Cet article propose un cadre de discussion multi-agents pour améliorer l'adaptabilité des modèles linguistiques à grande échelle (MLE) à divers contextes culturels. Contrairement aux approches conventionnelles à un seul LE et à un seul tour, nous nous concentrons sur l'exploitation des atouts de plusieurs LE complémentaires pour améliorer l'adaptabilité culturelle. Nous présentons deux variantes du cadre de discussion multi-agents, dans lesquelles deux agents basés sur un LE discutent de scénarios culturels et parviennent collectivement à une décision finale : l'une où les agents LE discutent exclusivement et l'autre où ils sélectionnent et réfléchissent dynamiquement sur la discussion. À l'aide de sept LE pondérés ouverts et de 21 combinaisons de LE, nous évaluons le cadre par rapport à la référence NormAd-ETI pour les normes d'étiquette sociale dans 75 pays. Nous constatons que la discussion améliore à la fois la précision globale et l'équité culturelle par rapport à une référence LE unique. Plus précisément, nous démontrons que la discussion multi-agents permet à des LE relativement petits (7 à 9 milliards de paramètres) d'atteindre une précision comparable à celle de modèles beaucoup plus grands (27 milliards de paramètres).
