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, ou la traduction automatique d’un texte de sa langue source à une autre via un logiciel informatique, est très différente aujourd’hui de ce qu’elle était il y a des décennies, et elle continue d’évoluer rapidement.

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

La question n’est plus de savoir si vous devez utiliser la traduction automatique , mais quand et comment. Mais d’abord, répondons à la question « Qu’est-ce que la traduction automatique ? » et dissipons certains mythes courants à ce sujet.

Qu’est-ce que la traduction automatique ?

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

Différents types de méthodes de traduction automatique

Il existe une poignée d’approches différentes de la traduction automatique, et chacune 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 des mots ou des phrases de la langue source vers la langue cible pour préserver le sens.

RBMT nécessite des traducteurs humains pour créer et maintenir des règles grammaticales et linguistiques, ainsi que pour effectuer beaucoup d’édition humaine. Aujourd’hui, la RBMT n’est pas très courante en raison de la nécessité d’une implication 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 plutôt des algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer les traductions. SMT analyse un grand nombre de traductions humaines existantes pour identifier des modèles. Ces modèles permettent ensuite au système de développer des modèles statistiques pour prédire comment traduire le texte.

SMT est une amélioration par rapport à RBMT mais rencontre toujours 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 le texte. L’analyse des exemples de phrases et de leurs traductions correspondantes, ou paires de langues, permet à SBMT d’inclure des règles de syntaxe dans les modèles de traduction statistique qu’il construit.

Cette approche permet à la SBMT de traduire des textes complexes avec plus de précision, mais elle nécessite un grand nombre d’exemples de mots et d’expressions sur lesquels s’entraîner.

Traduction automatique neuronale

La traduction automatique neuronale (NMT) apprend à traduire des 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, car chaque nœud travaille pour décoder la langue source et encoder la langue cible.

Parce que NMT traduit des phrases entières au lieu de mots ou de phrases uniques, ses traductions ont tendance à sembler 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, reposent sur la NMT.

Traduction automatique hybride

La traduction automatique hybride (HMT) utilise deux méthodes de traduction automatique ou plus pour améliorer les résultats que vous pouvez obtenir à partir d’une seule solution de traduction. Le plus souvent, la HMT combine des modèles RBMT et SMT, mais elle peut également utiliser des 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 avec les 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 du texte dans l’outil de TAO, qui divise ensuite le texte en segments de paragraphe, de phrase ou d’expression. L’outil enregistre ensuite ces segments dans une base de données à laquelle le logiciel de traduction automatique peut accéder.

Étant donné que les logiciels de TAO accélèrent 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 et personnalisées en quelques secondes. (Source : Smartling

La localisation des expériences utilisateur est plus importante que jamais : CSA 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. Vitesse accrue : Les logiciels de traduction automatique, comme le NMT Hub de Smartling 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. Coûts réduits : Alors que les tarifs de traduction se situent généralement entre 0,15 $ et 0,30 $ par mot pour un traducteur humain, la traduction automatique coûte beaucoup moins cher, environ 0,0012 $ à 0,0050 $ par mot.
3. Commodité: De nombreux services de traduction automatique existent désormais, notamment DeepL, Google Translate, Amazon Translate et Smartling. Ces services rendent l’utilisation de la traduction automatique pour des projets personnels, ou même pour des projets de localisation d’entreprise multilingues, beaucoup plus pratique.

Les avantages de la traduction automatique aident les entreprises à atteindre plus rapidement de nouveaux marchés grâce à un contenu localisé.

L’histoire de la traduction automatique

L’histoire de la traduction automatiquea commencé en 1949 lorsqu’elle est apparue dans le Mémorandum sur la traduction de Warren Weaver. Peu de temps après, la Seconde Guerre mondiale a suscité le besoin d’une traduction plus rapide des documents militaires, de sorte que des chercheurs comme Yehoshua Bar-Hillel ont commencé à expérimenter la traduction automatique en 1951.

La mise en pratique de la traduction automatique a toutefois été difficile. Les premiers modèles, comme l’expérience IBM de Georgetown, reposaient sur un ensemble de règles linguistiques. Parallèlement à cette dépendance à l’égard de traducteurs professionnels et de règles, les systèmes de traduction automatique des années 1950 nécessitaient plus de puissance de traitement et de stockage de données que la technologie actuelle ne pouvait en fournir.

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

Les années 1990 ont vu l’essor de l’EMS, grâce à la disponibilité de grands ensembles de données sur la formation linguistique. Les systèmes SBMT ont également gagné en popularité, et les 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 d’Internet, ont permis à davantage de personnes d’accéder à la traduction automatique. Et en 2016, Google a introduit NMT, incitant Microsoft et Amazon à suivre de près. La qualité de la traduction automatique moderne est désormais encore plus proche de celle des traducteurs humains.

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

Le saviez-vous ? Les théories derrière la traduction automatique ont créé le 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 sont encore répandus. Dissipons quelques mythes courants sur la traduction automatique.

Mythe 1 : La traduction automatique remplacera les traducteurs humains

Fait: Il sera toujours nécessaire que des traducteurs humains soient nécessaires pour ajouter une pertinence culturelle et des nuances que la traduction automatique ne peut atteindre.

Bien sûr, la traduction automatique peut alléger une partie du travail des traducteurs humains dans certaines circonstances. Mais un contenu plus visible, détaillé et plus complexe comme les pages Web, les applications mobiles ou même les supports marketing d’une entreprise nécessite une post-édition humaine pour garantir l’exactitude et la pertinence. De plus, si votre langue cible est moins courante, la traduction automatique peut produire des traductions inexactes en raison d’un manque de données d’entraînement dans cette langue.

La traduction automatique peut également avoir du mal à traduire du contenu spécifique à un secteur, en particulier si des ensembles de données et des modèles spécialisés ne sont pas disponibles. C’est là que brillent les linguistes humains ayant une expérience professionnelle ou universitaire. Ils peuvent modifier les résultats de la traduction automatique afin que le texte traduit soit clair et précis.

Vous pouvez également rechercher un service de traduction automatique comme Smartling qui vous permet d’entraîner un moteur de traduction automatique personnalisé à l’aide de glossaires et de mémoires de traduction pour réduire les erreurs et maintenir 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 votre 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 traduire le polonais, mais que Google Translate était le meilleur pour traduire le tagalog. La réponse à la question de savoir quel moteur de traduction automatique est le meilleur continue de changer à mesure que les mises à jour sont déployées et que les moteurs s’entraînent sur de nouveaux ensembles de données. Le NMT Hub de Smartling sélectionne parmi plusieurs moteurs pour améliorer la qualité de la traduction. (Source : Smartling)

Le NMT Hub de Smartling vous garantit une traduction toujours aussi précise que 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 entre des modèles tels qu’Amazon Translate, Watson Language Translator, GPT et PROMT, ce qui permet d’obtenir des traductions de qualité jusqu’à 350 % supérieures.

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

Fait: La vérification contextuelle nécessite une post-édition.

Même la NMT est aléatoire en ce qui concerne le contexte, de sorte que des éditeurs humains sont nécessaires pour s’assurer que le sens voulu est toujours présent dans votre contenu fraîchement traduit.

En outre, le fonctionnement de la traduction automatique peut potentiellement créer des résultats biaisés. Cela est dû en grande partie aux préjugés sexistes et culturels, ainsi qu’à d’autres préjugés dans les données de formation. Par exemple, les systèmes de traduction automatique ont tendance à traduire les mots genrés dans les versions masculines correspondantes en raison de la grande représentation des figures et du discours masculins dans les données.

Pour les traductions orales, c’est un problème 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. La disparité de précision se creuse encore si la voix appartient à une femme de couleur ou à un utilisateur qui parle avec un accent.

L’intervention humaine est nécessaire pour réduire et éliminer les préjugés, et la technologie de traduction automatique nécessite l’accès à des ensembles de données diversifiés et impartiaux lorsque cela est possible.

Trouver le bon mix de traduction

La qualité de la traduction automatique n’est pas encore à la hauteur de celle des traducteurs professionnels. Cela est particulièrement vrai pour certains types de contenu, comme les contrats juridiques, où la précision est indispensable, ou les publicités, qui nécessitent de la créativité pour transmettre un message dans un espace réduit.

Voici quand utiliser la traduction automatique par rapport à la traduction humaine, ainsi que quand vous devez utiliser les deux.

Traduction automatique

Avec les progrès récents, y compris la NMT, la traduction automatique est désormais idéale pour les projets suivants :

• Tickets et messages d’assistance
• Critiques d'utilisateurs
• Manuels d’utilisation avec un volume de contenu élevé
• 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 ces types de contenu :

• Pages d’accueil et pages de destination du site Web
• Articles du blog
• Communiqués de presse
• Publicités
• Campagnes de marketing par courriel

Accélérez votre expansion mondiale : Lisez notre guide pour savoir comment traduire votre site web ou votre application mobile avec un système de gestion de traduction.

IA et traduction humaine

Vous travaillez sur des documents techniques ou du contenu ? Il vaut la peine d’utiliser un logiciel de traduction automatique pour créer votre traduction initiale, puis de demander à un traducteur humain de vérifier les résultats de ce contenu :

• Contrats commerciaux
• Brevets
• Termes et conditions
• Matériel promotionnel
• 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 le 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 une expertise spécifique à l’industrie, Smartling propose également une traduction humaine alimentée par l’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.

Traduisez des milliards de mots en quelques minutes avec le NMT Hub de Smartling, ou regardez notre démo de cinq minutes pour découvrir ce que nos services de traduction peuvent vous apporter.