Qu'est-ce que la traduction automatique et comment peut-elle accélérer l'entrée sur le marché ?

Qu'est-ce que la traduction automatique ? C'est une bonne question puisque cette technologie existe depuis 1949. La traduction automatique, c'est-à-dire la traduction automatisée d'un texte de sa langue source vers une autre langue à l'aide d'un logiciel, est très différente aujourd'hui de ce qu'elle était il y a quelques dizaines d'années, et elle continue d'évoluer rapidement.

Si vous imaginez encore Babelfish au début des années 2000 lorsque vous pensez à la traduction automatique, vous pourriez être surpris par la précision, la commodité et la rapidité de la technologie d'aujourd'hui. La traduction automatique peut désormais aider les entreprises à se lancer rapidement et de manière fiable sur de nouveaux marchés mondiaux.

La question n'est plus de savoir si vous devez utiliser la traduction automatique, mais quand et comment. Mais tout d'abord, répondons à la question "Qu'est-ce que la traduction automatique ?". et dissiper quelques mythes courants à ce sujet.

Qu'est-ce que la traduction automatique ?

En termes simples, la traduction automatique est un processus dans lequel l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et les algorithmes traduisent automatiquement un texte ou un discours d'une langue à une autre, sans l'intervention d'un linguiste humain. Au cours de ce processus, le texte ou la langue d'origine est appelé la langue source, et la langue dans laquelle vous traduisez est appelée la langue cible.

Différents types de méthodes de traduction automatique

Il existe une poignée d'approches différentes de la traduction automatique, et chacune d'entre elles fonctionne légèrement différemment.

Traduction automatique basée sur des règles

Avec la traduction automatique basée sur des règles (RBMT), le système d'IA utilise des règles linguistiques et des dictionnaires bilingues pour traduire le texte. Les règles linguistiques indiquent à l'IA comment elle doit traduire les mots ou les phrases de la langue source dans la langue cible afin de préserver le sens.

La RBMT exige des traducteurs humains qu'ils créent et maintiennent des règles de grammaire et de langue, et qu'ils effectuent un important travail d'édition. Aujourd'hui, la RBMT n'est pas très répandue en raison de la nécessité d'une intervention humaine et de la faible qualité de la traduction.

Traduction automatique statistique

La traduction automatique statistique (SMT), qui nécessite moins d'intervention humaine que la RBMT, utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour compléter les traductions. Le SMT analyse un grand nombre de traductions humaines existantes afin d'identifier des modèles. Ces schémas permettent ensuite au système de développer des modèles statistiques pour prédire comment traduire le texte.

La SMT est une amélioration par rapport à la RBMT, mais elle se heurte encore à des problèmes de précision.

Traduction automatique basée sur la syntaxe

La traduction automatique basée sur la syntaxe (SBMT), un type de SMT, s'appuie sur des règles grammaticales et des structures de phrases pour traduire un texte. L'analyse des phrases d'exemple et de leurs traductions correspondantes, ou paires de langues, permet à SBMT d'inclure des règles syntaxiques dans les modèles statistiques de traduction qu'il construit.

Cette approche permet à SBMT de traduire des textes complexes avec plus de précision, mais elle nécessite un grand nombre d'exemples de mots et de phrases pour l'entraînement.

Traduction automatique neuronale

La traduction automatique neuronale (NMT) apprend à traduire les langues à l'aide d'une méthode d'apprentissage automatique appelée réseaux neuronaux. Un réseau neuronal fonctionne de la même manière qu'un cerveau humain en faisant passer des données par plusieurs nœuds interconnectés. Ce système permet à la NMT de travailler avec de grands ensembles de données, chaque nœud travaillant au décodage de la langue source et au codage de la langue cible.

Comme la NMT traduit des phrases entières plutôt que des mots ou des phrases isolés, ses traductions ont tendance à paraître plus naturelles. Comme beaucoup considèrent qu'il s'agit de la méthode de traduction automatique la plus précise, la plupart des technologies de traduction linguistique, y compris Smartling, s'appuient sur la NMT.

Traduction automatique hybride

La traduction automatique hybride (HMT) utilise deux ou plusieurs méthodes de traduction automatique pour améliorer les résultats que vous pourriez obtenir avec une seule solution de traduction. Le plus souvent, le HMT combine les modèles RBMT et SMT, mais il peut également utiliser les modèles NMT.

Par exemple, la HMT peut utiliser la SMT pour identifier et traduire des modèles, la RBMT pour traduire certaines nuances linguistiques et la NMT pour créer des traductions plus précises et plus naturelles.

Qu'est-ce qu'un outil de traduction assistée par ordinateur ?

Utilisés parallèlement aux outils de traduction automatique, les outils de traduction assistée par ordinateur (TAO) automatisent des tâches telles que l'édition et la gestion des traductions. Pour ce faire, les utilisateurs saisissent le texte dans l'outil de TAO, qui le divise ensuite en segments de paragraphes, de phrases ou d'expressions. L'outil enregistre ensuite ces segments dans une base de données à laquelle le logiciel de traduction automatique peut accéder.

Les logiciels de TAO accélérant le processus de traduction, de nombreuses entreprises utilisent ces outils pour automatiser leurs projets de traduction et de localisation.

3 principaux avantages de la traduction automatique

Smartling Translate vous permet de créer rapidement des traductions personnalisées en quelques secondes. (Source : Smartling

La localisation des expériences utilisateur est plus importante que jamais -SA Research a constaté que 76% des consommateurs préfèrent faire leurs achats dans leur propre langue. Heureusement, la traduction automatique offre plusieurs avantages qui la rendent idéale pour les entreprises qui tentent d'atteindre de nouveaux marchés :

1. Rapidité accrue : les logiciels de traduction automatique, comme NMT Hub ou Smartling Translate, améliorent l'efficacité en automatisant les tâches manuelles impliquées dans le processus de traduction. La traduction automatique peut couvrir jusqu'à 7 000 mots par jour, tandis qu'un traducteur humain peut traduire en moyenne 2 000 à 3 000 mots par jour.
2. Des coûts moins élevés : Alors que les tarifs de traduction se situent généralement entre 0,15 et 0,30 dollar par mot pour un traducteur humain, la traduction automatique coûte beaucoup moins cher, de l'ordre de 0,0012 à 0,0050 dollar par mot.
3. Commodité : Il existe aujourd'hui de nombreux services de traduction automatique, notamment DeepL, Google Translate, Amazon Translate et Smartling. Ces services rendent beaucoup plus pratique l'utilisation de la traduction automatique pour des projets personnels, ou même pour des projets de localisation d'entreprises multilingues.

Les avantages de la traduction automatique permettent aux entreprises d'accéder plus rapidement à de nouveaux marchés grâce à un contenu localisé.

L'histoire de la traduction automatique

L'histoire de la traduction automatiquecommence en 1949, lorsqu'elle apparaît dans le Memorandum on Translation de Warren Weaver. Peu de temps après, la Seconde Guerre mondiale a fait naître le besoin d'une traduction plus rapide des documents militaires. Des chercheurs comme Yehoshua Bar-Hillel ont donc commencé à expérimenter la traduction automatique en 1951.

La mise en pratique de la traduction automatique s'est toutefois avérée difficile. Les premiers modèles, comme l'expérience IBM de Georgetown, reposaient sur un ensemble de règles linguistiques. Outre cette dépendance à l'égard des traducteurs professionnels et des règles, les systèmes de traduction automatique des années 1950 nécessitaient une puissance de traitement des données et une capacité de stockage supérieures à ce que la technologie actuelle pouvait offrir.

Le développement de la traduction automatique s'est poursuivi dans les années 1960 et 1970 avec SYSTRAN et METEO. Cependant, comme ces systèmes utilisaient encore une traduction basée sur des règles, les chercheurs ont continué à se battre pour développer un outil capable de rivaliser avec les traducteurs humains.

Les années 1990 ont vu l'essor de la TMS, grâce à la disponibilité de vastes ensembles de données de formation linguistique. Les systèmes SBMT ont également gagné en popularité, et ces deux nouvelles approches de la traduction automatique ont permis d'améliorer la précision et la qualité des traductions.

À la fin des années 90 et au début des années 2000, des logiciels comme Babelfish et Google Translate, ainsi que l'arrivée de l'internet, ont permis à un plus grand nombre de personnes d'avoir accès à la traduction automatique. En 2016, Google a introduit le NMT, ce qui a incité Microsoft et Amazon à le suivre de près. La qualité des traductions automatiques modernes est aujourd'hui encore plus proche de celle des traducteurs humains.

"[La traduction automatique neuronale] élimine progressivement la démarcation entre la traduction humaine et la traduction automatique", déclare Jack Welde, fondateur et PDG de Smartling. "Cela crée davantage d'opportunités pour une boucle fermée productive entre la machine et l'homme, y compris des outils activés par la machine qui rendent l'homme plus productif et des données humaines qui rendent la machine plus précise à l'avenir".

Le saviez-vous ? Les théories qui sous-tendent la traduction automatique ont donné naissance au domaine du traitement du langage naturel.

3 mythes sur la traduction automatique

Bien que la traduction automatique existe depuis plus d'un demi-siècle, les malentendus restent fréquents. Nous allons dissiper quelques mythes courants sur la traduction automatique.

Mythe 1 : La traduction automatique remplacera les traducteurs humains

Fait : Il y aura toujours besoin de traducteurs humains dans le processus pour ajouter une pertinence culturelle et des nuances que la traduction automatique ne peut pas atteindre.

Certes, la traduction automatique peut, dans certaines circonstances, soulager le travail des traducteurs humains. Mais les contenus plus visibles, plus détaillés et plus complexes, tels que les pages web, les applications mobiles ou même les documents marketing d'une entreprise, nécessitent une post-édition humaine pour garantir leur exactitude et leur pertinence. En outre, si votre langue cible est moins répandue, la traduction automatique peut produire des traductions inexactes en raison d'un manque de données de formation dans cette langue.

La traduction automatique peut également éprouver des difficultés à traduire des contenus spécifiques à un secteur, en particulier si des ensembles de données et des modèles spécialisés ne sont pas disponibles. C'est là que les linguistes humains ayant une expérience professionnelle ou universitaire se distinguent. Ils peuvent éditer les résultats de la traduction automatique afin que le texte traduit soit clair et précis.

Vous pouvez également vous tourner vers un service de traduction automatique comme Smartling, qui vous permet de former un moteur de traduction automatique personnalisé à l'aide de glossaires et de mémoires de traduction afin de réduire les erreurs et de respecter les normes de la marque.

Mythe 2 : Tous les logiciels de traduction automatique produisent la même qualité de traduction

Fait : La qualité dépend du moteur de traduction automatique et de la langue en question.

Vous serez peut-être surpris d'apprendre que la précision de la technologie de traduction automatique dépend non seulement du moteur que vous utilisez, mais aussi de la langue cible.

Par exemple, PCMag a testé la précision de différents moteurs de traduction automatique lors de la traduction de plusieurs langues et a constaté que ChatGPT était le plus précis pour la traduction du polonais, mais que Google Translate était le meilleur pour la traduction du tagalog. La réponse à la question de savoir quel est le meilleur moteur de traduction automatique continue d'évoluer au fur et à mesure des mises à jour et de l'entraînement des moteurs sur de nouveaux ensembles de données. Le NMT Hub de Smartling sélectionne plusieurs moteurs pour améliorer la qualité de la traduction. (Source : Smartling)

Le NMT Hub de Smartling garantit que vous obtenez toujours la traduction la plus précise possible en acheminant automatiquement votre contenu vers le moteur de traduction automatique qui fournit les meilleurs résultats en fonction de votre projet. Le NMT Hub sélectionne des modèles tels qu'Amazon Translate, Watson Language Translator, GPT et PROMT, ce qui permet d'obtenir des traductions d'une qualité jusqu'à 350 % supérieure.

Mythe 3 : Le processus de traduction automatique ne nécessite aucune intervention humaine

Fait : la vérification contextuelle nécessite une post-édition.

Même le NMT est sujet à caution lorsqu'il s'agit du contexte, de sorte que des éditeurs humains sont nécessaires pour garantir que le sens voulu est toujours présent dans votre contenu fraîchement traduit.

De plus, le mode de fonctionnement de la traduction automatique peut potentiellement créer des résultats biaisés. Cela est dû en grande partie à des biais culturels et de genre, ainsi qu'à d'autres biais dans les données d'apprentissage. Par exemple, les systèmes de traduction automatique ont tendance à traduire les mots sexués par les versions masculines correspondantes en raison de la forte représentation de figures et de discours masculins dans les données.

Pour les traductions orales, le problème est encore plus important. La Stanford Social Innovation Review note que le logiciel de reconnaissance vocale de Google reconnaît les voix masculines 13 % plus précisément que les voix féminines. L'écart de précision s'accroît encore si la voix est celle d'une femme de couleur ou d'un utilisateur qui parle avec un accent.

L'intervention humaine est nécessaire pour réduire et éliminer les biais, et la technologie de traduction automatique nécessite l'accès à des ensembles de données diversifiés et impartiaux, dans la mesure du possible.

Trouver la bonne combinaison de traductions

La qualité des traductions automatiques n'est pas encore à la hauteur de celle des traducteurs professionnels. C'est particulièrement vrai pour certains types de contenu, comme les contrats juridiques, pour lesquels l'exactitude est essentielle, ou les publicités, qui nécessitent de la créativité pour faire passer un message dans un espace réduit.

Voici comment utiliser la traduction automatique plutôt que la traduction humaine,et quand vous devez utiliser les deux.

Traduction automatique

Grâce aux progrès récents, notamment la NMT, la traduction automatique est aujourd'hui idéale pour les projets suivants :

• Billets et messages d'assistance
• Revue des utilisateurs
• Manuels d'utilisation avec un volume important de contenu
• Documentation interne
• Bases de connaissances et guides d'aide
• Pieds de page du site web

Traduction humaine

Vous aurez besoin d'une paire d'yeux humains lorsqu'il s'agira de traduire ce type de contenu :

• Pages d'accueil et pages de renvoi des sites web
• Articles de blog
• Communiqués de presse
• Publicité
• Campagnes de marketing par courrier électronique

Accélérez votre expansion mondiale : Lisez notre guide pour savoir comment traduire votre site web ou votre application mobile à l'aide d'un système de gestion des traductions.

L'IA et la traduction humaine

Vous travaillez sur des documents ou des contenus techniques ? Il est intéressant d'utiliser un logiciel de traduction automatique pour créer votre traduction initiale, puis de faire réviser les résultats par un traducteur humain pour ce contenu :

• Contrats commerciaux
• Brevets
• Conditions d'utilisation
• Supports marketing*
• Contenu SEO
• Titres et descriptions des produits

Utilisez la puissante traduction automatique de Smartling pour offrir des expériences percutantes.

La traduction automatique a parcouru un long chemin depuis sa création en 1949. Les entreprises peuvent désormais compter sur des outils tels que Smartling Translate et NMT Hub pour fournir un contenu localisé de haute qualité en moins de temps et pour une fraction du coût de la traduction humaine.

Pour les projets qui nécessitent plus de nuances et d'expertise sectorielle, Smartling propose également des traductions humaines assistées par IA. Cette approche vous permet d'obtenir le meilleur des deux mondes : des résultats de traduction automatique rapides suivis d'une révision humaine pour une précision et une pertinence optimales.

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