# Falcon-Emirati maîtrise l’arabe émirati à 84,83 % > Falcon-Emirati-7B atteint 84,83 % sur Alyah et répond en arabe émirati, avec une adaptation fondée sur des données dialectales et culturelles. Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-10-06 · Signal IA - Order & Chaos Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/falcon-emirati-atteint-8483-pourcent-sur-larabe-emirati Tags : ia, arabe, modèles de langage, données, évaluation, gemini, benchmark, inference --- ## En résumé - Falcon-Emirati-7B est construit sur Falcon-H1-Arabic et cible le dialecte émirati. - Le modèle atteint 84,83 % sur le benchmark Alyah composé de 1 173 questions. - Falcon-Emirati-7B obtient 0,52 en fidélité dialectale, contre 0,05 pour ALLaM-7B-Instruct-preview. **Le signal :** Falcon-Emirati-7B atteint 84,83 % sur Alyah, un benchmark de 1 173 questions émiraties. **Le 6 octobre 2026**, l’équipe de l’Institute for Technological Innovation a présenté Falcon-Emirati-7B. Ce modèle vise la compréhension et la génération de l’arabe émirati. Il s’appuie sur Falcon-H1-Arabic, une famille de modèles arabes à architecture hybride. Cette architecture associe des modèles d’espace d’état Mamba et l’attention Transformer dans chaque bloc. Falcon-Emirati-7B utilise la version de 7 milliards de paramètres. Selon l’équipe, cette taille équilibre la qualité attendue et les coûts d’entraînement et d’inférence. Le modèle cible les conversations quotidiennes, l’humour, la négociation et les récits en dialecte émirati. Ces usages mobilisent aussi le vocabulaire, le ton et les références culturelles locales. ([Article de l’équipe](https://huggingface.co/blog/tiiuae/falcon-emirati)) **Le socle arabe** couvre déjà plusieurs variétés linguistiques. Falcon-H1-Arabic existe en versions de 3, 7 et 34 milliards de paramètres. Selon la version, la famille propose des fenêtres de contexte allant jusqu’à 128 000 ou 256 000 jetons. Son entraînement mélange arabe standard moderne, dialectes du Golfe, levantin, égyptien et maghrébin, ainsi que des données anglaises et multilingues. Falcon-Emirati-7B spécialise cette base dans le vocabulaire, la grammaire et les références émiraties. L’équipe explique que l’arabe émirati est surtout parlé et apparaît moins souvent à l’écrit en ligne. Les proverbes, la poésie nabatie et les expressions idiomatiques ajoutent une dimension non littérale. Cette adaptation ne se réduit donc pas à remplacer des mots. ## Falcon-Emirati combine trois sources **Les données dialectales** proviennent de sites et de forums émiratis. L’équipe indique avoir retenu des contenus écrits nativement dans le dialecte, sans traduction ni translittération depuis l’arabe standard moderne. Ces textes documentent les formulations quotidiennes et les échanges naturels entre dialecte émirati et arabe standard. Une deuxième source rassemble des documents en arabe standard sur la culture, le patrimoine, l’histoire, les valeurs et les normes sociales des Émirats. Ces contenus servent à ancrer les réponses dans les sujets émiratis. Enfin, l’équipe a produit des données synthétiques pour couvrir davantage de situations conversationnelles. Des glossaires, dictionnaires et règles de style encadraient cette génération afin de limiter les formulations jugées peu naturelles. **L’[évaluation](/signal-ia/actu/google-affirme-que-ses-agents-ont-bati-un-systeme-dexploitation) combine** des avis de locuteurs natifs et un score automatique. Des Émiratis ont jugé la naturalité, le ton et l’adéquation culturelle des réponses. Le benchmark Alyah comprend 1 173 questions à choix multiple recueillies auprès de locuteurs natifs. Il couvre les salutations, l’étiquette, le langage figuré, le patrimoine et la poésie émiratie. Falcon-Emirati-7B obtient 84,83 %, devant les autres modèles arabes et multilingues comparés par l’équipe. Une seconde évaluation mesure la génération ouverte sur les mêmes questions. Gemini 3.7 Flash a évalué la correction du contenu et la fidélité au dialecte. Cette méthode distingue donc la bonne réponse du registre linguistique réellement produit. ## Le dialecte distingue les modèles **La fidélité dialectale** atteint 0,52 pour Falcon-Emirati-7B dans l’évaluation ouverte. ALLaM-7B-Instruct-preview obtient 0,05, gemma-3-27b-it 0,03, Jais-2-8B-Chat 0,02 et Fanar-2-27B-Instruct pratiquement 0,00. Selon l’équipe, Falcon-Emirati-7B est le seul des cinq modèles à répondre régulièrement dans le dialecte demandé. Fanar-2-27B-Instruct s’abstient dans 26,2 % des cas, contre moins de 5 % pour chacun des quatre autres modèles. Son score de correction avec crédit partiel atteint 0,27. Le modèle Falcon est disponible pour un essai via [son interface de démonstration](https://chat.falconllm.tii.ae/?model=Falcon-Emirati-7B). Les détails du [benchmark](/signal-ia/actu/ai2-devoile-olmo-eval-pour-traquer-les-vrais-progres) sont également publiés dans [l’étude ACL](https://aclanthology.org/2026.acl-long.963/).