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 Thomas de 2017 en Californie n'étaient initialement disponibles qu'en anglais, ce qui a empêche des centaines de résidents latinos d'avoir accès aux informations vitales et aux évacuations.
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 traductions pour les alertes d'urgence, les non-anglophones sont confrontés à un désavantage vital et n'ont pas accès à des informations importantes, telles que les avertissements des inondations, les itinéraires d'évacuation et les notifications d'air dangereux, lors des événements météorologiques extrêmes.
« S'il y a une erreur de traduction dans un rapport météorologique traduit et que quelqu'un prend les mauvaises mesures en se fondant sur cette mauvaise traduction, cette personne pourrait être blessée ou même tuée à cause de cela », a déclaré Phil Stiefel, responsable des solutions Lilt à Axios.
Cependant, des organisations du secteur public, telles que le National Weather Service, s'associent avec Lilt pour combler le fossé d'accessibilité linguistique avec les 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 incorporant un mélange de logiciels et de traducteurs humains, la plate-forme Lilt apprend des linguistes en temps réel à l'aide d'un réseau neuronal, ou d'un système informatique modelé librement sur le cerveau, qui continue d'apprendre et de s'améliorer avec plus de données sont introduites dans le système.
• L'équipe derrière Lilt, qui a récolté 55 millions de dollars dans la série C au début de l'année, commercialise sa vitesse de traduction avec un taux d'au moins trois fois plus rapide que les autres services de traduction, tout en apprenant l'argot et les dialectes régionaux.
• Le logiciel est utilisé par les prévisionnistes humains au bureau de prévision de NWS, avec le moteur IA suggérant la traduction des traducteurs avec lesquels ils travaillent, tout en stockant activement tous leurs commentaires. »
« À partir de ces projets [pilote d'IA] [avec Lilt ], nous espérons apprendre la faisabilité de l'application de l'automatisation pour gagner en efficacité avec les délais de traduction tout en réduisant le fardeau de la traduction pour notre personnel, en particulier lors des événements météorologiques dangereux critiques », a déclaré Monica Bozeman, responsable de la traduction linguistique automatisée au bureau central de traitement de NWS, à Axios.
À l'avenir, le partenariat stratégique et technologique de pointe de Lilt avec le service météorologique national (NWS) aura 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.