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Depuis la naissance du langage parlé et écrit, la traduction humaine a été essentielle pour permettre la communication entre les différents peuples et régions du monde. Qu’il s’agisse de traduire des hiéroglyphes égyptiens en grec ancien en 196 avant notre ère, ou de traduire du cantonais en portugais dans un marché de fruits de mer du 18e siècle, nous les humains, avec notre capacité unique à comprendre le contexte et les différences culturelles, sommes les seuls animaux intelligents à pouvoir traduire différentes langues.

Cependant, aujourd’hui, il y a un autre élément à prendre en compte : l’intelligence artificielle (IA). En effet, cette dernière remet en question cette idée (que les humains sont les seuls à pouvoir effectuer des traductions entre les différents langages).

Alors comment l’IA change-t-elle le monde de la traduction ? Les traducteurs humains se retrouveront-ils tous sans emploi dans un avenir proche ? Des questions pertinentes.

Les origines de l’intelligence artificielle

Pour comprendre l’IA, prenons d’abord en compte ses origines.

Dans un premier temps, l’intelligence artificielle a pris la forme d’une expérience de pensée, par le polymathe britannique Alan Turing. Ce dernier a développé le « Test de Turing » en 1950 : il s’agit d’une proposition de test d’intelligence artificielle fondée sur la faculté d’une machine à imiter la conversation humaine. Ce test consiste à mettre un humain en confrontation verbale à l’aveugle avec un ordinateur et un autre humain. Si la personne qui engage les conversations n’est pas capable de dire lequel de ses interlocuteurs est un ordinateur, on peut considérer que le logiciel a passé avec succès le test. Cela sous-entend que l’ordinateur et l’humain essaieront d’avoir une apparence sémantique humaine. (Pour conserver la simplicité et l’universalité du test, la conversation est limitée à des messages textuels entre les protagonistes).

Cependant, le vocabulaire et la technologie que Turing décrivait n’avaient pas encore été développés à l’époque… Le terme « intelligence artificielle », abrégé IA, a en fait été inventé pour la première fois par le chercheur John McCarthy, lors de la conférence du Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, en 1956. Cet événement a suscité un intérêt pour l’apprentissage automatique et la traduction automatique, ce qui a conduit aux avancées que nous connaissons aujourd’hui, comme la Neural Machine Translation (la traduction automatique neuronale).

La traduction automatique neuronale : comment l’IA traduit-elle le langage humain ?

Les enfants apprennent leur langue en écoutant les autres et en détectant les schémas de la langue. Semblable aux enfants, cette reconnaissance est utilisée sous la forme d’une IA appelée Neural Machine Translation (dit NMT). La NMT utilise un réseau neuronal informatique formé pour reconnaître les modèles dans l’ensemble de données d’entrée, par exemple une phrase en mandarin, et ensuite la traduire en un ensemble de données de sortie souhaité, par exemple, une phrase en anglais.

Si nous continuons avec notre exemple de traduction d’une phrase en mandarin vers l’anglais, le réseau sera formé en recevant des millions d’associations de mots et de phrases en chinois mandarin et en anglais.

Puis, l’ordinateur prendra connaissance d’une phrase en mandarin et devinera alors quelle serait la phrase en anglais. Le processus répété des millions de fois, l’ordinateur apprendra à être de plus en plus précis. À noter que des ingénieurs humains testent ensuite le système avec une nouvelle phrase non utilisée pendant la formation, pour voir si le système peut apprendre à généraliser.

Google Translate (Google Traduction) utilise la NMT et est plutôt efficace en ce qui concerne les langues très répandues à travers le monde (comme justement, le mandarin et l’anglais). Cependant, si vous souhaitez effectuer une traduction via Google Traduction à partir d’une langue moins répandue, comme le samoan, il est très probable qu’il existe des inexactitudes.

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Autres exemples de limitations : certaines langues n’ont pas de pronoms spécifiques au sexe (par exemple le malayalam ou l’ouzbek), mais si vous prenez un texte de base pour le traduire, mais que ce dernier possède une langue avec des caractéristiques spécifiques au sexe (par exemple le français et l’anglais, …), alors la NMT pourra générer des erreurs.

Quels changements et implications dans l’industrie de la traduction ?

La traduction d’une intelligence artificielle n’est pas toujours parfaite, et les humains ont (à l’heure actuelle du moins) toujours le dessus. Cependant, par rapport à il y a dix ans, la traduction de l’IA s’est nettement améliorée, notamment avec l’aide d’appareils de traduction actuels, comme le traducteur CM (un traducteur intelligent).

Avant que l’IA n’entre dans ce domaine, les traducteurs humains effectuaient eux-mêmes toutes les traductions à l’aide d’un dictionnaire de traduction. Mais désormais, un traducteur professionnel utilise souvent un moteur NMT comme Google Traduction pour effectuer la première série de traductions, puis modifier manuellement ces traductions et les compléter.

Selon les experts, d’ici 2022, la plupart des traductions commerciales seront effectuées par le biais de la NMT, avec des éditeurs humains pour vérifier et modifier les textes après la première traduction. Et cela n’est absolument pas difficile à croire, étant donné que les NMT peuvent traduire des documents à moindre coût, parcourir des volumes de textes bien plus élevés et tout cela, à un rythme bien plus rapide que les humains.

Que nous réserve l’avenir ?

Hormis les traductions de textes, il y a également eu des progrès fantastiques au cours de ces dernières années dans le domaine de la traduction vocale en direct. Selon certains experts, les humains pourraient bientôt arriver à un stade, grâce à l’IA et sous la forme d’un système NMT, d’une technologie de traduction vocale instantanée où chaque langue serait comprise et traduite.

Source : ata-chronicles

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