Utiliser GPT pour la traduction : Comment obtenir les meilleurs résultats

ChatGPT - un outil de traitement du langage naturel et un chatbot d'IA - a pris le monde d'assaut à la fin de l'année 2022. Plus de la moitié de l'année 2023 est encore un sujet d'actualité.

Dans tous les secteurs, on a beaucoup parlé des meilleurs cas d'utilisation, des limites du TPG et de l'impact qu'il aura au fur et à mesure que la technologie progresse. Ces conversations ont également lieu dans le secteur de la localisation. Voici ce que vous devez savoir sur GPT translation en tant que fournisseur de traduction automatique.

La GPT-4 peut-elle traduire le contenu ?

Le GPT (Generative Pre-trained Transformer) est un type de LLM (Large Language Model) fondamental capable de générer du contenu dans plus de 90 langues et de traduire automatiquement des textes dans des dizaines de langues différentes. La dernière version de la famille GPT est la GPT-4.

Quelles sont les capacités du GPT-4 ?

GPT-4 est le modèle linguistique le plus avancé d'OpenAI à ce jour. Il a été formé sur des ensembles de données massives et utilise 1,7 trillion de paramètres. Il possède donc de vastes connaissances générales qui le rendent utile pour de nombreux secteurs. Il répond aux questions avec une plus grande précision que les versions précédentes et est également mieux à même d'apprendre et d'imiter différents styles d'écriture. En outre, il peut gérer plus de 25 000 mots de texte, ce qui le rend plus adapté au travail sur des contenus de longue durée.

Le GPT-4 est non seulement meilleur pour les tâches générales que son prédécesseur, le GPT-3.5, mais il est également meilleur pour la traduction linguistique. Comme toute chose, cependant, cette technologie d'IA a ses limites.

Trois limites du GPT

Avant de vous lancer dans la traduction GPT, vous devez connaître certaines de ses contraintes.

1. Risque d'imprécision

Dans notre épisode de la série "Réalités" consacré au GPT et aux grands modèles de langage, Olga Beregovaya, notre vice-présidente chargée de l'IA et de la traduction automatique, a expliqué certaines contraintes liées aux modèles de langage à grande échelle. "Les modèles peuvent parfois avoir des hallucinations. Nous avons observé des inexactitudes factuelles et des phrases non pertinentes créées ou complétées par de grands modèles de langage".

En outre, Olga a souligné que les LLM "n'ont souvent pas conscience de ce qui se passe dans la réalité des langues autres que l'anglais". Il existe un déséquilibre important entre la quantité de données en langue anglaise dont disposent ces modèles et la quantité de données en langue étrangère. Il en résulte des textes non anglais ou des traductions qui ne sont pas aussi pertinentes sur le plan culturel qu'elles pourraient et devraient l'être".

Malgré cela, Olga a insisté sur le fait qu'il ne s'agit pas d'une raison pour éviter de déployer des modèles linguistiques de grande taille comme GPT. Tant que vous êtes conscient de ces limitations et que vous les compensez, vous pouvez toujours utiliser GPT à votre avantage. Nous verrons comment un peu plus tard.

2. Préoccupations en matière de sécurité

GPT-4 apprend à partir des données de l'utilisateur (c'est-à-dire que l'historique de votre chat forme le modèle). Même s'il existe désormais un paramètre permettant de désactiver cette fonction, OpenAI peut toujours consulter l'historique de vos conversations. Le GPT-4 sans garde-fou n'est pas un moyen sûr de traduire un texte contenant des informations sensibles. Il est préférable d'utiliser un portail de traduction compatible GPT comme Smartling Translate, qui est alimenté par la plateforme LanguageAI™ de Smartling et traite les traductions dans un environnement privé et sécurisé.

3. Partialité de l'IA

Les grands modèles linguistiques comme GPT sont formés sur des ensembles de données qui reflètent les préjugés des humains et peuvent donc affecter les réponses et le contenu qu'ils génèrent. Par exemple, les moteurs de traduction automatique sont historiquement biaisés en faveur du sexe masculin, et il existe également des biais liés à la politique, à la race, à la profession, etc.

Il existe cependant des solutions à ce problème, et elles ne feront que s'améliorer au fur et à mesure que des équipes comme la nôtre continueront à faire des progrès pour les surmonter. Actuellement, nous nous appuyons sur une ingénierie ciblée pour atténuer les biais dans les grands modèles de langage. Cela nous permet de le corriger dans le résultat de la traduction pour des cas d'utilisation spécifiques, ce qui rend la qualité de la traduction plus pertinente.

L'impact du GPT sur le secteur de la traduction

Au-delà de ces limites, GPT a fait une entrée remarquée dans le secteur de la traduction. Mais ce n'est pas ce que beaucoup attendaient. Certains craignaient que l'essor de l'intelligence artificielle - y compris les LML et les moteurs de traduction automatique - ne mette les traducteurs humains au chômage. En réalité, leur rôle a changé.

Traditionnellement, les traducteurs effectuent eux-mêmes la majeure partie du travail à l'aide d'outils de traduction. Désormais, les LLM comme GPT, qui fait partie du Neural Machine Translation Hub de Smartling, peuvent effectuer le gros du travail, les traducteurs se chargeant davantage de l'ingénierie rapide et de la post-édition. Selon Olga, il existe désormais un "compagnonnage mutuel [entre les traducteurs et l'IA]". Le traducteur est à la fois "créateur de messages" et "validateur des résultats de l'IA".

Mais le rôle des traducteurs n'est pas le seul à évoluer. Les entreprises sont plus nombreuses que jamais à tirer parti de la puissance de la technologie de l'IA dans leurs solutions de gestion des traductions.

Comment l'IA linguistique de Smartling utilise GPT-4 pour améliorer la qualité de 350%.

La plateforme LanguageAI de Smartling fournit instantanément des traductions de haute qualité, en utilisant la technologie GPT pour transformer le texte source et le texte cible. Lors du webinaire GPT, notre directeur principal des produits a montré comment l'utiliser pour corriger les problèmes techniques tels que les balises non concordantes, les caractères de remplissage ou les espaces blancs et pour ajuster la formalité dans le texte source. Mais les outils de Smartling vont bien au-delà des pré-éditions.

Olga Beregovaya explique : "Les LLM s'illustrent dans la post-édition automatisée et l'amélioration des traductions automatiques. Vous laissez donc NMT faire ce qu'il sait faire - la personnalisation est beaucoup plus importante avec NMT qu'avec les LLM. Ensuite, en utilisant les LLM pour le lissage, vous atténuez les risques d'inexactitude grammaticale, d'incohérence morphologique, etc. Combiner le meilleur des deux mondes est en effet le moyen pour nous d'atténuer les problèmes potentiels".

C'est exactement ce que fait le hub de traduction automatique neuronale de Smartling. Le NMT Hub utilise la fonction de sélection automatique pour choisir le meilleur moteur de traduction automatique en fonction de votre contenu et de votre langue. GPT se chargera de lisser vos traductions. Vous obtiendrez ainsi des traductions d'une qualité jusqu'à 350 % supérieure à ce qu'un seul moteur de traduction automatique pourrait produire. Et ces traductions seront plus pertinentes pour votre marque. Notre président et fondateur, Jack Welde, l'a résumé ainsi lors de notre webinaire LanguageAI:

"Smartling peut intégrer le guide de style d'un client, son ton de voix, ses préférences en matière de genre et d'autres termes inclusifs, ainsi que sa base de données terminologique et son glossaire. [Il peut s'assurer que ces termes sont correctement utilisés et conjugués dans le résultat de la traduction automatique".

Pour voir de plus près comment Smartling y parvient, consultez cette brève démonstration de notre système de gestion des traductions. Il a été classé premier TMS d'entreprise pendant 15 trimestres consécutifs sur G2 !