Pourquoi utiliser la traduction automatique neuronale et par où commencer ?

Depuis des décennies, les scientifiques et les ingénieurs travaillent d'arrache-pied pour développer tout le potentiel de la traduction automatique neuronale (TON). Si les modèles NMT tels que ceux utilisés par Microsoft Translator ont transformé notre façon de communiquer à l'échelle mondiale, le secteur de la traduction s'oriente désormais vers de nouvelles avancées, telles que les petits modèles linguistiques (SML) ou les grands modèles linguistiques (LLM), spécialement adaptés aux tâches de traduction. Par exemple, Google présente désormais son nouveau modèle de traduction LLM basé sur Gemini comme une solution pour un large éventail de cas d'utilisation de la traduction par rapport à son modèle NMT couramment utilisé, Google Translate.   

Malgré ces progrès, le NMT joue encore un rôle dans la traduction aujourd'hui. Qu'il s'agisse de traduire instantanément des panneaux routiers à partir d'une image ou d'interpréter des documents commerciaux et juridiques, le NMT s'est révélé indispensable dans de nombreux secteurs. Les entreprises qui exploitent la puissance de la traduction automatique et de l'intelligence artificielle (IA) gagnent du temps, franchissent les barrières linguistiques et atteignent les marchés internationaux plus rapidement que leurs concurrents qui utilisent des méthodes de traduction traditionnelles.

Nous définirons ici la traduction automatique neuronale, son fonctionnement et le moment opportun pour l'utiliser dans le cadre de vos besoins en traduction linguistique afin d'améliorer votre portée mondiale.

Qu'est-ce que la traduction automatique neuronale ?

La traduction automatique neuronale utilise des réseaux neuronaux pour fournir des traductions précises dans différentes langues. Les programmes informatiques qui utilisent la NMT traduisent automatiquement un texte d'une langue à l'autre, en s'appuyant sur des modèles appris à partir de vastes ensembles de données.

Il n'y a pas si longtemps, le NMT était considéré par beaucoup comme un outil de traduction incohérent pour la traduction de contenus importants ou à forte visibilité, en particulier à grande échelle. Toutefois, sa capacité à saisir les nuances linguistiques subtiles s'est considérablement améliorée au cours de la dernière décennie. Aujourd'hui, il s'agit d'une méthode de référence pour la traduction de textes, qui a révolutionné notre approche de la traduction et de la localisation.

Par exemple, les logiciels de traduction IA, tels que le hub de traduction automatique neuronal de Smartling, utilisent l'apprentissage automatique pour sélectionner le meilleur moteur de traduction automatique, garantissant ainsi des résultats de traduction précis en quelques millisecondes. Smartling offre un espace de travail central pour traiter le contenu multilingue à travers différentes méthodes de traduction, flux de travail et formats de fichiers. Il s'agit d'un outil de traduction inestimable pour les entreprises internationales qui doivent communiquer dans différentes langues, produisant des traductions de haute qualité auxquelles vous pouvez vous fier.

Comment fonctionne la traduction automatique neuronale ?

La traduction automatique neuronale utilise des réseaux neuronaux artificiels pour imiter le processus de traduction humaine à un rythme beaucoup plus rapide. Ces réseaux comprennent des couches de nœuds interconnectés qui codent le texte source, le décodent dans la langue cible et utilisent un mécanisme d'attention pour garantir des traductions contextuellement exactes. Les modèles NMT apprennent à partir de vastes ensembles de données de formation dans chaque langue.

Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?

Un réseau neuronal est un système informatique conçu pour imiter la manière dont le cerveau humain traite et apprend des informations. Il est composé de nœuds interconnectés, ou "neurones", qui apprennent en transmettant des informations entre les nœuds et en ajustant les connexions en fonction des données d'apprentissage afin de minimiser les erreurs de prédiction. Ce processus apprend au réseau à interpréter les données et à y réagir, en optimisant ses performances pour une tâche donnée, telle que la traduction d'un texte.

Qu'est-ce que la traduction par apprentissage profond ?

La traduction par apprentissage profond est une branche avancée de l'IA qui utilise spécifiquement des réseaux neuronaux profonds. Contrairement aux modèles de NMT traditionnels ou "superficiels" qui n'utilisent qu'une ou quelques couches, l'apprentissage profond utilise de nombreuses couches pour analyser les données linguistiques et en tirer des enseignements. Cette profondeur permet une meilleure compréhension des nuances, ce qui améliore considérablement la précision et le naturel de la traduction.

Différents types de modèles de NMT

Il existe deux types principaux de modèles neuronaux de traduction automatique, chacun ayant une approche unique de la traduction des langues :

Modèles de transformateurs

Les modèles transformateurs traitent tous les mots d'une phrase en même temps. Ils utilisent un système appelé auto-attention, qui évalue chaque mot par rapport à tous les autres mots de la phrase. Ces modèles peuvent ainsi facilement comprendre les relations entre les mots, même s'ils sont très éloignés les uns des autres. Après avoir traité les mots, ils transmettent l'information à travers des couches d'anticipation afin d'affiner leur compréhension. La possibilité de traiter les mots en parallèle rend les transformateurs beaucoup plus rapides et puissants que les anciens modèles.

Les Transformers peuvent même traduire dans des scénarios "zero-shot", c'est-à-dire qu'ils peuvent traduire entre des paires de langues pour lesquelles ils n'ont pas été formés en puisant dans les données de formation de chaque langue. Ils sont donc flexibles et capables de prédire des traductions dans de nombreuses combinaisons de langues.

Modèles RNN

Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) traitent les mots de manière séquentielle, c'est-à-dire qu'ils examinent un mot à la fois et transmettent les informations des mots précédents. Cela les aide à comprendre les schémas au fil du temps, mais cela signifie aussi qu'ils ont du mal à faire des phrases longues parce qu'ils peuvent "oublier" des mots antérieurs. Comme les RNN traitent les informations étape par étape, ils sont également beaucoup plus lents que les transformateurs et ne peuvent pas traiter de grands ensembles de données. Les modèles RNN sont rarement utilisés car ils ont été remplacés par des transformateurs, qui sont beaucoup plus précis et efficaces. 

Quand utiliser la traduction automatique neuronale ?

La traduction automatique neuronale a évolué au fil des ans pour s'adapter à d'innombrables cas d'utilisation. Voici quelques-unes de ses applications les plus courantes dans les environnements professionnels :

Rationalisation de la communication sur le lieu de travail

NMT simplifie la communication entre les employés et les départements des entreprises internationales en traduisant les courriels, les messages et les documents internes. Tout le monde est sur la même longueur d'onde, quelle que soit son origine ou la langue qu'il parle. C'est un excellent moyen de constituer une équipe plus forte et plus soudée.

Assistance à la clientèle en temps réel

Les entreprises internationales doivent répondre aux demandes des clients de tous les marchés sur lesquels elles opèrent. La NMT permet de traduire en temps réel les demandes des clients et les réponses de l'assistance, ce qui permet aux entreprises d'aider instantanément les clients dans la langue de leur choix. Les opérations internationales ne nécessitent plus une équipe d'assistance multilingue.

Grands projets de traduction

Le NMT peut traduire des sites web entiers, des manuels d'utilisation et d'autres documents à moindre coût et plus rapidement que les traducteurs humains. Les outils de traduction IA tels que le Neural Machine Translation Hub de Smartling rationalisent le processus et fournissent des traductions de haute qualité en un rien de temps. Le hub NMT de Smartling est idéal pour la localisation de sites web ou la mise à jour de référentiels de contenus multilingues.

Traductions de contenus spécialisés

Les traductions doivent respecter des réglementations strictes dans des secteurs sensibles tels que la santé ou la finance et préserver le jargon technique. Les systèmes NMT peuvent être formés à partir de données spécifiques à un domaine, ce qui permet de traduire facilement des contenus complexes ou sensibles tout en conservant le sens original.

Avantages de la traduction automatique neuronale

L'intégration de la traduction automatique neuronale dans votre stratégie de traduction présente de nombreux avantages.

• Délai de publication plus court : Les moteurs NMT peuvent traduire de grandes quantités de texte presque instantanément, ce qui permet une diffusion plus rapide de l'information dans plusieurs langues. 
• Réduction des coûts : Les services de traduction automatique sont généralement plus abordables que la traduction humaine.
• Amélioration de l'évolutivité : Le NMT peut traduire de grands volumes de texte sans augmentation proportionnelle des coûts. Cette évolutivité permet aux entreprises de toutes tailles d'étendre leur portée mondiale.
• Cohérence linguistique : La NMT utilise des termes cohérents dans tous les documents traduits grâce à la mémoire de traduction. Cette uniformité renforce la voix de la marque tout en préservant la clarté.
• Personnalisation : La formation de moteurs NMT personnalisés avec une terminologie propre à l'entreprise permet d'obtenir des traductions de meilleure qualité. De plus, les systèmes NMT apprennent et s'améliorent au fil du temps, améliorant continuellement la précision de la traduction.
• Exactitude des faits : Le NMT fournit des résultats très précis et cohérents. Bien que les LLM affinés soient de plus en plus populaires, ils introduisent la possibilité d'hallucinations qui peuvent diminuer la précision sans une atténuation appropriée.
• Utilité : Les modèles NMT sont faciles à comprendre, à mettre en place et à traduire pour une grande variété de cas d'utilisation.

Meilleures pratiques pour intégrer le NMT dans vos flux de travail

L'intégration de la traduction automatique neuronale permet d'améliorer considérablement l'efficacité de la traduction et de réduire les coûts. Ces bonnes pratiques vous permettront d'affiner votre processus de NMT :

• Sélectionnez un moteur de traduction automatique adapté : Tous les moteurs de traduction automatique ne conviennent pas à tous les cas de figure. Évaluez les options en fonction du prix, des paires de langues prises en charge, des fonctions de personnalisation et de la facilité d'intégration dans vos systèmes existants. Un choix réfléchi correspondra à vos besoins et à votre budget.
• Utilisez des moteurs optimisés pour votre domaine : Si votre secteur d'activité repose sur une terminologie technique ou scientifique, envisagez d'utiliser un moteur formé pour votre domaine. Si aucun moteur préformé n'est disponible, vous pouvez chercher à en former un sur mesure. Vous pouvez le mettre à jour au fur et à mesure de l'évolution de vos besoins.
• Préparez votre contenu avec la pré-édition : Un texte structuré et sans ambiguïté permet d'obtenir les meilleurs résultats de traduction. La pré-édition permet de réduire les erreurs et d'améliorer la précision de la traduction.
• Contrôler et évaluer la qualité de la traduction : Établissez une boucle de rétroaction pour évaluer régulièrement votre production de NMT. Notez automatiquement votre contenu pour évaluer la qualité globale de vos traductions. Sélectionnez ensuite un échantillon de ces résultats pour les soumettre à un examen humain afin de comparer les résultats automatisés avec les normes linguistiques. Cette méthode vous permet d'estimer le degré de post-édition d'un texte traduit, le cas échéant.

Une plate-forme centralisée pour une traduction automatique plus intelligente

Vous ne pouvez pas compter sur une solution unique pour développer vos efforts de localisation. Les moteurs de traduction automatique excellent dans des domaines spécialisés. Certaines sont idéales pour des industries ou des domaines de niche, tandis que d'autres sont plus performantes avec des paires de langues ou des types de contenu spécifiques. En vous limitant à un seul moteur, vous passez à côté de tout le potentiel de la traduction assistée par ordinateur.

Avec MT Auto Select de Smartling, vous ne devez pas vous contenter d'une seule solution. Intégré à notre Neural Machine Translation Hub, Auto Select vous donne accès aux meilleurs moteurs tels que DeepL, Microsoft Translator et Google Translate, qui travaillent tous ensemble pour fournir des résultats rapides, précis et évolutifs. En sélectionnant automatiquement le meilleur moteur de traduction automatique en fonction de votre contenu et de votre langue, Auto Select produit des traductions d'une qualité supérieure de 350 %, ce qui vous permet d'améliorer votre référencement multilingue et votre communication de marque.

Aujourd'hui, les technologies de traduction vont bien au-delà de la simple NMT. La prochaine génération de solutions de traduction, comme la traduction AI de Smartling, s'appuie à la fois sur la NMT et les LLM pour obtenir des résultats encore plus efficaces et fluides.

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