Cohere Lance Tiny Aya : IA Multilingue pour 70+ Langues
Et si l’intelligence artificielle cessait d’être un luxe réservé aux langues dominantes comme l’anglais ? Imaginez un outil capable de comprendre et de s’exprimer avec aisance en amharique, en zoulou, en letton ou en tagalog, même là où la connexion internet est un rêve lointain. C’est précisément cette promesse que vient de concrétiser la startup torontoise Cohere avec sa nouvelle famille de modèles Tiny Aya.
Le 17 février 2026, Cohere a officialisé le lancement d’une série de modèles compacts et multilingues qui bouleversent les approches traditionnelles en matière d’IA conversationnelle. Loin des géants aux centaines de milliards de paramètres, Tiny Aya mise sur l’efficacité, l’inclusion linguistique et surtout l’accessibilité réelle dans des contextes souvent oubliés par la Silicon Valley.
Une révolution discrète mais puissante
Derrière ce nom poétique se cache une ambition très concrète : démocratiser l’accès à une IA de qualité dans plus de 70 langues, y compris de nombreuses langues africaines, asiatiques et européennes peu représentées dans les grands datasets mondiaux. Cohere ne cherche pas à concurrencer directement les mastodontes en termes de taille brute, mais plutôt en pertinence culturelle et en sobriété énergétique.
Le modèle de base, Tiny Aya-Base, compte environ 3,35 milliards de paramètres. À titre de comparaison, c’est environ cent fois moins que certains concurrents les plus connus. Pourtant, cette compacité est assumée comme un choix stratégique plutôt qu’une contrainte technique.
Quatre modèles complémentaires pour une couverture fine
Plutôt que de proposer un unique modèle universel, Cohere a développé une stratégie modulaire astucieuse :
- Tiny Aya-Base → version générique multilingue
- Tiny Aya-Global → version affinée pour un usage conversationnel général
- Tiny Aya-Earth → optimisée pour les langues d’Afrique et du Moyen-Orient occidental
- Tiny Aya-Fire → focalisée sur le sous-continent indien et les langues sud-asiatiques
- Tiny Aya-Water → particulièrement performante en Asie-Pacifique et en Europe
Cette segmentation géo-linguistique permet à chaque variante de plonger plus profondément dans les spécificités culturelles et idiomatiques de son aire de spécialisation, offrant ainsi des réponses plus naturelles et culturellement justes.
« La future de l’IA multilingue ne sera pas un unique modèle géant, mais un écosystème riche et diversifié, façonné par de multiples voix. »
– Blog officiel de Cohere, février 2026
Pourquoi la légèreté change tout
Dans beaucoup de régions du monde, la bande passante reste limitée, les data centers sont rares et le coût de l’accès au cloud prohibitif. Tiny Aya a été conçu dès le départ pour fonctionner localement, sur un ordinateur portable standard, une tablette ou même certains smartphones récents.
Cette capacité à opérer hors ligne ouvre des perspectives inédites :
- Traduction instantanée dans des salles de classe reculées
- Support éducatif pour des étudiants apprenant des langues rares
- Outils d’aide à la rédaction pour des journalistes travaillant en langues minoritaires
- Assistants vocaux locaux pour des communautés autochtones ou migrantes
- Recherche académique sur les langues peu dotées sans dépendre d’API payantes
En rendant l’IA accessible sans connexion permanente, Cohere s’attaque à l’un des plus grands freins à l’adoption massive de l’intelligence artificielle dans les pays du Sud et dans les zones rurales des pays développés.
Cohere : l’outsider canadien qui monte
Fondée en 2019 par d’anciens chercheurs de Google, Cohere a toujours misé sur la différenciation par le multilinguisme. Là où beaucoup se contentaient d’ajouter quelques langues en post-training, l’équipe canadienne a investi massivement dans la collecte et la curation de données non-anglophones de qualité.
Cette stratégie porte aujourd’hui ses fruits. L’entreprise affiche une croissance impressionnante : valorisation à 7 milliards USD, revenus annuels récurrents dépassant les 240 millions USD en 2025, bureaux ouverts en Asie et en Europe, partenariats stratégiques (notamment avec Fujitsu au Japon), et même des contrats significatifs avec le gouvernement canadien qui voit en Cohere l’un de ses « champions » nationaux en IA.
Joelle Pineau, Chief AI Officer, expliquait récemment lors d’un dîner avec la presse que de nombreux clients asiatiques et européens apprécient particulièrement la compétence linguistique locale des modèles Cohere, un avantage compétitif devenu déterminant dans plusieurs marchés.
Les défis qui restent à relever
Malgré ces avancées, plusieurs obstacles demeurent. La qualité des données d’entraînement pour certaines langues reste inégale. Même avec des optimisations poussées, un modèle de 3,35 milliards de paramètres ne peut rivaliser en profondeur encyclopédique avec des modèles cent fois plus grands sur des sujets très spécialisés.
De plus, la course à la performance brute continue : chaque mois voit apparaître des modèles plus puissants. Cohere devra donc maintenir un rythme d’innovation très soutenu pour ne pas se faire distancer sur le plan technique tout en préservant son positionnement inclusif.
Vers un futur réellement multilingue ?
Tiny Aya pourrait marquer un tournant dans la manière dont nous concevons l’intelligence artificielle à l’échelle mondiale. En choisissant délibérément de ne pas tout miser sur la taille, Cohere propose une alternative crédible à l’hégémonie des modèles monolingues géants.
Si cette approche se confirme dans les usages réels — et surtout si les communautés concernées s’approprient ces outils —, nous pourrions assister à une véritable renaissance linguistique numérique. Des langues menacées pourraient trouver dans ces modèles légers un outil de préservation et de transmission inattendu.
Pour l’instant, le pari est audacieux. Mais à Toronto, on semble convaincu que l’avenir de l’IA ne se jouera pas uniquement dans les data centers géants, mais aussi — et surtout — dans les salles de classe, les centres communautaires et les villages les plus reculés de la planète.
Et vous, pensez-vous que des modèles plus petits mais culturellement plus ancrés représenteront vraiment l’avenir du secteur ?