leur expérience garantit que les traductions reflètent le sens réel et le contexte de la langue.

Les locuteurs natifs peuvent aider de multiples façons : traduire des textes, relire les traductions pour vérifier leur exactitude et partager des connaissances sur leur culture. Ils peuvent aussi contribuer à la sauvegarde des langues en participant à des forums en ligne, en produisant du contenu ou en enseignant à d’autres. Ces actions sont essentielles pour garder les langues rares vivantes et accessibles aux générations futures.