Cet article a été mis à jour en avril 2025.
L'utilisation de machines pour traduire des textes d'une langue à une autre a longtemps été un objectif pour les informaticiens et les traducteurs. C'est il y a environ dix ans que la traduction automatique a fait son premier grand bond en avant grâce à l'application pratique de techniques telles que l'apprentissage automatique (Machine Learning) et les réseaux neuronaux.
La traduction automatique fait référence à l'utilisation de logiciels et de technologies intelligentes pour traduire des textes d'une langue à une autre sans nécessiter d'intervention humaine. À l'origine, ces systèmes étaient basés sur des règles utilisant des structures grammaticales et des dictionnaires bilingues.
Au fil du temps, et dans le but d'obtenir un processus plus rapide et plus précis, les systèmes statistiques sont apparus. Ces derniers reposaient sur l'analyse d'énormes quantités de traductions humaines et l'utilisation ultérieure de méthodes statistiques pour générer un résultat de traduction.
Aujourd'hui, les systèmes de traduction neuronale s'appuient sur les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond (Deep Learning) pour obtenir un modèle automatisé d'apprentissage continu et des résultats de très haute qualité.
En fait, une étude publiée le mois dernier par CSA Research (2022) prédit que les tendances actuelles dans le développement de l'intelligence artificielle aboutiront à une traduction automatique capable d'adapter complètement et de manière réactive les traductions en fonction du contexte, des métadonnées et des scénarios d'utilisation. Cette prédiction est devenue réalité fin 2024 avec la Traduction par Intelligence Artificielle, la dernière évolution utilisant des techniques d'apprentissage profond et de compréhension contextuelle avancée.
La traduction automatique (TA ou MT, pour machine translation en anglais) désigne un système de traduction purement automatisé et capable de convertir le contenu source vers les langues cibles en quelques instants.
Prenons l'exemple de Google Traduction : cette plateforme est capable de traduire des textes avec immédiateté grâce à l'utilisation d'algorithmes et de modèles extraits de millions d'exemples de textes.
Ce type de traduction automatisée permet aux entreprises de traduire toujours plus de contenu sans avoir à ajouter de ressources pour gérer les processus de traduction.
La traduction automatique va bien au-delà de la simple conversion de mots dans une autre langue. Lorsque nous parlons de traduction automatique chez Pangeanic, nous faisons référence à un processus adapté à chaque contexte, qui améliore les traductions mécaniques grâce à des révisions, des interprétations et des corrections humaines.
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La traduction automatique et sa capacité à mettre en œuvre une première étape de traduction purement automatisée offrent de nombreux aspects positifs à toute personne nécessitant des services de traduction. En effet, en termes de vitesse, de volume et de coûts, la TA a largement dépassé les capacités des traducteurs humains. Ci-dessous, nous exposons certains des principaux avantages qu'elle offre.
Pour de grandes quantités de textes, la traduction automatique offre une première couche de traduction qui accélérera le processus de traduction et permettra aux organisations d'économiser d'énormes quantités de temps et d'argent.
Pour assurer la précision et la qualité des traductions professionnelles, rappelons qu'il est nécessaire de faire appel à un traducteur professionnel pour réviser la traduction résultante, en plus de vérifier et d'éditer toute information imprécise.
De cette façon, les outils de traduction automatique valorisent l'expérience et les compétences des personnes, en les libérant de la partie la plus fastidieuse et en leur permettant de concentrer leur travail sur le perfectionnement des traductions.
Au fil des années, l'industrie linguistique a beaucoup investi dans des développements technologiques rendant la traduction plus abordable et accessible à un public plus large, sans compromettre la qualité des résultats.
La traduction automatique peut donc être une option très viable d'un point de vue financier. Si l'on engage un traducteur professionnel pour travailler la traduction à partir de zéro, la facture finale risque d'être très élevée.
L'automatisation offre les outils de traduction nécessaires pour que le système évolue constamment sans avoir à ajouter plus d'investissements et de ressources à mesure que le nombre de contenus à traduire augmente.
La traduction automatique peut simplifier l'ensemble du flux de travail grâce au processus d'automatisation des tâches liées à la gestion de contenu, afin que les linguistes et les entreprises n'aient pas à se soucier de l'administration des traductions en cours, réduisant ainsi leur charge de travail.
L'automatisation intelligente donne aux utilisateurs la capacité de gérer et mettre à jour les traductions automatiquement dans un même espace connecté. Ceci est particulièrement utile pour lier des actions à des tâches, valider des traductions ou des corrections, ou visualiser les traductions actives.
Le travail à distance dû à la COVID-19 a augmenté les coûts liés aux failles de sécurité de 1,07 million d'USD, selon un rapport d'IBM publié cette année.
Un processus de traduction automatisé implique moins de points de contact et un temps de transit réduit, il est donc probable que moins de personnes aient accès aux données privées. En conséquence, la traduction automatique offre aux organisations un meilleur contrôle sur la gouvernance des données.
De plus, certains outils de traduction automatique, comme l'anonymisation, permettent de traduire du contenu sensible ou confidentiel tout en préservant les données personnelles, protégeant ainsi la confidentialité et la réputation de l'entreprise.
Les outils d'analyse approfondie peuvent utiliser des brouillons qui fournissent aux traducteurs automatiques des phrases et des concepts utilisés précédemment, tirant parti d'une « mémoire de traduction » personnalisable pour chaque utilisateur spécifique.
Selon le contenu exact ou la priorité de ce contenu, la traduction automatisée peut effectuer différents contrôles de qualité, comme des révisions de conformité au glossaire ou de cohérence numérique.
Ces options ne sont que des exemples de la flexibilité et de la personnalisation qu'offre la traduction automatique à chaque organisation individuelle.
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Bien que la traduction automatique traditionnelle nous ait bien servis, la traduction par IA représente un changement révolutionnaire dans la technologie de traitement du langage.
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Traduction Automatique Traditionnelle |
Traduction par IA |
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Traduit le texte segment par segment |
Utilise de larges fenêtres contextuelles pour une compréhension intégrale |
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Éprouve souvent des difficultés avec les idiomes et le contexte |
Capte les nuances culturelles et le sens contextuel |
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Nécessite une post-édition significative |
Minimise ou élimine le besoin de post-édition |
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Utilise des ensembles de données fixes |
Apprend et s'améliore continuellement |
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Adaptation limitée aux domaines |
Adaptable aux domaines spécialisés |
La transition des modèles statistiques aux réseaux neuronaux a révolutionné la qualité de la traduction. Aujourd'hui, la traduction avancée par IA tire parti des techniques de Traduction par IA Adaptative Profonde qui combinent :
Des représentations en espaces vectoriels de la terminologie et des préférences de style
Des systèmes de vérification agentifs
Une estimation et un contrôle de la qualité
Des algorithmes d'apprentissage sophistiqués qui améliorent continuellement les performances
La recherche en traduction par IA continue de progresser, se concentrant sur le perfectionnement des réseaux neuronaux pour approfondir la compréhension par l'IA des nuances linguistiques et des contextes culturels. Les développements futurs pourraient inclure :
Une plus grande adaptabilité implique des modèles de traduction plus spécialisés dans des domaines tels que le juridique, le médical et le technique. Ces domaines nécessitent souvent une terminologie précise et une compréhension du contexte qui va au-delà de la simple traduction mot à mot. Les systèmes d'IA sont entraînés pour reconnaître et traiter le jargon et les conventions spécifiques utilisés dans ces domaines, ce qui aboutira à des traductions plus précises et fiables. Par exemple, dans le domaine médical, l'IA pourrait aider à traduire des dossiers de patients ou des articles de recherche médicale, garantissant que les informations critiques soient correctement transmises dans toutes les langues.
Pour une intégration transparente de la traduction par IA avec d'autres technologies, imaginez un monde où les outils de traduction par Intelligence Artificielle sont intégrés aux applications quotidiennes, des logiciels de visioconférence aux chatbots de service client. Cette intégration permettrait la traduction en temps réel lors des conversations, brisant les barrières linguistiques et facilitant une communication plus fluide dans les interactions mondiales. À mesure que les entreprises se développent à l'international, la demande pour de telles capacités ne fera qu'augmenter, faisant de la traduction par IA un outil essentiel pour le commerce mondial.
Les capacités améliorées de traduction en temps réel sont déjà une réalité imminente. Jusqu'à récemment, les systèmes avaient du mal avec le contexte et les expressions idiomatiques, ce qui entraînait des traductions forcées ou inexactes. Il est probable que les progrès futurs se concentrent sur l'amélioration de ces systèmes pour fournir des traductions qui soient non seulement immédiates, mais aussi contextuellement pertinentes. Cela pourrait révolutionner la façon dont nous communiquons entre les langues, rendant les interactions plus fluides et naturelles.
Enfin, l'accent est de plus en plus mis sur l'amélioration de l'assistance aux langues à faibles ressources. De nombreuses langues manquent de données suffisantes pour l'entraînement de l'IA, ce qui limite l'efficacité des outils de traduction pour les locuteurs de ces langues. En développant des méthodes pour améliorer le soutien à ces langues, la traduction par IA peut devenir plus inclusive, permettant aux locuteurs de toutes les langues de bénéficier des avancées technologiques.
Même avec les progrès de la technologie de l'IA, les traducteurs humains restent essentiels. Ils apportent des connaissances culturelles et contextuelles qui enrichissent les résultats générés par l'IA, garantissant que les traductions soient non seulement précises, mais aussi culturellement appropriées. L'avenir réside dans la collaboration entre l'expertise humaine et l'efficacité de l'IA, permettant aux traducteurs de se concentrer sur des tâches créatives et complexes. Bien que l'IA puisse prendre en charge des traductions basiques et même certaines tâches plus sophistiquées, elle manque souvent de la sensibilité culturelle et du contexte que seule une personne peut apporter. La langue est profondément liée à la culture, et des nuances comme l'humour, les idiomes ou le ton émotionnel peuvent s'avérer difficiles à saisir complètement pour une machine.
Les traducteurs humains apportent une vaste connaissance du monde et une expérience précieuse qui renforcent les résultats de l'IA, garantissant que les traductions soient à la fois précises et culturellement pertinentes. Ces adaptations nécessitent, dans de nombreux cas, des mises à jour constantes en fonction des événements du monde réel. Par exemple, un traducteur humain peut identifier quand une traduction littérale pourrait s'avérer offensante ou équivoque dans un certain contexte culturel, et ajuster le message en conséquence. Ce niveau de compréhension est crucial dans des domaines comme le marketing, où le succès d'une campagne peut dépendre des subtilités du langage.
L'avenir de la traduction réside dans la synergie entre l'expertise humaine et l'efficacité de l'IA, et dans la manière dont cette technologie permet aux humains de contrôler le processus. C'est pourquoi chez Pangeanic, nous parlons de « l'humain aux commandes » (humans in control) et non de « l'humain dans la boucle » (humans in the loop). Les traducteurs prendront les rênes du processus de traduction avec le soutien d'outils, et n'agiront pas comme de simples post-éditeurs corrigeant les erreurs de la machine. À mesure que l'IA prendra en charge des tâches de traduction plus routinières et répétitives, les traducteurs humains pourront se concentrer sur des travaux plus créatifs et complexes. Cette collaboration peut déboucher sur une amélioration significative de la qualité des traductions, car les professionnels pourront s'appuyer sur des outils d'IA pour optimiser leur travail, sans cesser d'appliquer leurs connaissances et capacités uniques.
Les modèles de traduction automatique de Pangeanic sont pionniers dans l'industrie linguistique. À tel point que plusieurs agences gouvernementales des États-Unis et de l'Union européenne, ainsi que
des organisations internationales et des entreprises ont choisi nos modèles de traduction pour leurs besoins de grands volumes de traduction.
L'approche de Pangeanic combine les plus hauts niveaux de flexibilité, de contrôle, de personnalisation de l'IA et de service utilisateur avec une technologie de pointe pour offrir des traductions automatiques précises et quasi humaines.
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