Cet article présente TranSlider, un outil d'IA permettant de communiquer efficacement du contenu scientifique au grand public. TranSlider propose des traductions personnalisées de textes scientifiques en fonction du profil de l'utilisateur (par exemple, ses centres d'intérêt, son lieu de résidence et son niveau d'éducation). Les utilisateurs peuvent ajuster le niveau de personnalisation grâce à un curseur allant de 0 (pertinence faible) à 100 (pertinence forte), et les traductions sont générées à l'aide d'un modèle linguistique à grande échelle (MLH). Une étude exploratoire menée auprès de 15 participants a examiné l'utilité de la traduction personnalisée basée sur l'IA et l'impact des fonctionnalités de lecture interactive sur la compréhension et l'expérience de lecture. Les résultats ont montré que les participants privilégiant un niveau de personnalisation élevé privilégiaient les traductions pertinentes et contextualisées, tandis que ceux privilégiant un niveau de personnalisation faible préféraient les traductions concises et subtilement contextualisées. De plus, les participants ont indiqué que la lecture simultanée de plusieurs traductions améliorait leur compréhension du contenu scientifique. Sur la base de ces résultats, nous discutons de plusieurs implications pour la conception d'interfaces adaptatives facilitant la communication scientifique et favorisant l'harmonie entre l'humain et l'IA.
