L'inaccessibilité aux alertes météorologiques a eu de graves conséquences. Les systèmes d'alerte fédéraux, étatiques et locaux en une seule langue ont entraîné un risque accru pour les non-anglophones dans les conditions météorologiques dangereuses. Par exemple, une étude de 2020 a révélé que les avertissements d'urgence lors de l'incendie de Thomas en Californie en 2017 étaient initialement disponibles uniquement en anglais, ce qui a fait que des centaines de résidents latino/américains ignorent des informations et des évacuations vitales.
Malheureusement, ces incidents ne sont pas rares. les barrières linguistiques aux alertes météorologiques mondiales ont fait que des non-anglophones ont raté des évacuations et subi des blessures graves ou pire. Sans traduction pour les alertes d'urgence, les personnes qui ne parlent pas anglais sont désavantagées pour leur vie et n'ont pas accès à des informations importantes, telles que les avertissements d'inondation, les itinéraires d'évacuation et les avis de mauvaise qualité dans l'air lors de phénomènes météorologiques extrêmes.
« S'il y a une erreur de traduction dans un rapport météo traduit et que quelqu'un prend la mauvaise mesure en raison de cette traduction manquée, alors quelqu'un pourrait se blesser ou même être tué à cause de cela », a déclaré Phil Stiefel, responsable des solutions chez LILT.
Cependant, des organisations du secteur public, comme le Service météorologique national, s'associent à LILT pour combler le fossé en matière d'accessibilité linguistique avec des technologies de traduction innovantes. Des outils tels que les mémoires de traduction (MT) et l'intelligence artificielle (IA) peuvent aider et servir les traductions en temps réel pour envoyer des alertes d'urgence plus rapidement et avec plus de précision.
Selon Axios :
« En intégrant un mélange de traducteurs logiciels et humains, la plateforme LILT apprend des linguistes en temps réel à l'aide d'un réseau neuronal ou d'un système informatique modélisé librement sur le cerveau, qui ne cesse d'apprendre et de s'améliorer à mesure que de plus en plus de données sont introduites dans le système.
L'équipe derrière LILT, qui plus tôt cette année a recueilli 55 millions de dollars de série C, commercialise sa vitesse de traduction au rythme d'au moins trois fois plus rapide que celle des autres services de traduction, tout en apprenant l'argot et les dialectes régionaux.
Le logiciel est utilisé par les prévisionnistes humains du bureau de prévision de NWS, le moteur d'IA suggérant une traduction avec laquelle les traducteurs peuvent travailler, tout en stockant activement toutes leurs informations. »
« Grâce à ces projets [pilotes d'IA] [avec LILT], nous espérons apprendre la faisabilité d'appliquer l'automatisation pour gagner en efficacité avec les délais de livraison de la traduction tout en réduisant le fardeau de la traduction pour notre personnel, surtout lors des événements météorologiques critiques dangereux », partage avec Axios, Monica Bozeman, responsable de la traduction automatique du langage au bureau central de traitement de la NWS.
Pour l'avenir, la technologie de pointe et le partenariat stratégique de LILT avec NWS auront un impact remarquable sur les systèmes d'alerte météorologique en traduisant le contenu dans de nouvelles langues que NWS n'a jamais prises en charge auparavant. L'intelligence artificielle et les traductions automatiques seront essentielles pour traiter l'inaccessibilité linguistique et transformer la façon dont les décisions vitales sont partagées lors des événements météorologiques extrêmes.
