La traduction automatique neuronale: Question de combler le fossé entre l’humain et la machine
Un grand nombre d’entreprises se disent intéressées à utiliser la traduction automatique (TA) dans leur activité. La TA offre une série d’avantages par rapport à la traduction humaine traditionnelle, surtout lorsqu’il s’agit de gros volumes de textes à traduire.
Ça marche bien plus vite, par exemple : un traducteur humain est en état de traduire un maximum de 2000 à 3000 mots par jour, alors qu’à l’aide de la TA c’est le travail d’une centaine de traducteurs humains qui peut être accompli. Cela signifie également que la TA est bien moins coûteuse par rapport à la traduction humaine, ce qui puisse entraîner des économies de coûts énormes lorsqu’il s’agit de travailler sur de grands projets.
Toutefois, la qualité de la TA est considérablement inférieure à celle de la traduction humaine. Lors de la traduction, les choses sont beaucoup trop prises au pied de la lettre, les structures grammaticales peuvent sembler peu naturelles, l’emploi de la langue touchant souvent au solécisme. C’est en raison du fait que la TA traditionnelle opère avec des phrases ou des séquences de mots.
Depuis des décennies, la traduction automatique statistique a été le paradigme dominant de la traduction. La mise en pratique de la traduction automatique repose généralement sur des systèmes basés sur des phrases, l’unité de traduction étant constituée de séquences de mots ou de phrases dont la longueur peut varier.
- Le système de traduction automatique neuronale de Google : Question de combler le fossé entre l’humain et la machine, 2016
La traduction automatique neuronale cherche à tout changer mettant en place une nouvelle façon de traiter les textes à traduire.
Qu’est-ce que la traduction automatique neuronale ?
La traduction automatique neuronale constitue une nouvelle avancée dans le domaine. Lors de la traduction automatique traditionnelle une phrase est analysée et on cherche ensuite de remplacer les mots de la phrase par des équivalents dans la langue cible. Dans une série de processus, on remplace les mots, on change l’ordre des mots pour qu’il soit approprié à la langue cible, on essaie d’assurer la cohérence des groupements de mots courts. Cependant, les résultats obtenus sont généralement moins que probants. Le processus de traduction automatique neuronale est tout à fait différent.
Contrairement au système traditionnel de traduction basé sur des phrases, consistant en de nombreux petits sous-composants agencés séparément, la traduction automatique neuronale vise à construire et à former un seul réseau neuronal pour le traitement d’une phrase et la production ultérieure d’une traduction appropriée.
- La traduction automatique neuronale : de l’apprentissage conjoint à l’alignement et à la traduction, 2014
La traduction automatique neuronale utilise une toute nouvelle méthode de traitement des données, qui est tout à fait révolutionnaire. Les programmes de traduction automatique neuronale utilisent un vaste réseau de neurones qui permet aux programmes de traduction d’apprendre de ses erreurs et de vraiment « comprendre » les langues avec lesquelles on travaille. Il est difficile à expliquer en détail ce processus, car il y a beaucoup d’étapes cachées lors de la programmation. Toutefois, le résultat final en est une traduction automatique personnalisée qui est bien meilleure que le produit de la traduction automatique standard. Les traductions obtenues sont beaucoup plus naturelles et fluides, et nécessitent moins de travail pour les rendre prêtes à utiliser.
Les points forts de la traduction automatique neuronale résident dans l’apprentissage directe, d’un bout à l’autre, basé sur les correspondances entre le texte de départ et le texte d’arrivé.
- Le système de traduction automatique neuronale de Google : Question de combler le fossé entre l’humain et la machine, 2016
Quelle en est la valeur pour les acheteurs de services de traduction ?
La traduction automatique neuronale peut améliorer de manière considérable la productivité dans le processus de localisation, voire par rapport à la traduction automatique traditionnelle. La traduction automatique neuronale réduit de 25% le besoin de postédition. Cela veut dire que le processus en général est considérablement plus rapide par rapport à la traduction automatique traditionnelle, car il y faut moins de temps pour la révision. Cela veut dire également des coûts de traduction nettement inférieurs, car le temps c’est de l’argent, comme on le sait.
À quoi peut-elle servir ?
La traduction automatique neuronale est une excellente option pour les entreprises qui cherchent à localiser de gros volumes de textes de manière efficace et à meilleur coût. De nos jours, quand de nombreuses entreprises produisent de grandes quantités de contenus écrits sous forme de blogs, d’articles, de réseaux de médias sociaux, de vidéos et de foires aux questions, la traduction traditionnelle ne peut pas tenir le coup car elle n’est pas assez rapide vu le volume du contenu produit.
Les résultats de la traduction automatique traditionnelle laissent beaucoup à désirer au chapitre de la qualité. Toutefois, la traduction automatique neuronale est une option de pointe pour des services de localisation rapides et efficaces, d’une qualité nettement supérieure à celle de la traduction automatique traditionnelle. Par ailleurs, le programme peut être « instruit » à l’aide des traductions existantes, de sorte qu’il puisse atteindre un style proche de celui qui a déjà été utilisé. C’est ce qui rend la traduction automatique neuronale parfaite pour la traduction de gros volumes de contenus en ligne, assurant en même temps un bon niveau de qualité.
Traduit par
Natalia Mucerschi
