Update translations, add French language

_locales/fr/machine-learning-jsdoc-strings.json

@@ -0,0 +1,15 @@
+{
+  "ml.getCertainty": "Obtenez la certitude d'un événement en pourcentage (0 à 100).",
+  "ml.getCertainty|param|event": "l'une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé",
+  "ml.isDetected": "Teste si un événement d'apprentissage est détecté.",
+  "ml.isDetected|param|event": "l'une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé",
+  "ml.onStart": "Faire quelque chose quand un événement d'apprentissage est détecté.",
+  "ml.onStart|param|body": "code à exécuter",
+  "ml.onStart|param|event": "l'une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé",
+  "ml.onStop": "Faire quelque chose quand un événement d'apprentissage n'est plus détecté.",
+  "ml.onStopDetailed": "Faire quelque chose quand un événement d'apprentissage n'est plus détecté.",
+  "ml.onStopDetailed|param|body": "code à exécuter",
+  "ml.onStopDetailed|param|event": "l'une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé",
+  "ml.onStop|param|body": "code à exécuter",
+  "ml.onStop|param|event": "l'une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé"
+}

_locales/fr/machine-learning-strings.json

@@ -0,0 +1,12 @@
+{
+  "ml.event.Unknown|block": "inconnu",
+  "ml.getCertainty|block": "certitude (\\%) ML $event",
+  "ml.isDetected|block": "ML $event détecté",
+  "ml.onStart|block": "au démarrage de ML $event",
+  "ml.onStopDetailed|block": "à l'arrêt de ML $event $duration (ms)",
+  "ml.onStop|block": "à l'arrêt de ML $event",
+  "ml|block": "Apprentissage automatique",
+  "{id:category}Ml": "Ml",
+  "{id:category}MlEvent": "MlEvent",
+  "{id:group}micro:bit (V2)": "micro:bit (V2)"
+}

bin/update-translations.sh

@@ -17,11 +17,11 @@ if [ $# -eq 0 ]; then
   exit 1
 fi
 
-languages="ca es-ES ja ko nl pl pt-BR zh-TW"
+languages="ca es-ES fr ja ko nl pl pt-BR zh-TW"
 
 for language in $languages; do
     lower="${language,,}"
-    prefix="${1}/${language}"
+    prefix="${1}/${language}/new/makecode-extensions/pxt-microbit-ml"
     cp "${prefix}/ui.en.json" "simx/lang/ui.${lower}.json"
 
     mkdir -p "_locales/${language}"

docs/_locales/fr/ml_get_event_certainty.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# certitude (%) ML
+
+Récupère la dernière valeur de certitude pour une action ML.
+
+```sig
+ml.getCertainty(ml.event.Unknown)
+```
+
+Le modèle ML s'exécute plusieurs fois par seconde et calcule une valeur de certitude pour chaque action. L'action estimée est l'action avec la plus grande certitude. Une action ne peut pas être l'action estimée lorsque sa certitude est inférieure au point de reconnaissance. Certains programmes peuvent avoir besoin d'utiliser directement les valeurs de certitude, par exemple pour les afficher ou les enregistrer. La plupart des programmes peuvent utiliser l'action estimée au lieu des valeurs de certitude.
+
+## Paramètres
+
+- **événement** : une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé.
+
+## Retours
+
+- un pourcentage en [nombre](/types/number) de 0 à 100, représentant la certitude du modèle ML que c'est l'action en cours. La certitude pour `inconnu` est toujours 0.
+
+## Exemple
+
+Cet exemple montre la certitude du modèle ML, exprimée en pourcentage, que l'action en cours est `applaudir` toutes les secondes.
+
+```blocks
+loops.everyInterval(1000, function () {
+    basic.showNumber(ml.getCertainty(ml.event.Clapping))
+})
+```
+
+```package
+machine-learning-help-stubs=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml-help-stubs#v0.0.1
+machine-learning=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml#v1.0.8
+```

docs/_locales/fr/ml_is_event_detected.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# ML détecté
+
+Vérifie si une action ML est l'action estimée.
+
+```sig
+ml.isDetected(ml.event.Unknown)
+```
+
+Le modèle ML met à jour son action estimée plusieurs fois par seconde. Cette fonction renvoie `true` si l'action choisie est actuellement estimée. Utilisez la valeur booléenne pour prendre des décisions logiques dans votre programme.
+
+Certains programmes seront plus faciles à écrire en utilisant les gestionnaires d'événements « au démarrage de ML » et « à l'arrêt de ML » à la place.
+
+## Paramètres
+
+- **événement** : une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé. La valeur spéciale `unknown` représente le cas où aucune action n'a une certitude au-dessus du point de reconnaissance.
+
+## Retours
+
+- une valeur [boolean](/types/boolean) qui est `true` si l'action ML est l'action estimée, `false` si l'action ML n'est pas l'action estimée.
+
+## Exemple
+
+Cet exemple affichera une icône de coche sur l'écran LED si l'action estimée est `applaudir` au moment où l'instruction conditionnelle est vérifiée.
+
+```blocks
+basic.forever(function () {
+    if (ml.isDetected(ml.event.Clapping)) {
+        basic.showIcon(IconNames.Yes)
+    }
+})
+```
+
+```package
+machine-learning-help-stubs=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml-help-stubs#v0.0.1
+machine-learning=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml#v1.0.8
+```

docs/_locales/fr/ml_on_event_start.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# au démarrage de ML
+
+Démarrer un [gestionnaire d'événements](/reference/event-handler) (partie du programme qui s'exécutera quand quelque chose se passe). Ce gestionnaire fonctionne lorsque l'action estimée du modèle ML passe à l'action que vous avez sélectionnée.
+
+```sig
+ml.onStart(ml.event.Unknown, function () {
+})
+```
+
+Le modèle ML met à jour son action estimée plusieurs fois par seconde, mais ce gestionnaire d'événements ne s'exécute que lorsque l'action estimée change.
+
+## Paramètres
+
+- **événement** : une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé. La valeur spéciale `unknown` représente le cas où aucune action n'a une certitude au-dessus du point de reconnaissance.
+
+## Exemple
+
+Cet exemple joue une mélodie musicale en arrière-plan lorsque l'action `applaudir` a une certitude au-dessus du point de reconnaissance.
+
+```blocks
+ml.onStart(ml.event.Clapping, function () {
+    music._playDefaultBackground(music.builtInPlayableMelody(Melodies.Dadadadum), music.PlaybackMode.InBackground)
+})
+```
+
+```package
+machine-learning-help-stubs=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml-help-stubs#v0.0.1
+machine-learning=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml#v1.0.8
+```

docs/_locales/fr/ml_on_event_stop.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+# à l'arrêt de ML
+
+Démarrez un [gestionnaire d'événements](/reference/event-handler) (partie du programme qui s'exécutera quand quelque chose se passe). Ce gestionnaire fonctionne lorsque l'action estimée du modèle ML change de l'action que vous sélectionnez.
+
+```sig
+ml.onStop(ml.event.Unknown, function () {
+})
+```
+
+Lorsqu'une action est modifiée, le gestionnaire d'événements d'arrêt pour l'action précédente s'exécutera, suivi du gestionnaire d'événements de début pour la prochaine action.
+
+Par exemple, si votre gestionnaire d'événements de départ pour une action démarre la musique en arrière-plan, vous pouvez utiliser un gestionnaire d'événements stop pour l'arrêter.
+
+## Paramètres
+
+- **événement** : une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé. La valeur spéciale `unknown` représente le cas où aucune action n'a une certitude au-dessus du point de reconnaissance.
+
+## Exemple
+
+Cet exemple arrête de jouer une mélodie musicale lorsque l'action estimée passe de « applaudir  » à n'importe quelle autre action.
+
+```blocks
+ml.onStop(ml.event.Clapping, function () {
+    music.stopMelody(MelodyStopOptions.All)
+})
+```
+
+```package
+machine-learning-help-stubs=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml-help-stubs#v0.0.1
+machine-learning=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml#v1.0.8
+```

docs/_locales/fr/ml_on_event_stop_detailed.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+# à l'arrêt de ML
+
+Démarrer un [gestionnaire d'événements](/reference/event-handler) (partie du programme qui s'exécutera quand quelque chose se passe). Ce gestionnaire fonctionne lorsque l'action estimée du modèle ML change de l'action que vous sélectionnez.
+
+```sig
+ml.onStopDetailed(ml.event.Unknown, function (duration) {
+})
+```
+
+Lorsqu'une action est modifiée, le gestionnaire d'événements d'arrêt pour l'action précédente s'exécutera, suivi du gestionnaire d'événements de début pour la prochaine action.
+
+Par exemple, si votre gestionnaire d'événements de départ pour une action démarre la musique en arrière-plan, vous pouvez utiliser un gestionnaire d'événements stop pour l'arrêter.
+
+Un paramètre `durée` est passé au gestionnaire d'événement. La durée est le [nombre](/types/number) de millisecondes depuis que cette action est devenue l'action estimée. Vous pouvez utiliser le paramètre de durée dans votre code, par exemple l'afficher ou utiliser une variable pour garder un total en cours d'exécution.
+
+## Paramètres
+
+- **événement** : une des actions sur lesquelles le modèle d'apprentissage automatique a été formé. La valeur spéciale `unknown` représente le cas où aucune action n'a une certitude au-dessus du point de reconnaissance.
+
+## Exemple
+
+Cet exemple montre sur l'écran LED, en secondes, combien de temps l'action estimée a été `applaudir`, lorsque l'action estimée passe de `applaudir` à n'importe quelle autre action.
+
+```blocks
+ml.onStopDetailed(ml.event.Clapping, function (duration) {
+    basic.showNumber(duration / 1000)
+})
+```
+
+```package
+machine-learning-help-stubs=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml-help-stubs#v0.0.1
+machine-learning=github:microbit-foundation/pxt-microbit-ml#v1.0.8
+```

docs/_locales/ja/ml_get_event_certainty.md

@@ -1,24 +1,24 @@
 # 確実性(%) ML
 
-ML の動きの確実性の値を取得します。
+MLの動きの確実性の値を取得します。
 
 ```sig
 ml.getCertainty(ml.event.Unknown)
 ```
 
-ML モデルは 1 秒間に数回実行され、各アクションの確実性の値を算出します。 推定した動きは、最も高い確実性を持つ動きです。 アクションの確実性が認識点を下回る場合、そのアクションを推定アクションとすることはできません。 プログラムによっては、例えば確かな値を表示したりログに記録したりするために、その値を直接使う必要があるかもしれません。 ほとんどのプログラムでは、確実な値の代わりに推定アクションを使うことができます。
+MLモデルは1秒間に数回実行され、各アクションの確実性の値を算出します。 推定した動きは、最も高い確実性を持つ動きです。 アクションの確実性が認識点を下回る場合、そのアクションを推定アクションとすることはできません。 プログラムによっては、例えば確かな値を表示したりログに記録したりするために、その値を直接使う必要があるかもしれません。 ほとんどのプログラムでは、確実な値の代わりに推定アクションを使うことができます。
 
 ## パラメータ
 
-- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの 1 つ。
+- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの1つ。
 
 ## 戻る
 
-- パーセンテージは 0 から 100 までの[数値](/types/number)で、ML モデルがこのアクションが実行されることを確信する度合いを表す。 「不明」の確実性は常に 0 である。
+- パーセンテージは0から100までの[数値](/types/number)で、MLモデルがこのアクションが実行されることを確信する度合いを表す。 「不明」の確実性は常に0である。
 
 ## 例
 
-この例では、現在のアクションが 1 秒ごとに`clapping`しているという ML モデルの確信度をパーセントで表示しています。
+この例では、現在のアクションが1秒ごとに`clapping`しているというMLモデルの確信度をパーセントで表示しています。
 
 ```blocks
 loops.everyInterval(1000, function () {basic.showNumber(ml.getCertainty(ml.event.Clapping))

docs/_locales/ja/ml_is_event_detected.md

@@ -1,26 +1,26 @@
-# ML が を検出したとき
+# ML が  を検出したとき
 
-ML のアクションが推定されたアクションかどうかをチェックします。
+MLのアクションが推定されたアクションかどうかをチェックします。
 
 ```sig
 ml.isDetected(ml.event.Unknown)
 ```
 
-ML モデルは 1 秒間に数回、推定された行動を更新します。 この関数は、選択されたアクションが現在推定されている場合、「真」を返します。 論理値を使って、プログラムで論理的な判断を下します。
+MLモデルは1秒間に数回、推定された行動を更新します。 この関数は、選択されたアクションが現在推定されている場合、「真」を返します。 論理値を使って、プログラムで論理的な判断を下します。
 
-いくつかのプログラムは、「ML で開始」 と 「ML で停止」 イベント取扱機能を使った方が書きやすいでしょう。
+いくつかのプログラムは、「MLで開始」 と 「MLで停止」 イベント取扱機能を使った方が書きやすいでしょう。
 
 ## パラメータ
 
-- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの 1 つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
+- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの1つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
 
 ## 戻る
 
-- [論理](/types/boolean) 値が「真」であるなら、ML アクションが推定されたアクションであり、「偽」であれば推定されたアクションでないということです。
+- [論理](/types/boolean) 値が「真」であるなら、MLアクションが推定されたアクションであり、「偽」であれば推定されたアクションでないということです。
 
 ## 例
 
-この例では、条件文がチェックされた時点で、推定されるアクションが`clapping`であれば、LED ディスプレイにティックアイコンを表示します。
+この例では、条件文がチェックされた時点で、推定されるアクションが`clapping`であれば、LEDディスプレイにティックアイコンを表示します。
 
 ```blocks
 basic.forever(function () {

docs/_locales/ja/ml_on_event_start.md

@@ -1,17 +1,17 @@
 # ML の が開始したとき
 
-[イベント](/reference/event-handler)（何かが起こったときに実行されるプログラムの一部）を開始しましょう。 この関数は、ML モデルの推定アクションが、あなたが選択したアクションから変更されたときに動作します。
+[イベント](/reference/event-handler)（何かが起こったときに実行されるプログラムの一部）を開始しましょう。 この関数は、MLモデルの推定アクションが、あなたが選択したアクションから変更されたときに動作します。
 
 ```sig
 ml.onStart(ml.event.Unknown, function () {
 })
 ```
 
-ML モデルは推定されたアクションを 1 秒間に数回更新しますが、このイベント関数は推定されたアクションが変更されたときにのみ実行されます。
+MLモデルは推定されたアクションを1秒間に数回更新しますが、このイベント関数は推定されたアクションが変更されたときにのみ実行されます。
 
 ## パラメータ
 
-- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの 1 つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
+- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの1つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
 
 ## 例
 

docs/_locales/ja/ml_on_event_stop.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# ML が停止したとき
+# ML  が停止したとき
 
-[イベント](/reference/event-handler)（何かが起こったときに実行されるプログラムの一部）を開始しましょう。 この関数は、ML モデルの推定アクションが、あなたが選択したアクションから変更されたときに動作します。
+[イベント](/reference/event-handler)（何かが起こったときに実行されるプログラムの一部）を開始しましょう。 この関数は、MLモデルの推定アクションが、あなたが選択したアクションから変更されたときに動作します。
 
 ```sig
 ml.onStop(ml.event.Unknown, function () {
@@ -13,7 +13,7 @@ ml.onStop(ml.event.Unknown, function () {
 
 ## パラメータ
 
-- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの 1 つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
+- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの1つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
 
 ## 例
 

docs/_locales/ja/ml_on_event_stop_detailed.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# ML が停止したとき
+# ML  が停止したとき
 
-[イベント](/reference/event-handler)（何かが起こったときに実行されるプログラムの一部）を開始しましょう。 この関数は、ML モデルの推定アクションが、あなたが選択したアクションから変更されたときに動作します。
+[イベント](/reference/event-handler)（何かが起こったときに実行されるプログラムの一部）を開始しましょう。 この関数は、MLモデルの推定アクションが、あなたが選択したアクションから変更されたときに動作します。
 
 ```sig
 ml.onStopDetailed(ml.event.Unknown, function (duration) {
@@ -15,11 +15,11 @@ ml.onStopDetailed(ml.event.Unknown, function (duration) {
 
 ## パラメータ
 
-- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの 1 つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
+- **イベント**：機械学習モデルがトレーニングされたアクションの1つ。 特別な値「不明」は、認識点以上の確実性を持つアクションがない場合を表します。
 
 ## 例
 
-この例では、推定動作が `clapping` から他の動作に変わったときに、推定動作が `clapping`していた時間を秒単位で LED ディスプレイに表示します。
+この例では、推定動作が `clapping` から他の動作に変わったときに、推定動作が `clapping`していた時間を秒単位でLEDディスプレイに表示します。
 
 ```blocks
 ml.onStopDetailed(ml.event.Clapping, function (duration) {

docs/_locales/nl/ml_on_event_stop.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# op ML stop
+# op ML  stop
 
 Start een [event handler](/reference/event-handler) (deel van het programma dat wordt uitgevoerd wanneer er iets gebeurt). Deze handler werkt wanneer de ingeschatte actie van het ML-model verandert in de actie die je selecteert.
 

docs/_locales/nl/ml_on_event_stop_detailed.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# op ML stop
+# op ML  stop
 
 Start een [event handler](/reference/event-handler) (deel van het programma dat wordt uitgevoerd wanneer er iets gebeurt). Deze handler werkt wanneer de ingeschatte actie van het ML-model verandert in de actie die je selecteert.
 

docs/_locales/zh-TW/ml_on_event_start.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# ML 開始時
+# ML  開始時
 
 啟動一個 [event handler](/reference/event-handler)（發生某件事情時將會執行的程式的一部分）。 當機器學習模型的預估動作變更為您選擇的動作時，這個處理程式將會執行。
 

docs/_locales/zh-TW/ml_on_event_stop_detailed.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# ML 停止時
+# ML停止時
 
 啟動一個 [event handler](/reference/event-handler)（發生某件事情時將會執行的程式的一部分）。 當機器學習模型的預估動作從您選擇的動作改變時，這個處理程式將會執行。