Un article de Nari Yoo, professeure à l’École de travail social de l’Université du Michigan et membre du conseil d’administration de MAP, et de Kim Youngah, directrice de MAP, « Agentic LLM for Information Access among Refugees: A Field Report from a Resource-Constrained Organization », paraît dans le 5e atelier NLP for Positive Impact (NLP4PI), organisé avec EMNLP 2026 à Budapest, en Hongrie, du 24 au 29 octobre 2026.
Même traduite dans la langue d’une personne réfugiée, une annonce officielle reste difficile à suivre quand l’original coréen est rédigé dans un style administratif. L’article rend compte de ce qui s’est passé quand MAP a placé un grand modèle de langage avant l’étape de traduction de Refugee News, service qu’elle gère depuis 2018. Défini avec l’équipe qui répond aux questions des personnes réfugiées, le modèle réécrit le texte coréen en langage simple, explique les termes propres à la Corée, vérifie si les chiffres et les délais sont dépassés et aligne les noms d’organismes sur un glossaire avant la traduction en sept langues.
Cette méthode a couvert la plupart des articles et raccourci les phrases, mais elle a aussi produit des erreurs qu’une simple traduction ne produit pas. Les étapes autorisées à chercher sur le web ont corrigé ce qu’aucune traduction ne pouvait corriger, et ce sont aussi elles qui ont produit toutes les erreurs graves relevées, y compris des mises à jour de politiques erronées.