Note : une version v2 bidirectionnelle est disponible et recommandee : cheriftenga/nllb-200-distilled-600M-ewe-lora-v2. Elle ameliore fortement le sens EWE -> FR (52,24 chrF++ contre 37,52).

Modele de traduction automatique francais <-> ewe (ewe, langue gbe parlee au Togo et au Ghana), obtenu par fine-tuning LoRA de facebook/nllb-200-distilled-600M sur le corpus cheriftenga/tg-nlp-toolkit-fr-ewe-v0.3.

Projet : toolkit NLP pour langues a faibles ressources du Togo (ewe, kabiyè). Ce modele est la premiere pierre : un traducteur FR <-> EWE adapte a l'ewe du Togo (littoral de Lome) et au domaine sante/administration (grilles thematiques en cours de traduction manuelle).

Resultats

Scores officiels (test de reference verifie, 241 paires)

Scores mesures sur le test de reference verifie a 100 % (241 paires, double validation par 2 locuteurs natifs independants, 97 % de concordance entre verificateurs, arbitrage final) :

Methode	Direction	chrF++	BLEU
Baseline NLLB zero-shot	FR -> EWE	37,22	11,17
Fine-tuning LoRA	FR -> EWE	47,39	22,20
Baseline NLLB zero-shot	EWE -> FR	38,14	14,92
Fine-tuning LoRA	EWE -> FR	37,52	15,15

Gain FR -> EWE : +10,17 chrF++ et +11,03 BLEU par rapport au zero-shot : le corpus apporte un gain reel, fort et significatif.

EWE -> FR : le modele v1 n'a ete entraine que dans le sens FR -> EWE ; le sens inverse ne progresse donc pas (leger recul en chrF++, +0,23 BLEU). Le fine-tuning v2 (bidirectionnel, paires inversees) vise a corriger ce point faible.

Scores sur le split test auto-aligne (6 564 paires, pour comparaison)

Methode	Direction	chrF++	BLEU
Baseline NLLB zero-shot	FR -> EWE	34,96	11,38
Fine-tuning LoRA	FR -> EWE	41,83	18,71
Baseline NLLB zero-shot	EWE -> FR	33,76	13,53
Fine-tuning LoRA	EWE -> FR	33,35	13,69

Exemples (FR -> EWE, apres fine-tuning)

Francais	Reference	Prediction
C'est une drôle de question, non ?	Ðe biabia sia mele vevie ŋutɔ oa?	Ðe biabia sia mewɔ nuku ŋutɔ oa?
Les Juifs enterraient leurs morts tout de suite après leur décès, en général dans la journée même.	Yudatɔwo ɖia woƒe ame kukuwo kaba, zi geɖe le ŋkeke si dzi amea ku le.	Yudatɔwo ɖia woƒe ame kukuwo enumake le woƒe ku megbe, zi geɖe le ŋkeke ma ke dzi.

Utilisation

Le modele publie est l'adaptateur LoRA uniquement : il doit etre charge sur le modele de base avec peft.

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
from peft import PeftModel

REPO = "cheriftenga/nllb-200-distilled-600M-ewe-lora"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(REPO)
base = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M")
model = PeftModel.from_pretrained(base, REPO)
model.eval()

def traduire(texte, src="fra_Latn", tgt="ewe_Latn"):
    tokenizer.src_lang = src
    enc = tokenizer(texte, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=128)
    gen = model.generate(
        **enc,
        forced_bos_token_id=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tgt),
        max_new_tokens=128,
        num_beams=4,
    )
    return tokenizer.batch_decode(gen, skip_special_tokens=True)[0]

print(traduire("Comment vas-tu ?"))

Codes NLLB : fra_Latn (francais), ewe_Latn (ewe).

Donnees d'entrainement

Corpus cheriftenga/tg-nlp-toolkit-fr-ewe-v0.3 (65 640 paires : train 52 512 / dev 6 564 / test 6 564), assemble depuis :

Source	Paires	Licence
Bible ewe 1913 + Segond 1910 (alignement verset a verset)	~16 000	domaine public
OPUS NLLB ee-fr v1 (filtre qualite : ewe-ness, liste noire)	~49 600	ODC-By (attribution requise)

Limitations

Ewe ancien vs moderne : une partie des donnees vient de la Bible 1913 (orthographe ancienne). Le modele herite de ce melange ; la cible long terme est l'ewe parle actuel (Lome).
Direction EWE -> FR : le modele v1 est unidirectionnel (entraine uniquement FR -> EWE) ; le sens inverse ne progresse pas (leger recul en chrF++). Le fine-tuning v2 (bidirectionnel) vise a le corriger.
Defauts connus : redondances occasionnelles, artefacts de tokenisation (ex. "Wo- kpoe").
Domaine : principalement religieux/generaliste ; les domaines sante/administration seront couverts par la traduction manuelle des grilles thematiques (en cours).

Licence et attribution

Modele : cc-by-nc-sa-4.0 — licence heritee du modele de base NLLB-200 (Meta AI, CC-BY-NC-SA-4.0). Usage non commercial sans accord distinct.
Donnees : domaine public (Bible 1913, Segond 1910) + ODC-By (OPUS/NLLB — attribution : https://opus.nlpl.eu/).

Auteurs

TENGA Cherif Abdel Azize (Ingenieur IA)

Citation

bibtex

@misc{tengue2026ewelora,
  title={NLLB-200-distilled-600M fine-tune LoRA FR-EWE},
  author={Tengue, Cherif},
  year={2026},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/cheriftenga/nllb-200-distilled-600M-ewe-lora}}
}