La traduction automatique (TA) a pris un tournant technologique majeur avec l'intégration de l'intelligence artificielle. Elle s'appuie désormais sur un système neuronal qui simule les traductions humaines grâce à l'apprentissage automatique.
Grâce à cette évolution, plusieurs lacunes de la traduction automatique ont été comblées, d'autant plus avec l'essor du traitement du langage naturel (NLP).
Toutefois, le problème n'est pas totalement résolu. En fait, l'apprentissage automatique dans le domaine du NLP continue de sous-performer par rapport aux capacités humaines.
C'est pourquoi la supervision humaine reste indispensable pour obtenir une qualité optimale dans les processus de traduction automatique neuronale. L'une des meilleures formes de collaboration homme-machine est le modèle human-in-the-loop (HITL), ou l'humain dans la boucle.
L'approche « humain dans la boucle » est une méthodologie ou un processus utilisé par l'intelligence artificielle pour créer un apprentissage automatique basé sur l'amélioration continue.
Ce modèle repose sur l'alliance des capacités de la machine et de l'intelligence humaine, à travers des interactions qui permettent de nourrir le modèle d'apprentissage automatisé par rétroaction.
En d'autres termes, le HITL consiste à faire intervenir l'intelligence humaine lorsqu'une machine éprouve des difficultés à résoudre un problème. Dans cette situation, l'humain ajuste et fournit les données initiales nécessaires à l'algorithme d'apprentissage.
Grâce à ce feedback systématique, l'algorithme améliore ses prédictions et sa prise de décision. Par conséquent, les résultats deviennent de plus en plus précis.
Le HITL est un modèle cyclique qui repose sur un feedback constant afin que l'algorithme dispose de nouveaux outils pour accomplir sa tâche. Les modèles de traduction de documents, les classificateurs de texte ou les algorithmes de recherche d'informations sont des exemples concrets de l'application de ces algorithmes.
Dans chaque cas spécifique, un ensemble suffisamment large de données d'entraînement (initiales) doit être créé pour ensuite tester et ajuster le modèle grâce à l'intelligence humaine. C'est ainsi que l'algorithme parviendra à prendre des décisions plus exactes.
En conséquence, l'interaction homme-machine, via l'approche human-in-the-loop machine learning, est employée en deux phases :
Phase d'entraînement : un humain génère les données initiales sur lesquelles l'algorithme se basera pour résoudre les problèmes.
Phase d'ajustement et de test : un humain intervient pour améliorer continuellement la précision de l'algorithme et corriger toute prédiction erronée du système. Il s'agit d'un système cyclique :
1. Ajustement des données.
2. Test du système pour une meilleure précision.
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Les algorithmes d'intelligence artificielle s'appuient sur des statistiques pour résoudre des problèmes. Leur fiabilité n'est donc pas de 100 %.
Ce manque de certitude de l'IA, également appelé incertitude algorithmique, nécessite une interaction directe avec l'humain. C'est le meilleur moyen de créer un apprentissage continu et pertinent qui améliore la qualité de la traduction.
Le feedback fourni par l'humain donne aux algorithmes de traduction une capacité accrue pour s'adapter à la pensée logique humaine et pour raisonner, agir et traduire des textes de manière fiable.
Dans cette approche, le HITL et l'IA cherchent à combiner le grand potentiel de la machine et l'intelligence humaine : une prise de décision basée sur un ensemble de données alliée à la logique humaine, qui reste imbattable.
Plus cette interaction est grande, moins l'algorithme d'IA commet d'erreurs. Un exemple concret est notre solution 2024 Deep Adaptive AI Translation pour une traduction automatique d'une fluidité humaine. Elle utilise le RAG (bases de données vectorielles) et les préférences définies par l'utilisateur pour guider une traduction adaptée culturellement aux communications mondiales.
Dans le contexte de la traduction automatique, un système human-in-the-loop performant doit présenter les caractéristiques suivantes :
Une grande quantité de données initiales de qualité : ces données doivent être supervisées par des humains pour une amélioration constante.
Un feedback humain continu, avec des intervalles de quelques minutes, heures, jours ou semaines. Cela améliore la compréhension et la réponse du système de TA.
Un feedback correctif rapide, afin que l'impact puisse être observé en temps réel.
Une collaboration active entre les traducteurs et le département de recherche et développement en traduction automatique. Cela permet de résoudre les problèmes de traduction spécifiques.
Une évaluation basée sur la révision et les commentaires humains : les métriques des systèmes automatisés sont ainsi complétées par l'expertise humaine.
Une collaboration via la création de divers points de rétroaction.
L'un des meilleurs moyens de mettre en œuvre un système HITL efficace est d'encourager les traducteurs à utiliser l'automatisation pour accroître leur productivité et leur compétitivité.
On obtient ainsi une interaction humaine avec le système et, par conséquent, une amélioration continue des algorithmes pour atteindre la qualité maximale des traductions.
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