La traduction machine a parcouru un long chemin depuis ses débuts dans les années 1950. De la programmation rigide basée sur des règles prédéfinies à l’intelligence artificielle sophistiquée, l’évolution de la traduction machine est un phénomène fascinant! La traduction est un domaine en constante évolution. En effet, les avancées technologiques ont permis la création d’outils de traduction automatisée de plus en plus sophistiqués. Ce billet relate les différents termes de la traduction machine, souvent employés de manière interchangeable, ainsi que l’influence de l’apprentissage automatique et profond sur la qualité de la traduction, et aborde enfin ce que l’avenir réserve à la traduction professionnelle. Accrochez-vous pour un voyage dans le monde passionnant de la traduction assistée par ordinateur!
Si certains termes ne vous sont pas familiers, ne vous inquiétez pas! Nous avons inclus un glossaire à la fin qui les définit de manière simple.
Pour une navigation rapide :
L’évolution de la traduction machine
Il existe plusieurs termes pour désigner les outils technologiques d’aide à la traduction, comme la traduction machine, la traduction automatique, la traduction automatique neuronale (TAN) et l’intelligence artificielle (IA). Bien que ces termes soient souvent employés de manière interchangeable, ils ont en réalité des significations et des applications spécifiques. Explorons les différences entre ces termes et leurs implications dans le domaine de la traduction.
La traduction machine est une ancienne technologie. Elle utilise des règles prédéfinies pour traduire des textes d’une langue à une autre. Ces règles sont souvent basées sur des modèles linguistiques qui identifient les structures grammaticales et les correspondances de vocabulaire entre deux langues. Les systèmes de traduction machine sont souvent programmés pour traduire des phrases à l’aide de schémas de syntaxe, sans vraiment comprendre le sens du texte. La traduction machine est donc limitée à des traductions relativement simples.
La traduction automatique est une sous-catégorie de la traduction machine basée sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour analyser et comprendre les langues sources et cibles afin de produire une traduction.
La traduction machine et la traduction automatique sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais en réalité leur signification diffère légèrement. La traduction machine est un terme plus général qui décrit toute forme de traduction réalisée par une machine, qu’il s’agisse d’un logiciel ou d’une application informatique. La traduction machine peut donc inclure des technologies de traduction automatique, mais également des systèmes de traduction assistée par ordinateur (TAO), des dictionnaires électroniques ou des outils de traduction en ligne qui ne sont pas basés sur l’intelligence artificielle.
La traduction automatique neuronale (TAN), quant à elle, utilise des algorithmes d’apprentissage profond pour traduire des textes. Cette technologie utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre les correspondances entre les mots et les structures grammaticales des langues. Les systèmes de TAN sont capables de comprendre le sens du texte pour produire des traductions plus précises et cohérentes. La TAN peut également être adaptée à des domaines de spécialisation pour produire des traductions plus précises dans des contextes spécifiques. Cependant, comme toute traduction machine, cette technologie n’est pas à l’abri des erreurs.
L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour « apprendre » à traduire des textes de manière autonome. Les systèmes d’IA sont alimentés par de grandes quantités de données multilingues et sont capables de comprendre le sens du texte pour produire des traductions plus précises et cohérentes. Tout comme la TAN, les systèmes d’IA peuvent également être adaptés à des domaines de spécialisation, par exemple comme le droit ou la médecine, pour produire des traductions plus précises dans des contextes spécifiques.
L’image ci-dessus n’est présentée qu’à titre d’illustration. Comme vous pouvez le constater, l’écart de progression est beaucoup plus grand entre 1950 et 1980, tandis que les dernières décennies présentent une amélioration plus constante. Si nous devions tracer une courbe de progrès, elle mettrait en évidence que les progrès ont été lents au début, pendant environ 30 ans, et qu’ils ont fini par augmenter à un rythme exponentiel. Ce constat soulève la question de savoir ce que nous réserve l’avenir proche.
La différence entre les algorithmes d’apprentissage automatique et profond
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont des méthodes d’analyse de données qui utilisent des algorithmes pour apprendre à partir de données. Bien que ces deux types d’algorithmes font partie de l’intelligence artificielle, dans le contexte de la traduction, ce sont deux types de modèles de traduction automatique qui utilisent des méthodes d’apprentissage automatique pour apprendre à traduire des phrases.
Les algorithmes d’apprentissage automatique, également connus sous le nom de traduction automatique statistique, analysent des corpus de textes bilingues pour apprendre à traduire des phrases. Ils se basent sur des statistiques pour prendre des décisions de traduction. Ces modèles sont capables de produire des traductions de qualité décente, mais leur précision dépend de la quantité et de la qualité des données d’entraînement utilisées.
Les algorithmes d’apprentissage profond, quant à eux, sont une forme avancée d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à traduire des phrases. Les modèles d’apprentissage profond sont capables d’apprendre des caractéristiques abstraites des phrases et de créer des représentations sémantiques pour les mots. Cette technique permet aux modèles d’apprentissage profond d’obtenir des résultats de traduction de meilleure qualité que les modèles d’apprentissage automatique traditionnels, même avec des quantités de données d’entraînement moins importantes.
En somme, la principale différence entre les algorithmes d’apprentissage automatique et profond dans le contexte de la traduction est la technique utilisée pour apprendre à traduire des phrases. Les modèles d’apprentissage profond sont plus sophistiqués que les modèles d’apprentissage automatique traditionnels, mais nécessitent également plus de puissance de calcul et de données d’entraînement pour être efficaces.
L’implication de l’IA à la traduction depuis l’essor de la TAN
L’essor de la TAN introduit en 2014 représente un développement important dans le domaine de la traduction assistée par ordinateur. L’une des principales caractéristiques de la TAN est qu’elle est basée sur l’apprentissage automatique, donc plus elle est utilisée, plus elle s’améliore.
L’implication de l’IA dans la traduction fait en sorte que les algorithmes d’apprentissage profond, tels que ceux utilisés en TAN, peuvent améliorer considérablement la qualité de la traduction automatique. Les algorithmes d’apprentissage profond permettent aux systèmes de TAN de comprendre le contexte et la structure de la langue source, ainsi que les nuances de la langue cible, ce qui permet une traduction plus juste et naturelle.
L’IA peut également aider les traducteurs professionnels en fournissant des outils de TAO plus sophistiqués. Par exemple, pour repérer automatiquement les erreurs de grammaire et de syntaxe, et proposer des suggestions de corrections. Les traducteurs peuvent également utiliser des outils pour accélérer leur travail en automatisant certaines tâches répétitives, comme la traduction de phrases courantes et répétitives ou la révision de la terminologie technique.
Lors de mes études universitaires de 2016 à 2020, j’ai eu l’occasion de travailler avec des outils de TAN comme DeepL qui était utile pour certaines tâches, mais encore très loin d’être satisfaisant. À vrai dire, DeepL venait tout juste d’être lancé en 2017, donc il était encore en phase de développement. Cependant, en cinq ans seulement, la TAN a connu une amélioration considérable de sa performance et de ses résultats, dépassant largement ce que l’on pouvait imaginer il n’y a pas si longtemps.
Cette évolution rapide témoigne du potentiel impressionnant de la TAN et nous laisse entrevoir des améliorations encore plus importantes dans les années à venir. Après tout, il s’agit d’une technologie en constante évolution, qui tire parti des avancées technologiques pour s’améliorer sans cesse.
De plus, les améliorations continues dans les domaines de la reconnaissance de la voix, du traitement du langage naturel et de la compréhension de la langue ont également ouvert la voie à des progrès rapides de la traduction machine. Il est donc passionnant de réfléchir aux possibilités que cela offre pour l’avenir de la traduction et de la communication à l’échelle mondiale, n’est-ce pas?
L’avenir de la traduction professionnelle
Si les progrès de la traduction machine ont été relativement lents et laborieux pendant plusieurs décennies, la situation a considérablement évolué au cours des cinq dernières années grâce à l’IA. En effet, les avancées technologiques s’améliorent de manière exponentielle ce qui permet l’émergence de nouvelles applications de la traduction machine.
Avec l’amélioration de la TAN, ne serait-ce qu’en quelques années seulement, les traducteurs professionnels peuvent s’attendre à des outils de TAO plus performants et plus précis, qui leur permettront de travailler plus efficacement et de fournir des traductions plus rapides et de meilleure qualité.
L’avènement de l’intelligence artificielle et des technologies de TAN a suscité de nombreuses craintes quant à l’avenir de la profession de traducteur. Si vous souhaitez en lire plus sur ce sujet, nous l'abordons plus en profondeur ici. Cependant, il est important de souligner que ces technologies ne remplaceront jamais complètement les traducteurs professionnels, car elles ne peuvent pas reproduire la finesse et la nuance de la langue humaine.
Au contraire, ces technologies ont le potentiel de libérer les traducteurs des tâches routinières et fastidieuses, leur permettant ainsi de se concentrer sur des tâches plus créatives et à forte valeur ajoutée, comme :
le rôle-conseil en matière linguistique,
l’adaptation culturelle,
la révision linguistique,
la rédaction de textes,
la gestion de projets,
le développement des affaires comme l’acquisition de clients, etc.
En somme, l’avenir des traducteurs présente un éventail très large de possibilités. L’expertise d’un traducteur professionnel est encore plus précieuse et inestimable que jamais avec l’avènement de l’IA et les avancées technologiques dans l’industrie langagière.
Que pensez-vous de l’avenir de la traduction machine? Pensez-vous que cette technologie continuera de progresser aussi rapidement ou que nous atteindrons bientôt ses limites? Et de la profession de traducteur? Nous sommes curieux de connaître votre opinion! Commentez ci-dessous et partagez vos réflexions sur ce sujet fascinant.
Glossaire
Algorithme
Une suite d’instructions logiques qui permet de résoudre un problème ou d’effectuer une tâche.
Apprentissage automatique
Une méthode d’analyse de données qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés.
Apprentissage profond
Une branche de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches pour effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance de la voix et la traduction automatique.
Corpus
Un ensemble de textes ou de données linguistiques collectées à des fins d’analyse linguistique, de traduction automatique ou d’autres applications similaires.
Données d’entraînement
Un ensemble de données qui sont fournies comme exemples pour que le réseau neuronal l’apprenne dans le but de former un algorithme d’apprentissage automatique ou profond.
Intelligence artificielle (IA)
Une technologie qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour « apprendre » à traduire des textes de manière autonome, capable de comprendre le sens du texte pour produire des traductions plus précises et cohérentes.
Représentation sémantique
Une forme de représentation de données qui utilise des concepts et des relations sémantiques, c’est-à -dire une façon de représenter la signification des mots ou des phrases d’une manière compréhensible pour une machine.
Réseaux de neurones artificiels
Des algorithmes d’apprentissage automatique inspirés du fonctionnement des neurones du cerveau humain. Ils sont utilisés dans de nombreux domaines, notamment pour la reconnaissance d’images, la traduction automatique, et la prédiction de séquences.
Traduction assistée par ordinateur (TAO)
Une méthode de traduction qui utilise des logiciels pour aider les traducteurs humains à traduire plus rapidement et avec plus de précision, gérer des projets de traduction y compris des mémoires de traduction et des bases terminologiques.
Traduction automatique
Une sous-catégorie de la traduction machine basée sur des techniques d’IA et d’apprentissage automatique pour analyser et comprendre les langues sources et cibles afin de produire une traduction.
Traduction automatique neuronale (TAN)
Une technologie qui utilise des algorithmes d’apprentissage profond pour traduire des textes, capable de comprendre le sens du texte pour produire des traductions plus précises et cohérentes.
Traduction automatique statistique
Une méthode qui utilise des statistiques pour déterminer les meilleures correspondances entre les phrases d’une langue à traduire et celles de la langue cible.
Traduction machine
Une technologie ancienne basée sur des règles prédéfinies pour traduire des textes, souvent limitée à des traductions relativement simples.