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Bonne pratique Importée

VLibras — l'Avatar d'IA Neuronale en Libras du Brésil Présent sur Plus de 120 000 Sites Publics

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Le gouvernement fédéral brésilien impose l'avatar d'IA neuronale VLibras — créé par le laboratoire LAVID de l'UFPB — traduisant le portugais en langue des signes brésilienne en temps réel. Présent sur plus de 120 000 sites publics, avec 40 millions d'accès quotidiens.

120,000+
Sites gouvernementaux et partenaires intégrant le widget (2025)
~40,000,000
Accès quotidiens (2025)
~3,000,000
Traductions par mois (2025)
127,000+
Corpus d'entraînement de paires de phrases portugais-Libras (VLibrasBD)
up to 12.73%
Amélioration de la qualité de traduction sur le benchmark BLEU
12,000+ signs
Vocabulaire de signes
VLibras — l'Avatar d'IA Neuronale en Libras du Brésil Présent sur Plus de 120 000 Sites Publics VLibras — l'Avatar d'IA Neuronale en Libras du Brésil Présent sur Plus de 120 000 Sites Publics

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGISP) & LAVID/UFPB
Période
2016–2025
Mots-clés
digital government, accessibility, sign language, public services

Contexte

Le gouvernement fédéral brésilien impose que les services numériques publics soient accessibles aux citoyens sourds, et depuis 2015 le Laboratoire d'Applications Vidéo Numériques (LAVID) de l'Université fédérale de Paraíba (UFPB) développe VLibras, une suite d'outils gratuits et ouverts qui traduit automatiquement le texte et l'audio en portugais vers un avatar 3D animé exécutant la langue des signes brésilienne (Libras).

Objectifs

Le programme vise à rendre les sites et documents publics accessibles en temps réel aux citoyens sourds sans nécessiter d'interprète humain à chaque interaction, initialement construit en partenariat avec le ministère de la Planification (devenu le ministère de la Gestion et de l'Innovation dans les Services Publics) et le ministère des Droits de l'Homme et de la Citoyenneté.

Activités

Le moteur de traduction est passé d'une synthèse à base de règles à des architectures de traduction automatique neuronale, dont des modèles Transformer et ByT5, entraînés sur le corpus VLibrasBD comptant plus de 127 000 paires de phrases portugais-Libras, et le vocabulaire de signes a dépassé les 12 000 signes grâce à une expansion continue assistée par la communauté via la plateforme collaborative WikiLibras.

Résultats

En 2025, le widget est intégré à plus de 120 000 sites gouvernementaux et partenaires brésiliens, totalisant environ 40 millions d'accès quotidiens et 3 millions de traductions par mois ; une évaluation académique récente rapporte une amélioration de la qualité de traduction pouvant atteindre 12,73 % sur les benchmarks BLEU, et en 2024 le projet a reçu une reconnaissance internationale de l'initiative Zero Project, basée à Vienne et dédiée à l'innovation dans le handicap.

Conclusions

Des évaluations académiques et d'utilisateurs indépendantes notent que l'avatar peine encore à reproduire les expressions faciales et le langage corporel grammaticalement essentiels en Libras, les autorités brésiliennes elles-mêmes présentent VLibras comme un complément et non un substitut aux interprètes humains, et le recours continu à la correction participative via WikiLibras reflète une pénurie structurelle de vastes jeux de données annotées en Libras, un défi partagé par la plupart des systèmes d'IA pour langues des signes.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans)
Personnel et compétences
Digital Video Applications Lab (LAVID) researchers and engineers at the Federal University of Paraíba (UFPB), Ministry of Management and Innovation in Public Services (MGISP), Ministry of Human Rights and Citizenship, WikiLibras crowdsourced community contributors

Conditions de réussite

  • A federal accessibility mandate requiring public digital services to be usable by Deaf citizens
  • A sustained multi-year partnership between two federal ministries and a university research lab
  • A crowdsourced correction and vocabulary-expansion platform (WikiLibras) to offset the scarcity of annotated Libras training data

Modes d’échec courants

  • The avatar still struggles to reproduce facial expressions and body language that are grammatically essential in Libras
  • Reliance on crowdsourced correction reflects a continuing structural scarcity of large annotated Libras datasets
  • A parallel private Libras avatar used by some municipalities shows the market has not converged on one standard

Habituellement financé par

National / regional programmes Own resources / municipal budget

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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