Quelle est la précision de Google Translate ? Ce que vous devez savoir

L'expansion mondiale offre des opportunités passionnantes pour toute entreprise, mais atteindre de nouveaux publics à travers les cultures présente des défis particuliers. Le succès dépend du franchissement des barrières linguistiques et de l'établissement de liens authentiques avec vos marchés cibles. Cela va au-delà de la simple traduction mot à mot : il s'agit de transmettre le bon contexte culturel et le bon ton pour que votre marque trouve un écho auprès des locuteurs natifs.

Malgré cette complexité, nombreux sont ceux qui se tournent vers Google Translate pour trouver des solutions rapides. Bien qu'elle puisse atteindre une précision impressionnante (parfoisplus de 94 %), sonefficacité pour la traduction et la localisation d'entreprises dépend des langues, des structures de phrases et des circonstances spécifiques.

Quelle est donc la précision de Google Translate pour la localisation de votre site web et des autres documents de votre entreprise ? Dans certains cas, un traducteur humain ou un autre outil (ou outils) de traduction peut être plus fiable.

Pour comprendre la précision des traductions de Google, il est important d'explorer d'abord la technologie qui la sous-tend.

Comment fonctionne Google Translate ?

Google a lancé son outil de traduction automatique, Google Translate, en 2006, en s'appuyant initialement sur la méthodologie de la traduction automatique statistique (SMT) pour traiter le texte. Bien qu'efficace pour les traductions de base, la première version avait du mal à traiter les phrases plus longues et plus complexes. En 2016, Google a introduit la traduction automatique neuronale (NMT), alimentée par l'intelligence artificielle (IA), qui améliore considérablement la précision des traductions en analysant des phrases entières dans leur contexte.

Le SMT consiste à analyser de grandes bases de données de textes bilingues et à identifier des modèles statistiques pour générer des traductions à l'aide d'un modèle de traduction, d'un modèle linguistique et d'un modèle de réorganisation. Si cette méthode permettait de traiter des traductions plus simples en se concentrant sur les probabilités, elle produisait souvent des inexactitudes avec les phrases complexes en raison de sa dépendance à l'égard des traductions mot par mot ou phrase par phrase, sans pouvoir saisir pleinement le contexte ou le sens de la phrase.

Par exemple, imaginez que vous essayez de traduire "I am going to the bank today" de l'anglais au français. Sans comprendre l'ensemble du contexte, le SMT divise la phrase en plusieurs parties, en traduisant mot par mot ou phrase par phrase sur la base de probabilités statistiques provenant d'une base de données de textes bilingues. L'ambiguïté de "bank" pose des problèmes : en français, "bank" pourrait se traduire par "banque" (une institution financière) ou "berge" (une rive). Si votre ensemble de données fait principalement référence à des institutions financières, le SMT pourrait choisir à tort "banque" même si vous faites référence à une rive pour pêcher, ce qui entraînerait une traduction inexacte.

Le SMT dépendait également de la disponibilité de documents parallèles traduits pour des paires de langues spécifiques. Lorsque moins de ressources traduites étaient disponibles pour une combinaison linguistique donnée, la précision s'en ressentait.

Tout cela a changé en 2016 lorsque Google a lancé le cadre de traduction automatique neuronale (GNMT) qui a révolutionné la traduction numérique. Le GNMT analyse le contexte et le sens de phrases entières, produisant des traductions plus précises qui reflètent mieux les modèles de discours naturels et les expressions idiomatiques utilisées par les locuteurs natifs.

Le GNMT s'appuie sur un mélange d'ensembles de données linguistiques libres et propriétaires, qui comprennent à la fois des traductions humaines et des ressources linguistiques numériques. Cet ensemble complet de données permet au système d'identifier les modèles stylistiques et les nuances contextuelles, ce qui améliore considérablement la précision de la traduction. En intégrant l'argot et les expressions idiomatiques, le GNMT réduit les erreurs de traduction de 55 à 85 % pour les paires de langues les plus utilisées, comme l'anglais vers l'espagnol.

Grâce au GNMT, Google Translate ne dépend plus de langues intermédiaires et permet des traductions directes entre plus de 130 paires de langues. Cette avancée a permis d'améliorer considérablement la vitesse et la précision des traductions.

Quelle est la qualité de Google Translate ? Applications et efficacité dans la vie réelle

Dans les situations de tous les jours, comme les conversations informelles ou les besoins de voyage de base - déchiffrer les panneaux de signalisation ou le menu d'un restaurant, par exemple - Google Translate fonctionne généralement assez bien. Mais quelle est la précision de Google Translate dans un contexte commercial approfondi ?

Cela dépend principalement de la paire de langues et de la complexité de la traduction. Une étude réalisée en 2021 par le centre médical de l'UCLA a montré que la traduction du GNMT préservait le sens original dans 82,5 % des cas. Cependant, la précision de Google Translate varie entre 55 % et 94 %, en fonction des langues concernées.

Précision de Google Translate dans les principales langues européennes

Pour les langues non européennes, la précision de Google Translate tend à diminuer de manière significative en raison de ressources linguistiques limitées et de données insuffisantes. Une étude réalisée en 2019 a révélé qu'il produisait des traductions incorrectes dans 80 % des cas lors de la conversion de langues vers l'anglais, notamment :

• Cebuano
• Géorgien
• Kurde
• Latin
• Malaisien
• Maori
• Nepali
• Persan
• Punjabi
• Urdu
• Ouzbek

Compte tenu des données limitées de Google Translate pour certaines langues, ce n'est pas une surprise. L'outil est performant pour la traduction de textes structurés, tels que des documents officiels ou des instructions simples, dans des langues très répandues comme l'anglais, le chinois ou l'espagnol. En revanche, sa précision chute considérablement (environ 72 %) lorsqu'il s'agitde traduire des contenus générés par les utilisateurs ou des expressions courantes de l'anglais vers d'autres langues.

Comprendre les types de traduction : Quand choisir Google Translate ?

La précision de Google Translate varie en fonction de l'intention, du style et du public. Il fonctionne bien pour la traduction :

• Texte peu visible.
• Des phrases courtes et directes.
• Les textes répétitifs et didactiques, tels que les guides de dépannage simples.
• Les contenus tels que les revues de produits, les bases de connaissances et les forums, pour lesquels les lecteurs ne s'attendent pas nécessairement à une grammaire ou une orthographe parfaite.

Cependant, vous devrez probablement envisager des outils ou des services de traduction alternatifs lorsque vous aurez besoin d'une traduction :

• Le contenu comprend des expressions idiomatiques qui ont besoin d'un contexte pour transmettre leur sens, en particulier pour les locuteurs natifs.
• La langue cible n'a pas d'équivalent direct pour certaines expressions ou mots familiers.
• L'utilisation de Google Translate comme dictionnaire - les traductions mot à mot peuvent ne pas refléter l'intention de l'auteur.
• La source ne respecte pas les conventions grammaticales standard.
• Le texte contient du sarcasme ou de l'ironie.

Dans ce cas, Google Translate peut avoir du mal à saisir les subtilités de la langue d'origine, ce qui entraîne des erreurs grammaticales ou un message mal aligné qui ne tient pas compte du contexte culturel de votre public cible.

Explorer des alternatives à Google Translate : Smartling's Neural Machine Translation (NMT) Hub (en anglais)

Il existe plusieurs alternatives à Google Translate, chacune offrant des fonctionnalités et des atouts uniques adaptés à des besoins de traduction différents :

• DeepL : cette plateforme utilise une méthode de traduction automatique similaire à celle de Google Translate, mais prétend nécessiter moins de révisions de la part des traducteurs humains en raison de l'accent mis sur le contexte et les nuances. Actuellement, il prend en charge 28 langues.
• Amazon Translate : Amazon excelle dans la précision contextuelle en incorporant des données parallèles personnalisées (exemples de textes dans les langues source et cible) grâce à sa fonction "Active Custom Translation" (ACT). Dans une étude, il a permis d'augmenter de 6,5 % les résultats de l'évaluation bilingue anglais-chinois (BLEU). Amazon Translate propose actuellement des services de traduction dans 75 langues.
• Microsoft Translate : Le service de traduction de Microsoft obtient régulièrement de bons résultats dans 111 langues. Il peut traiter du texte, de la parole, des images, de la synthèse vocale, des conversations multi-appareils et fonctionner hors ligne dans plus de 20 langues, dont le chinois, l'allemand et l'espagnol.

Bien qu'aucun fournisseur de traduction automatique ne s'impose comme le leader incontesté en matière de précision totale, cela ne signifie pas que vous devez vous contenter de choisir entre les traducteurs humains et la traduction automatique. Smartling propose une troisième option : combiner les deux en un seul flux de travail.

Au lieu de s'appuyer sur un seul moteur de traduction automatique, le NMT Hub de Smartling utilise l'IA pour sélectionner le meilleur moteur de traduction automatique - Google, DeepL, Amazon, Microsoft ou d'autres - pour un travail donné. Ensuite, des linguistes professionnels révisent et affinent le contenu afin de garantir l'exactitude du vocabulaire, de la grammaire et du contexte culturel.

Avec Smartling, vous pouvez bénéficier de l'efficacité de l'IA combinée à la précision de l'expertise humaine, garantissant ainsi la meilleure traduction possible pour votre entreprise.

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Pour atteindre un public international, il ne suffit pas de traduire des mots, il faut un contenu qui permette d'établir un lien avec les clients potentiels, en captant leur attention et leurs émotions. Les traductions réussies transmettent non seulement le message, mais aussi le sentiment et la vision qui se cachent derrière votre produit.

Si Google Translate est une solution populaire qui offre une précision impressionnante, elle n'est pas forcément adaptée à tous les besoins des entreprises. D'autres moteurs de traduction automatique ou outils de traduction peuvent mieux répondre à vos besoins spécifiques, en fonction de la langue.

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