Dans un monde où chaque jour les murs des langues tombent, la traduction automatique devient indispensable pour le monde de rapprocher les cultures et les nations, servant de moyen pour ouvrir les portes de la communication.
La traduction automatique consiste à utiliser des algorithmes informatiques et des méthodes d'intelligence artificielle pour traduire automatiquement un texte ou une parole d'une langue à une autre. Il vise à imiter la capacité humaine de comprendre et produire du langage naturel dans diverses langues, établissant ainsi une communication ininterrompue entre les locuteurs de ces langues.
Les différentes approches de la traduction automatique
Au fil des ans, la traduction automatique a considérablement progressé et diverses méthodes ont été développées pour traduire des textes d'une langue à une autre. Différents types regroupent ces méthodes en fonction des techniques qu'elles utilisent.
1. Traduction automatique basée sur des règles : les règles de traduction sont définies par des linguistes et des programmeurs. Les règles abordent la grammaire, la syntaxe et le vocabulaire de la langue source ainsi que de la langue cible.
TLe texte source est tout d'abord analysé dans cette méthode afin d'identifier ses caractéristiques lexicales, grammaticales et morphologiques. Ensuite, le texte source doit être décomposé en unités de transposition plus petites. Par exemple, l’analyseur syntaxique divise la phrase source « The cat sat on the mat » en :
- Déterminant : the
- Nom : cat
- Verbe : sat
- Préposition : on
- Article : the
- Nom : mat
Ensuite, les règles linguistiques sont appliquées, les dictionnaires sont utilisés pour transférer le sens de la langue source vers la langue cible. Les unités lexicales traduites sont ordonnées selon la grammaire et la syntaxe de la langue cible.
Cette approche présente des avantages : les linguistes peuvent ajuster facilement la compréhension et le débogage à l'aide des règles pour améliorer la qualité et le traitement de paires de langues spécifiques. En général, il donne des traductions plus cohérentes. Cependant, il présente des limitations : adapté à de nouvelles langues, il peut être difficile en raison de la nécessité d'une exhaustivité des règles linguistiques et des dictionnaires, ce qui peut entraîner une dégradation des performances pour les phrases complexes ou les langues avec des nuances syntaxiques importantes.
2. Traduction automatique statistique repose sur un modèle statistique qui apprend automatiquement les motifs de traduction à partir de grands corpus de textes bilingues. Contrairement à la première approche basée sur la fabrication manuelle et ses règles linguistiques codées, ici, il faut dire que la traduction automatique statistique apprend intrinsèquement les motifs de traduction à partir des textes donnés. Tout d'abord, le système a besoin d'un corpus parallèle aligné. Ce sont des collections de textes dans deux langues de manière à ce que chaque phrase d'une langue ait un équivalent de traduction de l'autre langue. Ensuite, le système cherche dans les corpus parallèles pour déterminer les régularités statistiques qui relient les phrases de la langue source à leurs traductions dans la langue cible. C'est à ce moment qu'il détermine la probabilité des différentes traductions que les données à sa disposition ont.
Lorsqu'il reçoit une nouvelle phrase source à traduire, il produit la première transformation basée sur les modèles statistiques appris. Il parcourt ensuite les différentes possibilités de traduction, en prenant en compte celle qui semblait la plus probable en fonction des expériences de traductions similaires. Les raisons possibles pour lesquelles une telle approche peut être utile sont détaillées ci-dessous : l'apprentissage des motifs de traduction implique une énorme quantité de données, l'adaptation de la machine doit être possible pour chaque cas spécifique de combinaison linguistique, réduisant ainsi grandement le besoin de création manuelle de règles.
Les inconvénients, cependant, impliquent des difficultés dépendantes du contexte et, plus encore, la traduction de phrases rares et d'expressions idiomatiques, toutes déterminées par la qualité des corpus parallèles disponibles. Par exemple, une application basée sur des données parallèles anglais-français peut traduire « The cat sat on the mat » en « Le chat est assis sur le tapis », tout en cherchant la traduction la plus probable dans ses données.
3. Traduction automatique neuronale : un réseau neuronal gère le processus de traduction. De grands ensembles de données textuelles parallèles dans plusieurs langues sont utilisés pour former ces réseaux neuronaux. En prenant en considération le contexte et les relations sémantiques entre les mots, un réseau neuronal formé sur des données textuelles multilingues peut convertir « The cat sat on the mat » en « Le chat est assis sur le tapis ».
Lorsque les systèmes neuronaux sont utilisés, l'encodeur examine la phrase source dans sa langue d'origine pour produire une représentation qui saisit à la fois le sens et le contexte de la phrase. Le décodeur utilise cette représentation pour produire la phrase traduite dans la langue cible, en prenant en considération à la fois la représentation reçue et les mots déjà générés. L'attention permet au modèle de se concentrer sur différentes parties de la phrase source pendant la génération de chaque mot dans la traduction.
La TA neuronale offre des avantages par rapport aux méthodes traditionnelles de traduction automatique, car les modèles convertissent directement les données sans nécessiter la création de fonctions manuelles ou de représentations intermédiaires. Ils captent de manière plus efficace les dépendances à long terme et le contexte, ce qui permet d'obtenir une traduction plus naturelle et précise. En outre, ils peuvent être facilement ajustés à de nouvelles langues en se basant sur les données adaptées. Néanmoins, ils font toujours face à des difficultés telles que travailler avec des langues ayant des ressources limitées, des mots rares et assurer la qualité de la traduction dans différentes combinaisons linguistiques.
4. Traduction automatique hybride combine des éléments de différentes méthodologies. C'est-à-dire, ce sous-domaine de la TA cherche à avancer l'exactitude et la productivité de la traduction avec les gains reçus d'autres systèmes de TA, tout en essayant d'éviter ou de réduire leurs échecs. C'est un cas où aucune méthode de traduction ne reste la meilleure pour chaque paire de langues ou style, et la traduction automatique hybride devient donc très utile. Les systèmes hybrides, en combinant ces différentes approches, peuvent potentiellement offrir une meilleure qualité de traduction et une universalité accrue de la bonne traduction.
Comment est évaluée la qualité de la traduction automatique ?
Il est crucial d'évaluer la qualité des systèmes de traduction automatique pour mesurer leur efficacité. Habituellement, les métriques suivantes prévalent pour cette mesure :
- La mesure BLEU que évalue la similarité de la sortie d'une TA avec une ou plusieurs traductions de référence est parmi les métriques les plus couramment dérivées de la précision.
- METEOR prend en compte plus qu'une simple correspondance lexicale, incluant la synonymie et la paraphrase.
- Alors que beaucoup adoptent des métriques standard telles que BLEU et METEOR, COMET continue avec la détermination de la similarité sémantique du résultat traduit par rapport aux traductions de référence en utilisant des plongements contextuels.
- TER mesure le nombre de corrections nécessaires pour transformer une traduction automatique en une traduction de référence.
- hLEPOR vise à considérer une évaluation de la qualité de la TA avec des aspects plus fins de correction de la ponctuation et de l'orthographe, ainsi que les critères traditionnels de fluidité et d'adéquation.
- WER et PER sont souvent utilisés pour la reconnaissance vocale mais pourraient également être utilisés dans l'évaluation de la traduction automatique. WER mesure les mots mal traduits ou non traduits du tout. Il est similaire à PER mais n'inclut pas les erreurs d'ordre des mots.
- BLEURT a été spécifiquement développé pour prédire directement les scores humains à partir de paires de traductions en utilisant une métrique neuronale.
En ligne ou hors ligne : quel type de traduction choisir ?
Nous pouvons simplement placer les solutions de traduction automatique en deux approches : en ligne et hors ligne, avec les avantages et les inconvénients de chacune.
La plupart du temps les systèmes en ligne sont créés pour être utilisés sur internet et nécessitent des systèmes fonctionnant avec une connexion internet, surtout si l'on a besoin de la traduction instantanée de quantités énormes de texte. Elles sont régulièrement mises à jour pour améliorer la précision de la traduction. Les systèmes hors ligne fonctionnent localement sur un appareil, même s'il n'y a pas de connexion internet. Ils sont utilisés dans le but de rendre le texte privé et, par conséquent, l'utilisateur devrait avoir la possibilité de personnaliser le système selon son gré ou son souhait. Cela pourrait signifier permettre aux utilisateurs de saisir leurs propres dictionnaires et de construire leurs propres modèles.
Lingvanex offre une flexibilité pour ses outils lors de la traduction facile par ses utilisateurs en solutions en ligne ou hors ligne. Son fonctionnement basé en ligne assure une traduction fluide avec un accès immédiat à de nombreuses bases linguistiques et l'accès à de grands volumes. Des mises à niveau ont souvent lieu pour assurer la meilleure précision possible. Mais une telle approche serait utile aux personnes qui ont besoin de traduire d'énormes volumes de textes, sans besoin de télécharger des ressources supplémentaires, facilement, rapidement et succinctement. De plus, les utilisateurs de Lingvanex auront la possibilité de traduire ce matériel directement depuis l'appareil sans la possibilité d'être en ligne. Cela garantit la confidentialité des données et offre un plus grand domaine de personnalisation, comme l'activation de lexiques personnalisés et la formation des modèles selon la préférence de l'utilisateur
Que propose la traduction automatique par rapport à la traduction humaine ?
Il existe deux approches différentes pour convertir du texte d'une langue à une autre : la traduction automatique et la traduction humaine. Chaque chose a ses points positifs et négatifs.
Les traducteurs humains, d'une part, peuvent comprendre les nuances, les références culturelles et les expressions idiomatiques, ce qui rend la traduction plus précise. Ils peuvent assurer la cohérence et la clarté en maintenant une terminologie et un style uniformes tout au long du document ou du projet. La traduction humaine peut s'adapter de manière plus flexible aux besoins spécifiques, tels que des publics variés. De plus, bien que les traducteurs humains effectuent un contrôle qualité tout au long du processus de traduction, des erreurs et des imprécisions courantes sont dues à des facteurs humains.
En outre, la traduction automatique permet de traduire de grands volumes de texte pratiquement instantanément et beaucoup plus rapidement. Elle coûte souvent bien moins cher que la traduction humaine puisqu'elle peut être entièrement appliquée par une machine et ne nécessite pas beaucoup d'intervention humaine. La nature assistée par ordinateur rend très facile l'adaptation de la traduction pour gérer de grands volumes de texte, ou même pour travailler sur plusieurs langues simultanément, ce qui en fait un outil très efficace pour les tâches répétitives avec une terminologie cohérente. Finalement, les logiciels de traduction automatique sont accessibles en tout temps, que ce soit en ligne ou hors ligne.
Quels facteurs faut-il prendre en compte lors du choix d'une solution de traduction automatique ?
1. Spécifiez vos exigences : la langue à partir de laquelle et vers laquelle vous souhaitez traduire, le volume de texte, le niveau de précision de la traduction requis et, bien sûr, votre budget.
2. Comparez les produits disponibles sur le marché pour savoir qui est présent. Portez une attention particulière aux langues, à la qualité des traductions, à la facilité d'intégration et aux possibilités de personnalisation pour vérifier le coût impliqué.
3. Évaluez la qualité en traduisant des extraits de texte pour votre contenu et domaine spécifique.
4. Déterminez si votre cas d'utilisation spécifique nécessitera des fonctionnalités personnalisées pour amener la qualité de la traduction à un niveau de qualité acceptable.
5. Examinez de manière critique dans quelle mesure la solution proposée par vous pour leurs services de traduction peut être facilement intégrée dans leur flux de travail ou leurs applications existantes.
6. Plus vos données sont sensibles, plus il est important pour vous d'être critique vis-à-vis des caractéristiques de sécurité et de confidentialité de chaque solution.
7. Examinez les frais en tenant compte du coût total car on s'attend à une traduction en volume avec des contraintes budgétaires.
8. Étudiez l'interface utilisateur, découvrez les ressources d'aide et les options du service client.
9. Consultez les opinions et les commentaires des autres utilisateurs pour vous faire une idée de la performance réelle.
Quels sont les appareils de traduction automatique disponibles ?
On peut réaliser la traduction automatique en utilisant divers appareils.
Smartphones et tablettes. Il est possible pour les utilisateurs de télécharger des applications de traduction automatique comme Lingvanex Translator. Ces applications utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour offrir des services de traduction en temps réel, ce qui facilite la compréhension et la communication dans différentes langues.
Les tâches de TA sont largement effectuées à l'aide des ordinateurs de bureau et portables. Des services de traduction en ligne, comme Google Translate, peuvent être utilisés via des navigateurs web pour accéder à ces services, tandis que les professionnels de la traduction ont généralement recours à des logiciels de traduction automatique tels que SDL Trados.
Lingvanex se distingue par sa capacité à fonctionner hors ligne grâce à ses applications pour Windows, macOS, iOS et Android. Cela est particulièrement utile dans des environnements où l'accès à Internet est limité ou non fiable. Ceci représente un avantage significatif pour les voyageurs et les professionnels travaillant dans des régions éloignées. Les outils comme SDL Trados sont préférés pour de grands projets en raison de leurs fonctionnalités avancées. Cependant, Lingvanex propose une alternative flexible et économique pour des traductions rapides sans les complications des logiciels de traduction assistée par ordinateur.
Les dispositifs spécialisés de traduction automatique tels que Pocketalk et Langogo sont conçus exclusivement pour la traduction et sont portables. Ils ont souvent la capacité de comprendre et de synthétiser la parole, permettant ainsi une traduction instantanée d'une langue à une autre.
C'est à travers ces enceintes intelligentes que les phrases ou expressions sont traduites d'une langue à une autre, rendues possibles par la fonction de traduction automatique incorporée dans ces assistants virtuels (Alexa ou Google Assistant).
Certains gadgets portables, par exemple les montres intelligentes, sont équipés de traducteurs. Ils peuvent fonctionner ensemble avec des smartphones, fournissant une traduction sur un petit écran portable.
De plus, une telle technologie peut être utilisée dans différentes applications embarquées, telles que les GPS ou les systèmes de navigation dans les voitures.
Сonclusion
La traduction automatique évolue rapidement avec les progrès de la technologie de l'intelligence artificielle. Elle a littéralement changé la manière dont les gens du monde entier communiquent et accèdent à l'information.
- Avec l'avenir, la technologie promet davantage de précision, d'adaptation et d'utilisation intuitive. Les modèles basés sur les transformateurs ouvriront de nouvelles portes à des traductions plus nuancées et mieux rendues.
- Ainsi, l'intégration ouvre la voie à la fourniture de services de traduction automatique plus intelligents basés sur l'IA, servant ses utilisateurs avec des services de traduction pour des tâches complexes et des domaines possibles.
- Alors que beaucoup adoptent des métriques standard telles que BLEU et METEOR, COMET continue avec la détermination de la similarité sémantique du résultat traduit par rapport aux traductions de référence en utilisant des plongements contextuels.
- La technologie de TA continuera de s'améliorer dans le but de développer la compréhension interculturelle, d'améliorer les échanges, de briser les barrières linguistiques et de créer un monde plus interconnecté.
