Traduction neuronale : kézaco ? La traduction automatique neuronale, ou TAN, est une notion récente qui est en train de bouleverser le monde de la traduction.
En effet, l’usage de l’intelligence artificielle a provoqué un changement complet de paradigme.
Au-delà du halo de fascination et de mystification qui entoure parfois les représentations de l’IA, on fait le point pour vous sur la traduction neuronale. On cherchera à définir la traduction neuronale, puis à expliquer son fonctionnement, et enfin à mesure ses avantages et ses inconvénients.
1. Qu’est-ce au juste que la traduction automatique neuronale ?
La traduction automatique neuronale est une traduction automatique d’un nouveau genre, puisqu’elle fonctionne grâce à l’intelligence artificielle.
En effet, elle a la capacité de replacer chaque mot qu’elle traduit dans son contexte pour choisir le sens correct, ce que les précédents types de traduction automatique n’étaient pas capables de faire.
Dans les années 1980, la traduction automatique fonctionnait sur une base de mots courants alliée à un répertoire de règles grammaticales.
Dans les années 1990, elle a été supplantée par la traduction automatique dite « statistique ».
Celle-ci fonctionnait en intégrant un corpus très conséquent de textes dans la langue cible, pour déduire ensuite le sens probable des phrases, sans passer par les règles grammaticales.
La traduction automatique neuronale, elle, date seulement de 2015. Son caractère innovant ? Le deep learning, qui fait apprendre avec le temps et au fur et à mesure des informations reçues, à l’image du cerveau humain.
2. Comment fonctionne la traduction automatique neuronale ?
Les systèmes de traduction précédents avaient une marge d’erreur assez importante. Celle-ci est réduite avec la traduction automatique neuronale.
De plus, la traduction automatique neuronale apprend en continu. Elle emmagasine une « mémoire de traduction » dans laquelle elle pioche constamment pour trouver le bon contexte pour tel mot.
Elle est ainsi capable de percevoir les doubles sens.
Prenons par exemple la phrase « Trainers wore trainers », à traduire de l’anglais au français. Les traductions précédentes auraient donné : « Les entraîneurs portaient les entraîneurs ».
La traduction neuronale, elle, comprend qu’il s’agit de « Les entraîneurs portaient des baskets ».
Plus le texte que vous soumettez à une traduction automatique neuronale est long, plus on y retrouve les mêmes mots-clés, meilleure sera la traduction finale.
En effet, le moteur de traduction alimentera sa « mémoire de traduction » au fur et à mesure qu’il parcourt le texte à traduire. Il est même capable de saisir le ton et l’intention de l’auteur.
La traduction automatique propose même dans certaines options le choix « ton formel » ou « ton informel ».
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3. Les avantages et inconvénients de cette pratique
Les avantages de cette pratique de la traduction neuronale sont assez nets en termes de temps et d’argent.
L’intervention humaine demeure certes nécessaire, en amont comme en aval de la traduction automatique.
Ainsi, avant la traduction automatique, l’humain doit entrer les termes très techniques. Pour que le moteur les « apprenne ».
Après la traduction automatique, il y a une phase de ce qu’on appelle la post-édition. L’humain doit alors vérifier, voire corriger la traduction.
Mais cette intervention prend beaucoup moins de temps, et coûte donc moins cher qu’avec les traductions automatiques des générations précédentes.
Mais cette pratique ne va pas sans inconvénients.
D’abord, il faut trouver un traducteur qualifié, formé pour la post-édition dans le cadre de la traduction automatique neuronale. Car le piège est que le texte de la traduction neuronale soit fluide, mais pas forcément en accord avec le sens du texte source.
Le travail de post-édition ne se contente donc plus d’une relecture lexicale et grammaticale : il faut une post-édition approfondie capable de reformuler des segments entiers de phrase.
Ensuite, le système de deep learning et de « mémoire de traduction » nourrie en permanence soulève la question de la confidentialité.
Mieux vaut donc faire confiance à un organisme de traduction automatique neuronale reconnu et assez développé pour se doter d’un système sûr de protection des données que vous lui confiez.
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Enfin, gardons à l’esprit les limites de la traduction automatique neuronale. Sa limite est d’abord que la technique est encore très jeune (2015), et a donc une grande marge d’amélioration devant elle.
Son autre limite est que même si la traduction automatique travaille sur le contexte, elle ne peut remplacer le travail profond de transcréation, réalisé par un traducteur humain, et qui consiste à adapter le message aux différences non seulement de langue, mais aussi de sensibilité culturelle du public cible.
Alors, tentés par cette innovation de la traduction neuronale ? C’est vrai qu’il y a de quoi s’enthousiasmer. Mais pour éviter les désillusions, on aura toujours besoin du regard humain d’un traducteur expérimenté et capable de faire dialoguer les cultures, tel qu’on en trouve chez Traduc.com.
