Prise en charge multilingue

Aperçu

Claude démontre de solides capacités multilingues, avec des performances particulièrement élevées dans les tâches « zero-shot » (sans exemple préalable) dans de nombreuses langues.

Claude est compétent dans de nombreuses langues au-delà de celles évaluées dans le tableau suivant. Testez avec toutes les langues pertinentes pour vos cas d’utilisation spécifiques.

Données de performance

Le tableau suivant présente les scores zero-shot des modèles Claude sur Global-MMLU, qui étend le jeu de test « Massive Multitask Language Understanding » (compréhension linguistique multitâche massive), ou MMLU, à 42 langues. Chaque score est exprimé en pourcentage du score en anglais du même modèle :

Tous les scores utilisent l’« adaptive thinking » (réflexion adaptative) avec l’« effort level » (niveau d’effort) max. Les scores excluent les questions bloquées par les « safety classifiers » (classificateurs de sécurité) ou restées sans réponse. Pour chaque score du tableau, au plus 1,7 % des questions sont exclues.

Définir la langue de réponse

Claude déduit la langue de réponse à partir de la conversation, mais pour les applications en production, vous devriez indiquer explicitement la langue cible. L’endroit le plus fiable pour le faire est le « system prompt » (invite système), qui maintient l’instruction stable à chaque tour d’une conversation.

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    system="Always respond in French, regardless of the language the user writes in.",
    messages=[{"role": "user", "content": "How do I reset my password?"}],
)

print(message.content)

Si votre application permet aux utilisateurs de choisir une langue au moment de l’exécution, insérez ce choix dans l’invite système plutôt que de compter sur Claude pour le déduire du message de l’utilisateur. Pour traduire entre deux langues spécifiques, nommez les deux : Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.

Bonnes pratiques

Lorsque vous travaillez avec du contenu multilingue :

1. Fournissez un contexte linguistique clair : bien que Claude puisse détecter automatiquement la langue cible, indiquer explicitement les langues d’entrée et de sortie que vous souhaitez améliore la fiabilité. Pour une meilleure fluidité, vous pouvez demander à Claude d’utiliser « un langage idiomatique comme s’il était un locuteur natif ».
2. Utilisez les écritures natives : soumettez le texte dans son écriture native plutôt qu’en translittération pour des résultats optimaux.
3. Tenez compte du contexte culturel : une communication efficace nécessite souvent une sensibilité culturelle et régionale qui va au-delà de la simple traduction.

Suivez également les recommandations générales de l’aperçu de l’ingénierie de prompts pour améliorer davantage la qualité des résultats.

Considérations relatives à la prise en charge des langues

• Claude traite les entrées et génère des sorties dans la plupart des langues du monde qui utilisent des caractères Unicode standard.
• Les performances varient selon la langue, avec des capacités particulièrement élevées dans les langues largement parlées.
• Même dans les langues disposant de moins de ressources numériques, Claude conserve des capacités significatives.

Prochaines étapes

Disponibilité